KI in der Berufsorientierung: Wenn die Vergangenheit die Zukunft empfiehlt
Stell dir vor, ein junger Mensch fragt eine KI: „Welcher Beruf passt zu mir?“ Die Antwort kommt prompt. Vielleicht Fachinformatiker, Kaufmann, Mechatronikerin, Pflegefachkraft oder Industriekaufmann. Alles Berufe, die es schon lange gibt, zu denen es jede Menge Informationen gibt und die in Statistiken, Stellenanzeigen und Ausbildungsdatenbanken häufig auftauchen.
Praktisch? Auf jeden Fall. Aber auch problematisch.
Denn genau hier liegt eine der größten Herausforderungen von KI in der Berufsorientierung: Eine KI kann nur mit dem arbeiten, was sie kennt. Und was sie kennt, stammt sehr häufig aus der Vergangenheit.
Das ist für junge Menschen, die heute einen Beruf für morgen suchen, eine ziemlich wichtige Frage.
KI als neuer Kompass für die Berufswahl
KI kann bei der Berufsorientierung enorm helfen. Das zeigt auch eine aktuelle Veröffentlichung von u-form Testsysteme. 55 Prozent der Jugendlichen und Azubis halten KI demnach für einen sinnvollen Ratgeber bei der Berufsorientierung. Gleichzeitig nutzen laut JIM-Studie 2025 inzwischen 70 Prozent der 12- bis 19-Jährigen ChatGPT & Co.
Das ist nachvollziehbar.
Ein Jugendlicher kann der KI seine Interessen nennen, Stärken beschreiben, Fragen stellen und sich Berufe erklären lassen. Die KI kann Vorschläge machen, Zusammenhänge herstellen und Berufsbilder vorstellen, von denen man vielleicht vorher noch nie gehört hat.
Und genau darin liegt eine riesige Chance.
Denn die Auswahl an Möglichkeiten ist gewaltig: In Deutschland gibt es 327 Ausbildungsberufe, dazu kommen Studiengänge, Freiwilligendienste und weitere Wege in die Arbeitswelt.
Niemand kann alle diese Möglichkeiten kennen.
Die KI vielleicht schon – zumindest theoretisch.
Doch KI kennt nicht automatisch die Berufe von morgen
Jetzt kommt das große „Aber“.
KI arbeitet mit Daten. Sie erkennt Muster, gewichtet Informationen und leitet daraus Empfehlungen ab. Die Bundesagentur für Arbeit beschreibt es ähnlich: KI lernt aus den Daten, die ihr zur Verfügung stehen, und erkennt darin Muster.
Und genau das kann bei der Berufsorientierung zum Problem werden.
Nehmen wir einen jungen Menschen, der technisches Interesse hat. Die KI analysiert seine Antworten und sucht passende Berufsbilder. Wenn bestimmte Berufe besonders häufig in den vorhandenen Daten auftauchen, haben sie gute Chancen, empfohlen zu werden.
Der bekannte Beruf wird also noch bekannter.
Der weniger bekannte Beruf bleibt weniger bekannt.
Und ein völlig neuer Beruf, der erst entsteht oder sich gerade entwickelt, hat möglicherweise ein richtiges Problem: Woher soll die KI wissen, dass es ihn gibt und dass er perfekt zu diesem Jugendlichen passen könnte?
Das ist der klassische Daten-Bias: Was häufig vorkommt, wird leichter erkannt. Was selten vorkommt, kann durchs Raster fallen.
u-form weist genau auf diese Grenze hin: Berufe, nach denen selten gesucht wird oder zu denen weniger Informationen vorhanden sind, tauchen in KI-Empfehlungen seltener auf.
Das Problem mit den „Hidden Champions“ der Ausbildung
Für das Ausbildungsmarketing ist das eine spannende Entwicklung.
Viele Unternehmen kämpfen heute darum, ihre Ausbildungsberufe bekannter zu machen. Sie veranstalten Schulbesuche, bieten Praktika an, produzieren TikTok-Videos, schicken Azubi-Botschafter in Schulen und investieren viel Geld in Berufsorientierung.
Warum?
Weil ein Jugendlicher nur dann einen Beruf auswählen kann, wenn er ihn kennt.
Genau diese Arbeit könnte durch KI teilweise wieder ausgebremst werden.
