KI ersetzt die Junioren. Aber wer wird dann später Senior? Wenn KI die Einstiegsarbeit übernimmt: Woher kommen künftig die Experten?

KI ersetzt die Junioren. Aber wer wird dann später Senior? Wenn KI die Einstiegsarbeit übernimmt: Woher kommen künftig die Experten?

Die Wirtschaftsprüfung und Beratung entdeckt die Künstliche Intelligenz. Das ist zunächst keine Überraschung. Kaum eine Branche produziert so viele Texte, Tabellen, Analysen, Dokumentationen und wiederkehrende Prüfhandlungen. Viele dieser Aufgaben lassen sich automatisieren. Schneller, günstiger und teilweise sogar zuverlässiger als bisher. Die entscheidende Frage lautet deshalb längst nicht mehr, ob KI die Arbeit in Wirtschaftsprüfung, Steuerberatung und Unternehmensberatung verändert. Die entscheidende Frage lautet:

Was passiert mit einer Branche, wenn sie jene Aufgaben automatisiert, an denen ihre Berufseinsteiger bislang gelernt haben?

Denn KI verändert nicht nur Prozesse. Sie greift tief in das Ausbildungs-, Karriere- und Geschäftsmodell der Beratungsunternehmen ein.

Eine wachsende Branche mit weniger Personalwachstum

Der deutsche Markt für Wirtschaftsprüfung und Steuerberatung wächst weiter. Nach Angaben der aktuellen Lünendonk-Branchenstudie stiegen die Umsätze der Prüfungs- und Beratungsgesellschaften im Jahr 2025 um mehr als sechs Prozent auf 22,6 Milliarden Euro. Gleichzeitig wächst das Personal deutlich langsamer. Umsatz und Beschäftigung entkoppeln sich. Das kann ein Zeichen für steigende Produktivität sein. Digitale Systeme, Automatisierung und KI ermöglichen es, mehr Leistung mit weniger personellem Aufwand zu erbringen. Allerdings wäre es zu einfach, diese Entwicklung allein der KI zuzuschreiben. Auch höhere Honorare, Inflation, veränderte Leistungsportfolios, Nearshoring, Shared Services und Zukäufe können dazu beitragen. Dennoch ist die Richtung klar: Die Branche wird technologischer, skalierbarer und weniger abhängig von einer ständig wachsenden Zahl an Mitarbeitenden. Besonders betroffen sind dabei offenbar die Berufseinsteiger.

Die Junioren verschwinden zuerst

Laut Lünendonk erwartet mehr als die Hälfte der befragten Gesellschaften bis 2030 einen stärkeren Abbau von Junior Professionals. Das ist nachvollziehbar. Viele Tätigkeiten, die bislang von jungen Consultants, Associates, Prüfungsassistenten und Berufseinsteigern erledigt wurden, lassen sich heute automatisieren oder zumindest erheblich beschleunigen:

• Daten recherchieren,
• Dokumente auswerten,
• Tabellen aufbereiten,
• Präsentationen erstellen,
• Bestätigungen einholen,
• Abweichungen identifizieren,
• Texte zusammenfassen,
• erste Analysen vorbereiten.

Aus betriebswirtschaftlicher Sicht liegt es nahe, diese Aufgaben zunehmend durch KI-Systeme erledigen zu lassen. Niemand sollte ineffiziente Arbeit künstlich am Leben erhalten, nur weil sie früher einmal Teil eines Berufsbildes war. Doch genau hier beginnt das Problem. Denn diese einfachen Aufgaben waren nicht nur Arbeit. Sie waren gleichzeitig Ausbildung.

Routinearbeit war immer auch Lernarbeit

Berufseinsteiger haben in der Beratung nie nur Tabellen erstellt oder Daten geprüft. Sie haben dabei gelernt, wie Unternehmen funktionieren. Sie haben verstanden, welche Zahlen zusammengehören, welche Abweichungen relevant sind und wo Risiken entstehen. Sie haben gelernt, Fragen zu stellen, Ergebnisse einzuordnen und die Qualität von Informationen zu beurteilen. Expertise entsteht selten durch das Lesen eines Handbuchs. Sie entsteht durch Wiederholung, Beobachtung, Rückmeldung und praktische Erfahrung. Viele Junior-Aufgaben waren deshalb ein informeller, aber wirksamer Bestandteil der beruflichen Qualifizierung.

Junge Mitarbeitende arbeiteten sich Schritt für Schritt in komplexere Zusammenhänge ein. Zunächst wurden Daten erhoben. Dann wurden sie ausgewertet. Später wurden Ergebnisse interpretiert. Irgendwann wurden Entscheidungen vorbereitet und Mandanten beraten. Fällt der Einstieg weg, verschwindet nicht automatisch nur eine Tätigkeit. Es verschwindet möglicherweise auch der erste Teil dieser Lernkurve.

