Nicht jede unbesetzte Stelle braucht einen Menschen
Die Zahlen der aktuellen KOFA/IW-Analyse sind eindeutig: Im Jahresdurchschnitt zwischen Juli 2024 und Juni 2025 konnten in Deutschland rund 393.000 von 1,1 Millionen offenen Stellen rechnerisch nicht besetzt werden – 71,7 Prozent davon in kleinen und mittleren Unternehmen. Die Last ist regional sehr ungleich verteilt: In Bayern blieb etwa jede zweite offene Stelle im Mittelstand unbesetzt, in Berlin nur rund jede fünfte. Und in ländlich geprägten Bundesländern entfallen bis zu 80 Prozent der offenen Stellen in Engpassberufen auf KMU.
Die interessante Frage ist nicht, ob der Mangel real ist. Die interessante Frage lautet: Muss eigentlich jede unbesetzte Stelle durch einen Menschen besetzt werden – oder ist ein Teil davon in Wahrheit ein Prozess, der sich automatisieren lässt?
Die Rechnung hinter dem leeren Schreibtisch
Eine unbesetzte Stelle kostet nicht nichts – sie kostet doppelt. Schätzungen auf Basis von IW-Daten beziffern die entgangene Wertschöpfung einer unbesetzten Wissensarbeiter-Stelle auf 15.000 bis 25.000 Euro pro Monat, bei Handwerks- und Facharbeiterstellen auf 5.000 bis 12.000 Euro. Dazu kommt der stille Kostenblock: Die verbleibende Belegschaft trägt die Arbeit über Überstunden mit – bis irgendwann auch Leistungsträger gehen.
Der klassische Reflex heißt Zeitarbeit oder monatelange Suche. Beides funktioniert im Backoffice kleiner Betriebe immer schlechter: Qualifizierte Bürokräfte sind auf dem Leihmarkt kaum verfügbar, die Einarbeitung frisst Wochen, und nach zwölf Monaten steht man oft wieder am Anfang. Vorreiter-Betriebe stellen deshalb eine andere Frage: Welcher Anteil dieser Stelle besteht aus wiederkehrenden, regelbasierten Abläufen – und lässt sich dieser Anteil schneller und günstiger automatisieren als besetzen?
Was sich heute schneller automatisieren als besetzen lässt
Die Praxisberichte aus 2025/2026 zeigen ein wiederkehrendes Muster. Vier Prozessfamilien tauchen fast überall auf:
Anfragen- und E-Mail-Triage. Ein KI-Agent liest eingehende Anfragen, unterscheidet zwischen Standardfall (Sofort-Angebot) und Sonderfall (Besichtigungstermin, Rückfrage) und antwortet oder leitet weiter. Eine Modellrechnung aus der Anbieterpraxis: Ein Handwerksbetrieb mit rund 30 E-Mail-Anfragen täglich spart damit etwa zwei Stunden Büroarbeit pro Tag.
Termin- und Ressourcenkoordination. Terminvergabe, Erinnerungen, Umbuchungen – in Praxen und Servicebetrieben einer der größten Zeitfresser, und zugleich einer der am klarsten regelbasierten Abläufe.
Angebots- und Auftragsvorbereitung inklusive Nachfassen. Offene Angebote systematisch nachzufassen scheitert in kleinen Betrieben selten am Willen, sondern an der Zeit. Genau diese Disziplin ist für einen Automatisierungs-Workflow trivial.
Rechnungsvorbereitung und Belegverarbeitung. Document-Intelligence-Agenten lesen eingescannte Rechnungen aus, extrahieren Beträge und Lieferanten und bereiten die Buchung vor. Bei einem Betrieb mit 50 Eingangsrechnungen pro Monat werden in Anbieterberichten 8 bis 12 eingesparte Stunden monatlich genannt.
