Leiter/in - Forschung und Entwicklung: Wird dieser Beruf durch KI ersetzt?

Menschliche Stärken i

Gehalt

Keine Daten verfügbar

Für diesen Beruf liegen der Bundesagentur für Arbeit aktuell keine ausreichenden Gehaltsdaten vor — z.B. bei seltenen Spezialisierungen oder neuen Berufsbildern.

Fachliche Stärken i

11.947

Beschäftigte i

684

Offene Stellen i

Arbeitslose i

303

Stand: Juni 2026

Leiter/in für Forschung und Entwicklung: Das Anforderungsprofil verschiebt sich bis 2030

Für dich in der Forschung und Entwicklung verändert sich nicht nur ein Toolset, sondern die ganze Logik der Arbeit. Bis 2030 verschiebt sich der Schwerpunkt weg von der reinen Ausarbeitung einzelner Lösungen hin zu Steuerung, Bewertung und Integration. Tätigkeiten wie Konstruktion, Modellbildung, Simulation (IT), Kalkulation, Betriebsmitteleinsatz planen oder Teile der Produktionsplanung lassen sich immer stärker durch KI vorbereiten oder beschleunigen. Gleichzeitig gewinnen genau die Aufgaben an Gewicht, die nicht einfach „durchgerechnet“ werden können: Forschung, Entwicklung, Projektmanagement, Qualitätsmanagement und Abteilungs-, Bereichs-, Ressortleitung.

Der KI-Risiko-Score von 50 zeigt deshalb vor allem eines: Dein Beruf steht nicht vor dem Wegfall, sondern vor einem spürbaren Umbau von innen. Das passt zu den aktuellen Befunden aus der Arbeitsmarktforschung. Das IAB sieht zwar ein wachsendes Substituierbarkeitspotenzial in technischen Expertenberufen, aber in der Vergangenheit führte das selten zu abruptem Beschäftigungsabbau. Häufiger verlangsamt sich das Wachstum oder der Aufgabenmix verändert sich. Für dich heißt das: Der Beruf bleibt, aber die Frage ist, welche Kompetenzen im Alltag den Ausschlag geben.

Welche Tätigkeiten in Forschung und Entwicklung schwächer werden

Besonders anfällig sind Tätigkeiten, die aus klaren Mustern, Daten und wiederkehrenden Entscheidungsschritten bestehen. Dazu gehören in deinem Profil vor allem:

• Konstruktion
• Fertigungstechnik
• Automatisierungstechnik, Prozessautomatisierung
• Mess-, Steuer-, Regeltechnik (MSR)
• Elektronik
• Maschinentechnik
• Mechatronik
• Kalkulation
• Betriebsmitteleinsatz planen
• Modellbildung, Simulation (IT)

Genau hier ist die Microsoft-Analyse aus 200.000 realen Copilot-Gesprächen wichtig: KI ist besonders stark bei Informationen beschaffen, Texte schreiben, erklären und kommunizieren. Das passt gut zu vorbereitenden Ingenieuraufgaben, Dokumentation und Variantenprüfung. Auch das OpenAI-GDPval-Benchmarking zeigt, dass führende Modelle sich in vielen Wissensberufen bereits Fachleuten annähern. Das bedeutet nicht, dass sie deine Expertise ersetzen, aber sie verkürzen die Zeit von der Idee zum ersten verwertbaren Entwurf deutlich.

In der Praxis wird dadurch vieles schneller, aber auch stärker standardisiert. Was früher über Erfahrung, Vorwissen und wiederholtes Ausprobieren lief, wird zunehmend als KI-gestützte Vorprüfung erledigt. Die Folge ist nicht automatisch weniger Arbeit, sondern weniger Zeit für Routine und mehr Bedarf an Urteilskraft.

Welche Kompetenzen in Forschung und Entwicklung wachsen

Dein eigentlicher Mehrwert liegt immer stärker dort, wo technische, wirtschaftliche und organisatorische Perspektiven zusammenlaufen. Besonders wichtig bleiben und wachsen:

• Arbeitsvorbereitung
• Qualitätsmanagement
• Abteilungs-, Bereichs-, Ressortleitung
• Projektmanagement
• Technische Informatik
• Entwicklung
• Forschung
• Kommunikationsfähigkeit
• Teamfähigkeit
• Eigenverantwortung
• Initiative
• Management

Diese Aufgaben sind typischerweise schwerer zu automatisieren, weil sie Zielkonflikte, Abstimmung und Verantwortung enthalten. Genau das spiegelt auch der internationale Befund von Anthropic: In vielen Berufen dominiert nicht direkte Automation, sondern Augmentation – also Mensch und KI arbeiten zusammen. Für deine Rolle ist das plausibel: KI liefert Vorschläge, Szenarien und Voranalysen; du prüfst, priorisierst und entscheidest.

