IBM erkennt Grenzen der AI-Einführung und verdreifacht die Einstellung von Berufseinsteigern der Gen Z

• IBM hat angekündigt, die Einstellung von Berufseinsteigern zu verdreifachen, und will auch in Bereichen wie der Softwareentwicklung, die als durch AI ersetzbar gelten, aktiv rekrutieren
• Ein erheblicher Teil bisheriger Einstiegsaufgaben lässt sich automatisieren, doch IBM reagiert darauf, indem das Unternehmen Stellenprofile unter Einbeziehung von AI-Kompetenz neu gestaltet
• Softwareingenieure sollen sich statt auf einfaches Coding stärker auf die Interaktion mit Kunden konzentrieren, und HR-Mitarbeitende übernehmen mehr Aufgaben rund um das Eingreifen bei Chatbots
• Es setzt sich zunehmend die Sichtweise durch, dass die Gen Z im Umgang mit AI stärker ist als frühere Generationen und die Einführung von AI dadurch sogar beschleunigen kann
• Auch andere Unternehmen wie Dropbox und Cognizant bauen Praktikums- und Einstiegsprogramme aus und beteiligen sich am Wettbewerb um junge Talente

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Lage am Arbeitsmarkt für die Gen Z und der Einfluss von AI

• Die Arbeitslosenquote unter jungen Hochschulabsolventen in den USA liegt bei 5,6 % und damit nahe dem höchsten Stand seit mehr als zehn Jahren, wenn man die Pandemie ausnimmt
• Führende Manager wie Anthropic-CEO Dario Amodei und Ford-CEO Jim Farley haben bereits vor einem Rückgang von Einstiegsstellen durch AI gewarnt
• Einige Unternehmen beginnen jedoch zu erkennen, dass es langfristig nicht tragfähig ist, junge Arbeitskräfte aus der Talentpipeline auszuschließen

IBMs Strategie zur Ausweitung der Einstellung von Berufseinsteigern

• IBM-CHRO Nickle LaMoreaux sagte: „Die Unternehmen, die in drei bis fünf Jahren am erfolgreichsten sein werden, sind diejenigen, die jetzt in Berufseinsteiger investieren“
• Auch in Bereichen wie der Softwareentwicklung, die als durch AI ersetzbar gelten, will IBM die Zahl der Einstellungen von Berufseinsteigern verdreifachen
• Viele bisherige Aufgaben von Berufseinsteigern lassen sich automatisieren, doch IBM schreibt Stellenprofile unter Berücksichtigung von AI-Fluency neu
  • Softwareingenieure: weniger Routine-Coding, mehr Interaktion mit Kunden
  • HR-Mitarbeitende: statt alle Fragen selbst zu beantworten, mehr Aufgaben beim Eingreifen bei Chatbots
• Dieser Wandel hilft Beschäftigten, nachhaltigere Fähigkeiten aufzubauen, und schafft zugleich langfristigen Wert für das Unternehmen

Langfristige Risiken eines Rückgangs bei Berufseinsteiger-Stellen

• Mit der Einführung von AI steigt der Druck zur Kostensenkung, und Einstiegsstellen gelten oft als der am leichtesten zu kürzende Bereich
• Laut einem Bericht von Korn Ferry planen 37 % der Organisationen, Einstiegsstellen durch AI zu ersetzen
• Kurzfristig kann das den Finanzen helfen, doch LaMoreaux warnt, dass es langfristig zu Verwerfungen führen könnte
  • Wenn weniger Junior-Kräfte nachkommen, könnte künftig ein Mangel an mittleren Führungskräften entstehen
  • Wenn Talente von Wettbewerbern abgeworben werden, steigen die Kosten, und extern Eingestellte brauchen länger, um sich an interne Systeme und die Unternehmenskultur anzupassen
• HR-Führungskräfte müssen aktiv einen Business Case für die Einstellung von Berufseinsteigern aufbauen
• „Wenn AI die Arbeit in drei Jahren leichter machen wird, dann muss man Führungskräften diese Begründung liefern, auch wenn sie ihnen heute noch nicht klar ist“

Die Position von IBM-CEO Arvind Krishna

• CEO Krishna sagte im Oktober gegenüber CNN, man gehe nicht in Richtung Entlassungen oder Einstellungsstopp, sondern in die entgegengesetzte Richtung
• „In den kommenden 12 Monaten werden wir mehr Hochschulabsolventen direkt nach dem Studium einstellen als in den vergangenen Jahren“
• Eine Woche nach dieser Aussage kündigte IBM jedoch bis Jahresende den Abbau von mehreren Tausend Stellen an, um sich stärker auf wachstumsstarke Software- und AI-Bereiche zu konzentrieren
  • Laut Unternehmenssprecher betrifft der Stellenabbau einen niedrigen einstelligen Prozentsatz der globalen Belegschaft
  • Einschließlich Neueinstellungen werde die Gesamtzahl der Beschäftigten in den USA nahezu unverändert bleiben

