IIT Madras warnt: KI könnte die ersten Stufen von Indiens Karriereleiter schrumpfen lassen

Routinearbeit verschwindet als Lernfeld

Künstliche Intelligenz übernahm in Indien bereits 37 % der Einstiegsaufgaben, weltweit waren es 33 %. Das geht aus einer Umfrage von 2026 unter 750 Personalverantwortlichen hervor, die in einem neuen Whitepaper des IIT Madras zitiert wird. Der Abstand von vier Prozentpunkten macht die zentrale Sorge greifbar: Die Routinearbeit, die automatisiert wird, ist zugleich die Arbeit, durch die junge Beschäftigte einen Beruf erlernen.

Das Papier mit dem Titel How AI Is Reconfiguring Work in India: A Task-Based Framework for Understanding Augmentation, Displacement, New Roles and the Changing Structure of Jobs stammt vom Centre for Responsible AI (CeRAI) an der Wadhwani School of Data Science and Artificial Intelligence (WSAI) des IIT Madras. Es wurde in der Woche vor dem 26. Oktober beim Industry Conclave on AI Governance 2026 vorgestellt.

Die Warnung geht über unmittelbare Arbeitsplatzverluste hinaus. Nachwuchsprogrammierer lernen, indem sie einfachen Code schreiben. Neue Buchhalter machen sich mit Finanzunterlagen vertraut, indem sie Rechnungen bearbeiten. Beschäftigte im Kundenservice entwickeln durch wiederholte Gespräche Urteilsvermögen. Wenn Maschinen diese Aufgaben übernehmen, stehen Arbeitgeber vor einem praktischen Problem: Wie können sie erfahrene Fachkräfte ausbilden, wenn die bisherigen Einstiegspositionen wegfallen?

Die von Cognizant und Pearson durchgeführte Umfrage misst den Anteil der Aufgaben, die Berichten zufolge von KI erledigt werden. Das Whitepaper schätzt nicht, wie viele Einstiegsjobs in Indien wegfallen werden. Stattdessen untersucht es, wie sich Aufgaben, Verantwortung und berufliche Entwicklung in Callcentern, der Fertigung, im Bankwesen, in der Rechtsbranche, der Softwareentwicklung und in kreativen Berufen verändern könnten.

Warum eine Aufgabe nicht dasselbe ist wie ein Beruf

Ein Job im Kundenservice umfasst verschiedene Tätigkeiten: einfache Fragen beantworten, Informationen prüfen, Streitfälle lösen und entscheiden, wann ein Problem an eine Führungskraft weitergegeben werden muss. KI kann die ersten beiden Aufgaben übernehmen, während ein Mensch für die übrigen verantwortlich bleibt.

Professor Balaraman Ravindran, Leiter von CeRAI und WSAI sowie einer der Autoren des Papiers, erläuterte, warum die Forschenden bei den einzelnen Tätigkeiten ansetzen:

Die meisten Jobs bestehen aus Aufgaben, und nur einige davon können von KI übernommen werden.

Das Rahmenmodell unterscheidet vier Ebenen: die einzelne Aufgabe, den Job, zu dem sie gehört, das umfassendere Berufsfeld und den Arbeitsmarkt. Um von einer Ebene zur nächsten zu gelangen, muss untersucht werden, was Arbeitgeber tatsächlich ändern, etwa bei Einstellungen, Zuständigkeiten und Personalbesetzung.

Dr. Gokul S. Krishnan, Forschungsdirektor von CeRAI, sagte, das Ergebnis hänge von Kosten und Leistungsfähigkeit der Technologie, von Regulierung, Sicherheitsanforderungen und unternehmerischen Entscheidungen ab. Ein Unternehmen könnte KI einsetzen, damit Beschäftigte mehr Arbeit erledigen, ihre Jobs so umgestalten, dass sie automatisierte Ergebnisse prüfen, oder den Bedarf an bestimmten Tätigkeiten verringern.

Das Papier fasst diese Möglichkeiten in zwei grundlegende Muster mit insgesamt sieben Entwicklungspfaden. Im ersten Muster erledigt KI einen Großteil der Routinearbeit, während Menschen Ergebnisse überprüfen oder Ausnahmefälle bearbeiten. Im zweiten behalten Menschen die Hauptverantwortung und nutzen KI als Werkzeug, um effizienter zu arbeiten.

