Research-Manager/in: Wird dieser Beruf durch KI ersetzt?

Menschliche Stärken i

Gehalt

6.209 €

Median / Monati

Fachliche Stärken i

9.411

Beschäftigte i

254

Offene Stellen i

Arbeitslose i

324

Research-Manager/in: Was sich bis 2030 im Anforderungsprofil verschiebt

Bis 2030 wird in diesem Beruf weniger die reine Informationsbeschaffung zählen, sondern stärker die Fähigkeit, Daten, Menschen und Entscheidungen zusammenzubringen. Recherche bleibt wichtig, aber sie wird öfter durch KI vorbereitet. Entscheidend wird dann, ob du Befragungen (Interviews) durchführen, Ergebnisse einordnen, Social Media Analytics bewerten und aus Marktforschung oder Meinungsforschung belastbare Empfehlungen ableiten kannst. Genau hier liegt die Verschiebung: weg von der Vorarbeit, hin zur Steuerung, Prüfung und Übersetzung in Handlungsoptionen.

Der KI-Risiko-Score von 47 zeigt deshalb kein Aussterben, sondern einen mittleren Umbruch. Die Arbeit verändert sich von innen. Aufgaben wie Recherche, Informationsbeschaffung oder Teile von Befragungen (Interviews) durchführen lassen sich technisch schon gut unterstützen. Gleichzeitig wachsen die wertvollen Teile des Jobs: Customer-Relationship-Management (CRM), Kundenberatung, -betreuung, Präsentation, Projektmanagement und die Fähigkeit, unterschiedliche Stakeholder mitzunehmen.

Welche Tätigkeiten eines Research-Managers schrumpfen

Besonders anfällig sind die Schritte, die stark strukturiert, wiederholbar und text- oder datenbasiert sind. Dazu gehören vor allem Recherche und Informationsbeschaffung. Genau diese Tätigkeiten gehören in vielen Berufen zu den ersten, die KI spürbar beschleunigt. Auch Social Media Analytics wird stärker automatisiert: Tools finden Muster, clustern Stimmungen und bereiten Ergebnisse auf, bevor du sie prüfst.

Die Microsoft-Analyse mit 200.000 realen Copilot-Gesprächen zeigt, dass KI vor allem dort stark ist, wo Informationen beschafft, Texte geschrieben, erklärt und kommuniziert werden. Das passt gut zu Teilen von Forschung und Analyse. Wenn du heute aus vielen Quellen Vorlagen, Berichte oder erste Auswertungen erstellst, übernimmt KI immer öfter den ersten Entwurf.

Auch die IAB-Forschung stützt diese Richtung: Berufe mit hohem Substituierbarkeitspotenzial erleben meist nicht sofort Jobverluste, sondern eher langsameres Wachstum. Für Research-Management heißt das: Die Einstiegshürden steigen, weil Routineanteile schneller automatisiert werden als die anspruchsvollen Beratungs- und Interpretationsaufgaben.

Welche Kompetenzen im Research-Management an Bedeutung gewinnen

Wichtiger werden alle Fähigkeiten, die KI nicht zuverlässig ersetzen kann: Einordnung, Priorisierung, Qualitätssicherung und Beziehungspflege. Besonders gefragt bleiben Empirische Forschung, Statistik, Kommunikationspsychologie und Evaluation. Wenn eine KI Muster erkennt, musst du entscheiden, ob diese Muster fachlich tragen, methodisch sauber sind und zur Fragestellung passen.

Stark an Bedeutung gewinnen außerdem Präsenz und Überzeugungskraft. Wer Präsentation, Unternehmenskommunikation, Corporate Identity oder Öffentlichkeitsarbeit beherrscht, kann Forschungsergebnisse so übersetzen, dass sie intern wirklich genutzt werden. Genau das ist in vielen Unternehmen der Engpass: Nicht die Daten fehlen, sondern die klare Handlungsableitung.