Auch der IWF ordnet Wissensberufe in Industrieländern besonders KI-exponiert ein. Das ist für Forschung und Entwicklung relevant, weil hier der kognitive Anteil hoch ist. Gleichzeitig heißt Exponierung aber nicht Verdrängung. Vielmehr steigt der Druck, technische Tiefe mit breiter Steuerungskompetenz zu verbinden.

Wie sich der Arbeitsalltag in Forschung und Entwicklung verändert

Die Veränderung zeigt sich nicht nur in einzelnen Tools, sondern im gesamten Prozess:

• Erstentwürfe entstehen schneller.
• Varianten können früher verglichen werden.
• Dokumentation und Wissensaufbereitung werden effizienter.
• Prüf- und Monitoringaufgaben gewinnen gegenüber klassischer Bearbeitung.
• Entscheidungen verschieben sich stärker in Richtung Bewertung, Freigabe und Verantwortung.

Eine deutsche Studie zum New Future of Work zeigt genau diesen Innenwandel von Berufen: klassische Bearbeitung schrumpft, Prüf-, Monitoring- und Steuerungsaufgaben wachsen. Für dich heißt das, dass du künftig weniger Zeit mit dem „Erarbeiten von allem selbst“ verbringst und mehr mit dem Einordnen von Ergebnissen, dem Setzen von Anforderungen und dem Führen interdisziplinärer Teams.

Die Stellenmarkt-Entwicklung passt dazu. Nach dem ChatGPT-Start gingen Anzeigen für strukturierte, repetitive Tätigkeiten zurück, während analytische, technische und kreative Arbeit zulegte. Das ist für Forschung und Entwicklung kein Warnsignal, sondern ein Hinweis: Der Markt belohnt die Kombination aus technischer Breite, Analysefähigkeit und Entscheidungskompetenz.

Forschung und Entwicklung: Deine nächsten Schritte bis 2030

Wenn du die Veränderungen aktiv nutzen willst, solltest du weniger auf „KI bedienen“ und mehr auf KI führen setzen. Praktisch heißt das:

• Baue Routine in KI-gestützte Vorarbeiten auf: Recherche, Variantenbildung, Textentwürfe, Dokumentationsskizzen.
• Definiere Qualitätskriterien für KI-Ergebnisse, statt sie ungeprüft zu übernehmen.
• Stärke dein Verständnis für Daten, Modelle und Grenzen von Simulationen.
• Verbinde Projektmanagement mit technischen Entscheidungen und klaren Prioritäten.
• Nutze deine Rolle in Abteilungs-, Bereichs-, Ressortleitung, um den Einsatz von KI in Entwicklungsprozessen zu strukturieren.
• Halte die Verbindung zwischen Forschung, Entwicklung und Qualitätsmanagement bewusst eng.

Gerade in deinem Beruf wird der Unterschied künftig weniger über das Erzeugen von Rohmaterial entschieden, sondern über die Fähigkeit, aus vielen Vorschlägen die belastbare Lösung zu machen. Wenn du Kommunikation, Eigenverantwortung und fachliche Tiefe verbindest, bleibt deine Rolle robust — auch in einem KI-intensiveren Umfeld.

Was der Score für Forschung und Entwicklung wirklich bedeutet

Der KI-Risiko-Score von 50 liegt im Mittelfeld, auch unter dem Durchschnitt des Berufsfelds. Das ist kein Hinweis auf eine bedrohte Zukunft, sondern auf einen Beruf mit klarer Wandlung. Ein Teil deiner Tätigkeiten ist technisch gut unterstützbar, ein anderer Teil bleibt stark menschlich geprägt. Genau deshalb wird der Beruf eher anspruchsvoller als überflüssig: weniger Routine, mehr Koordination, mehr Qualitätssicherung, mehr Verantwortung.

Wenn du dich darauf einstellst, bleibt Forschung und Entwicklung ein Beruf mit Zukunft — aber nicht im alten Zuschnitt.