Viele kleine und mittlere Unternehmen bieten attraktive Ausbildungsplätze, stehen bei jungen Menschen aber weniger im Fokus als große, bekannte Arbeitgeber. Digitale und KI-gestützte Berufsorientierung kann hier früh ansetzen: Sie unterstützt Jugendliche dabei, eigene Interessen und Stärken zu erkennen, macht weniger bekannte Berufsbilder sichtbar und kann den Weg zu konkreten Ausbildungsangeboten weisen. Über Potenziale, Qualitätskriterien und Risiken sprechen wir mit der Diplom-Psychologin Heinke Steiner. Die Geschäftsführerin der alpha-test GmbH beschäftigt sich seit vielen Jahren mit Online-Assessments, Potenzialanalysen und Personalmarketing.
Frau Steiner, welche Chancen bietet KI-gestützte Berufsorientierung mittelständischen Unternehmen bei der Gewinnung und langfristigen Bindung von Auszubildenden?
Für mittelständische Unternehmen beginnt die Gewinnung von Nachwuchskräften deutlich früher als mit dem Eingang einer Bewerbung. Viele Jugendliche kennen zwar einige bekannte Arbeitgeber und Berufsbilder, haben aber noch keine klare Vorstellung davon, welche Berufe zu ihren Interessen und Stärken passen. Genau in dieser Orientierungsphase liegt eine große Chance.
KI-gestützte Berufsorientierung kann Jugendlichen helfen, ihre Interessen und Potenziale besser zu verstehen und dadurch auch Berufsfelder zu entdecken, die sie bislang nicht in Betracht gezogen haben. Für mittelständische Unternehmen ist das besonders interessant, weil ihre Ausbildungsangebote häufig sehr attraktiv sind, aber nicht automatisch die gleiche Bekanntheit genießen wie die großer Marken.
Wenn individuelle Berufsorientierung mit konkreten Ausbildungsangeboten verbunden wird, kann ein früher Kontaktpunkt zwischen Jugendlichen und Unternehmen entstehen. Der Mittelstand wird damit nicht erst bei der Bewerbung sichtbar, sondern bereits bei der Frage: „Welche beruflichen Möglichkeiten passen eigentlich zu mir?“ Angebote wie die von uns entwickelte App Frag KAI setzen an diesem frühen Kontaktpunkt an: Jugendliche erhalten Orientierung, während Unternehmen ihre Ausbildungsangebote frühzeitig sichtbar machen können.
Langfristig kann eine bessere Passung dazu beitragen, Fehlentscheidungen und Ausbildungsabbrüche zu reduzieren. Berufsorientierung wird damit zu einem Bestandteil einer ganzheitlichen Strategie zur Fachkräftesicherung.
Redaktioneller Hinweis: Frag KAI ist ein Angebot der alpha-test GmbH. Weitere KI-gestützte Angebote zur Berufsorientierung sind beispielsweise MIKA und der Karriere-Kapitän. Die Anwendungen unterscheiden sich unter anderem in ihrem methodischen Ansatz, den verwendeten Datenquellen und der Verknüpfung mit konkreten Ausbildungs- und Studienangeboten.
Was unterscheidet spezialisierte Systeme von allgemein verfügbaren Sprachmodellen wie ChatGPT, Claude oder Gemini – und welche Rolle spielen psychologische Interessenmodelle wie RIASEC?
Allgemeine Sprachmodelle sind sehr leistungsfähig, wenn es darum geht, Informationen zu erklären, Fragen zu beantworten oder Inhalte individuell aufzubereiten. Für eine fundierte Berufsorientierung benötigen sie aber zunächst belastbare Informationen über die Person selbst.
Ein spezialisiertes System kann deshalb zwei Ebenen miteinander verbinden: Zum einen wird systematisch erfasst, welche Interessen, Fähigkeiten und gegebenenfalls weiteren Merkmale eine Person mitbringt. Zum anderen werden diese Informationen mit einer strukturierten Beschreibung der Berufswelt abgeglichen.
Ein etabliertes Modell zur Erfassung beruflicher Interessen ist das RIASEC-Modell von John L. Holland. Es unterscheidet sechs grundlegende Interessenorientierungen. Daraus entsteht ein individuelles Profil, das anschließend mit beruflichen Tätigkeiten und Anforderungen in Beziehung gesetzt werden kann.
