Kurzfassung. Neue Berufsbezeichnungen des KI-Zeitalters verbreiten sich schneller, als irgendjemand sie definieren kann. „KI-Orchestrator“, „Agenten-Manager“ und „Workflow-Architekt“ sind nützliche Etiketten, doch in den Daten tauchen sie unter anderen Namen auf: KI-Ingenieur (AI engineer) sowie KI-Berater und -Stratege (AI consultant and strategist) führen LinkedIns US-Liste Jobs on the Rise sowohl 2025 als auch 2026 an; Microsofts Work Trend Index 2025 ergab, dass 32 % der Führungskräfte planen, KI-Agenten-Spezialisten (AI agent specialists) einzustellen, und 28 % KI-Workforce-Manager (AI workforce managers) in Erwägung ziehen; Datenannotatoren (data annotators) belegten auf LinkedIns Liste 2026 Platz 4. Keine dieser Bezeichnungen hat bislang einen eigenen Code in der US Standard Occupational Classification, daher gibt es für sie keine offiziellen Lohn- und Wachstumsstatistiken. Um diese Lücke zu schließen, haben wir jede Bezeichnung den nächstgelegenen offiziellen Berufen zugeordnet. Die Anker reichen von 41.340 US-Dollar (Datenerfasser, projiziert -25,5 % bis 2035) bis 175.140 US-Dollar (Leiter für Computer- und Informationssysteme, +15,8 %). Das nützlichste Signal für die Karriereplanung steckt in den Stellenanzeigen: 2025 stieg die Zahl der US-KI-Anzeigen, die „agentic AI“ erwähnen, von 151 auf 16.541, während der Anteil der Anzeigen mit ChatGPT-Bezug um etwa ein Drittel sank. Der Markt bewegt sich von der Nutzung von KI-Werkzeugen hin zur Koordination von KI-Systemen.
Warum die neuen Bezeichnungen so schwer zu fassen sind
Drei Faktoren machen dieses Thema ungewöhnlich verwirrend.
- Die Bezeichnungen sind jünger als die Statistiken. Die US Standard Occupational Classification (SOC), die das Bureau of Labor Statistics (BLS) für Löhne und Projektionen verwendet, kennt keinen Beruf für KI-Ingenieure, Prompt Engineers, Agenten-Manager oder KI-Governance-Leads. Eine Suche nach diesen Begriffen in O*NET OnLine im September 2026 liefert nur bestehende Berufe wie Softwareentwickler sowie Informatik- und Informationsforscher. Solange sich die Klassifikation nicht ändert, zitiert jeder, der ein „Durchschnittsgehalt für KI-Orchestratoren“ nennt, eine Auswertung von Stellenanzeigen oder einen einzelnen Arbeitgeber, keine amtliche Statistik.
- Verschiedene Quellen messen Verschiedenes. LinkedIn ordnet Bezeichnungen nach dem Wachstum der Einstellungen. Der AI Index von Stanford zählt Stellenanzeigen, die KI-Kenntnisse nennen. Microsofts Work Trend Index fragt Führungskräfte, was sie vorhaben. Das Weltwirtschaftsforum (WEF) fragt Arbeitgeber, welche Jobs ihrer Erwartung nach wachsen werden. Alle vier sind nützlich, aber eine geplante Einstellung ist keine Einstellung, und eine Stellenanzeige ist kein Job.
- Die lautesten Zahlen sind oft die schwächsten. Die vielfach wiederholte Behauptung, „Prompt Engineers verdienen 335.000 US-Dollar“, geht auf eine einzige Stellenanzeige aus dem Jahr 2023 mit einer Spanne von 175.000 bis 335.000 US-Dollar zurück, über die CBS News berichtete. Das ist das obere Ende der Spanne eines einzigen Arbeitgebers, kein Marktpreis.
