Wie Singapur Arbeitsplätze im mittleren Qualifikationsbereich angesichts des KI-Wandels schützen kann

Eine schwache Mitte bildet die Bruchlinie in einem Arbeitsmarkt im raschen Wandel

Mit 48 Jahren erlebte die Bankfachfrau Rei Teo, wie schnell sich eine sichere Stelle verändern kann. Nachdem ihre Position 2024 im Zuge einer Umstrukturierung neu zugeschnitten worden war, kündigte sie und hatte Mühe, eine Festanstellung zu finden – in einem Markt, in dem die Einstellungsdynamik nachgelassen hatte und Stellen durch neue Technologien neu gestaltet wurden. Schließlich nahm sie eine Stelle mit befristetem Vertrag an. Ihre Erfahrung spiegelt ein Muster wider, auf das Forschende in Singapur hingewiesen haben: Es gibt zu wenige Stellen im mittleren Qualifikationsbereich, um freigesetzte Fachkräfte aufzufangen. Deshalb werden sie in befristete oder schlechter bezahlte Positionen gedrängt.

Das Institute for Adult Learning (IAL) bezeichnet dies als Verdrängungseffekt nach unten. Wenn Unternehmen Routineaufgaben automatisieren und ihre Teams mithilfe von Werkzeugen der künstlichen Intelligenz verschlanken, bleiben weniger sichere Stellen im mittleren Bereich, die der Belegschaft Halt geben. Erfahrene Beschäftigte, die das Unternehmen verlassen oder im Zuge einer Umstrukturierung ausscheiden, finden oft weniger Stellen auf ihrem bisherigen Niveau. Sie übernehmen befristete Aufträge oder wechseln in Positionen mit geringeren Anforderungen, während die Einstellung von Nachwuchskräften ins Stocken gerät. Das belastet die Karriereleiter von beiden Enden her.

Generative KI hat diesen Wandel beschleunigt. Seit Ende 2022 erproben Banken, Beratungsfirmen und Technologieunternehmen KI-Assistenten und Chatbots für den Kundenservice, die Codegenerierung, Compliance-Prüfungen, Marketingtexte und die interne Suche nach Wissen. Diese Werkzeuge verändern Arbeitsabläufe und Teamstrukturen. Manche Aufgaben verschwinden. Andere nehmen zu und erfordern neue Kontrollmechanismen. Der Wandel ist real und erfasst auch Bürojobs, die einst als geschützt galten.

Singapur ist ein wichtiger Partner in einem internationalen Forschungsprogramm, das die Einführung von KI in zehn globalen digitalen Zentren untersucht – von der Republik bis zum Silicon Valley. Die bisherigen Ergebnisse weisen auf ein klares Risiko für Volkswirtschaften wie Singapur hin, in denen der Anteil an Fachkräften hoch ist und die mittlere Qualifikationsebene dünn besetzt ist. Ohne gezielte Maßnahmen könnte die Mitte des Arbeitsmarkts weiter schrumpfen – ausgerechnet dann, wenn sie gebraucht wird, um freigesetzte Beschäftigte aufzufangen und die nächste Generation anzuleiten.

Warum Jobs im mittleren Qualifikationsbereich für Singapurs sozialen Zusammenhalt wichtig sind

Zu diesen Stellen gehören Positionen als Aufsichtskräfte, Teamleiter, Wirtschaftsanalysten, Finanzcontroller, Produktmanager, klinische Koordinatoren und erfahrene Techniker. Sie setzen Strategien in die Praxis um. Sie verfügen über implizites Wissen zu Abläufen, Kunden und Systemen. Sie fördern Nachwuchskräfte und sorgen für Kontinuität, wenn Teams sich verändern. In einer produktiven Volkswirtschaft schafft diese Ebene Stabilität und stärkt die Leistungsfähigkeit.