Auch Projektmanagement und agiles Projektmanagement werden wichtiger. KI verkürzt Arbeitsschritte, aber sie ersetzt nicht die Abstimmung zwischen Marketing, Kundenberatung, -betreuung, Customer-Relationship-Management (CRM) und Fachbereichen. Wer Research-Management nur als Auswertungsjob versteht, wird unter Druck geraten. Wer es als Steuerungsrolle versteht, gewinnt.

Wie KI die tägliche Arbeit im Research-Management verändert

Die internationale Forschung zeigt ein klares Bild: KI wirkt bisher eher augmentierend als ersetzend. Der Anthropic Economic Index ordnet viele Tätigkeiten als unterstützend ein, nicht als vollständig automatisierbar. Das ist für diesen Beruf wichtig, weil du KI gut als Arbeitsbeschleuniger nutzen kannst: für Voranalysen, Zusammenfassungen, Hypothesen, Gesprächsleitfäden oder erste Textentwürfe.

Die ILO weist zudem darauf hin, dass Büro- und Verwaltungsberufe weltweit besonders KI-exponiert sind. Research-Management liegt zwar nicht am oberen Rand der Gefährdung, aber klar in einem Bereich, in dem digitale Wissensarbeit neu verteilt wird. Das bedeutet: Der Berufsinhalt wird nicht verschwinden, aber die Mischung der Aufgaben verschiebt sich.

Für dich heißt das konkret: Wenn du heute noch viel Zeit mit Sichten, Sortieren, Verdichten und Standardberichten verbringst, solltest du diese Schritte systematisch mit KI-Tools testen. Die eigentliche Differenzierung entsteht dann dort, wo du Ergebnisse kritisch prüfst, in Kundenberatung übersetzt und mit Teamfähigkeit sowie Eigenverantwortung umsetzt.

Was Research-Manager/innen bis 2030 konkret tun sollten

Der wichtigste Schritt ist nicht, KI zu ignorieren oder blind zu übernehmen, sondern die eigene Rolle neu zu schneiden.

• Nutze KI für Recherche, Informationsbeschaffung und erste Textentwürfe.
• Baue deine Stärke in Datenanalyse, Statistik und empirischer Forschung aus.
• Trainiere, Ergebnisse aus Social Media Analytics und Marktforschung in klare Entscheidungen zu übersetzen.
• Verknüpfe Analyse mit Präsentation, Kundenberatung, -betreuung und Projektmanagement.
• Entwickle einen sicheren Umgang mit Qualität, Quellenprüfung und methodischer Bewertung.
• Positioniere dich als Schnittstelle zwischen Forschung, Marketing und Unternehmenskommunikation.

Besonders wertvoll wird dabei deine Fähigkeit, aus vielen Signalen ein belastbares Bild zu formen. KI kann Muster liefern. Du entscheidest, was relevant ist, was zufällig ist und was für das Unternehmen wirklich zählt.

Nächste Schritte für Research-Manager/innen

Stand: Juni 2026 ist die beste Strategie, KI nicht als Konkurrenz, sondern als Instrument für bessere Forschung zu behandeln. Der Beruf hat solide Perspektiven, weil die Beschäftigung zuletzt gewachsen ist und die Kernaufgaben stärker auf Bewertung, Kommunikation und Steuerung zulaufen.

Wenn du jetzt handelst, solltest du drei Dinge priorisieren: erstens KI-gestützte Workflows für Recherche und Voranalyse; zweitens deine methodische Stärke in Marktforschung, Meinungsforschung und Evaluation; drittens die Fähigkeit, Ergebnisse überzeugend zu präsentieren. Wer diese drei Ebenen zusammenbringt, bleibt nicht nur relevant, sondern wird im Team oft unverzichtbar.

Der Trend ist klar: Nicht die Informationsarbeit an sich wird knapp, sondern die Fähigkeit, aus Informationen verlässliche Entscheidungen zu machen. Genau darin liegt deine Zukunft.