Die Methode dieses Artikels folgt aus diesen drei Problemen: Wir übernehmen die Rollenbeschreibungen aus Primärquellen und verankern jede Rolle anschließend in dem offiziellen Beruf, dem sie am meisten ähnelt. So wird sichtbar, was der umgebende Arbeitsmarkt tatsächlich zahlt und wie schnell er wächst.
Was laut Primärquellen wächst
Tabelle 1. Neue Rollen des KI-Zeitalters in Primärquellen (verifiziert)
| Quelle | Was gemessen wurde | Zentraler Befund zu neuen Rollen |
|---|---|---|
| LinkedIn, Jobs on the Rise 2025 (USA, Jan. 2025) | Wachstum der Einstellungen nach Bezeichnung, Jan. 2022 bis Jul. 2024 | Nr. 1 Artificial Intelligence Engineer; Nr. 2 Artificial Intelligence Consultant; Nr. 12 Artificial Intelligence Researcher |
| LinkedIn, Jobs on the Rise 2026 (USA, Jan. 2026) | Wachstum der Einstellungen nach Bezeichnung, Jan. 2023 bis Jul. 2025 | Nr. 1 AI Engineers; Nr. 2 AI Consultants and Strategists; Nr. 4 Data Annotators; Nr. 5 AI/ML Researchers |
| Microsoft, Work Trend Index 2025 (31.000 Beschäftigte, 31 Märkte) | Pläne von Geschäfts- und Teamleitungen für die nächsten 12-18 Monate | 78 % der Führungskräfte erwägen Einstellungen für KI-spezifische Rollen; 32 % der Manager planen, KI-Agenten-Spezialisten einzustellen; 28 % erwägen KI-Workforce-Manager; 35 % erwägen KI-Trainer |
| Microsoft, Work Trend Index 2025 | Was Führungskräfte in fünf Jahren von ihren Teams erwarten | Aufbau von Multi-Agenten-Systemen 42 %; Training von Agenten 41 %; Neugestaltung von Geschäftsprozessen mit KI 38 %; Steuerung von Agenten 36 % |
| Stanford HAI, AI Index 2026 (Lightcast-Daten) | US-Stellenanzeigen, die KI-Kenntnisse verlangen | 2,6 % aller US-Anzeigen im Jahr 2025; die Ausgabe 2025 nannte 1,8 % für 2024, die Reihe wurde jedoch zwischen den Ausgaben revidiert |
| Stanford HAI, AI Index 2026 | In US-KI-Anzeigen genannte Fähigkeiten, 2024 bis 2025 | „Agentic AI“ 151 auf 16.541; „AI agents“ 1.310 auf 15.217; LangGraph 194 auf 4.294; Prompt Engineering 6.152 auf 22.227; Anteil von ChatGPT an KI-Anzeigen 25,26 % auf 16,43 % |
| WEF, Future of Jobs Report 2025 (über 1.000 Arbeitgeber) | Am schnellsten wachsende Jobs bis 2030 nach Arbeitgebererwartung | Big-Data-Spezialisten, FinTech-Ingenieure, KI- und Machine-Learning-Spezialisten sowie Software- und Anwendungsentwickler führen die Liste an; zwei Drittel der Arbeitgeber planen, Fachkräfte mit spezifischen KI-Kenntnissen einzustellen |
| IAPP, AI Governance Profession Report 2025 (über 670 Befragte, 45 Länder) | Organisationen, die KI-Governance aufbauen | 77 % der Organisationen arbeiten an KI-Governance; 23,5 % nennen die Suche nach qualifizierten KI-Fachkräften als Teil der Herausforderung; 50 % der KI-Governance-Fachleute sitzen in Ethik-, Compliance-, Datenschutz- oder Rechtsteams |
Zwei Muster fallen auf. Erstens sind die am schnellsten wachsenden Bezeichnungen nicht nur technisch: Berater und Strategen, Trainer, Workforce-Manager und Governance-Leads stehen alle auf den Listen. Zweitens verschieben sich die Fähigkeiten innerhalb der Anzeigen. Der AI Index 2026 stellt fest, dass Erwähnungen von ChatGPT und Chatbots als Anteil der KI-Anzeigen sinken, während Verweise auf agentische Begriffe und Orchestrierungs-Frameworks zunehmen, was er als Verschiebung „hin zu Fähigkeiten, die zur Koordination und Operationalisierung aufgabenorientierter Systeme nötig sind“ deutet. Auch Prompt Engineering verschwindet nicht: Die Erwähnungen in US-KI-Anzeigen haben sich mehr als verdreifacht, obwohl „Prompt Engineer“ auf keiner der beiden LinkedIn-Listen als eigene Bezeichnung auftaucht. Die Fähigkeit wird in andere Rollen aufgenommen.
