KI-Risiken verstehen: Was KMU für ihre Mitarbeiter tun müssen

2025 ist das Jahr, in dem viele österreichische Industrie‑KMU ernsthaft mit KI experimentieren – und gleichzeitig verunsichert in die Personalabteilung schauen. Eine aktuelle Studie des Instituts für Höhere Studien (IHS) zeigt: KI gefährdet nicht pauschal alle Jobs, aber sie verschiebt die Risiken deutlich – zu Ungunsten der geringer Qualifizierten.

Für Geschäftsführungen und HR in KMU ist das eine heikle Mischung: Auf der einen Seite steht der Druck, produktiver zu werden und Fachkräftemangel abzufedern. Auf der anderen Seite drohen Entlassungsängste, Widerstand im Betrieb und ein schlechter Ruf am Arbeitsmarkt, wenn man das Thema falsch angeht.

In diesem Beitrag geht es darum, wie Sie KI in Ihrem Unternehmen nutzen können, ohne Ihre Mitarbeiter „unter die Räder“ kommen zu lassen – und wie Sie gerade Beschäftigte mit niedrigeren Qualifikationen gezielt schützen und entwickeln.

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Was die IHS-Studie wirklich sagt – und was das für KMU bedeutet

Die IHS-Analyse von rund acht Millionen Online-Stellenanzeigen (2017–2023) und Daten von zwei Millionen Beschäftigten kommt zu einem klaren Befund:

KI führt nicht zu massenhafter Arbeitslosigkeit, erhöht aber das Risiko für bestimmte Gruppen von Beschäftigten.

Die Kernaussagen in einfachen Worten:

• Kein massiver Job-Kahlschlag: Insgesamt schafft KI eher mehr Stellen, als sie vernichtet.
• Hochqualifizierte profitieren: Sie sehen tendenziell leichte Einkommenszuwächse.
• Gering Qualifizierte tragen das Risiko: Für sie steigen die Chancen auf Entlassung und Einkommensverluste.
• Ungleichheiten nehmen zu: KI verstärkt vorhandene Unterschiede am Arbeitsmarkt.

Für KMU in der österreichischen Industrie heißt das:

• Wer jetzt in KI investiert, verbessert die Wettbewerbsfähigkeit,
• verstärkt aber auch soziale Spannungen, wenn er Personalpolitik und Qualifizierung nicht aktiv mitdenkt.

Genau hier liegt die Chance für kleinere und mittlere Betriebe: Sie können schneller, persönlicher und pragmatischer reagieren als Großkonzerne – wenn Führung, HR und Betriebsrat an einem Strang ziehen.

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Warum besonders geringer Qualifizierte unter Druck geraten

Die zentrale Frage lautet: Warum trifft KI ausgerechnet die geringer qualifizierten Beschäftigten stärker? Die Mechanik dahinter ist relativ einfach.

1. Routineaufgaben sind am leichtesten automatisierbar

Viele Tätigkeiten mit niedrigerem Qualifikationsniveau bestehen aus wiederkehrenden, klar strukturierten Abläufen – genau das liebt KI:

• Datenerfassung und -prüfung
• einfache Sachbearbeitung
• standardisierte Qualitätskontrollen
• grundlegende Lager- und Logistikprozesse

Wenn ein Teil davon durch Machine Learning, Bilderkennung oder Assistenzsysteme erledigt wird, reduziert sich der Bedarf an genau diesen Tätigkeiten. Es entstehen zwar neue Aufgaben, aber oft in höher qualifizierten Bereichen.

2. Aufstiegswege sind oft verbaut

Hochqualifizierte können neue KI-Rollen relativ leicht übernehmen:

• Datenanalyse
• Prozessoptimierung
• Systembetreuung

Geringer Qualifizierte haben diesen „Sprung“ meist nicht so einfach zur Verfügung. Es fehlen:

• formale Abschlüsse,
• Weiterbildungserfahrung,
• Selbstvertrauen im Umgang mit digitalen Tools.

Ohne gezielte Unterstützung landen sie schnell in einer Sackgasse: weniger nachgefragte Tätigkeiten, sinkende Verhandlungsmacht, steigendes Entlassungsrisiko.

3. Unsicherheit führt zu Abwehr – und die Abwehr verstärkt das Risiko

Wo Mitarbeiter das Gefühl haben, „die Maschine nimmt mir den Job weg“, passiert oft Folgendes:

• Sie vermeiden neue Tools.
• Sie melden sich nicht freiwillig für Schulungen.
• Sie halten an alten Abläufen fest.

Damit wächst der Abstand zu jenen Kollegen, die KI neugierig ausprobieren. Genau diese Haltung zu durchbrechen ist eine Führungsaufgabe.