Schrumpft die Mitte, werden Unternehmen flacher und anfälliger. Führungskräfte der oberen Ebenen müssen zu viele Aufgaben gleichzeitig bewältigen, während Berufseinsteiger weniger Möglichkeiten haben, durch praktische Arbeit zu lernen. Die Folge ist eine unterbrochene Karriereleiter. Menschen fällt es schwer, sich von der Ausbildung über fachliche Kompetenz bis hin zu Führungsaufgaben weiterzuentwickeln. Das untergräbt den sozialen Zusammenhalt, der Leistung mit Anerkennung verknüpft, und schwächt das Vertrauen in Institutionen und Arbeitgeber.

Singapur hat sich seit Langem darum bemüht, eine Barrenökonomie mit vielen gut bezahlten Stellen an der Spitze und vielen schlechter bezahlten Dienstleistungsjobs am unteren Ende zu verhindern. Ziel war es, gut bezahlte Stellen mit hohen Qualifikationsanforderungen im mittleren Bereich zu schaffen. Die Einführung von KI kann dieses Ziel unterstützen, wenn sie Teams stärkt und neue Spezialisierungsmöglichkeiten eröffnet. Sie kann es jedoch untergraben, wenn sie Lernstellen ersetzt und den Weg zum Erfahrungsaufbau verengt.

KI entfernt die Sprossen der Karriereleiter für junge Beschäftigte

Die Sorge um den Einstieg ins Berufsleben wächst. Anfang 2025 erklärte eine Großbank, dass KI in den kommenden Jahren bis zu 4.000 Stellen für Vertrags- und Zeitarbeitskräfte entfallen lassen könnte. Jahre zuvor hatte die Monetary Authority of Singapore prognostiziert, dass in der Republik jeder dritte Job im Finanzsektor durch Automatisierung verändert werden oder wegfallen könnte. In den Bereichen Marketing, Software und Betrieb übernehmen zunehmend Werkzeuge Aufgaben, mit denen früher Nachwuchskräfte ausgebildet wurden: Sie entwerfen Texte und Grafiken, beheben Fehler im Code oder fassen Dokumente in Sekunden zusammen.

Neue Belege zeigen, wen es besonders trifft. Eine Analyse der Stanford University, die Millionen von US-Lohnabrechnungsdaten auswertete, ergab seit dem Beginn der Verbreitung generativer KI Ende 2022 einen relativen Beschäftigungsrückgang von 13 Prozent bei Berufseinsteigern in Berufen mit hoher KI-Exposition. Ältere Beschäftigte in denselben Berufen hielten ihre Beschäftigung oder legten zu. Die Anpassung erfolgte eher über weniger Neueinstellungen als über niedrigere Löhne. Das ist ein deutliches Zeichen dafür, dass die Automatisierung die unterste Sprosse der Karriereleiter entfernt.

Umfragen in Singapur spiegeln diese Sorge wider. Etwa die Hälfte der Befragten aus der Generation Z erwartet, dass KI ihre berufliche Rolle stark verändern wird, und sechs von zehn geben an, bereits zusätzliche Weiterbildungen zu suchen. Nur etwa ein Drittel der Unternehmen bietet strukturierte KI-Schulungen an. Einige junge Fachkräfte orientieren sich hin zu qualifizierten handwerklichen Berufen, die weniger leicht automatisiert werden können. Sie tauschen einen Bürojob gegen vermeintliche Sicherheit und klare Aufstiegsmöglichkeiten.

Das birgt eine Weiterbildungsklemme. Wenn KI den ersten Entwurf einer Arbeit erstellt, verlieren Nachwuchskräfte praktische Übung. Ihre Ergebnisse mögen ausgefeilt wirken, doch es kann ihnen an Tiefe fehlen. Erfahrene Beschäftigte verbringen mehr Zeit mit Überarbeitungen, während Berufseinsteiger Schwierigkeiten haben, ein eigenes Urteilsvermögen zu entwickeln. Werden Einstiegsjobs zu bloßen Formalitäten, bei denen es vor allem darum geht, Werkzeuge mit Eingaben zu steuern statt das Handwerk zu beherrschen, wird der Weg zu selbstsicheren Fachkräften im mittleren Bereich schwächer.

