Neue Daten zeigen, dass Ingenieursberufe trotz der Prognosen zur KI am widerstandsfähigsten sind

Die Frage, ob KI bereits Arbeitsplätze ersetzt, wird nach wie vor heftig diskutiert.

Im Mai erreichten die Entlassungen in der Tech-Branche den höchsten Monatswert seit Jahren, wobei KI laut der Outplacement-Agentur Challenger, Gray & Christmas als häufigster Grund genannt wurde.

Theoretisch ist die Softwareentwicklung angesichts der raschen Verbreitung KI-gestützter Programmierwerkzeuge der Berufszweig, der am stärksten von Automatisierung bedroht ist. Forscher der Venture-Capital-Firma SignalFire argumentieren jedoch, dass die Einstellungsdaten ein anderes Bild zeichnen.

„Die Begründung für viele Entlassungen verweist durchweg auf KI, insbesondere im Zusammenhang mit der Programmierung; es wird behauptet, dass ein Ingenieur heute die Arbeit von mehreren in der Vergangenheit erledigen kann“, sagte Asher Bantock, Forschungsleiter bei SignalFire. „Was wir jedoch in der Praxis beobachten, steht in gewissem Widerspruch zu dieser Darstellung.“

Die Analyse von SignalFire, die die Karrieren von Millionen von Beschäftigten in über 80 Millionen Unternehmen nachverfolgt, legt nahe, dass der Ingenieurberuf im Jahr 2025 die widerstandsfähigste berufliche Funktion war. Anstatt sich auf Entlassungen zu konzentrieren – die schwer zu erfassen sind, da Menschen die Aktualisierung ihres Beschäftigungsstatus nach Stellenabbau oft hinauszögern –, nutzte SignalFire Einstellungsdaten als zuverlässigeren Indikator für aktuelle Trends auf dem Arbeitsmarkt.

Laut dem aktuellen „State of Talent Report“ von SignalFire sank die Gesamtzahl der Neueinstellungen bei großen Tech-Unternehmen im Vergleich zu 2019 um 25 %, während bei Ingenieurspositionen ein deutlich geringerer Rückgang von nur 11 % zu verzeichnen war.

Tatsächlich machten Ingenieure im Jahr 2025 55 % aller Neueinstellungen bei den 12 Unternehmen aus, die SignalFire als „Tech-Giganten“ einstuft – Alphabet, Meta, Apple, Amazon, Microsoft, Netflix, Nvidia, Tesla, Uber, Airbnb, Block und Stripe. Das ist ein deutlicher Anstieg gegenüber 2019, als Ingenieure laut dem Bericht nur 46 % der Neueinstellungen ausmachten.

Die anhaltende Nachfrage nach Ingenieuren zeigte sich noch deutlicher bei Start-ups in der Frühphase, die laut den Daten von SignalFire im Jahr 2025 insgesamt 7 % mehr Ingenieure einstellten als 2019.

Würde KI Ingenieurstalente tatsächlich ersetzen, so argumentierte Bantock, wäre die Einstellung von Ingenieuren das erste Segment, das während des aktuellen Einstellungsrückgangs in der Tech-Branche zurückgehen würde. Stattdessen zeigen die Daten von SignalFire, dass die Zahl der Ingenieure schneller wächst als die der meisten anderen technischen Berufsgruppen.

Obwohl Dario Amodei, CEO von Anthropic, im vergangenen Jahr warnte, dass KI innerhalb von fünf Jahren die Hälfte aller Einstiegsjobs im Bürobereich überflüssig machen und die Arbeitslosigkeit auf bis zu 20 % treiben könnte, erklärte Peter McCrory, Leiter der Wirtschaftsabteilung des Unternehmens, im März gegenüber TechCrunch, dass er bislang noch keine nennenswerten KI-bedingten Auswirkungen auf die Belegschaft beobachtet habe.

McCrory erklärte damals: „Zumindest gibt es keinen größeren wesentlichen Unterschied bei den Arbeitslosenquoten“ zwischen Arbeitnehmern, die Claude für die „zentralsten Aufgaben ihres Jobs auf automatisierte Weise“ nutzen – wie technische Redakteure, Dateneingabefachkräfte und Softwareentwickler – und solchen in Berufen, die weniger der KI ausgesetzt sind und „physische Interaktion und Geschicklichkeit in der realen Welt“ erfordern.

Nvidia-CEO Jensen Huang ging sogar noch weiter und wies die Vorstellung, dass KI Ingenieure ersetzen werde, rundweg zurück. „Jemand sagte, dass KI alle Arbeitsplätze im Bereich Softwareentwicklung vernichten werde“, so Huang im April während eines Interviews an der Stanford Graduate School of Business. Er argumentierte daraufhin genau das Gegenteil. Da mittlerweile alle Ingenieure bei Nvidia agentische KI nutzen, „sind Softwareentwickler beschäftigter denn je“, sagte er.

Huang fügte hinzu, dass KI-Agenten zwar fast augenblicklich Code schreiben, Ingenieure jedoch ständig herausfordern, „die nächste Idee“ zu entwickeln.

Zumindest vorerst scheint es, als sei das Ingenieurwesen durch KI zu einem klassischen Beispiel für das Jevons-Paradoxon geworden – die Vorstellung, dass höhere Effizienz die Nachfrage nach einer Ressource nicht verringert, sondern erhöht, da sich die Arbeit ausdehnt, um die neue Kapazität auszufüllen. Wie Bantock über die Ingenieure in der heutigen Zeit sagte: „Sie sind plötzlich viel produktiver, und es gibt unendlich viel Arbeit für sie.“