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Gute Nachricht: KI schafft auch Jobs – wenn KMU sie richtig einführen

Die IHS-Studie zeigt klar: Unterm Strich entstehen durch KI mehr Arbeitsplätze als verloren gehen. Aber: Diese neuen Jobs haben ein anderes Profil.

Welche neuen Rollen in der Industrie entstehen

In österreichischen KMU tauchen bereits heute neue Aufgabenfelder auf, zum Beispiel:

• Prozess-Owner KI-gestützter Anlagen: Mitarbeiter, die Produktionslinien mit KI-gestützter Qualitätssicherung überwachen und verbessern.
• Datenverantwortliche im Fachbereich: Personen aus Produktion, Logistik oder Qualität, die Daten verstehen, plausibilisieren und mit IT abstimmen.
• KI-Trainer im Betrieb: Kolleginnen und Kollegen, die Modelle mit Beispieldaten „füttern“, Feedback geben und Spezialfälle dokumentieren.

Diese Funktionen müssen nicht ausschließlich von Akademikern besetzt werden. Gerade erfahrene Facharbeiter mit viel Prozesswissen sind oft ideale Kandidaten – wenn sie gezielt vorbereitet werden.

Was KMU konkret tun können, um Chancen zu heben

Statt KI „nur“ als Kostensenkungsinstrument zu sehen, haben sich in der Praxis fünf Leitlinien bewährt:

1. Zuerst Arbeitsprozesse, dann Technologie denken. Wo entstehen heute Engpässe, Fehler oder Wartezeiten? KI gehört in diese Lücken – nicht überallhin.
2. Mitarbeiter von Anfang an einbinden. Wer die Abläufe kennt, sieht oft schneller, wo KI wirklich hilft – und wo sie nur zusätzlichen Stress erzeugt.
3. Pilotprojekte klein halten. Eine Linie, eine Abteilung, ein klarer Use Case – damit bleiben Risiken überschaubar und Lernerfahrungen konkret.
4. Transparenz schaffen. Offen sagen, ob und wo Stellen wegfallen oder sich verändern. Nichts zerstört Vertrauen so sehr wie beschönigende Kommunikation.
5. Neue Rollen früh definieren. Je klarer ist, wohin sich jemand entwickeln kann, desto höher die Bereitschaft, sich weiterzubilden.

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Konkreter Fahrplan: So schützen Sie Ihre Beschäftigten vor KI-Risiken

Wer die Risiken ernst nimmt, braucht mehr als nur eine Schulungs-E-Mail. Es geht um eine strategische Qualifizierungsoffensive – besonders für gering Qualifizierte.

Schritt 1: KI-Risikoanalyse für Ihre Belegschaft

Starten Sie mit einem nüchternen Blick auf Ihre Jobs:

• Welche Tätigkeiten sind stark standardisiert und wiederholbar?
• Wo gibt es bereits Software- oder Automatisierungspläne?
• Welche Abteilungen arbeiten heute stark papier- oder excelbasiert?

Ordnen Sie die Funktionen in drei Gruppen:

1. KI-unterstützt, aber sicher: Neue Tools, aber Kernaufgaben bleiben erhalten.
2. Stark wandelnd: Aufgabenprofil ändert sich, Anteile verschieben sich.
3. Potentiell ersetzbar: Tätigkeiten könnten mittelfristig entfallen.

Dadurch erkennen Sie, wo Sie zuerst handeln müssen, um Entlassungs- und Einkommensrisiken zu begrenzen.

Schritt 2: Basis-KI-Kompetenzen für alle – nicht nur für Spezialisten

Die IHS-Studie zeigt: Nur rund 1–1,5 % aller Stellenausschreibungen verlangen explizit KI-Kompetenzen. Das ist weniger, als viele erwarten. Für KMU ist das eine Einladung, pragmatisch zu bleiben:

• Sie brauchen keine Armee an Data Scientists.
• Sie brauchen Mitarbeiter, die KI-Tools verstehen, bedienen und einschätzen können.

Ich empfehle drei Kompetenzstufen:

1. KI-Verständnis für alle

   • Was kann KI, was nicht?
   • Wo nutzen wir sie im Betrieb?
   • Welche Verantwortung habe ich als Anwender?

2. Anwender-Know-how im Fachbereich

   • Umgang mit konkreten KI-Systemen (Assistenzsysteme, Bildverarbeitung, Planungssoftware).
   • Fehler erkennen, Ergebnisse prüfen, Rückmeldungen geben.

3. Spezialwissen für Multiplikatoren

   • Key User, die Konfigurationen verstehen, mit IT sprechen können und Kollegen schulen.

