Wer versorgt die alternde Schweiz? Warum Fachkräfte fehlen, obwohl Arbeit bleibt

In der Schweiz steht ein grosser Teil der Erwerbsbevölkerung vor dem Ruhestand. Gleichzeitig übernimmt Künstliche Intelligenz immer mehr Routinetätigkeiten und dünnt vertraute Einstiegsarbeit in Lehrberufen aus. Der Arbeitsmarkt verliert damit nicht nur Menschen, sondern auch Übergänge. Die zentrale Frage der nächsten Jahre lautet: Wie bleibt eine Gesellschaft anschlussfähig, wenn sich Bedarf, Arbeit und Kompetenzen gleichzeitig verschieben?

Die Debatte um Fachkräftemangel wirkt in der Schweiz wie ein Dauerrauschen. Mal fehlt es angeblich an Informatiker:innen, mal an Ingenieuren, mal an Pflegekräften. Wer genauer hinschaut, erkennt etwas anderes: Der Engpass der kommenden Jahre ist nicht einfach ein Mangel an Köpfen, sondern eine doppelte Zäsur. Erstens verlassen in den nächsten zehn Jahren ungewöhnlich viele Erwerbstätige den Arbeitsmarkt. Zweitens verschiebt Künstliche Intelligenz Tätigkeiten so, dass gerade jene Einstiegsarbeit verschwindet, über die junge Menschen bisher Anschluss an qualifizierte Erwerbsarbeit fanden.

Und ja: Der Fachkräftemangel ist real, nur anders, als er politisch oft erzählt wird. Besonders im Gesundheits- und Care-Bereich zeigt die Prognose eine massive Lücke. Bereits bis 2030 werden zusätzlich rund 70’000 diplomierte Pflegefachkräfte und Betreuungspersonen benötigt. Gleichzeitig gehen in diesen Berufen viele Beschäftigte in Pension, während die Zahl hochbetagter Menschen als Patientinnen und Patienten wächst. Das ist kein rhetorisches Alarmieren, sondern der Kern der demografischen Realität.

Bereich	Prognostizierter Zusatzbedarf (Personen)	Hauptgrund
Spitäler & Kliniken	ca. 35’000	Komplexere Fälle, Demografie
Alters- & Pflegeheime	ca. 20’000 – 25’000	Massive Zunahme der über 80-Jährigen
Spitex (Ambulant)	ca. 10’000 – 15’000	Trend „Ambulant vor Stationär“
Gesamt	ca. 65’000 – 75’000	Kombination aus Wachstum & Ersatz

Die demografische Zäsur bis 2035: eine Lücke, die sich nicht wegmoderieren lässt

Fakt ist: Zwischen 2025 und 2035 erreichen rund 1,1 Millionen Erwerbstätige das Rentenalter und verlassen den Arbeitsmarkt. Im selben Zeitraum rücken nur etwa 600’000 bis 700’000 junge Menschen nach. Rein rechnerisch entsteht damit eine Lücke von rund 400’000 bis 500’000 Arbeitskräften.

Diese Zahlen sind nicht „Prozentdebatten“, sondern Grössenordnungen, die eine Volkswirtschaft organisatorisch und sozial spürbar treffen. Eine Lücke von mehreren hunderttausend Arbeitskräften bedeutet, dass nicht einzelne Branchen „ein bisschen Mühe“ bekommen, sondern dass Priorisierung unvermeidlich wird: Wo werden Menschen fehlen und was wird liegen bleiben?

Besonders drastisch wird es dort, wo Arbeit nicht einfach skaliert werden kann. Pflege, Betreuung, Bildung, Therapie sind Dienstleistungen, die davon abhängen, dass Zeit, Beziehung und Präsenz selbst Teil der Leistung sind. Genau deshalb greift der demografische Effekt hier doppelt: Unzählige Mitarbeitende gehen in Pension und gleichzeitig steigt die Nachfrage nach Pflege durch eine alternde Gesellschaft. Der Schweiz droht ein Care-Kollaps. 

Reine Arbeitsmarktlogik greift hier zu kurz. Es geht nicht nur um „zu wenig Personal“, sondern um eine gefährdete Grundversorgung. Eine Gesellschaft kann sich die Unterbesetzung ihrer Care-Infrastruktur nicht leisten, weil sich das direkt in Wartezeiten, Überlastung, Berufsaustritte und Qualitätsverluste übersetzt.

Die Hintertür der Substitution: Kann KI die Lücke schliessen?