Ein Unternehmen kann jahrelang daran arbeiten, einen wenig bekannten Ausbildungsberuf bekannter zu machen. Trotzdem kann eine KI bei einer individuellen Berufsberatung weiterhin eher die bekannten Alternativen nennen, wenn diese in ihren Daten deutlich stärker vertreten sind.
Das ist paradox:
Wir investieren heute in die Berufe von morgen aber die KI könnte weiterhin die Berufe von gestern empfehlen.
Damit droht eine Art digitaler Verstärkungseffekt.
Bekannte Berufe bekommen Aufmerksamkeit.
Mehr Aufmerksamkeit erzeugt mehr Informationen.
Mehr Informationen führen zu mehr Sichtbarkeit.
Mehr Sichtbarkeit führt zu mehr Empfehlungen.
Und damit beginnt der Kreislauf von vorne.
Männerberufe bleiben Männerberufe – Frauenberufe bleiben Frauenberufe?
Noch spannender wird es beim Thema Geschlechterklischees.
Wenn historische Daten zeigen, dass bestimmte Berufe überwiegend von Männern ausgeübt werden, könnte eine KI daraus – bewusst oder unbewusst – ableiten, dass diese Berufe besonders gut zu männlichen Jugendlichen passen.
Und umgekehrt.
Pflege, Erziehung oder bestimmte soziale Berufe könnten weiterhin eher Mädchen und jungen Frauen vorgeschlagen werden. Technik, IT, Bau oder bestimmte industrielle Berufe eher Jungen und jungen Männern.
Natürlich muss das nicht zwangsläufig passieren. Eine gut entwickelte KI kann genau solche Muster erkennen und bewusst gegensteuern.
Aber dafür muss sie darauf programmiert und trainiert sein.
Denn die Daten der Vergangenheit sind nun einmal nicht automatisch gerecht.
Die Bundesagentur für Arbeit betont deshalb ausdrücklich die Bedeutung einer Berufsorientierung frei von traditionellen Geschlechterrollen. Junge Menschen sollten ihre Interessen und Talente unabhängig von klassischen Rollenbildern betrachten.
Auch aktuelle Forschung zeigt, wie hartnäckig diese Muster sind: Eine deutsche Studie zu MINT-Ausbildungsberufen kommt zu dem Ergebnis, dass Jugendliche weiterhin geschlechtsspezifische Berufsvorstellungen und Unterschiede bei Selbstwirksamkeit und Berufswissen zeigen. Gleichzeitig konnten reale weibliche und männliche Vorbilder solche Vorstellungen zumindest teilweise verändern.
Das zeigt: Berufsorientierung kann Rollenbilder verändern.
Die Frage ist nur, ob unsere KI-Systeme dabei helfen – oder bestehende Muster reproduzieren.
KI muss nicht nur Vergangenheit verstehen, sondern Zukunft erkennen
Genau hier liegt die eigentliche Herausforderung.
Eine gute KI in der Berufsorientierung sollte nicht nur fragen:
„Welche Berufe passen statistisch zu diesem Jugendlichen?“
Sie sollte auch fragen:
„Welche Möglichkeiten könnte dieser Jugendliche bisher noch gar nicht kennen?“
Und:
„Welche Berufe haben zwar heute noch wenig Sichtbarkeit, werden aber künftig wichtiger?“
Das verändert die Logik.
Es geht dann nicht mehr nur um Matching, sondern um Discovery.
Die KI sollte also bewusst unbekannte Berufe vorstellen. Sie sollte Berufe einbeziehen, die in bestimmten Regionen dringend gebraucht werden. Sie sollte neue Tätigkeitsfelder berücksichtigen und Zukunftstrends einbauen.
Die Bundesagentur für Arbeit zeigt bereits, wie dynamisch sich Berufsbilder verändern: Bestehende Tätigkeiten verändern sich durch KI, gleichzeitig entstehen neue Berufe und Tätigkeiten.
Eine Berufsorientierung für 2030 kann deshalb nicht ausschließlich mit Daten aus 2020 oder 2025 funktionieren.
Und was ist mit Gleichberechtigung?
Hier wird es gesellschaftlich interessant.
KI könnte tatsächlich dabei helfen, Geschlechterklischees aufzubrechen.
