Woran soll ein Junior jetzt noch lernen?

500 Produkttexte aus dem Feed, der wöchentliche Report über die Rabatte der Konkurrenz, die ersten Entwürfe für Meta-Descriptions und das Zusammentragen von Keywords. Die Aufgaben, mit denen man im Marketing früher gestartet hat, haben alle etwas gemeinsam. Niemand hat diese Arbeit geliebt, aber jeder hat dabei etwas gelernt, das er später noch brauchte, zum Beispiel wie ein Feed wirklich aussieht, dass jeder Kunde etwas anderes meint, wenn er kurze Texte will, oder dass man sich nach drei Wochen selbst wiederholt, ohne es zu merken.

Genau diese Aufgaben sind heute allerdings die ersten, die in einen Prompt gepackt werden, und das hat mit der Qualität der Berufseinsteiger eigentlich gar nichts zu tun. Sie gehen an die KI, weil sie sich wiederholende Tasks sind. Und diese kann die AI nunmal ziemlich gut.

Mit dem Ganzen bricht aber etwas, über das in der Debatte um KI und Jobs selten gesprochen wird. Damit verschwindet nämlich auch der Weg, über den man bisher in die nächste Stelle gekommen ist.

Die Zahlen sagen genau das

Laut Indeed Hiring Lab waren im Juli 2026 in Deutschland 46 Prozent weniger Einstiegsjobs ausgeschrieben als 2019. Im Marketing liegt das Angebot sogar 75 Prozent darunter ^[1]. Indeed selbst ist mit der Deutung allerdings zurückhaltend, denn der Rückgang begann schon vor ChatGPT, und KI wird ausdrücklich nicht als Hauptursache genannt. Zwei Details aus derselben Auswertung finden wir trotzdem ziemlich interessant. In Berufsgruppen, in denen KI mehr als 60 Prozent der Tätigkeiten übernehmen kann, gibt es nur noch halb so viele Einstiegsjobs wie 2019, und gleichzeitig liegen Ausbildungsplätze 50 Prozent über dem Niveau von 2019.

Das passt ziemlich genau zu dem, was wir auch beobachten. Dort, wo der Einstieg aus genau den Aufgaben bestand, die sich mittlerweile automatisieren lassen, fällt er weg, und dort, wo er als Lernweg organisiert ist, mit Anleitung und Verantwortung, wächst er sogar. Die Ausbildung hat also überlebt, aber der Einstiegsjob dagegen nicht, und zwar weil der Einstiegsjob in Wahrheit oft eine Ausbildung war, die sich als Stelle getarnt hat.

Wer das Scheitern nie gesehen hat, kann es nicht erkennen

Raoul hat in unserer aktuellen Buzzsozial-Folge eine Fähigkeit beschrieben, die er für 2027 für entscheidend hält. Er sagt es ist wichtig zu wissen, welche Aufgabe die KI bekommt, was man mit wenig Prüfung rausgeben kann und wo die Maschine Fehler macht, die sonst kein Mensch so machen würde. Diese Fähigkeit hat allerdings eine Voraussetzung, über die selten gesprochen wird. Man muss die Fehler vorher selbst einmal gesehen haben. Wer nie zwanzig Texte am Stück gelesen und dabei das Muster gefunden hat, weiß später natürlich nicht, wonach er suchen soll.

Und genau hier schließt sich der Kreis zu den Zahlen von oben. Wenn niemand mehr auf der Einstiegsebene sitzt und die Fehler sieht, dann gibt es in drei Jahren auch niemanden, der sie erkennt.

Hungrig sein ist die halbe Geschichte

In derselben Folge hat Sebastjan Berufseinsteigern geraten, hungrig zu sein. Sie sollten nicht erwarten, in ein Unternehmen zu kommen, in dem alle Prozesse schon AI-ready sind, denn das kann gerade kaum jemand. Das stimmt, und wer so anfängt, macht es sich definitiv leichter. Jedoch beschreibt der Rat nur, was ein Junior selbst beitragen kann. Ob er in seinen ersten Jahren wirklich etwas lernt, hängt aber genauso an dem Unternehmen, in dem er landet, und um diesen Teil geht es uns hier.

Ein Junior kann sich nämlich noch so sehr anstrengen, wenn es im Unternehmen keine Aufgabe mehr gibt, an der er lernen darf. Die alte Leiter hatte unten Sprossen aus Routinearbeit, und die gab es umsonst dazu, weil die Arbeit sowieso jemand machen musste. Wenn diese Aufgaben in einen Prompt gesteckt werden, verschwinden die Sprossen mit ihnen, und der Ehrgeiz des Juniors läuft ins Leere, weil es nichts mehr gibt, woran er ihn ausprobieren kann. Ob jemand hochkommt, hängt deshalb jetzt davon ab, ob das Unternehmen ihm neue Aufgaben gibt, an denen er lernen kann.

Die neue erste Aufgabe heißt Lesen

Wie so eine Sprosse aussehen kann, haben wir bei uns selbst gelernt, allerdings aus der anderen Richtung. Wir haben über das Jahr sehr viele Texte automatisiert erzeugt und dabei festgestellt, dass der Fehler, der am meisten kostet, nie in einem einzelnen Text steckt. Er steckt zwischen den Texten, zum Beispiel in fünfzig Texten mit demselben Satzanfang oder in einem Wort, das plötzlich überall steht. Eine Prüfnote sieht das nicht, weil sie jeden Text einzeln bewertet, ein Mensch dagegen schon, sobald er zwanzig davon am Stück liest. Was das im Einzelnen heißt, steht in unserem Learnings-Artikel zu einer Million Produkttexten.

Für den Einstieg heißt das, dass die erste Aufgabe eines Juniors heute das Lesen ist. Er korrigiert dabei keine Kommas. Er ist derjenige, der merkt, wenn eine Lieferung als Ganzes falsch ist. Das klingt erst mal nach einem Abstieg, ist aber das Gegenteil. Denn wer ein halbes Jahr lang Hunderte generierte Texte gegen die Hausregeln eines Kunden hält, kennt diesen Kunden danach besser als jeder, der die Texte selbst geschrieben hätte.

Sebastjan hat in der Folge außerdem gesagt, man solle die KI wie einen Trainee behandeln, den man mit strukturierten Informationen so formt, dass er für das Unternehmen taugt. Dieser Satz gilt aber auch andersherum. Wer einem Junior die Aufgabe gibt, die Regeln aufzuschreiben, nach denen die Maschine arbeiten soll, zwingt ihn dazu, das alles so genau zu verstehen, dass es in eine Datei passt, und schneller lernt man es unserer Erfahrung nach nicht.

Unsere Haltung

Wer das nächste Mal einen Berufseinsteiger einstellt, sollte sich deshalb vorher überlegen, woran der eigentlich lernen soll. Die 500 Zeilen aus dem Feed sind als erste Aufgabe weg, dafür liegen inzwischen jeden Tag Texte auf dem Tisch, die eine Maschine geschrieben hat. Zwanzig davon, das Kundenbriefing dazu und die Frage, was daran nicht stimmt, wären ein guter erster Tag. Der Junior lernt dann an den Texten, die die Maschine schreibt, und genau diese Aufgabe muss ihm das Unternehmen geben, bevor es die alten streicht.

Quellen