Übernimmt KI die Jobs von Data Scientists? Ein ehrlicher Blick
Aktualisiert am August 14, 2026Lesedauer: 5 Minuten
Ein Recruiter in Wien erzählte mir kürzlich, dass sich auf eine ausgeschriebene Data-Science-Stelle über hundert Leute beworben haben – und im selben Atemzug fragte er, ob KI diese Rolle in fünf Jahren überhaupt noch braucht. Die kurze Antwort: KI übernimmt nicht die Jobs von Data Scientists, sie verschiebt, was ein Data Scientist den ganzen Tag tut. Und diese Verschiebung ist längst im Gange.
Diese Frage taucht in jedem Beratungsgespräch auf, das ich mit Umsteiger:innen führe. Deshalb schauen wir sie uns nüchtern an: Was automatisiert KI tatsächlich, was bleibt Menschenarbeit, und wie sieht das für den Arbeitsmarkt in Österreich aus?
Was KI im Alltag eines Data Scientists wirklich abnimmt
Große Sprachmodelle und AutoML-Werkzeuge sind gut in genau den Teilen, die früher Stunden gefressen haben. Ein Modell-Prototyp, für den man vor drei Jahren einen halben Tag Code geschrieben hätte, entsteht heute mit ein paar Prompts an ein Tool wie GitHub Copilot in Minuten. Auch das lästige Datenputzen, Boilerplate-Skripte und erste explorative Analysen laufen zunehmend assistiert.
Ein konkretes Beispiel, das sich jede:r vorstellen kann: Ein Onlineshop möchte wissen, welche Kund:innen wahrscheinlich abspringen. Früher hätte eine Data Scientist tagelang Daten zusammengeführt, bereinigt und Features gebaut. Heute schlägt ein KI-Assistent brauchbaren Code für diese Schritte vor. Die eigentliche Arbeit – zu entscheiden, ob "Abspringen" nach 30 oder nach 90 Tagen Inaktivität zählt, ob die Daten überhaupt vertrauenswürdig sind und was das Unternehmen mit der Vorhersage anfängt – bleibt beim Menschen.
Genau da liegt der Punkt. KI beschleunigt die mechanischen Teile. Sie ersetzt nicht das Urteilsvermögen, das entscheidet, welches Problem überhaupt gelöst werden soll.
Ist Data Science für KI überhaupt noch relevant?
Ja, und zwar mehr als vorher. Jedes KI-System läuft auf Daten. Ohne saubere, gut verstandene Daten produziert das schickste Modell verlässlich Unsinn – "garbage in, garbage out" gilt unverändert. Wer KI-Anwendungen baut, braucht Leute, die verstehen, wie Daten entstehen, wo Verzerrungen lauern und ob ein Ergebnis überhaupt Sinn ergibt.
Deshalb verschwimmt die Grenze zwischen "Data Scientist" und "KI-Entwickler:in" gerade. Wer die Grundlagen von Statistik, Datenaufbereitung und maschinellem Lernen beherrscht, kann in beide Richtungen wachsen. Wenn dich interessiert, wo genau die Unterschiede und Überschneidungen liegen, lohnt sich unser praxisnaher Data-Science-und-KI-Kurs, der beide Welten verbindet statt sie zu trennen.
Die 30-%-Regel: Was steckt dahinter?
Rund um KI kursiert die sogenannte 30-%-Regel. Gemeint ist meist eine Faustregel: KI-Werkzeuge nehmen dir grob etwa 30 Prozent der Routinearbeit ab – Code-Vorschläge, erste Entwürfe, Zusammenfassungen – aber die restlichen 70 Prozent, also Kontext, Bewertung und Verantwortung, bleiben bei dir. Es ist keine wissenschaftliche Konstante, sondern eine nützliche Erwartungshaltung: Rechne mit spürbarer Beschleunigung, nicht mit Ersatz.
Für die Praxis heißt das etwas Handfestes. Wer KI-Tools clever einsetzt, schafft mehr in weniger Zeit. Wer glaubt, das Tool erledige den Job allein, liefert am Ende Ergebnisse, die niemand geprüft hat. Und geprüfte Ergebnisse sind genau das, wofür Unternehmen bezahlen.