Eine naheliegende Reaktion lautet: Wenn Menschen fehlen, sollen Maschinen übernehmen. Das ist eine legitimer Gedanke. Klar ist aber auch, dass KI nicht gleichmässig wirkt, sondern den Arbeitsmarkt in unterschiedliche Zonen teilt. Besonders stark wirkt KI bereits heute und zukünftig dort, wo Tätigkeiten kognitiv routiniert, regelbasiert und standardisierbar sind.

Das ist die Zone der Substitution. Für die öffentliche Diskussion ist diese Hintertüre verführerisch: Wenn „Routinearbeit“ automatisiert wird, scheint es, als wirkte der demografische Einbruch weniger dramatisch: wer in Pension geht, wird durch Maschinen ersetzt.

Das Problem ist nur: Diese Substitution trifft ausgerechnet jene Tätigkeiten, die lange als Einstiegsbrücke für Lehrberufe dienten. Damit ist jene erste Phase im Arbeitsmarkt gemeint, in der junge Menschen nach der Volksschule in relativ klar strukturierte Tätigkeiten einsteigen konnten, Berufserfahrung sammelten, Arbeitsabläufe lernten und sich schrittweise weiterentwickelten. Diese Tätigkeiten waren selten hoch spezialisiert, aber sie ermöglichten den Übergang von Schule in stabile Erwerbsarbeit.

Der Schweizer Detailhandel

Blicken wir auf den Schweizer Detailhandel. Bis 2035 wird z. B. im Checkout-Bereich („Kasse“) ein Nettoabbau von rund 13’000 Vollzeitstellen erwartet. Weil diese Tätigkeiten stark teilzeitbesetzt sind, betrifft das faktisch über 25’000 Personen. Hier zeigt sich Substitution in ihrer klarsten Form: Unter dem Strich wird tatsächlich weniger menschliche Arbeitskraft benötigt, weil ein Teil der bisherigen Tätigkeiten technisch übernommen wird. Entscheidend ist jedoch, wo dieser Abbau stattfindet. Es handelt sich um Tätigkeiten mit niedriger Einstiegsschwelle, die bisher vielen Jugendlichen den ersten Schritt in den Arbeitsmarkt ermöglichten. Damit bricht bis 2040 eine wichtige Einstiegsbrücke für Absolventinnen und Absolventen der Volksschule weg.

Der Bereich KV

Ein ähnlicher Effekt zeigt sich im kaufmännischen Bereich. Klassische Backoffice- und Administrationsaufgaben, die lange als typische KV-Einstiegsfunktionen galten, werden zunehmend durch Automatisierung und KI übernommen. Auch hier sinkt der Bedarf an menschlicher Arbeitskraft vor allem in den unteren, stark standardisierten Tätigkeitssegmenten. Gerade diese Tätigkeiten ermöglichten es jungen Berufseinsteigerinnen und Berufseinsteigern jedoch, Verantwortung schrittweise zu übernehmen und sich in komplexere Rollen hineinzuentwickeln. Wenn diese Zwischenstufe verschwindet, fehlt nicht einfach ein Job, sondern der Übergang selbst: Der Schritt von der Schule in qualifizierte Erwerbsarbeit wird steiler, weil die Lernphase des Einstiegs im realen Arbeitsprozess wegfällt.

Die MINT-Branche

Auch in technischen und IT-nahen Berufen gibt es Tätigkeiten mit niedriger Komplexität, die lange als Lernphase dienten:

• einfache Programmieraufgaben
• Testen, Dokumentieren, Bugfixing
• CAD-Routinearbeit
• standardisierte Datenauswertung
• Support- und Konfigurationsaufgaben

KI-basierte Tools, Low-Code-Umgebungen und Automatisierung übernehmen zunehmend genau diese Tätigkeiten. Das heisst nicht, dass der MINT-Bedarf sinkt. Im Gegenteil: Der Bedarf bleibt hoch. Aber der Bedarf verschiebt sich schneller in Richtung Architektur, Systemverständnis, Sicherheit oder Integration.

Traditionell konnten sich Lernende oder Berufseinsteiger im MINT-Bereich über Routinearbeit entwickeln. Man lernte Systeme kennen, machte Fehler, übernahm schrittweise Verantwortung. Wenn diese Zwischenstufe wegfällt oder schrumpft, entsteht ein paradoxes Bild: Unternehmen suchen qualifizierte Fachkräftegleichzeitig fehlen Einstiegsgelegenheiten, über die man diese Qualifikation aufbauen kann Das ist kein Mangel an Interesse oder Talent, sondern ein Strukturproblem des Übergangs. Die Lernkurve beginnt höher, während die Lernphase kürzer wird.