Die Rollenkarte: acht neue Bezeichnungen und ihre offiziellen Anker
Die folgende Tabelle ist unsere zentrale eigene Analyse. Für jede neue Bezeichnung haben wir die Beschreibung aus der Primärquelle übernommen, dann den nächstgelegenen offiziellen US-Beruf (oder zwei) gewählt und dessen Medianlohn 2025, die projizierte Veränderung 2025-2035 und die KI-Expositionsstufe aus den am 27. August 2026 veröffentlichten BLS-Projektionen übernommen.
Tabelle 2. Neue Bezeichnungen des KI-Zeitalters, offiziellen US-Berufen zugeordnet (redaktionelle CEOtudent-Zuordnung; Ankerdaten der BLS)
| Neue Bezeichnung | Was die Rolle tut (Primärquelle) | Nächstgelegener offizieller Anker (SOC) | Medianlohn des Ankers, 2025 | Projizierte Veränderung des Ankers, 2025-35 | KI-Exposition laut BLS |
|---|---|---|---|---|---|
| KI-Ingenieur (AI engineer) | Entwirft, baut und implementiert KI-Modelle und -Anwendungen (LinkedIn) | Softwareentwickler (15-1252); Informatik- und Informationsforscher (15-1221) | 135.980 US-Dollar; 140.300 US-Dollar | +10,2 %; +21,8 % | Sehr hoch |
| KI-Berater und -Stratege (AI consultant and strategist) | Hilft Organisationen, KI zur Erreichung von Geschäftszielen zu planen und umzusetzen (LinkedIn) | Managementanalysten (13-1111) | 101.860 US-Dollar | +10,1 % | Sehr hoch |
| KI-Workforce-Manager („Agent Boss“) | Führt hybride Teams aus Menschen und Agenten (Microsoft) | Leiter für Computer- und Informationssysteme (11-3021); sonstige Führungskräfte (11-9199) | 175.140 US-Dollar; 141.900 US-Dollar | +15,8 %; +4,9 % | Sehr hoch; Hoch |
| KI-Agenten-Spezialist / Workflow-Architekt | Entwirft, entwickelt und optimiert Agenten und die Prozesse, in denen sie laufen (Microsoft; AI Index) | Sonstige Computerberufe (15-1299); Computersystemanalysten (15-1211) | 116.580 US-Dollar; 105.850 US-Dollar | +5,1 %; +7,9 % | Sehr hoch |
| Forward Deployed Engineer | Arbeitet direkt beim Kunden, um ein Modell in dessen Systemen zu einer funktionierenden Lösung zu machen (a16z) | Softwareentwickler (15-1252); Systemingenieure und -architekten (innerhalb 15-1299) | 135.980 US-Dollar; 116.580 US-Dollar | +10,2 %; +5,1 % | Sehr hoch |
| KI-Trainer (Einführung) | Begleitet Beschäftigte bei der Einführung von KI-Werkzeugen (Microsoft) | Aus- und Weiterbildungsspezialisten (13-1151) | 69.280 US-Dollar | +10,8 % | Sehr hoch |
| Datenannotator (data annotator) | Kennzeichnet und prüft Daten anhand von Richtlinien, um KI-Modelle zu trainieren, oft projektbezogen (LinkedIn) | Kein sauberer Anker; nach Tätigkeit am nächsten: Datenerfasser (43-9021) | 41.340 US-Dollar | -25,5 % | Sehr hoch |
| KI-Governance-Lead (AI governance lead) | Übersetzt KI-Regeln in Richtlinien; verbindet KI-Wissen mit Governance, Risiko und Compliance (IAPP) | Compliance-Beauftragte (13-1041) | 80.730 US-Dollar | +3,8 % | Sehr hoch |