KI liefert Ergebnisse. Aber keine Erfahrung

Natürlich kann KI viele Aufgaben übernehmen. Sie kann Texte analysieren, Daten strukturieren, Auffälligkeiten markieren und erste Handlungsempfehlungen formulieren. Was sie jedoch nicht automatisch erzeugt, ist professionelles Urteilsvermögen auf Seiten der Mitarbeitenden. Ein junger Berater, der nur noch Ergebnisse eines KI-Systems entgegennimmt, lernt nicht zwangsläufig, wie diese Ergebnisse zustande kommen. Er lernt möglicherweise, ein System zu bedienen. Aber nicht unbedingt, dessen Resultate fachlich zu beurteilen.

Gerade in Wirtschaftsprüfung und Steuerberatung ist das riskant. Denn dort geht es nicht nur um Geschwindigkeit. Es geht um Verantwortung, Haftung, regulatorische Anforderungen und fachliche Sorgfalt. Wer das Ergebnis einer KI verwendet, muss erkennen können, wenn es falsch, unvollständig oder schlicht unplausibel ist. Dazu braucht es Fachwissen. KI-Kompetenz kann Fachkompetenz ergänzen. Sie kann sie aber nicht ersetzen. Andernfalls entstehen keine besseren Berater, sondern lediglich schneller produzierte Fehler.

Die Pyramide verliert ihr Fundament

Das klassische Geschäftsmodell vieler Beratungsunternehmen gleicht einer Pyramide. Unten arbeiten viele Berufseinsteiger und junge Professionals. Darüber folgen erfahrene Consultants, Manager und Senior Manager. An der Spitze stehen wenige Partner. Dieses Modell funktioniert auch deshalb, weil ein erheblicher Teil der Arbeit über große Teams skaliert wird. Junioren übernehmen die ausführenden Tätigkeiten. Manager steuern Qualität und Projektfortschritt. Partner verantworten Mandantenbeziehungen, Risiko und Geschäftsentwicklung.

Wenn KI den unteren Teil dieser Pyramide verkleinert, verändert sich das gesamte System. Teams werden kleiner. Die Nachfrage nach Einsteigern sinkt. Junge Mitarbeitende müssen früher komplexere Aufgaben übernehmen. Manager müssen anders führen. Partner können weniger über reine Teamgröße skalieren. Gleichzeitig gewinnen technologische Plattformen und proprietäre Systeme an Bedeutung. Das kann die Produktivität steigern. Es kann aber auch die Karrierearchitektur der Unternehmen beschädigen. Denn wenn weniger Berufseinsteiger eingestellt werden, stehen einige Jahre später auch weniger erfahrene Fachkräfte zur Verfügung.

Der Fachkräftemangel wird selbst produziert

Viele Unternehmen betrachten Personalplanung noch immer vor allem kurzfristig. Wie viele Mitarbeitende brauchen wir heute? Wie viele Stunden müssen wir abrechnen? Wie viele Aufgaben können wir automatisieren? Diese Fragen sind legitim. Sie reichen aber nicht aus. Unternehmen müssen auch fragen:

Welche Fähigkeiten brauchen wir in fünf oder zehn Jahren – und woher sollen diese Fähigkeiten kommen?

Wer heute weniger Absolventen einstellt, hat morgen weniger Manager. Wer morgen weniger Manager entwickelt, hat übermorgen weniger potenzielle Partner und Führungskräfte. Wenn eine ganze Branche gleichzeitig ihre Junior-Stellen reduziert, kann sie das spätere Defizit auch nicht einfach durch externe Rekrutierung lösen. Denn dann konkurrieren alle um dieselben knappen erfahrenen Fachkräfte. So entsteht ein bemerkenswerter Widerspruch: Die Branche automatisiert Einstiegsarbeit, um produktiver zu werden, und verschärft dadurch möglicherweise ihren eigenen Fachkräftemangel. Kurzfristig sinken Kosten. Langfristig fehlt Erfahrung.

Ausbildung muss von Produktion getrennt werden

Die Antwort kann nicht darin bestehen, sinnlose Routinetätigkeiten zu erhalten. Niemand braucht eine künstliche Beschäftigungstherapie für Berufseinsteiger. Die Antwort muss vielmehr darin liegen, Ausbildung neu zu organisieren. Bislang war Lernen häufig ein Nebenprodukt der operativen Arbeit. Junge Mitarbeitende lernten, indem sie abrechenbare Aufgaben erledigten. Dieses Modell verliert an Tragfähigkeit.

Unternehmen müssen Lernprozesse künftig bewusster gestalten:

• durch strukturierte Fallarbeit,
• durch Simulationen,
• durch fachliche Reviews,
• durch Rotationen,
• durch begleitete Mandantenarbeit,
• durch gezieltes Mentoring,
• durch den kontrollierten Einsatz von KI,
• durch frühere Verantwortung bei gleichzeitig enger Betreuung.

