Thought Leadership
Künstliche Intelligenz verändert viele IT-Berufe grundlegend und rückt Reskilling auf der Agenda nach oben.
Julia Siems von der Unternehmensberatung von Rundstedt ordnet ein, wo in der Praxis Barrieren liegen und wie Unternehmen diesen begegnen können.
Vor einigen Jahren hatte Hubertus Heil, der damalige Bundesminister für Arbeit und Soziales, die Weiterbildungsrepublik ausgerufen, aber die große Qualifizierungsoffensive ist in den deutschen Unternehmen ausgeblieben. Der Schwerpunkt der heutigen betrieblichen Weiterbildung stellt das Upskilling dar, das die Ausübung der bisherigen Tätigkeit optimieren soll und sich sehr eng und kurzfristig an den Bedarf des heutigen Arbeitsplatzes orientiert. Hingegen verspricht Reskilling den Erwerb eines neuen Kompetenzprofils, um einen neuen Arbeitsplatz zu besetzen, sei es beim heutigen Arbeitgeber oder im externen Arbeitsmarkt.
Mit der Beschleunigung in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz hat der Begriff des Reskilling eine neue Dynamik erhalten. Zunehmend werden auch hierzulande die großen Risiken für die mittelfristige Entwicklung am Arbeitsmarkt offen und kontrovers diskutiert. Zur Prävention von Massenarbeitslosigkeit wird häufig das Reskilling von Arbeitnehmern empfohlen, das von den Unternehmen und der Bundesagentur für Arbeit in den nächsten Jahren massiv skaliert werden solle.
Daher lohnt es sich, das Konzept des Reskilling in der KI-Revolution zu überprüfen und über alternative Ansätze nachzudenken. Im Vor-KI-Zeitalter hatte sich bereits die Entwicklung von Technologien beschleunigt, aber es gab zumindest eine gute Chance, dass die Reskilling-Programme sich mit relativ kurzer Zeitverzögerung anpassen konnten. Mit Blick auf die KI-Revolution zeichnet sich ab, dass formalisierte Weiterbildungsprogramme mit zeitaufwändigen Zertifizierungsverfahren durch die Agentur für Arbeit keine realistische Chance haben, mit der Veränderungsgeschwindigkeit Schritt zu halten.
Hemmende Faktoren
Daher besteht die große Gefahr, dass beim Start der Reskilling-Maßnahme ein Ziel-Arbeitsmarkt für die Teilnehmer imaginiert wird. Dabei wird häufig überschätzt, in welchem Maße sich die durch KI vorangetriebenen Automatisierungstrends sowie die Entstehung neuer Berufsbilder verlässlich prognostizieren lassen. Daher zweifeln immer mehr Beschäftigte an dem Sinn von Reskilling-Angeboten, die bei aller Förderung mit Budget und Arbeitszeit durch den Arbeitgeber auch von ihnen Freizeit, Energie und Durchhaltevermögen abverlangt.
Ein weiterer hemmender Faktor für Reskilling-Programme sind die begrenzten finanziellen Ressourcen bei der Agentur für Arbeit und bei den Arbeitgebern. Aufgrund des stark wachsenden Defizits der Agentur für Arbeit durch die länger anhaltende Krise wird sich die Vision einer berufsbegleitenden Requalifizierung von beschäftigten Arbeitnehmern im großen Maßstab nicht umsetzen lassen. Auch die Ressourcen der Unternehmen sind aufgrund der dreifachen Last von Geschäftsmodell-Innovation, Adaption von Technologien wie KI und Robotik und Workforce Transformation sehr begrenzt.
Lernende Arbeit als alternativer Ansatz
Als pragmatische und ökonomisch umsetzbare Alternative zu einem mit Illusionen aufgeblähten Reskilling-Markt erscheint die Idee der lernenden Arbeit, die sich sehr gut mit dem Konzept „Resilienz statt Reskilling“ synchronisieren lässt. Der KI-Experte Dr. Fabian Braesemann und der Arbeitsmarktökonom Dr. Ole Teutloff haben im vergangenen Jahr diesen Ansatz anschaulich erläutert.
Sie negieren keineswegs den Wert des beruflichen Lernens. Es kann sich aber nur entfalten, wenn es gerade nicht in die Scheinsicherheit von starr definierten Reskilling-Programmen eingezwängt wird. Resilienz für Beschäftigte in der KI-Revolution sollte in einem Dreieck von laufender Anpassung des Kompetenzprofils, flexiblem Arbeitsmarkt und sozialer Sicherheit in Karriereübergängen immer wieder neu erzeugt werden. Dabei sollten Aus- und Weiterbildung wesentlich stärker als bisher auf Meta-Skills setzen, also grundlegende Fähigkeiten wie kritisches und analytisches Denken, Zusammenarbeit in flexiblen Teams und interkulturelle Kommunikation statt einseitig auf die Mikro-Skills zu fokussieren, die in den heute bestehenden Berufsbildern und deren Ausbildungsgängen fest (im doppelten Sinne des Wortes) definiert sind. Diesen Weg hatte Bernard Marr bereits vor dem ChatGPT-Hype in seinem Buch „Future Skills“ detailliert erläutert.
Während Unternehmen und Beschäftigte keinen direkten Einfluss auf die beiden politisch zu gestaltenden Eckpunkte des Resilienz-Dreiecks, flexibler Arbeitsmarkt und soziale Sicherheit, haben, können sie den dritten Eckpunkt Kompetenz umfassend und eigenständig bespielen. Hier bietet sich für HR-Verantwortliche und Führungskräfte in den Fachbereichen ein breites Handlungsfeld an. Statt auf vermeintliche Best Practices aus anderen Unternehmen zu setzen, sollten sie eigene Lernkonzepte erarbeiten, die vor allem die Meta Skills der Beschäftigten weiterentwickeln und in der täglichen Arbeit zeitnah in den produktiven Einsatz bringen. Nur so kann die traditionelle Trennung zwischen Lernen und Arbeit überwunden werden, die heute auch noch die meisten Reskilling-Programme prägt.
Im Sinne des Resilienz-Konzepts sollten dabei zugleich die Trends am regionalen Arbeitsmarkt für die Jobprofile der Mitarbeitenden beobachtet werden. Über kurz oder lang werden heutige Mitarbeitende zu anderen Arbeitgebern wechseln müssen. Je stärker ihre Anpassungsfähigkeit und Offenheit für Veränderungen durch gelebte lernende Arbeit gefördert werden, desto leichter fallen ihnen Jobwechsel und Karriereübergänge.