Die Zuordnung neuer Bezeichnungen zu SOC-Berufen ist eine redaktionelle Einschätzung von CEOtudent, keine offizielle Zuordnungstabelle; BLS und ONET veröffentlichen für diese Bezeichnungen keine Codes. Löhne, Projektionen und Expositionsstufen sind BLS-Werte für die Ankerberufe, nicht für die neuen Bezeichnungen selbst. Wo zwei Anker genannt sind, stehen die Werte in derselben Reihenfolge.*
So lesen Sie die Tabelle:
- Die Anker beschreiben die Nachbarschaft, nicht die Bezeichnung. Eine neue Stelle als „KI-Ingenieur“ in einem gut finanzierten Labor kann weit über dem Median für Softwareentwickler liegen. Der Anker zeigt, wie groß und wie wachstumsstark der umgebende Arbeitsmarkt ist, und das zählt, wenn die Bezeichnung selbst erst wenige Jahre alt ist.
- Jeder Anker ist mit „sehr hoher“ oder „hoher“ KI-Exposition eingestuft. Dennoch reichen die projizierten Veränderungen von +34,6 % für Data Scientists (keine neue Bezeichnung, aber der am schnellsten wachsende Anker dieser Familie) bis -25,5 % für Datenerfasser. Die BLS stellt fest, dass „eine Expositionsstufe keine Prognose für Beschäftigungswachstum oder -rückgang ist“, und trennt nicht zwischen Automatisierung und Ergänzung. Exposition bedeutet, dass KI die Arbeit berührt; ob der Job dadurch wächst oder schrumpft, hängt davon ab, ob die Rolle die KI steuert oder von ihr ersetzt wird.
- Die Trennlinie verläuft auch innerhalb von Bezeichnungen. Datenannotation steht auf LinkedIns Aufsteigerliste, doch ihr nächster offizieller Anker ist die Berufsfamilie, die am stärksten von Rückgang bedroht ist. Diese Kombination deutet meist auf projektbasierte, schlechter bezahlte Arbeit hin, die wächst, solange KI-Systeme trainiert werden. Sie ist ein echter Einstieg, aber ein schwacher Ort zum Bleiben.
Wie die Arbeit tatsächlich aussieht
Berufsbezeichnungen verdecken die Arbeit. Die Beschreibungen in Tabelle 2 lassen sich zu vier Arten von Arbeit bündeln, und die meisten neuen Bezeichnungen kombinieren zwei davon.
- Bauen. Code, Prompts, Retrieval-Pipelines und Evaluierungen schreiben, die ein KI-System funktionieren lassen. Hier sind KI-Ingenieure und Forward Deployed Engineers zu Hause. LinkedIns Profil der KI-Ingenieure für 2026 nennt LangChain, Retrieval-Augmented Generation und PyTorch als häufigste Fähigkeiten, bei einem Median von 3,7 Jahren Vorerfahrung und einem typischen Einstieg aus Softwareentwicklung und Data Science.
- Orchestrieren. Entscheiden, welche Schritte ein Mensch und welche ein Agent übernimmt und wo die Kontrollpunkte liegen, und diesen Workflow dann betreiben und verbessern. Genau das beschreiben „Agenten-Spezialist“, „Workflow-Architekt“ und ein Großteil des Etiketts „Orchestrator“. Hier bewegt sich auch die Nachfrage in Stellenanzeigen am schnellsten: Orchestrierungs-Frameworks und Multi-Agenten-Systeme legen in den Daten des AI Index zu.