Warum die Wirtschaftlichkeit Routineautomatisierung begünstigt

Das indische Outsourcing von Geschäftsprozessen (BPO) verdeutlicht den wirtschaftlichen Druck. Das Papier nennt als Richtwerte Kosten von 8 bis 20 Rupien pro Minute für einen menschlichen Agenten, einschließlich der umfassenderen Beschäftigungskosten, gegenüber 4 bis 9 Rupien pro Minute für einen verwalteten Sprach-KI-Dienst, der betriebsbereit ist.

Diese Spannen beruhen auf branchenüblichen Preisschätzungen. Die tatsächlichen Ausgaben hängen vom Dienst, seinem Umfang und den erforderlichen Arbeiten ab. Die Spannen überschneiden sich. Die niedrigeren KI-Preise erklären jedoch, warum Arbeitgeber mit einem hohen Aufkommen vorhersehbarer Anrufe Automatisierung attraktiv finden könnten.

Passwortzurücksetzungen, Fragen zum Kontostand, Bestellstatus und Terminbestätigungen sind Beispiele für klar strukturierte Aufgaben, die relativ kostengünstige Systeme übernehmen können. Bei Anrufern mit mehreren zusammenhängenden Problemen oder Beschwerden, die Urteilsvermögen erfordern, kann weiterhin ein menschlicher Agent nötig sein.

Ravindran bezeichnete BPO als besonders stark von diesem Druck betroffen:

Die BPO-Branche wird durch die Einführung von KI besonders stark herausgefordert werden. Das wird auch im Papier so festgestellt.

Welche Teile von Einstiegsjobs verändern sich?

Die Beispiele aus verschiedenen Branchen im Papier zeigen, wie Routineaufgaben zurückgehen können, während die Verantwortung für schwierige Entscheidungen bei Menschen bleibt. Sie veranschaulichen mögliche Veränderungen, messen aber nicht den Anteil der Arbeit, der in den einzelnen Berufen automatisiert wird.

• Softwareentwicklung: KI kann einfachen Code erzeugen, während Menschen die Systemarchitektur, komplexe Fehlersuche und technische Entscheidungen übernehmen.
• Kundenservice: Bots können Routineanfragen beantworten, während Beschäftigte eskalierte Fälle lösen und die Servicequalität beurteilen.
• Finanzwesen und Buchhaltung: KI kann Rechnungen bearbeiten, Buchungen klassifizieren, Bankunterlagen abstimmen und Informationen für Steuererklärungen zur Goods and Services Tax aufbereiten. Menschen prüfen Ausnahmefälle und erteilen die fachliche Freigabe.
• Rechtsdienstleistungen: KI kann bei Recherchen und der Dokumentenprüfung helfen, während Anwälte für Prozessstrategie, Vertretung vor Gericht und Beratung ihrer Mandanten verantwortlich bleiben.
• Fertigung: Automatisierte Sichtprüfungen können Mängel melden, während Beschäftigte die Ergebnisse auswerten und betriebliche Probleme bearbeiten.

Wenn Routineaufgaben wegfallen, kann dadurch ein anspruchsvolleres Tätigkeitsprofil für Menschen entstehen. Beschäftigte verbringen dann möglicherweise weniger Zeit mit der Bearbeitung gewöhnlicher Fälle und mehr Zeit mit Situationen, in denen das automatisierte System Unterstützung benötigt.

Die Gefahr einer fehlenden mittleren Ebene

Berufseinsteiger erwerben Fachwissen traditionell durch Wiederholung, Feedback und schrittweise wachsende Verantwortung. Das Papier sieht die Gefahr einer Lücke in der Belegschaft, wenn solche Einstiegsaufgaben schrumpfen, Unternehmen aber weiterhin erfahrene Fachkräfte benötigen.

In der Softwareentwicklung ist das Problem leicht zu erkennen. Arbeitgeber könnten weiterhin Ingenieure benötigen, die beurteilen können, ob ein System zuverlässig, sicher und für seinen Zweck geeignet ist. Solche Urteile entwickeln sich üblicherweise durch Erfahrung mit kleineren Programmieraufgaben, Fehlern und Korrekturen.

Dasselbe gilt für Jura und Buchhaltung. Dokumente zu prüfen oder Finanzbuchungen zu kontrollieren, mag repetitiv wirken. Die Arbeit hilft Anfängern jedoch dabei, Muster zu erkennen und ungewöhnliche Fälle aufzuspüren. Werden diese Aufgaben ersetzt, verändert sich der Weg hin zu anspruchsvolleren Verantwortungsbereichen.