Technisch laufen solche Automatisierungen heute über Plattformen wie Make, n8n oder Power Automate, die Workflows über Hunderte Anwendungen hinweg verbinden – vom Postfach über den Kalender bis ins CRM. Wichtig zur Einordnung: Die genannten Stundenwerte stammen aus Anbieter- und Praxisberichten, nicht aus unabhängigen Studien. Die Größenordnung deckt sich aber mit dem, was regelbasierte Büroarbeit in kleinen Betrieben typischerweise ausmacht – und selbst wenn man die Werte halbiert, bleibt die Rechnung gegenüber einer monatelang unbesetzten Stelle attraktiv.
Woran Sie automatisierungsreife Prozesse erkennen
Nicht jeder Ablauf taugt für einen Agenten. Fünf Kriterien trennen die Kandidaten von den Illusionen:
- Wiederholung in gleicher Struktur. Der Ablauf sieht heute im Kern so aus wie letzte Woche.
- Beschreibbare Entscheidungslogik. Sie können einem neuen Mitarbeiter in 30 Minuten erklären, wann was zu tun ist. Was Sie erklären können, kann ein Agent ausführen.
- Digitale Datenquelle. Der Prozess startet mit einer E-Mail, einem Formular, einem Beleg – nicht mit einem Zuruf über den Flur.
- Ausreichendes Volumen. Zehnmal am Tag lohnt sich, zweimal im Monat selten.
- Erkennbare und korrigierbare Fehler. Der Mensch bleibt in der Schleife: Der Agent bereitet vor, ein Mitarbeiter gibt frei – zumindest in den ersten Monaten.
Die Gegenprobe ist genauso wichtig: Alles, was Verhandlung, Fingerspitzengefühl oder echte Ausnahmebehandlung verlangt, bleibt Menschenarbeit. Der Punkt ist nicht, die Bürokraft zu ersetzen. Der Punkt ist, zu prüfen, ob die Stelle, die seit Monaten nicht besetzt werden kann, überwiegend aus den Kriterien 1 bis 5 besteht – und der Rest sich auf vorhandene Schultern verteilen lässt, ohne sie zu überlasten.
Ohne saubere Daten kein Agent
Die unbequeme Voraussetzung zuerst: Ein KI-Agent, der auf chaotische Daten trifft, automatisiert das Chaos. Wenn Kundendaten in mehreren Excel-Listen und Papierordnern leben, Angebote als formlose Mails rausgehen und unklar ist, welcher Preis gerade gilt, dann scheitert jede Automatisierung – nicht am Tool, sondern an der Grundlage.
Deshalb ist die realistische Reihenfolge: erst eine gepflegte Datenbasis (in der Regel ein sauber genutztes CRM- oder ERP-System als führendes System), dann der Agent. Wer diese Hausaufgabe schon gemacht hat, kann in Wochen produktiv sein. Wer nicht, sollte die Datenarbeit als ersten Projektschritt einplanen – sie zahlt sich ohnehin aus, mit oder ohne KI.
Dazu gehört auch der rechtliche Rahmen: In Deutschland und Österreich gilt die DSGVO – cloudbasierte Agenten, die personenbezogene Daten verarbeiten, brauchen einen Auftragsverarbeitungsvertrag und transparente Information der Betroffenen. In der Schweiz gilt das revidierte Datenschutzgesetz (DSG). Und die AXA-KMU-Studie zeigt, dass hier Nachholbedarf besteht: Nur rund ein Drittel der KI-nutzenden Schweizer KMU verfügt bislang über klare Datenschutzregeln für den KI-Einsatz.
Der Blick über die Grenzen
Das Muster ist kein deutsches Phänomen. In Österreich verliert laut EY-Mittelstandsbarometer 2026 bereits jeder dritte Betrieb aktiv Umsatz durch unbesetzte Stellen; die Zahl der Langzeitvakanzen über sechs Monate ist um 41 Prozent gestiegen. Immerhin: Österreichische KMU können Automatisierungsprojekte über Förderschienen wie KMU.DIGITAL kofinanzieren, das bis zu 50 Prozent der Beratungs- und Umsetzungskosten abdecken kann.