- Führen. Ziele und Verantwortlichkeiten für Teams festlegen, zu denen Agenten gehören. Microsofts „Agent Boss“ ist jemand, der „Agenten baut, an sie delegiert und sie steuert, um die eigene Wirkung zu vervielfachen“, und Microsoft schlägt eine neue Kennzahl für Führungskräfte vor: das Verhältnis von Menschen zu Agenten. Unsere Analyse dazu, welche Managementaufgaben automatisiert werden und welche bleiben, und die neue Verantwortungskarte für Führungskräfte, die mit Agenten arbeiten, behandeln diese Ebene ausführlich.
- Regeln und befähigen. Dafür sorgen, dass KI sicher, regelkonform und gut genutzt wird: Governance-Leads, Trainer, die die Einführung vorantreiben, und Berater, die Organisationen helfen zu entscheiden, wo KI passt. Das IAPP beschreibt die Governance-Fachkraft als jemanden, der KI versteht, zugleich Erfahrung in Governance, Risiko und Compliance mitbringt und rechtliche Anforderungen in Richtlinien übersetzen kann.
Die übereinstimmende Botschaft dieser Quellen: Bei den neuen Rollen geht es weniger darum, ein Werkzeug zu kennen, als darum, ein Ergebnis zu verantworten, zu dem KI beiträgt. Das ist der Karriereschritt, den wir in Vom Spezialisten zum Orchestrator beschrieben haben: Behalten Sie Ihre fachliche Tiefe und ergänzen Sie die Fähigkeit, das System darum herum zu entwerfen und zu überwachen.
Welche Bezeichnung zu Ihnen passt: ein Übergangscheck
Tabelle 3. Übergangscheck: Welche neue Rolle auf dem aufbaut, was Sie bereits tun (redaktionelles CEOtudent-Framework)
| Wenn Ihre aktuelle Arbeit vor allem … ist | Nächstgelegene neue Rolle | Was Sie ergänzen müssen | Nachweis, den Sie in 3-6 Monaten zeigen können |
|---|---|---|---|
| Software- oder Data-Engineering | KI-Ingenieur oder Forward Deployed Engineer | Retrieval, Evaluierung, Agenten-Frameworks; beim FDE kundennahe Problemlösung | Eine kleine, produktiv eingesetzte KI-Anwendung mit schriftlich dokumentierten Evaluierungsergebnissen |
| Betrieb, Prozessverbesserung oder Projektmanagement | KI-Agenten-Spezialist / Workflow-Architekt | Prozessmodellierung, Agenten-Werkzeuge, Gestaltung von Kontrollpunkten und Fehlerfällen | Ein real neu gestalteter Workflow mit Zeit- und Fehlerzahlen vorher und nachher |
| Teamführung | KI-Workforce-Manager | Delegation an Agenten, Prüfung von Ergebnissen, Kapazitätsplanung für Menschen und Agenten | Ein Teamprozess, in dem Agenten definierte Schritte unter Ihrer Prüfung übernehmen |
| Beratung, Strategie oder Analyse | KI-Berater und -Stratege | Auswahl von Anwendungsfällen, ROI-Schätzung, Anbieterbewertung | Eine schriftliche Bewertung von KI-Potenzialen für ein reales Team oder einen realen Kunden |
| Weiterbildung, HR oder interne Kommunikation | KI-Trainer (Einführung) | Praktische Werkzeugkompetenz, Curriculumsgestaltung, Messung der Nutzung | Ein Einführungsprogramm mit Nutzungsdaten vorher und nachher |
| Recht, Compliance, Datenschutz oder Risiko | KI-Governance-Lead | Grundlagen von KI-Systemen, Risikoklassifizierung, regulatorische Zuordnung | Ein Inventar der KI-Anwendungsfälle mit einer Risikoeinstufung für jeden Fall |
| Schreiben, Lektorat oder Content | Datenannotator (Einstieg) oder Content-Rollen mit KI-Einsatz | Annotationsrichtlinien, Qualitätsprüfungen | Annotationsbeispiele mit gemessener Genauigkeit gegenüber einer Richtlinie |
Tabelle 3 ist ein redaktionelles Framework, kein gemessenes Ergebnis. Die Spalte „Nachweis“ beschreibt die Art von Arbeitsprobe, die Personalverantwortliche beurteilen können; die Zeiträume variieren je nach Person und Markt.
