Der Aufschrei war groß in den 1970er-Jahren in den USA: Die Bankautomaten würden in naher Zukunft alle Bankkassierer ersetzen. Maschine gewinnt gegen Mensch, hieß es schon damals. Doch es kam ganz anders, wie Andreas Hopfener, Public Sector Lead Insights und Data beim Beratungsunternehmen Capgemini, in seinem Impulsvortrag „10 Zukunftsthesen über KI im Public Sector und ihre Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt“ ausführte. Vierzig Jahre später, im Jahr 2010, waren es in den USA mit 600.000 doppelt so viele Bankberater wie zuvor. Nur ihre Jobprofile waren andere.

„Die Frage ist: Wenn Intelligenz billig wird, was wird dann knapp und damit wertvoll? Dort entstehen interessante Möglichkeiten“, sagt Hopfener. Durch KI brauche man pro Vorgang zwar weniger Personal, aber nicht insgesamt. Doch wer wird wo gebraucht? Der Berater hat dazu zehn Zukunftsthesen für die Jobs von morgen:

1. Demografie macht KI im Staat zur Pflicht, denn es fehlen die Fachkräfte.
2. Intelligenz wird zur Commodity, also zur Massenware. Und billige Intelligenz erzeugt mehr Nachfrage, nicht weniger.
3. Software wird billig, aber ihre Integration bleibt teuer. Dadurch steigt der Bedarf an Fachkräften mit Fachdomänenwissen sowie Kompetenzen in Bereichen wie Datenmanagement, Architektur und Risikomanagement von KI-Systemen. Im Public Sector entsteht zusätzliche Nachfrage durch bestehende Rückstände.
4. Agenten verdrängen die klassische Softwareoberfläche. Nun gibt der Mensch dem Agenten ein Ziel vor, statt nur Funktionen zu bedienen.
5. Neue Rollen entstehen. Wo KI-Agenten arbeiten, muss jemand sie entwickeln, prüfen und verantworten.
6. Trust-by-Design wird zum Kaufkriterium und schafft einen eigenen Arbeitsmarkt. Wenn Agenten sensible Daten bearbeiten, steigen die Governance-Anforderungen. Dafür braucht es Experten.
7. KI wird zur Leistungs- und Souveränitätsinfrastruktur des Staates und damit zum Querschnittsthema für Verwaltung, Dienstleistungen und staatliche Handlungsfähigkeit. Der Fachkräftemangel ist das größte Hindernis für digitale Souveränität.
8. KI wirkt erst, wenn sich die Organisation verändert. Die Integration in den Regelbetrieb bleibt eine große Herausforderung.
9. KI übernimmt zuerst die Aufgaben, an denen Einsteiger bisher lernen. Deshalb müssen neue Lernpfade entwickelt werden.
10. Use Case schlägt Modell: Der Wert entsteht in der Fachdomäne. Dafür braucht es Experten mit Problemverständnis.

Die übergeordnete These des Experten ist also: KI verändert den Public Sector. Fachkräftemangel und veränderte Berufsschwerpunkte eröffnen dabei neue Jobchancen.