Aber nur, wenn Gleichberechtigung ein bewusstes Ziel des Systems ist.
Eine KI könnte beispielsweise sagen:
„Du interessierst dich für Technik. Die klassischen Empfehlungen wären Fachinformatiker oder Mechatroniker. Ich möchte dir aber zusätzlich drei Berufe zeigen, in denen Frauen bisher unterrepräsentiert sind.“
Oder:
„Du hast soziale Stärken. Neben Pflege und Erziehung gibt es auch technische Berufe mit viel Kundenkontakt und Teamarbeit, die zu deinen Interessen passen könnten.“
Das wäre eine ganz andere Art der Berufsorientierung.
Nicht: „Was machen Menschen wie du normalerweise?“
Sondern: „Was könnte zu dir passen, auch wenn Menschen wie du diesen Beruf bisher selten gewählt haben?“
Genau darin steckt eine große Chance.
Gleichzeitig dürfen wir nicht so tun, als wäre KI automatisch neutral. Die Internationale Arbeitsorganisation (ILO) warnt 2026 ausdrücklich davor, dass KI bestehende geschlechtsspezifische Strukturen und Vorurteile reproduzieren kann.
Auch aktuelle Forschung zu KI-Anwendungen in der beruflichen Entwicklung beschäftigt sich deshalb zunehmend mit Bias-Minderung, Repräsentation und der Frage, wie KI Karrierewege gerechter gestalten kann.
Was Unternehmen jetzt tun können
Für Ausbildungsbetriebe bedeutet das: Nicht darauf warten, dass KI den eigenen Ausbildungsberuf irgendwann schon empfehlen wird.
Unternehmen müssen dafür sorgen, dass ihre Berufe in den Daten sichtbar werden.
Das bedeutet:
- Ausbildungsberufe verständlich beschreiben.
- Neue Tätigkeitsfelder konsequent kommunizieren.
- Azubis und Fachkräfte als echte Vorbilder zeigen.
- Mädchen in technischen Berufen sichtbar machen.
- Jungen für soziale und pädagogische Berufe begeistern.
- Praktika und Schnuppertage anbieten.
- Inhalte für Suchmaschinen und KI-Systeme verständlich aufbereiten.
- Zukunftsperspektiven eines Berufs deutlich machen.
- Neue Berufsbilder nicht nur mit ihrer offiziellen Bezeichnung erklären, sondern mit konkreten Tätigkeiten und Beispielen.
Denn gerade das echte Erleben bleibt wichtig. In der u-form-Studie bevorzugen 70 Prozent der Jugendlichen einen Schnuppertag gegenüber einem Video als hilfreiches Instrument der Berufsorientierung.
Das ist vielleicht die wichtigste Erkenntnis:
KI kann neugierig machen. Aber echte Erfahrungen können eine Berufswahl verändern.
Die KI der Zukunft muss überraschen können
Vielleicht brauchen wir deshalb eine neue Qualitätskennzahl für KI in der Berufsorientierung.
Nicht nur:
Wie gut findet die KI den wahrscheinlich passenden Beruf?
Sondern auch:
Wie gut findet sie Berufe, an die vorher niemand gedacht hat?
Eine wirklich gute Berufsorientierungs-KI sollte nicht nur bestätigen, was wir bereits wissen. Sie sollte den Horizont erweitern.
Sie sollte bewusst unbekannte Berufe einbauen.
Sie sollte Zukunftskompetenzen berücksichtigen.
Sie sollte regionale Entwicklungen kennen.
Sie sollte neue Berufsbilder erkennen.
Und sie sollte Geschlechterklischees aktiv hinterfragen.
Denn sonst passiert etwas, das wir aus vielen Bereichen bereits kennen: Die Vergangenheit wird mit beeindruckender Geschwindigkeit in die Zukunft kopiert.
Das wäre bei der Berufsorientierung fatal.
Junge Menschen brauchen keine KI, die ihnen sagt, was Menschen wie sie bisher gemacht haben. Sie brauchen eine KI, die ihnen zeigt, was sie alles werden könnten.
Und vielleicht ist genau das die entscheidende Aufgabe der nächsten Generation von KI in der Berufsorientierung: nicht nur passende Antworten zu liefern – sondern neue Möglichkeiten sichtbar zu machen.
Foto: KI
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