Zwei praktische Hinweise. Erstens sind die meisten dieser Übergänge seitliche Wechsel aus einer bestehenden Berufsfamilie, keine Sprünge in ein neues Feld, und genau deshalb sind die Ankerberufe in Tabelle 2 wichtig. Zweitens zählt die Nachweisspalte mehr als die Bezeichnung: Wenn ein Beruf keine offizielle Definition hat, beurteilen Arbeitgeber Kandidaten nach dem, was sie vorweisen können. Unsere Leitfäden dazu, wie Unternehmen KI-Fähigkeiten im Vorstellungsgespräch prüfen, und zum Lebenslauf, wenn KI ihn zuerst liest, zeigen, wie Sie diese Nachweise präsentieren. Wenn Sie am Anfang Ihrer Laufbahn stehen, lesen Sie, was die Daten über verschwindende Junior-Rollen sagen.
Warnsignale beim Lesen über neue KI-Jobs
- Ein Gehalt für eine Bezeichnung ohne offiziellen Code. Fragen Sie nach der Herkunft: eine Auswertung von Stellenanzeigen, die Spanne eines einzelnen Arbeitgebers oder selbst gemeldete Daten. Behandeln Sie Spannen einzelner Arbeitgeber als Anekdoten.
- Wachstumsraten ohne Basis. Eine Bezeichnung, die von 100 auf 1.000 Anzeigen steigt, ist um 900 % gewachsen und trotzdem winzig. Genau deshalb werden die AI-Index-Zahlen oben mit den Ausgangswerten angegeben.
- „Exponiert“ als „verloren“ gelesen. Die BLS stuft Softwareentwickler und Datenerfasser in dieselbe Expositionsstufe ein und projiziert für beide gegensätzliche Entwicklungen.
- Pläne als Einstellungen gelesen. Microsofts Zahlen geben wieder, was Führungskräfte nach eigener Aussage in den nächsten 12-18 Monaten erwägen oder planen, nicht bereits erfolgte Einstellungen.
Der CEO und der Student auf dem neuen Arbeitsmarkt
Die CEO-Hälfte der CEOtudent-Perspektive behandelt Ihre Karriere wie ein Portfolio von Wetten, die mit unvollständigen Informationen abgeschlossen werden. Wenn sich Bezeichnungen schneller ändern als die Statistiken, besteht die solide Strategie darin, sich am beständigen Markt unter dem Etikett zu orientieren (dem offiziellen Beruf, seinem Lohn und seinem Wachstum) und die neue Bezeichnung als Option obendrauf zu betrachten. Die Studenten-Hälfte betrifft den Kompetenzwandel, auf den die Daten hinweisen. Der Markt bewegt sich von Menschen, die KI-Werkzeuge nutzen können, zu Menschen, die KI-Systeme koordinieren, deren Ergebnisse prüfen und die Verantwortung für das Resultat übernehmen können. Das ist erlernbar, und es baut auf dem Fachwissen auf, das Sie bereits haben.
Häufig gestellte Fragen
Was macht ein KI-Orchestrator?
„KI-Orchestrator“ ist keine offizielle Berufsbezeichnung, doch die beschriebene Arbeit ist real: entscheiden, welche Schritte eines Workflows Menschen und welche KI-Agenten übernehmen, Kontrollpunkte festlegen und das System im Lauf der Zeit verbessern. In Umfragen und Stellenanzeigen erscheint sie als KI-Agenten-Spezialist, Workflow- oder Automatisierungsarchitekt oder KI-Workforce-Manager. Stellenanzeigen, die agentische KI und Orchestrierungs-Frameworks nennen, stiegen 2025 stark an.