Banken und andere wissensintensive Dienstleistungen gestalten Stellen neu

Im Finanzdienstleistungssektor ist der Wandel besonders deutlich. Automatisierte Prüfungen und die Sichtung von Dokumenten breiten sich in den Bereichen Risiko und Compliance aus. Betriebsteams nutzen KI-Assistenten, um Berichte vorzubereiten und Daten abzugleichen. Teams mit Kundenkontakt testen KI-gestützte Assistenten für Recherche und Service. Zugleich entstehen neue Stellen in den Bereichen Modellüberwachung, Datenverwaltung und KI-Risikomanagement. Auch die Einstellungsmuster verändern sich entsprechend.

Zuerst verschwinden nicht ganze Stellen, sondern Aufgabenbündel. Sind darunter Einstiegsaufgaben, verliert die mittlere Ebene ihre Nachwuchsbasis. Sind es Aufgaben im mittleren Bereich, drängen freigesetzte Fachkräfte auf einen kleineren Stellenpool. Beide Effekte sind im Bankwesen, in der Beratung, in der Technologiebranche und bei Unternehmensdienstleistungen zu beobachten. Singapurs Forschungspartner sprechen von einem Verdrängungseffekt nach unten, weil der Druck von oben und unten dieselbe mittlere Ebene zusammendrückt.

Alter und Erfahrung wirken in beide Richtungen. Implizites Wissen und Netzwerke bieten manchen älteren Beschäftigten Schutz; die Stanford-Ergebnisse zeigen, dass erfahrene Beschäftigte in Berufen mit hoher KI-Exposition ihre Position halten. Gleichzeitig haben Fachkräfte in ihren Vierzigern und Fünfzigern, die im Zuge einer Umstrukturierung ausscheiden, oft Schwierigkeiten, wieder einzusteigen. Festanstellungen werden knapper, befristete Aufträge nehmen zu. Eine widerstandsfähige Mitte braucht sowohl einen stetigen Zustrom ausgebildeter Nachwuchskräfte als auch strukturierte Wege zurück ins Berufsleben für Menschen in der Mitte ihrer Laufbahn.

Entscheidungen der Führung bestimmen, ob KI Menschen unterstützt oder ersetzt

Die Technologie allein entscheidet nicht über die Folgen. Das tun die Führungskräfte. Unternehmen, die Führungskräfte der mittleren Ebene befähigen, Arbeitsabläufe neu zu gestalten, Teams weiterzubilden und Vertrauen in KI aufzubauen, erzielen andere Ergebnisse als solche, die kurzfristig Kosten senken wollen. Führungskräfte im mittleren Bereich setzen Strategien in die Praxis um. Haben sie Zeit, Ressourcen und Rückendeckung, gestalten sie, wie KI Menschen dabei hilft, höherwertige Aufgaben zu übernehmen.

Es gibt einen praktikablen Handlungsplan. Vermitteln Sie im gesamten Unternehmen grundlegende KI-Kompetenzen, damit Teams Daten, Modellgrenzen und Datenschutz verstehen. Fördern Sie Experimente mit geringem Risiko und teilen Sie erste Erfolge, damit der konkrete Nutzen sichtbar wird. Setzen Sie zunächst auf Anwendungsfälle, bei denen KI die Arbeit unterstützt und Menschen etwa im Kundenservice, Finanzwesen, Personalbereich und Betrieb die Kontrolle behalten. Stellen Sie bereichsübergreifende Teams zusammen, um Pilotprojekte auszuweiten und Engpässe in Abläufen zu beseitigen. Investieren Sie in neue Kompetenzen für Modellüberwachung, Prompt Engineering, Arbeitsablaufgestaltung und Veränderungsmanagement. Richten Sie Anreize so aus, dass Führungskräfte dafür belohnt werden, Nachwuchskräfte auszubilden und Stellen neu zu gestalten – nicht nur dafür, Personal abzubauen.