Das verursacht Aufwand. Und genau darin liegt vermutlich eine der größten Herausforderungen. Denn KI verspricht zunächst Effizienz. Eine bessere Ausbildung erfordert dagegen Zeit, Aufmerksamkeit und Investitionen. Wer nur die Produktivitätsseite betrachtet, wird versucht sein, Junior-Stellen zu reduzieren, ohne das Lernsystem neu aufzubauen. Das wäre keine Transformation. Es wäre Substanzverzehr.

Junioren müssen früher anspruchsvoll arbeiten

Die Rollen von Berufseinsteigern werden sich verändern. Künftig wird weniger Zeit für reine Datensammlung und standardisierte Aufbereitung benötigt. Dafür müssen junge Mitarbeitende früher lernen, Ergebnisse zu hinterfragen und in einen fachlichen Kontext zu stellen.

Das verlangt andere Kompetenzen:

• analytisches Denken,
• kritische Quellenbewertung,
• fachliche Grundlagen,
• Datenverständnis,
• professionelle Skepsis,
• Kommunikationsfähigkeit,
• Verständnis für Risiken und Haftung,
• Fähigkeit zur Plausibilitätsprüfung,
• verantwortungsvoller Umgang mit KI.

Die oft gehörte Forderung, Bewerber müssten vor allem „denken gelernt“ haben, greift allerdings zu kurz. Denken ist kein abstraktes Talent, das unabhängig vom Fachwissen existiert. Wer eine Bilanz prüfen will, muss Bilanzierung verstehen. Wer steuerlich beraten will, muss steuerliche Zusammenhänge kennen. Wer Risiken beurteilen will, braucht Erfahrung mit vergleichbaren Situationen. Methoden lassen sich schneller aneignen als früher. Fachliches Urteil lässt sich jedoch nicht einfach herunterladen.

Und die Honorare?

Mit steigender Produktivität wächst auch die Erwartung der Mandanten, dass Beratungs- und Prüfungshonorare sinken. Bislang scheint dies nur begrenzt zu geschehen. Die Gesellschaften verweisen auf hohe Investitionen in Technologie, Lizenzen, Datenschutz, Informationssicherheit, Integration und Qualifizierung. Das ist nachvollziehbar. KI ist nicht kostenlos. Schon gar nicht in einem regulierten und haftungsintensiven Umfeld.

Dennoch bleibt die Frage, wie die Produktivitätsgewinne künftig verteilt werden. Bleiben sie bei den Gesellschaften? Werden sie über niedrigere Preise an Mandanten weitergegeben? Oder werden sie benötigt, um steigende Qualitäts-, Regulierungs- und Technologiekosten zu kompensieren? Wahrscheinlich wird es keine einfache Antwort geben. Honorare in der Beratung richten sich ohnehin nicht nur nach dem tatsächlichen Zeitaufwand. Sie spiegeln auch Expertise, Risiko, Haftung, Verfügbarkeit und wirtschaftlichen Nutzen wider. Eine Aufgabe, die durch KI in zwei Stunden statt in zwei Tagen erledigt wird, ist deshalb nicht automatisch weniger wertvoll. Sie ist nur schneller erledigt.

Die eigentliche Managementfrage

Die zentrale Herausforderung lautet nicht: Wie viele Junioren können wir durch KI ersetzen?

Die bessere Frage lautet: Wie entwickeln wir künftig erfahrene Fachkräfte, wenn die klassischen Einstiegsaufgaben verschwinden?

Darauf braucht die Branche eine überzeugende Antwort. Wer lediglich Stellen abbaut, Prozesse automatisiert und Lizenzkosten gegen Personalkosten rechnet, denkt zu kurz. KI verändert nicht nur die Ausführung von Arbeit. Sie verändert den Weg, auf dem Menschen Expertise erwerben. Unternehmen müssen deshalb ihre Personalplanung, Ausbildung, Führung und Karrierewege neu gestalten. Wer das nicht tut, erzielt vielleicht kurzfristige Effizienzgewinne. Langfristig riskiert er jedoch, dass es zwar immer leistungsfähigere KI-Systeme gibt – aber immer weniger Menschen, die deren Ergebnisse fachlich bewerten, verantworten und gegenüber Mandanten vertreten können. Die Zukunft der Beratung entscheidet sich deshalb nicht allein an der Qualität ihrer Technologie. Sie entscheidet sich daran, ob es gelingt, auch unter veränderten Bedingungen weiterhin gute Beraterinnen und Berater auszubilden.

Viel Erfolg bei Ihrer Arbeit. Sie ist so wichtig.

Mit meinen besten Grüßen

Ihr Marcus K. Reif