Was ist ein Agent Boss?
Der Begriff stammt aus Microsofts Work Trend Index 2025, der einen Agent Boss als jemanden beschreibt, der KI-Agenten baut, an sie delegiert und sie steuert, um die eigene Wirkung zu vervielfachen. In derselben Umfrage gaben 28 % der Manager an, die Einstellung von KI-Workforce-Managern zu erwägen, die hybride Teams aus Menschen und Agenten führen.
Wie viel zahlen die neuen KI-Berufsbezeichnungen?
Für die neuen Bezeichnungen selbst gibt es keine offiziellen Statistiken. Die nächstgelegenen offiziellen US-Berufe hatten 2025 Medianlöhne von 41.340 US-Dollar (Datenerfasser, der nächste Anker für Datenannotation) bis 175.140 US-Dollar (Leiter für Computer- und Informationssysteme). Softwareentwickler, der Hauptanker für KI-Ingenieure, lagen bei einem Median von 135.980 US-Dollar.
Ist Prompt Engineering noch ein Beruf?
Als eigenständige Bezeichnung taucht es weder auf LinkedIns Liste der am schnellsten wachsenden Jobs 2025 noch 2026 auf, und es hat keinen offiziellen Berufscode. Als Fähigkeit wächst es: US-KI-Stellenanzeigen, die Prompt Engineering nennen, stiegen laut Stanford AI Index 2026 von 6.152 im Jahr 2024 auf 22.227 im Jahr 2025.
In welche neue KI-Rolle gelingt der Einstieg am leichtesten ohne technischen Abschluss?
KI-Berater und -Stratege, KI-Trainer und KI-Governance-Lead bauen auf Erfahrung in Wirtschaft, Weiterbildung und Compliance auf statt auf Ingenieurwissen. In LinkedIns Daten für 2026 kamen KI-Berater und -Strategen häufig aus Gründer-, Softwareentwickler- und Produktmanagerrollen, mit einem Median von 8,2 Jahren Vorerfahrung, Fachwissen zählt also.
Quellen
- LinkedIn (2025). Jobs on the Rise 2025: The 25 Fastest-Growing Jobs in the U.S. LinkedIn News, 7. Januar 2025.
- LinkedIn (2026). Jobs on the Rise 2026: The 25 Fastest-Growing Roles in the U.S. LinkedIn News, 7. Januar 2026.
- Microsoft (2025). Work Trend Index Annual Report 2025: The Year the Frontier Firm Is Born. 23. April 2025.
- Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (2026). AI Index Report 2026, Chapter 4: Economy. Außerdem AI Index Report 2025, Chapter 4.
- World Economic Forum (2025). The Future of Jobs Report 2025. Januar 2025.
- IAPP (2025). AI Governance Profession Report 2025. April 2025.
- U.S. Bureau of Labor Statistics (2026). Employment Projections 2025-2035 (USDL-26-1422, 27. August 2026); AI exposure categories by occupation; und Occupational Outlook Handbook.
- Schmidt, J. (2025). Trading Margin for Moat: Why the Forward Deployed Engineer Is the Hottest Job in Startups. Andreessen Horowitz, 4. Juni 2025.
Tabelle 1 gibt die Zahlen so wieder, wie sie von den aufgeführten Quellen veröffentlicht wurden. Tabelle 2 verbindet BLS-Zahlen für offizielle Berufe mit einer redaktionellen Zuordnung neuer Bezeichnungen zu diesen Berufen durch CEOtudent. Tabelle 3 ist das redaktionelle CEOtudent-Framework. Der AI Index weist darauf hin, dass seine historischen Anzeigenzahlen zwischen den Ausgaben revidiert werden können.
Dieser Inhalt wurde nach eingehender Recherche mit Unterstützung von KI zusammengestellt und vom CEOtudent-Redaktionsteam geschrieben und für die Veröffentlichung aufbereitet.
