Der stille Boom: Die Nachfrage nach KI-Kompetenz am Schweizer Arbeitsmarkt

Klassische IT-Stellen brechen ein, gleichzeitig explodiert die Nachfrage nach KI-Kompetenzen – dieser scheinbare Widerspruch prägt 2025 den Schweizer Arbeitsmarkt. Laut AI Jobs Report der HSLU basiert die Analyse auf 4’703 Ausschreibungen mit KI-Bezug und zeigt: Es findet keine Krise, sondern eine grundlegende Verschiebung statt.

Vom IT-Stellenrückgang zur KI-Wachstumsstory

Während traditionelle IT-Profile laut Tagespresse um rund ein Drittel weniger ausgeschrieben werden, nehmen KI-Rollen massiv zu. Der Report spricht von einer Verzehnfachung der KI-Stellenausschreibungen in den letzten Jahren und einem Wachstum von über 400 Prozent bei Funktionen, die explizit KI-Fähigkeiten verlangen. Damit wird klar: Unternehmen reduzieren klassische Programmierjobs, investieren aber in datengetriebene Wertschöpfung – von Machine Learning bis Automatisierung.

Zürich und Zentralschweiz als KI-Schwerkraftzentrum

Geografisch zeigt sich eine deutliche Konzentration. Allein die Region Zürich verzeichnet 1’773 der 4’703 KI-Stellen – mehr als 37 Prozent des nationalen Angebots. Zusammen mit der Zentralschweiz entfallen rund 46 Prozent aller KI-Jobs auf diesen Wirtschaftsraum. Besonders Zug, Luzern und Schwyz profitieren als nahe gelegene Standorte mit guter Erreichbarkeit für Fachkräfte. Für Talente wie für Unternehmen bedeutet das: Wer im KI-Umfeld rekrutieren oder Karriere machen will, wird um diesen Korridor kaum herumkommen.

Die Leitbranchen der neuen KI-Ökonomie

Auf Branchenebene dominiert wenig überraschend die IT mit 1’205 KI-Stellen landesweit. Dahinter folgen Finanzdienstleister mit 552 Positionen sowie Forschung und Bildung mit 435 Ausschreibungen. Pharma und Chemie kommen auf 298, Rechts- und Unternehmensberatung auf 296 Stellen. In diesen Sektoren agieren internationale Konzerne, Banken und Beratungen als Taktgeber – von Microsoft, Google und ELCA über Lombard Odier bis hin zu Roche, Novartis und den Big-Four-Prüfgesellschaften. KI ist damit nicht mehr Nischenthema der Tech-Szene, sondern zentraler Wettbewerbsfaktor in kapitalintensiven, regulierten Branchen.

Sechs Kernrollen – und ein klares Kompetenzprofil

Sechs Jobprofile machen knapp 60 Prozent aller ausgewerteten KI-Stellen aus: Praktika in AI, Data Engineer, Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Analyst und Researcher in AI. Insgesamt entfallen 2’774 Positionen auf diese Rollen. Technisch dominieren Python und SQL quer durch alle Profile; in der IT-Branche wird Python in über 500 Ausschreibungen erwähnt, in der Finanzindustrie ist SQL die am häufigsten geforderte Sprache. Gleichzeitig fordern Arbeitgeber konsequent Soft Skills: Kommunikation, Teamarbeit, Adaptationsfähigkeit und Kollaboration sind bei nahezu allen Schlüsselrollen unter den Top-Anforderungen. Der ideale KI-Profi vereint also saubere Statistik- und Modellkompetenz mit der Fähigkeit, Fachbereiche zu verstehen und komplexe Sachverhalte verständlich zu vermitteln.

Der AI Job Race: Tempo, Tiefe, Business-Sinn

Interviews mit Schweizer Hiring-Managern zeichnen ein klares Bild: KI-Jobs sind ein Hochgeschwindigkeitsmarkt. Ausschreibungen erhalten innert Tagen Dutzende Bewerbungen und werden schnell wieder geschlossen. Standard sind mehrstufige Verfahren mit fachlichen Cases, Coding-Aufgaben und Cultural-Fit-Gesprächen. Gefragt sind weniger Framework-Sammler als Kandidatinnen und Kandidaten mit soliden Grundlagen in Statistik und Machine Learning, erkennbarer intrinsischer Motivation und klarem Verständnis für den Business-Nutzen ihrer Lösungen. Wer über eigene Projekte, Open-Source-Beiträge oder Dataprojekte aus der Fachabteilung spricht, verschafft sich einen Vorsprung.

Fazit: Jetzt in Skills, nicht in Jobtitel denken

Für Unternehmen wie für Fachkräfte lautet die zentrale Botschaft des Reports: Der Arbeitsmarkt für KI ist kein kurzfristiger Hype, sondern eine strukturelle Neupositionierung. Wer heute rekrutiert, sollte weniger auf starre Jobtitel und mehr auf kombinierte Kompetenzprofile setzen – Datenverständnis, saubere Modellierung, MLOps-Basiswissen plus Kommunikationsstärke. Wer heute Karriere plant, tut gut daran, Grundlagen in Statistik und Programmierung mit Branchenwissen und Projekterfahrung zu verbinden. Dann wird aus dem gefuerchteten Jobkiller KI ein Jobmotor – und aus Unsicherheit ein strategischer Vorteil.