Die Schweiz zeigt derweil, wohin die Reise geht. Der Anteil der Schweizer KMU, die KI zur Automatisierung bestimmter Arbeitsschritte einsetzen, ist laut Berichten von 23 auf 34 Prozent gestiegen. Und – das ist die vielleicht wichtigste Zahl für alle, die Automatisierung reflexhaft mit Stellenabbau gleichsetzen: Nur 2 Prozent der KI-nutzenden KMU geben an, dadurch auf Personal verzichten zu können, während 10 Prozent von einem Stellenausbau berichten. KI füllt in der Praxis vor allem Lücken, die der Arbeitsmarkt nicht mehr füllt. Das ist angesichts der Demografie auch nötig: Zwischen 2025 und 2030 verlassen in der Schweiz jährlich rund 90.000 Erwerbstätige den Arbeitsmarkt, während nur etwa 75.000 Junge nachrücken.
Was das praktisch bedeutet
Die Konsequenz für 2026 ist keine Tool-Frage, sondern eine Diagnose-Frage. Drei Schritte, bevor irgendjemand eine Lizenz kauft:
- Stellenprofil zerlegen. Die unbesetzte Stelle in Tätigkeiten mit geschätztem Zeitanteil auflisten. Meist ist das Ergebnis ernüchternd konkret: ein großer Block Routine, ein kleiner Block Urteilsvermögen.
- Routine-Block gegen die fünf Kriterien prüfen. Was wiederholbar, regelbasiert, digital und volumenstark ist, kommt auf die Automatisierungsliste.
- Datenbasis ehrlich bewerten. Führendes System vorhanden? Daten gepflegt? Wenn nein, ist das der eigentliche erste Schritt.
Erst danach fällt die Entscheidung: automatisieren, auslagern oder doch besetzen. Oft ist die Antwort eine Kombination – und die verbleibende, kleinere Stelle mit den interessanten Aufgaben lässt sich auf dem Arbeitsmarkt oft leichter besetzen als die alte Vollzeit-Allrounder-Stelle. Der Fachkräftemangel verschwindet dadurch nicht. Aber er muss nicht automatisch zum Wachstumsblocker werden.
Quellen
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- https://www.iwkoeln.de/fileadmin/user_upload/Studien/KOFA_kompakt_und_Studien/2026/KOFA_Kompakt_04-2026_KMU-Engp%C3%A4sse_nach_Bundesl%C3%A4ndern.pdf iwkoeln.de/fileadmin/user_upload/Studien/KOFA_kompakt_und_St...
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- https://unternehmen-digitalisieren.at/blog/die-7-besten-ki-tools-die-jedes-oesterreichische-kmu-2026-kennen-muss unternehmen-digitalisieren.at/blog/die-7-besten-ki-tools-die...
- https://www.ki-blick.ch/blog/fachkraeftemangel-schweiz-2026 ki-blick.ch/blog/fachkraeftemangel-schweiz-2026
- https://tytos.ch/blog/digitaler-mitarbeiter-ki-agenten-schweiz tytos.ch/blog/digitaler-mitarbeiter-ki-agenten-schweiz
- https://www.deepcloud.swiss/newsroom/artikel/ki-in-schweizer-kmu-wir-sind-bereit/ deepcloud.swiss/newsroom/artikel/ki-in-schweizer-kmu-wir-sin...
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- https://www.axa.ch/de/ueber-axa/medien/medienmitteilungen/aktuelle-medienmitteilungen/2025/20251008-kmu-arbeitsmarktstudie-2025-ki.html axa.ch/de/ueber-axa/medien/medienmitteilungen/aktuelle-medie...
Marius Jungmann
Entrepreneur, Investor und Consultant. Über 20 Jahre Erfahrung aus Banking, Vertrieb, Unternehmensaufbau und digitalen Systemen. Marius schreibt über Unternehmertum, Startups, KI, Technologie, Vertrieb und Märkte – aus eigener Praxis und mit klarer Meinung.
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