Der Öffentliche Verkehr

Auch ein Beispiel aus dem Öffentlichen Verkehr macht diese Dynamik sichtbar, allerdings mit einem anderen Ergebnis. Die SBB beschäftigte 2024 im Personenverkehr rund 3’550 Lokführerinnen und Lokführer sowie etwa 2’250 Kundenbegleiterinnen und Kundenbegleiter, jeweils in Vollzeitäquivalenten. Bis 2035 werden über 11’000 Mitarbeitende altersbedingt das Unternehmen verlassen. Auf den ersten Blick könnte man erwarten, dass Automatisierung diesen Abgang kompensiert und damit insgesamt weniger Personal benötigt wird. Genau das zeigt sich hier jedoch nicht. Zwar fallen einzelne Routinetätigkeiten weg, gleichzeitig entstehen neue Anforderungen. Die Arbeit verschwindet also nicht, sie verändert ihren Charakter. Zugpersonal kontrolliert in Zukunft weniger Tickets, ist dafür häufiger in Situationen gefragt, in denen Präsenz, Übersicht und Verantwortung entscheidend sind, etwa bei Konflikten, medizinischen Zwischenfällen oder bei der Unterstützung älterer Fahrgäste. Unter dem Strich reduziert Technologie hier den Personalbedarf nur begrenzt. Ein Teil der durch Technologie frei werdenden Stellen wird durch Pensionierungen absorbiert, während sich gleichzeitig Kompetenzanforderungen verschieben.

Der Vergleich der Beispiele macht den entscheidenden Punkt sichtbar. In einzelnen Bereichen wie Detailhandel oder Administration führt Substitution (z. B. durch KI) tatsächlich zu weniger benötigter Arbeitskraft. Gesamtwirtschaftlich ist der Effekt jedoch deutlich kleiner als oft angenommen, weil gleichzeitig neue Aufgaben entstehen und weil gerade die stark wachsenden Bereiche – Pflege, Betreuung, Bildung oder sicherheitsnahe Dienstleistungen – kaum automatisierbar sind.

Substitution reduziert daher nicht den Arbeitskräftemangel insgesamt, sondern verschiebt ihn innerhalb des Arbeitsmarktes. Damit ist die Hintertür geschlossen: KI kann Produktivität heben und Routinearbeit reduzieren. Sie kann die strukturelle demografische Lücke jedoch nicht schliessen. KI reduziert zwar in einzelnen Bereichen den Bedarf an menschlicher Arbeit, vor allem bei standardisierten Einstiegsaufgaben. Gleichzeitig steigt der Bedarf dort stark an, wo Arbeit kaum automatisierbar ist, insbesondere in Pflege, Betreuung und anderen personenbezogenen Dienstleistungen. Substitution baut daher nicht insgesamt Arbeit ab, sondern verschiebt Nachfrage: Einstiegsarbeit nimmt ab, während der Bedarf in nicht substituierbaren Bereichen weiter wächst.

Das Problem ist jedoch, dass sich Menschen nicht einfach von einem Bereich in den anderen „verschieben“ lassen. Die Tätigkeiten, die durch Substitution verschwinden, verlangen andere Fähigkeiten als jene, die in Pflege, Betreuung oder Bildung benötigt werden. Gleichzeitig fehlt ohne die erwähnte Einstiegsarbeit genau jene Phase, in der junge Menschen bisher schrittweise Verantwortung übernehmen und die nötigen sozialen, praktischen und professionellen Kompetenzen aufbauen konnten. Der Arbeitskräftemangel entsteht deshalb nicht, weil Arbeit fehlt, sondern weil Qualifikationen, Arbeitsbedingungen und Bildungswege nicht mehr zu den Bereichen passen, in denen der Bedarf am stärksten wächst.

Auf einen Blick: Die Demografie erhöht einerseits den Gesamtbedarf an Arbeitskraft: Mehr ältere Menschen erzeugen mehr personenbezogene Arbeit, während das Angebot an Arbeitskraft – ebenfalls bedingt durch Demographie – abnimmt. KI wiederum reduziert Arbeit selektiv dort, wo es um standardisierte Tätigkeiten geht. 

Diese Reduktion passiert aber nicht dort, wo der Bedarf wächst. Deshalb wird die Lücke nicht kleiner, sondern strukturell grösser. Substitution und Arbeitskräftemangel können also gleichzeitig zunehmen, weil sie an unterschiedlichen Stellen des Arbeitsmarktes wirken. 