Was die Politik jetzt tun kann

Erstens muss der Weg in Jobs im mittleren Qualifikationsbereich wieder aufgebaut werden, indem Ausbildungsprogramme für Wissensberufe zum Regelfall werden. Während der Pandemie setzte Singapur auf Traineeprogramme, um Absolventen den Berufseinstieg zu erleichtern. Ein dauerhaftes nationales Ausbildungsprogramm für digitale und professionelle Berufe könnte noch weiter gehen. Vorgesehen werden sollten bezahlte Praktika von 12 bis 24 Monaten in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen, öffentlicher Dienst, Fertigung und Medien. Erforderlich sind strukturierte Betreuung, Kompetenzlisten und regelmäßiges Feedback. KI-Werkzeuge sollten als Teil des Handwerks behandelt werden; vermittelt werden sollten sowohl Urteilsvermögen als auch Technik. Länder mit dualen Ausbildungssystemen haben aus gutem Grund eine niedrige Jugendarbeitslosigkeit. Das Modell funktioniert, wenn es groß angelegt und langfristig ist.

Zweitens müssen berufliche Übergänge in der Mitte des Erwerbslebens durch gezielte Förderung und ausreichend Zeit unterstützt werden. Die Career Conversion Programmes, Zuschüsse für betriebliche Weiterbildung und SkillsFuture-Gutschriften lassen sich auf Berufe im KI-Zeitalter in den Bereichen Daten, Betrieb und Service ausrichten. Die Zuschüsse für Beschäftigte ab 40 Jahren sollten ausgeweitet und es Arbeitgebern erleichtert werden, erfahrene Bewerber aus verwandten Branchen einzustellen. Stapelbare Mikro-Zertifikate, die sich zu Diplomen oder Studienabschlüssen ergänzen lassen, helfen Beschäftigten, ihre Fortschritte nachzuweisen, und schaffen eine gemeinsame Sprache für Kompetenzen.

Drittens sollte öffentliche Förderung für die Einführung von KI an Zusagen zugunsten der Beschäftigten geknüpft werden. Zuschüsse für die Neugestaltung von Stellen könnten Arbeitgeber verpflichten, Ausbildungsplätze zu schaffen, Änderungen an Abläufen zu dokumentieren und interne Lernmaterialien bereitzustellen. Wenn Automatisierung Stellen verändert, sollte es Lohnzuschüsse geben, damit Beschäftigte in neue Teams wechseln können, die menschliches Urteilsvermögen benötigen, etwa in den Bereichen KI-Risiken, Kundenerfolg und Produktbetrieb. Der Aufbau qualifizierter Arbeitskräfte für KI-Sicherheit und -Governance mit klaren Standards kann dafür sorgen, dass der neue Compliance-Bedarf einen Teil des Automatisierungsrisikos ausgleicht.

Schließlich sollte der öffentliche Dienst mit gutem Beispiel vorangehen. Alle Beschäftigten des öffentlichen Dienstes müssen einen Kurs zu KI-Kompetenz absolvieren; Führungskräfte sollen KI umsichtig in der täglichen Arbeit einsetzen. Bereits jeder dritte Beschäftigte nutzt einen internen Assistenten, und Tausende maßgeschneiderte Bots wurden zur Automatisierung von Routineaufgaben entwickelt. Vizepremierminister Gan Kim Yong hat Führungskräfte aufgefordert, verantwortungsvoll mit KI umzugehen und Teams dazu zu ermutigen, diese Werkzeuge dort einzusetzen, wo sie Service und Verwaltung verbessern.

Wie Unternehmen eine stärkere Mitte aufbauen können

Arbeitgeber, die eine widerstandsfähige Belegschaft aufbauen wollen, können jetzt konkrete Schritte unternehmen. Ziel ist es, die mittlere Ebene zu stärken, Erfahrung im Unternehmen zu halten und Nachwuchskräften klare Entwicklungsmöglichkeiten zu eröffnen.