Andere Unternehmen bauen ihre Gen-Z-Rekrutierung aus

• Dropbox-CPO Melanie Rosenwasser sagte, die Gen Z verfüge über deutlich stärkere AI-Kompetenzen als frühere Generationen
  • „Sie fahren bei der Tour de France mit dem Fahrrad, und wir sind noch auf dem Niveau von Stützrädern“
  • Dropbox will Praktikums- und Einstiegsprogramme um 25 % ausbauen, um die AI-Fluency junger Talente zu nutzen
• Cognizant-CEO Ravi Kumar S äußerte sich optimistisch zur Gen Z und signalisierte die Bereitschaft, mehr Einstiegsstellen zu schaffen
  • „Wenn man Hochschulabsolventen einstellt und ihnen die richtigen Werkzeuge gibt, können sie Leistungen über ihr bisheriges Niveau hinaus erbringen“
  • „AI ist ein Verstärker (amplifier) menschlichen Potenzials und keine Strategie des Ersatzes“
  • Er erwartet, dass Unternehmensstrukturen breiter und flacher werden und der Weg zur Expertise kürzer wird

Ausblick auf den Arbeitsmarkt 2026

• Auch 2026 dürfte der Arbeitsmarkt für junge Arbeitssuchende angespannt bleiben
• Bewerber, die AI-Kompetenz und Eigeninitiative zeigen, könnten bei Unternehmen wie IBM eher den Durchbruch schaffen
• Laut LinkedIn ist AI Literacy die am schnellsten wachsende Fähigkeit in den USA

[xguru]

Irgendwie ist das ein verwirrender Artikel, aber letztlich läuft es wohl darauf hinaus, dass man mehr Gen Z einstellen sollte, weil sie mit AI vertrauter ist.
Und dahinter steckt vielleicht auch, dass ältere Mitarbeiter, die mit AI nicht so vertraut sind, abgebaut werden.

[colus001]

Ich denke, das ist ein Beleg dafür, dass alle verwirrt sind. Der Bus ist dabei abzufahren, aber ich habe absolut keine Ahnung, ob ich auf den nächsten Bus warten oder losrennen soll.

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Ich zahle OpenAI 20 Dollar im Monat und nutze Codex; wenn man Prompts in sehr kleine Arbeitseinheiten fein aufteilt, steigt die Produktivität enorm.
  Wenn ich keine andere Wahl hätte, wäre ich sogar bereit, bis zu 2.000 Dollar im Monat zu zahlen. Wenn ich Modelle aber lokal laufen lassen könnte, wäre es wohl nicht so teuer.
  Das große Ganze der Ergebnisse ist ähnlich, aber wenn etwas einmal fertig ist, ist die kognitive Belastung so hoch, dass kaum noch Energie bleibt, es noch zwei- bis dreimal weiter zu verfeinern.
  Stattdessen habe ich jetzt mehr freie Zeit und kann drei- bis viermal pro Woche Golf spielen. Produktivitätssteigerung? Ja. Zeitersparnis? Ja. Gesamtoutput? Ähnlich.

  • Mich würde interessieren, welches lokale Modell Ergebnisse liefert, die mit dem 20-Dollar-ChatGPT vergleichbar sind.
  • Ich will jetzt nichts mehr davon hören, wie man „hart arbeitet“. Die Zeiten haben sich geändert.

• In unserem Unternehmen tauchen nach und nach Statistiken auf, nach denen es bei codezentrierten Consulting-Projekten eine Effizienzsteigerung von etwa 18 % gibt.
  Aber niemand kann erklären, wie diese Zahl berechnet wurde. Vermutlich wurde mit Schätzungen von Story Points versus tatsächlichem Aufwand gerechnet, aber das ist viel zu subjektiv.
  Wahrscheinlich ist das eher eine gefühlte Zahl im Sinne von x % spürbarer Effizienzgewinn.

  • Ich fände es interessanter, statt Effizienz die Wartbarkeit zu messen. Von KI geschriebener Code wird oft schon nach einer Woche vom Autor nicht mehr erinnert.
    Am Ende führt das nur zu noch mehr KI-Abhängigkeit, und es wird auch schwieriger, nichttechnischem Personal Terminprognosen zu erklären.
  • Trotzdem ist es meiner Meinung nach besser, als mit Codezeilen zu messen.

• Die Überschrift des Artikels ist etwas irreführend. Tatsächlich ging es darum, dass von Berufseinsteigern erwartet wird, die höchste Kompetenz im Umgang mit KI zu haben, und man hofft, dass sie die KI-Einführung vorantreiben.

  • In der Realität ist jedoch Domänenwissen viel wichtiger als KI-Kompetenz. Wenn das fehlt, geht ein LLM leicht in die völlig falsche Richtung.
  • Das klingt wie der erste Schritt zu einem Großunfall galaktischen Ausmaßes.
  • Hoffentlich bringen sie für das, was sie „AI Literacy“ nennen, mindestens 10 Jahre Erfahrung mit.