Die Stärke der KI liegt darin, diese Informationen nicht nur abzurufen, sondern daraus einen individuellen Dialog zu entwickeln, Zusammenhänge verständlich zu erklären und Empfehlungen auf die jeweilige Person zuzuschneiden.
Wie läuft eine KI-gestützte Berufsorientierung aus Sicht von Menschen in der beruflichen Neuorientierung idealerweise ab? Wer profitiert besonders von diesem niedrigschwelligen Zugang – und wer wird möglicherweise nicht erreicht?
Eine gute digitale Berufsorientierung sollte nicht mit einer fertigen Berufsliste beginnen. Sinnvoller ist ein schrittweiser Prozess: Zunächst werden Interessen, Stärken und Vorstellungen erfasst. Darauf aufbauend werden passende Berufsfelder identifiziert und anschließend konkrete Informationen zu möglichen Ausbildungs- oder Studienwegen bereitgestellt.
Ein wesentlicher Vorteil liegt in der Niedrigschwelligkeit. Ein Chatbot ist unabhängig von Ort und Zeit verfügbar, und Jugendliche können Fragen stellen, ohne zunächst einen Termin vereinbaren zu müssen. Gerade für Menschen, die sich bei einem persönlichen Beratungsgespräch zunächst unwohl fühlen oder noch gar nicht wissen, welche Fragen sie stellen sollten, kann das hilfreich sein.
Gleichzeitig darf digitale Berufsorientierung nicht den Anspruch erheben, persönliche Beratung zu ersetzen. Jugendliche mit komplexen persönlichen, schulischen oder sozialen Situationen benötigen weiterhin den Austausch mit Lehrkräften, Berufsberater:innen oder anderen qualifizierten Ansprechpersonen.
Viele mittelständische Unternehmen bieten attraktive Ausbildungs- und Beschäftigungsmöglichkeiten, sind potenziellen Bewerber:innen aber weniger bekannt. Wie kann KI diese Unternehmen und bislang wenig beachtete Berufsbilder sichtbarer machen – und wie lassen sich auch kleinere, digital weniger präsente Betriebe berücksichtigen?
Das ist aus meiner Sicht eine der spannendsten Möglichkeiten. Jugendliche können nur Ausbildungsberufe auswählen, von deren Existenz sie wissen. Und Unternehmen können nur berücksichtigt werden, wenn sie in dieser Orientierungsphase überhaupt sichtbar sind.
Eine gute digitale Berufsorientierung sollte deshalb nicht nur die bekanntesten Berufe und Arbeitgeber abbilden. Entscheidend ist, Interessenprofile mit einer möglichst breiten und strukturierten Berufswelt zu verknüpfen. So können auch Berufsfelder sichtbar werden, die Jugendliche zunächst nicht auf dem Radar haben.
Für den Mittelstand ist außerdem die Verbindung mit konkreten regionalen Ausbildungsangeboten interessant. Aus einer allgemeinen Empfehlung wie „Dieser Beruf könnte zu dir passen“ sollte idealerweise ein konkreter nächster Schritt entstehen: Wo kann ich diesen Beruf lernen? Welche Unternehmen bieten ihn an? Welche Voraussetzungen gelten?
Gerade kleinere und mittlere Unternehmen können davon profitieren, weil ihre Ausbildungsangebote auf diesem Weg bereits während der Orientierung auftauchen – und nicht erst dann, wenn Jugendliche aktiv nach einem bestimmten Arbeitgeber suchen.
Redaktioneller Hinweis: Die Angebote setzen unterschiedliche Schwerpunkte: Frag KAI verbindet nach Angaben von Heinke Steiner individuelle Berufsorientierung mit Ausbildungs- und Studienmöglichkeiten. Der Karriere-Kapitän analysiert im Freitextdialog persönliche Stärken und gleicht diese mit Informationen aus der BERUFENET-Datenbank der Bundesagentur für Arbeit ab. MIKA führt strukturierte Gespräche, um Interessen einzugrenzen und passende Berufsfelder vorzuschlagen. Bei der Auswahl eines Angebots sollten Einrichtungen und Unternehmen unter anderem Methodik, Datenbasis, Datenschutz, Aktualität und regionale Abdeckung vergleichen.
KI unterstützt Unternehmen auch im Recruiting – wie genau, das erfahren Sie in unserem Blogbeitrag.