Gerade für gering Qualifizierte muss Stufe 1 und 2 praxisnah, ohne Fachjargon und mit vielen Beispielen aus dem eigenen Arbeitsalltag gestaltet werden.

Schritt 3: Interne Aufstiegswege neu definieren

Wer KI ernsthaft einführt, sollte seine Kompetenzmodelle und Karrierepfade überarbeiten:

• Gibt es Rollen wie „Anlagenführer KI-Qualität“ oder „Prozessverantwortliche Datenqualität“?
• Können langjährige Facharbeiter diese Rollen erreichen – auch ohne Matura oder Studium?
• Sind Lohn- und Gehaltsschemata anpassbar, um neue Verantwortung sichtbar zu honorieren?

Ein praxisnaher Ansatz für KMU:

• Mikro-Zertifikate für interne Schulungen (z.B. „KI-Anwender Produktion – Level 1“).
• Klar definierte Lohnerhöhungen beim Erreichen bestimmter Kompetenzstufen.
• Job-Rotation: Mitarbeiter aus gefährdeten Bereichen wechseln frühzeitig in Wachstumsfelder.

So wird KI nicht zum „Jobkiller“, sondern zum Anlass, Karrieren neu zu denken – gerade für jene, die bisher in Sackgassenfunktionen steckten.

Schritt 4: Faire Kommunikation und Beteiligung

Ob KI im Unternehmen akzeptiert wird, hängt stark von der Kommunikation ab. Was gut funktioniert:

• Ehrliche Ausgangslage: „Ja, einige Tätigkeiten werden sich stark verändern. Unser Ziel ist, möglichst viele Menschen mitzunehmen.“
• Konkrete Zeitlinien: Wann welche Veränderungen anstehen, wann Schulungen starten, ab wann neue Rollen besetzt werden.
• Beteiligungsformate: Workshops mit Mitarbeitern, Betriebsrat, Führungskräften, in denen gemeinsam Chancen und Sorgen gesammelt werden.

Damit verhindern Sie Gerüchte und stille Verweigerung – und sorgen dafür, dass die praktische Erfahrung der Mitarbeiter in die KI-Einführung einfließt.

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Was österreichische Industrie-KMU jetzt konkret tun sollten

Die wirtschaftliche Lage Ende 2025 ist angespannt, aber nicht aussichtslos. Energiepreise, geopolitische Unsicherheit und Fachkräftemangel machen Investitionen schwerer – genau deshalb sollte jede KI-Initiative zielgenau und personalpolitisch sauber aufgesetzt sein.

Für KMU empfehle ich folgende Prioritätenliste:

1. KI-Strategie mit Personalbrille entwickeln
   Keine KI-Projekte ohne klare Aussage: „Was bedeutet das für unsere Leute?“

2. Pilotprojekte auswählen, die entlasten statt ersetzen
   Beispielsweise: Assistenzsysteme, die Fachkräfte unterstützen, statt reine Personalreduktion.

3. Risiko-Jobs identifizieren und Entwicklungspläne erstellen
   Bedrohte Funktionen frühzeitig benennen und individuelle Lernpfade anbieten.

4. Praxisorientierte Schulungen aufsetzen
   Kurze Lernformate, während der Arbeitszeit, nah an der realen Tätigkeit.

5. Fortschritt messbar machen

   • Anteil der Mitarbeiter mit Basis-KI-Schulung
   • Anzahl interner Wechsel in neue Rollen
   • Reduktion von Fehlern, Stillständen oder Ausschuss durch KI-Unterstützung

Wer so vorgeht, nutzt KI als Wettbewerbsfaktor, ohne die Belegschaft zu verprellen – und sendet zugleich ein starkes Signal in den Arbeitsmarkt: „Hier wird Zukunft gemeinsam gestaltet.“

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Fazit: KI-Risiken steuern statt erleiden

Die IHS-Studie räumt mit einem Mythos auf: KI führt nicht automatisch zum Job-Kollaps. Die eigentliche Gefahr liegt in der wachsenden Kluft zwischen hoch und gering qualifizierten Beschäftigten.

Für österreichische Industrie‑KMU heißt das: Wer KI einfach „laufen lässt“, verstärkt Ungleichheit. Wer sie aktiv mit Qualifizierung, klaren Rollen und ehrlicher Kommunikation verbindet, kann hingegen Produktivität steigern und Beschäftigung sichern.

Der nächste Schritt liegt bei Ihnen: Prüfen Sie, in welchen Bereichen Ihres Unternehmens KI bereits Einzug gehalten hat – und welche Mitarbeitergruppen dabei bisher nicht mitgedacht wurden. Genau dort beginnt eine verantwortungsvolle KI-Strategie.