• Ich frage mich, ob das für interne Entwicklung bei IBM oder für Consulting-Services gedacht ist.
  Falls Letzteres, könnte das auch ein Signal sein, dass durch KI weniger Berufseinsteiger eingestellt werden. Andere Unternehmen könnten entscheiden, dass es sicherer ist, IBM-Berater kurzfristig zu beauftragen, statt Berufseinsteiger fest anzustellen.

  • Wenn es um Consulting geht, scheint das innerhalb der USA fast unmöglich zu sein. Mit den Stundensätzen amerikanischer Junior-Consultants ist das nicht konkurrenzfähig.
    Aus meiner Sicht, da ich aktuell bei einem Cloud-Consulting-Unternehmen arbeite, können sich das außer großen Kunden wie Amazon oder Google nur wenige leisten.
  • Wenn die Fachlichkeit von Berufseinsteigern durch KI ersetzt wird, was passiert dann mit dem Wert von Seniors?
    Am Ende übernehmen Berufseinsteiger nur noch die Rolle, LLMs zu beaufsichtigen, und das Wissen sowie die Vergütung der Seniors könnten ohne echten Generationswechsel verschwinden.

• Wenn man die aktuell laufende Altersdiskriminierungsklage gegen IBM bedenkt, ist das eine interessante Situation.
  Link zur Klage

  • Noch eine Klage ist schon erstaunlich. IBM scheint Mitarbeiter über 50 zu entlassen, um Kosten zu senken. Davon habe ich jetzt schon zum dritten oder vierten Mal gehört.

• IBM soll im vergangenen Jahr rund 8.000 Stellen abgebaut haben.
  Für mich sieht das einfach nach dem Üblichen aus, und ich habe das Gefühl, dass die Medien es etwas übertreiben.

• Laut Artikel kündigte IBM an, die Einstellung von Berufseinsteigern zu verdreifachen, und entließ einen Monat später 1.000 Menschen.
  Das klingt nach „am Ende bleibt die Gesamtzahl ähnlich“, und es wirkt, als wolle man durch den Abbau von Seniors Kosten sparen statt durch weniger Berufseinsteiger.
  Es ist die genau entgegengesetzte Strategie vieler anderer Unternehmen und deshalb schwer nachzuvollziehen.

• Viele Unternehmen sagen, „dank KI ist die Produktivität gestiegen“, aber auf die Frage „Was habt ihr dann gebaut?“ können sie in Wirklichkeit nicht antworten.
  LLMs sind zwar nützliche Werkzeuge, aber noch nicht auf dem Niveau, die meisten Wissensarbeiter zu ersetzen.
  So wie sich der wirtschaftliche Effekt bei der Einführung von Computern anfangs auch nicht sofort zeigte, ist die Realität komplex und schwer vorherzusagen.

  • Schon bei messbarer Produktivität ist unklar, welcher Maßstab überhaupt gemeint ist.
    Ob man von Codezeilen, Anzahl an Features, Zahl der Bugs, eingesparter Zeit oder Shareholder Value spricht, bleibt unklar.
    Dieses Jahr will ich direkt testen, ob ein LLM meine Steuererklärung besser macht als mein Steuerberater.
  • Die meisten nutzen KI eher, um die Arbeit etwas leichter zu machen und mehr zeitlichen Spielraum zu gewinnen.
    Menschen mit echter 10x-Produktivität sind selten, und in der 9-to-5-Kultur großer Unternehmen kommt das kaum vor.
  • Technologischer Fortschritt lässt sich weder mit Geld noch mit Willenskraft erzwingen. Das Tempo von Innovation hat seinen eigenen Rhythmus.
    Die nächste KI-Innovation könnte aus Big Tech kommen oder von einem Studenten vor einem Whiteboard.
  • Die heutige KI erfüllt noch nicht die Genauigkeitsanforderungen von Organisationen mit hoher Zuverlässigkeit.
    Für Systeme wie die Flugverkehrskontrolle, in denen Fehler nicht tolerierbar sind, ist noch ein weiter Weg zu gehen. Am Ende ist es eine Frage von Mathematik und Geduld.
  • Manche Unternehmen haben KI nur als Vorwand für Entlassungen benutzt; in Wirklichkeit lag es nicht an der Technologie.

• IBM hat erfahrene Mitarbeiter in Hochkostenregionen entlassen und Personal in Niedrigkostenregionen behalten.
  Entlassene Mitarbeiter können sich mit gekürzten Renten- und Sozialleistungen erneut auf ihre früheren Stellen bewerben.
  Wegen interner Politik und einer Kultur der Leistungsinszenierung gab es auch Abteilungen mit wenig realem Ergebnis.
  Das liegt nicht an KI, sondern am Führungsstil von Arvind Krishna; der Markt mag ihn, aber die Tech-Community vertraut IBM nicht.

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