Arbeitgeber könnten Einstiegsjobs so umgestalten, dass es stärker darum geht, KI-Ergebnisse zu prüfen, Fehler zu untersuchen und die Leistung zu bewerten. Ob Unternehmen in solche Karrierewege investieren oder weniger Berufsanfänger einstellen, ist offen. Das Papier benennt das Risiko, beziffert aber nicht sein mögliches Ausmaß.

Auch die Aufsicht über KI will gelernt sein

Hochschulen und Arbeitgeber müssten Absolventen auf Tätigkeiten vorbereiten, bei denen ein KI-System möglicherweise die erste Antwort liefert. Ein Berufsanfänger in der Programmierung könnte etwa generierten Code testen. Ein Finanzabsolvent müsste möglicherweise eine automatisierte Klassifizierung prüfen und erklären, warum sie richtig oder falsch ist.

Diese Aufgaben erfordern Fachwissen ebenso wie den Umgang mit KI-Werkzeugen. Eine Antwort zu überprüfen setzt voraus, das zugrunde liegende Problem zu verstehen, Fehler zu erkennen und zu wissen, wann Unterstützung nötig ist. Bei den Bildungsfragen im Papier geht es darum, wie Studierende dieses Urteilsvermögen erwerben.

Ravindran sagte, der Wechsel von Beschäftigten in Aufsichtsfunktionen erfordere Schulungen, geeignete Werkzeuge und Schutzmechanismen:

Veränderungen der Arbeitsplätze müssen mit angemessenen Schulungen, der Entwicklung von Werkzeugen, die Menschen die Aufsicht erleichtern, und ausreichenden Sicherheitsvorkehrungen einhergehen. Auch dazu gibt es heute noch nicht genug Forschung, um diese Fragen fundiert zu beantworten. Die Probleme zu erkennen, ist der erste Schritt, um sie wirksam anzugehen.

Ein möglicher Karriereweg im BPO könnte vom Kundenservice über die Bearbeitung eskalierter Fälle und die Qualitätsbewertung bis hin zur Gestaltung von KI-Dialogen und zur Betriebsaufsicht führen. Für Beschäftigte stellt sich die praktische Frage, ob diese Schritte mit Schulungen und realistischen Aufstiegsmöglichkeiten verbunden sind.

Die Einführung von KI wird sich in Indien regional unterscheiden

Die Forschenden verwenden den Begriff „KI-Kostengeografie“, um zu beschreiben, wie Preise und Zugang zu Technologie die Verbreitung von Automatisierung beeinflussen könnten. Kostengünstige Werkzeuge können in Routineaufgaben im BPO, in der Buchführung und bei Qualitätskontrollen in Kleinst-, kleinen und mittleren Unternehmen (KKMU) zum Einsatz kommen.

Anwendungen, die leistungsfähigere Modelle, spezialisiertes Fachwissen oder umfangreiche Infrastruktur erfordern, darunter bestimmte Systeme für die juristische Recherche und diagnostische Bildgebung, könnten auf größere Unternehmen und städtische Gebiete beschränkt bleiben. Verschiedene Arten von KI können sich daher unterschiedlich schnell verbreiten.

Das Papier untersucht außerdem Unterschiede zwischen formeller und informeller Beschäftigung, zwischen Stadt und Land sowie zwischen kleinen und großen Unternehmen. Eine einzige Zahl für das ganze Land würde diese Unterschiede beim Zugang, bei der Betroffenheit und bei den Möglichkeiten, in neue Rollen zu wechseln, ausblenden.

Auch die Qualität der Arbeitsplätze ist ein Thema. Das Whitepaper weist auf Überwachung und Arbeitsstress sowie auf Lücken in der Datenlage zur informellen Beschäftigung hin. Um den Wandel zu messen, müssen neben der Zahl der Stellen auch Bezahlung, Arbeitsbelastung und Arbeitsbedingungen untersucht werden.

Neue Rollen setzen zugängliche Wege dorthin voraus

Die Roadmap for Job Creation in the AI Economy von NITI Aayog aus dem Jahr 2025 prognostiziert, dass Indien innerhalb von fünf Jahren bis zu vier Millionen KI-bezogene Arbeitsplätze schaffen könnte. Voraussetzung dafür sind koordinierte Investitionen in Qualifizierung und Umschulung. Das Papier des IIT Madras nennt diese Prognose neben neuen Rollen wie KI-Trainern, Dialogdesignern, Spezialisten für ethische KI und Bedienern von Robotern aus der Ferne.