• Setzen Sie zunächst auf Unterstützung durch KI. Nutzen Sie KI, um Routinetätigkeiten zu reduzieren, und investieren Sie die gewonnene Zeit in Weiterbildung, Kundenbetreuung und Produktqualität.
• Führen Sie strukturierte Ausbildungsprogramme für Wissensarbeit ein. Stellen Sie jeder Nachwuchskraft und jedem Trainee eine Mentorin oder einen Mentor zur Seite, legen Sie einen Lehrplan für Kompetenzen fest und verfolgen Sie den Weg zu Aufgaben im mittleren Bereich.
• Halten Sie implizites Wissen fest. Erstellen Sie Leitfäden, Checklisten und interne Wikis, damit Erfahrung bei Personalwechseln nicht verloren geht.
• Messen Sie Führungskräfte an der Personalentwicklung. Koppeln Sie Boni an die Zahl der Nachwuchskräfte, die zur selbstständigen Arbeit befähigt werden, und an erfolgreiche interne Beförderungen.
• Erleichtern Sie interne Wechsel. Schreiben Sie Stellen transparent aus und setzen Sie auf kompetenzbasiertes Recruiting, damit Beschäftigte, deren Stellen wegfallen, in andere Bereiche wechseln können.
• Schaffen Sie Spezialisierungslaufbahnen im mittleren Bereich in den Bereichen Daten, Betrieb, Design und Risiko, mit klaren Gehaltsstufen und einem Stellenwert, der dem von Führungslaufbahnen entspricht.
• Bauen Sie eine KI-Governance auf. Benennen Sie Verantwortliche für Modellrisiken, Datenqualität, Datenschutz und Verzerrungen und qualifizieren Sie Beschäftigte für diese Aufgaben.
• Teilen Sie erste Erfolge und Misserfolge. Schaffen Sie Vertrauen, indem Sie offen darüber sprechen, was funktioniert und wo die Grenzen liegen, wenn Teams erstmals KI-Werkzeuge erproben.

Was Beschäftigte tun können, um gefragt zu bleiben

Beschäftigte sind diesem Wandel nicht hilflos ausgeliefert. Ziel ist es, Probleme einordnen, die richtigen Werkzeuge auswählen und relevante Ergebnisse liefern zu können. Diese Kombination aus Fachwissen, KI-Kompetenz und sozialen Fähigkeiten lässt sich gut auf andere Stellen übertragen.

• Bauen Sie KI-Kompetenz auf. Lernen Sie, wie KI-Assistenten funktionieren, wo ihre Grenzen liegen und wie sich mit guten Eingaben bessere Ergebnisse erzielen lassen. Üben Sie, Resultate zu überprüfen und Fehler zu beheben, damit Sie ihnen vertrauen können.
• Vertiefen Sie Ihr Fachwissen. Wählen Sie eine Branche und machen Sie sich mit ihren Daten, Vorschriften, Arbeitsabläufen und Kundenproblemen vertraut. KI-Kompetenzen sind besonders wertvoll, wenn sie in einem Fachgebiet verankert sind.
• Beherrschen Sie Abläufe und Kommunikation. Bilden Sie Arbeitsabläufe ab, verfassen Sie klare Übergaben und präsentieren Sie Erkenntnisse. Erklären und überzeugen zu können, bleibt ein dauerhafter Vorteil.
• Entwickeln Sie Urteilsvermögen im Umgang mit Daten. Lernen Sie, Dashboards zu lesen, einfache Experimente zu planen und Kennzahlen zu verfolgen, die mit Umsatz, Risiken, Kosten oder Kundenergebnissen zusammenhängen.
• Erstellen Sie ein Portfolio. Sammeln Sie Beispiele, die zeigen, wie Sie mithilfe von KI Geschwindigkeit, Qualität oder Service verbessert haben. Konkrete Ergebnisse überzeugen mehr als allgemeine Behauptungen.
• Erwerben Sie stapelbare Qualifikationen. Kurse zu Datenanalyse, Cloud-Werkzeugen, Cybersicherheit oder KI-Sicherheit können in Verbindung mit Berufserfahrung neue Möglichkeiten eröffnen.
• Knüpfen Sie gezielt Kontakte. Treten Sie Berufsverbänden bei und melden Sie sich für bereichsübergreifende Projekte, in denen KI getestet wird. Der Austausch vor Ort beschleunigt das Lernen.