Ersetzen oder verändern? Ein Vergleich
Am klarsten wird die Lage, wenn man Tätigkeiten nebeneinanderlegt statt über "den Job" pauschal zu urteilen.
| Aufgabe | Stark von KI beschleunigt | Bleibt Menschenarbeit |
|---|---|---|
| Datenbereinigung & Boilerplate-Code | Ja, Assistenten liefern brauchbare Entwürfe | Prüfen der Datenqualität |
| Standard-Modelle trainieren | Ja, AutoML übernimmt Routine | Problem sinnvoll definieren |
| Ergebnisse interpretieren | Kaum | Ja, braucht Fach- und Kontextwissen |
| Mit Stakeholdern kommunizieren | Nein | Ja, komplett menschlich |
| Ethik, Bias und Datenschutz (DSGVO) | Teilweise unterstützt | Ja, Verantwortung liegt beim Menschen |
Man sieht schnell: Die automatisierbaren Zeilen sind Handwerk. Die menschlichen Zeilen sind Urteil, Kommunikation und Verantwortung. Genau die werden in Stellenausschreibungen in Wien, Graz oder Linz gerade wichtiger, nicht unwichtiger.
Was das für den Arbeitsmarkt in Österreich bedeutet
Österreichische Unternehmen – von Versicherungen und Banken über Handelsketten bis zu Industriebetrieben in der Steiermark und Oberösterreich – sammeln seit Jahren Daten, die sie noch längst nicht ausgeschöpft haben. Der Bedarf an Leuten, die aus diesen Daten Entscheidungen machen, ist real. Was sich ändert, ist das gefragte Profil.
Reines Modell-Tuning wird zur Nebensache. Gefragt sind Menschen, die eine Fachfrage in ein datengetriebenes Problem übersetzen, das Ergebnis kritisch einordnen und es Kolleg:innen ohne Technik-Hintergrund erklären. Wer außerdem die DSGVO im Kopf hat und weiß, wo ein Modell diskriminieren könnte, hebt sich sofort ab.
Meine ehrliche Meinung nach vielen Gesprächen mit Absolvent:innen: Wer heute in Data Science einsteigt und KI-Tools als Verstärker begreift, hat bessere Karten als jemand, der vor drei Jahren nur klassisches Modellieren gelernt hat. Die Tools senken die Einstiegshürde – man muss nicht mehr jede Codezeile auswendig können. Wichtiger ist, dass man versteht, was man da tut und warum.
Wie du dich konkret vorbereitest
Der sinnvollste Weg ist nicht, gegen KI anzurennen, sondern mit ihr zu arbeiten. Lern die Grundlagen so gut, dass du die Vorschläge eines KI-Assistenten beurteilen kannst. Statistik, Python, ein Gefühl für Daten und ihre Fallstricke – das ist das Fundament, auf dem alles andere steht.
Praktisch heißt das: an echten Projekten arbeiten, eigene Datensätze durchdenken, Ergebnisse präsentieren. Genau darauf ist unser Data-Science-und-KI-Bootcamp ausgelegt, das mit Projektarbeit und Betreuung statt reiner Theorie arbeitet. Wenn du lieber im eigenen Tempo lernst, gibt es die Inhalte auch als selbstbestimmten Data-Science-Kurs, den du neben dem Job durchziehen kannst.
Der Umstieg muss auch nicht aus einer Tech-Ecke kommen. Ich habe Betriebswirt:innen, Biolog:innen und ehemalige Lehrer:innen erlebt, die den Sprung geschafft haben – oft gerade weil sie Fachwissen aus ihrem alten Beruf mitbringen, das eine KI nicht hat.
Unterm Strich: KI macht Data Scientists nicht überflüssig, sie macht die langweiligen Teile schneller und die anspruchsvollen Teile wichtiger. Wenn du wissen willst, wie ein strukturierter Einstieg aussieht und was er kostet, sieh dir die Kursoptionen und Preise für den Data-Science-Weg an und plane deinen nächsten Schritt.