Beschäftigte, deren bisherige Aufgaben wegfallen, brauchen einen Weg zu diesen Möglichkeiten. Das Papier fordert Schulungen, die auf realistische alternative Tätigkeiten vorbereiten, und Klarheit über Dauer und Kosten sowie darüber, ob die Teilnehmenden während des Lernens ihr Einkommen sichern können.

Ravindran beschrieb, wer für die Finanzierung dieses Übergangs verantwortlich sein sollte:

Einen Teil trägt der Staat, einen Teil die Wirtschaft und einen Teil die lernende Person. Die genaue Aufteilung hängt von der Branche und den umfassenderen sozialen Auswirkungen des Arbeitsplatzabbaus ab.

Die relevanten Entwicklungen erstrecken sich über mehrere Jahre:

• 2025: Die Roadmap von NITI Aayog legte eine an Bedingungen geknüpfte Prognose für die Schaffung KI-bezogener Arbeitsplätze innerhalb von fünf Jahren vor.
• 2026: In der Umfrage von Cognizant und Pearson unter 750 Personalverantwortlichen entfielen in Indien 37 % der Einstiegsaufgaben auf KI, weltweit waren es 33 %.
• Die Woche vor dem 26. Oktober 2026: Das Whitepaper des IIT Madras wurde beim Industry Conclave on AI Governance 2026 vorgestellt.

Was die Forschenden von Arbeitgebern und Regierung fordern

Die Empfehlungen von CeRAI verbinden die weitere Einführung von KI mit der Vorbereitung auf Veränderungen der Arbeitswelt. Die Forschenden fordern bezahlbare Werkzeuge für klar umrissene Aufgaben, insbesondere für kleine Unternehmen, mehr Forschung in Indien zu betroffenen Aufgaben und benötigten Kompetenzen sowie strukturierte Wege in sich wandelnde Berufe.

Klare Haftungsregeln gehören ebenfalls zu den Empfehlungen. Unternehmen und Beschäftigte müssen wissen, wer verantwortlich ist, wenn ein KI-System einen Fehler macht. Das gilt besonders dann, wenn ein Mensch dessen Ergebnis freigeben soll.

Das Papier bezeichnet seine Einordnung als strukturierte Hypothese. Die Beispiele dienen der Veranschaulichung, ein Großteil der Belege stammt von Anbietern oder Praktikern, und in Indien gibt es nur begrenzte detaillierte Forschung zu den Kompetenzkombinationen, die verschiedene Berufe erfordern. Die Auswirkungen auf Gesamtbeschäftigung, Löhne oder Arbeitsplatzqualität werden nicht beziffert.

Diese Forschungsagenda hängt unmittelbar mit Entscheidungen zur Aus- und Weiterbildung zusammen. Arbeitgeber und Bildungseinrichtungen müssen herausfinden, welche Aufgaben sich verändern, welches Wissen für die verbleibenden Tätigkeiten nötig ist und wie Anfänger es erwerben können. Für Indiens Hochschulabsolventen stellt sich unmittelbar die Frage, ob sie Zugang zu einer ersten Stelle finden, die ihnen weiterhin ermöglicht, zu lernen und sich beruflich weiterzuentwickeln.

Wichtigste Punkte

• Das IIT Madras warnt, dass Automatisierung die Routinearbeit einschränken könnte, durch die Berufseinsteiger Erfahrung sammeln.
• Eine zitierte Umfrage aus dem Jahr 2026 bezifferte den Anteil der KI an Einstiegsaufgaben auf 37 % in Indien und 33 % weltweit.
• BPO, Software, Buchhaltung, Jura und Fertigung zeigen unterschiedliche Kombinationen automatisierter Aufgaben und menschlicher Verantwortung.
• Technologiekosten, Regulierung, Sicherheit und Entscheidungen der Arbeitgeber werden den Wandel der Arbeitsplätze prägen.
• Die Prognose von NITI Aayog, dass innerhalb von fünf Jahren bis zu vier Millionen KI-bezogene Arbeitsplätze entstehen könnten, hängt von koordinierten Investitionen in Kompetenzen ab.
• Das Papier fordert bezahlbare KI, bessere Arbeitsmarktforschung in Indien, klare Verantwortlichkeiten und praktikable Wege für Beschäftigte in neue Tätigkeiten.