Fachkräfte in der Mitte ihrer Laufbahn sollten nach verwandten Tätigkeiten suchen, in denen ihr Urteilsvermögen gefragt ist. Betriebsleiter können in die KI-gestützte Prozessoptimierung wechseln. Kundenbetreuer können mit analytischen Kompetenzen in den Bereich Customer Success wechseln. Compliance-Beauftragte können Aufgaben in der Überwachung von Modellrisiken übernehmen. Stellen Sie Ihre Erfahrung anhand gelöster Probleme und erzielter Ergebnisse dar und zeigen Sie dann, wie KI Ihre Möglichkeiten erweitert.

Kennzahlen zur Erholung der mittleren Ebene

Singapur kann den Zustand der mittleren Ebene anhand einfacher Kennzahlen verfolgen. Transparente Daten helfen politischen Entscheidungsträgern, Arbeitgebern und Beschäftigten zu erkennen, ob die Karriereleiter wieder aufgebaut wird.

• Das Verhältnis von unbefristeten zu befristeten Stellen in akademischen und technischen Berufen.
• Die mittlere Dauer der Arbeitssuche von 40- bis 55-jährigen Fachkräften nach einem Stellenverlust.
• Der Anteil ausgeschriebener Einstiegsstellen mit strukturierter Weiterbildung oder Ausbildung.
• Interne Beförderungsquoten von Nachwuchskräften in den mittleren Bereich, aufgeschlüsselt nach großen Branchen.
• Die Zahl der jährlich im Rahmen nationaler Programme abgeschlossenen Berufswechsel in der Mitte des Erwerbslebens.
• Teilnahme- und Abschlussquoten von KI-Grundkursen im öffentlichen und privaten Sektor.
• Die Verbreitung von Stellen in der KI-Governance, etwa für Modellrisiken und Datenverantwortung, die neue Möglichkeiten im mittleren Bereich schaffen.

Die wichtigsten Punkte

• Stellen im mittleren Qualifikationsbereich geraten in Singapur unter Druck, weil KI Teamstrukturen verändert. Ein Verdrängungseffekt nach unten lässt freigesetzten Fachkräften weniger sichere Möglichkeiten.
• Aufgaben im Einstiegsbereich werden zunehmend automatisiert. Dadurch wird der Nachwuchspfad für künftige Fachkräfte im mittleren Bereich geschwächt, und es gibt weniger Möglichkeiten, bei der Arbeit zu lernen.
• Laut einer Stanford-Studie sank die Beschäftigung von Berufseinsteigern in Berufen mit hoher KI-Exposition seit Ende 2022 relativ um 13 Prozent, während ältere Beschäftigte in diesen Berufen ihre Position hielten oder zulegten.
• Umfragen zufolge erwartet etwa die Hälfte der Generation Z in Singapur erhebliche Veränderungen durch KI, doch nur etwa ein Drittel der Arbeitgeber bietet KI-Schulungen an.
• Der öffentliche Dienst verpflichtet alle Beschäftigten zu KI-Grundkursen. Das zeigt, wie große Institutionen grundlegende Kompetenzen aufbauen und wirksame Verfahren weitergeben können.
• Politische Maßnahmen zum Ausbau von Ausbildungsprogrammen, zur Unterstützung beruflicher Wechsel in der Mitte des Erwerbslebens und zur Verknüpfung von KI-Fördermitteln mit Ergebnissen für Beschäftigte können die mittlere Ebene wieder stärken.
• Unternehmen können zunächst auf Unterstützung durch KI setzen, Führungskräfte an der Weiterbildung messen, interne Wechsel erleichtern und Spezialisierungslaufbahnen schaffen, um Karrieren im mittleren Bereich zu stärken.
• Beschäftigte, die Fachwissen, KI-Kompetenz und soziale Fähigkeiten verbinden, sind am widerstandsfähigsten. Portfolios und stapelbare Qualifikationen können konkrete Ergebnisse belegen.