Wo sollte die Unterstützung durch KI enden und die persönliche Beratung durch Lehrkräfte, Berufsberatende oder Ausbildungsverantwortliche beginnen? Welche Risiken bestehen beispielsweise beim Datenschutz oder durch verzerrte Empfehlungen?
KI sollte aus meiner Sicht vor allem dort eingesetzt werden, wo sie Orientierung, Information und Strukturierung verbessern kann. Persönliche Beratung bleibt dort wichtig, wo individuelle Lebenssituationen bewertet, Entscheidungen gemeinsam reflektiert oder besondere Unterstützungsbedarfe berücksichtigt werden müssen.
Bei digitalen Berufsorientierungssystemen sind deshalb Transparenz und Qualität entscheidend. Nutzer:innen sollten nachvollziehen können, auf welcher Grundlage Empfehlungen entstehen. Ebenso muss klar sein, welche Daten erhoben und verarbeitet werden und wie diese geschützt werden.
Ein weiteres Thema sind mögliche Verzerrungen in den zugrunde liegenden Daten oder Modellen. Gerade bei berufsbezogenen Empfehlungen muss verhindert werden, dass bestehende Vorurteile oder einseitige Muster reproduziert werden.
Deshalb sollte KI nicht als Entscheider verstanden werden. Sie kann eine Entscheidung vorbereiten und Orientierung geben – die Verantwortung für die Entscheidung sollte beim Menschen bleiben.
Wie lässt sich überprüfen, ob KI-gestützte Berufsorientierung tatsächlich zu passenderen Berufsentscheidungen, weniger Ausbildungsabbrüchen und einer besseren Fachkräftesicherung beiträgt?
Hier sollte man zwischen kurzfristiger Nutzung und langfristiger Wirkung unterscheiden. Zunächst lässt sich untersuchen, ob Jugendliche das Angebot tatsächlich nutzen, ob sie die Empfehlungen verstehen und als hilfreich wahrnehmen und ob die Anwendung eine gute Nutzererfahrung bietet.
Für belastbare Aussagen über die langfristige Wirkung braucht es dagegen weitergehende Untersuchungen. Interessant wäre beispielsweise, ob sich berufliche Entscheidungen im Nachhinein als passend erweisen, ob Ausbildungsabbrüche zurückgehen oder ob die berufliche Zufriedenheit steigt.
Das bedeutet auch, dass man aus einzelnen Pilotprojekten nicht vorschnell ableiten sollte, dass ein bestimmtes KI-System automatisch zu weniger Ausbildungsabbrüchen führt. Hier braucht es langfristige Daten und systematische Evaluation.
Gerade für den Mittelstand ist das relevant, weil Fachkräftesicherung nicht an einer einzelnen Maßnahme hängt. KI-gestützte Berufsorientierung kann ein Baustein sein, der früh im Prozess ansetzt.
Nicht nur die Einarbeitung neuer Fachkräfte bedeutet Veränderung, mit unserem Leitfaden erlangen Sie auch in anderen Bereichen neue Ideen für das Change Management.
Woran können Schulen, Kammern und mittelständische Unternehmen anbieterunabhängig erkennen, ob ein KI-gestütztes Berufsorientierungsangebot qualitativ hochwertig, transparent und für ihren Einsatz geeignet ist?
Ich würde zunächst drei Fragen stellen: Wie wird diagnostiziert? Wie werden Empfehlungen abgeleitet? Und wie wird mit den Daten umgegangen?
Bei der Diagnostik sollte nachvollziehbar sein, auf welchen wissenschaftlichen Modellen und Verfahren das Angebot basiert. Kriterien wie Objektivität, Reliabilität und Validität sind dabei zentrale Qualitätsmerkmale.
Ebenso wichtig ist die Transparenz der KI: Nutzer:innen und Institutionen sollten verstehen können, welche Informationen in die Empfehlungen einfließen und wo die Grenzen des Systems liegen.
Hinzu kommen Datenschutz, technische Qualität und Praxistauglichkeit. Ein gutes System sollte nicht nur fachlich überzeugen, sondern sich auch sinnvoll in bestehende Bildungs- und Beratungsprozesse integrieren lassen.
Für Unternehmen ist schließlich eine weitere Frage relevant: Führt die Berufsorientierung tatsächlich zu konkreten beruflichen Möglichkeiten? Ein Angebot gewinnt deutlich an Wert, wenn aus einer individuellen Orientierung auch konkrete Ausbildungs- und Studienoptionen entstehen.
Vielen Dank für das Gespräch!