Hier sei noch einmal die naheliegende Frage gestellt: Wenn in bestimmten Tätigkeiten weniger Menschen gebraucht werden, warum verschieben wir diese Arbeitskräfte nicht einfach dorthin, wo sie dringend fehlen? Die Antwort ist unbequem: Arbeit ist nicht austauschbar. Die Tätigkeiten, die durch Automatisierung verschwinden, verlangen andere Fähigkeiten als jene, die in Pflege, Betreuung oder Bildung notwendig sind. Gleichzeitig verschwindet mit der Einstiegsarbeit genau jene Phase, in der junge Menschen bisher schrittweise in anspruchsvollere Rollen hineinwachsen konnten. Was fehlt, sind nicht einfach Arbeitskräfte, sondern passende Qualifikationen, tragfähige Übergänge und Arbeitsbedingungen, die Menschen langfristig in diesen Berufen halten.

Je genauer man hinschaut, desto klarer wird: Die eigentliche Frage lautet nicht mehr, wo Arbeit verschwindet, sondern welche Arbeit bleibt. Wenn sich Tätigkeiten verändern und wenn bestimmte Fähigkeiten wichtiger werden als andere, dann verändert sich auch die Struktur des Arbeitsmarktes selbst. Genau an diesem Punkt lohnt sich ein genauer Blick darauf, wie sich Arbeit bis 2030 und 2035 neu ordnet.

Der Arbeitsmarkt bis 2035: drei Zonen, die bleiben

Wenn Substitution den Arbeitskräftemangel also nicht auflöst, sondern die Anforderungen verschiebt, wird eine andere Frage entscheidend: Welche Tätigkeiten gewinnen tatsächlich an Bedeutung? Der Arbeitsmarkt ordnet sich nicht chaotisch neu, sondern entlang weniger klarer Muster. Einige Tätigkeiten verlieren an menschlicher Beteiligung, andere werden anspruchsvoller, wieder andere gewinnen gerade deshalb an Gewicht, weil sie sich nicht automatisieren lassen. Aus dieser Verschiebung lassen sich drei Zonen erkennen, die für die Arbeitswelt bis 2035 prägend werden.

Zone der Augmentierung

Hier arbeitet der Mensch mit KI. Sie macht den Menschen produktiver, aber sie ersetzt ihn und sie nicht. Zentral ist, dass der Mensch die Aufgabe rahmt, entscheidet, verantwortet und prüft. Der Zugang zu dieser Zone ist anspruchsvoller, weil die Anforderungen an Abstraktionsfähigkeit, Urteilsvermögen und Verantwortung steigen.

Zone der Resilienz

Hier ist Beziehung das Produkt. Pflege, Bildung, Sozialarbeit, Betreuung und Teile von Dienstleistung lassen sich nicht sinnvoll automatisieren, weil menschliche Präsenz, Vertrauen und situative Interaktion konstitutiv sind. Gleichzeitig wächst dieser Bereich aus demografischen Gründen und steht unter Druck durch hohe Belastung und Berufsaustritte. Dese Zone ist der zentrale Engpass der nächsten Jahre.

Zone der physischen Immunität

Hier bleiben handwerkliche, körperlich präzise Tätigkeiten stabil, weil die Interaktion mit einer unstrukturierten physischen Umwelt weiterhin schwer automatisierbar ist. Zugleich entwickelt sich hier ein ökonomisches Spannungsfeld: Handwerkliche Dienstleistungen können weniger stark skalieren als digitale Arbeit, werden also relativ zu digitaler Arbeit immer teurer und geraten so in eine Preis- und Anerkennungsdynamik, die sozialpolitisch relevant wird.

Die drei Zonen bilden die neue Struktur des Arbeitsmarktes ab, an den junge Menschen im Rahmen der Volksschule anschlussfähig werden müssten. Und genau hier beginnt das Problem.
Wenn sich der Arbeitsmarkt entlang dieser drei Zonen neu ordnet, entsteht eine unbequeme Frage. Bereitet die Schule junge Menschen überhaupt auf diese Struktur vor, oder sehen wir hier ein zunehmendes Kopplungsproblem zwischen Volksschule, Berufsbildung und Arbeitsmarkt? Denn während sich berufliche Tätigkeiten fundamental verändern, bleibt die Logik von Schule erstaunlich stabil.

Schule als Sortierstation: warum das System in die falsche Richtung selektiert

Der Kern des Problems liegt nicht darin, dass Schule wirkungslos wäre, sondern dass sie mit einer Logik arbeitet, die aus einer stabilen Industriegesellschaft stammt: frühe Selektion, also die Einteilung von Schülerinnen und Schülern in unterschiedliche Leistungsniveaus bereits in jungen Jahren, Bildungswege mit unterschiedlichem gesellschaftlichem Status und unterschiedlichen Anschlussmöglichkeiten sowie eine starke Orientierung daran, vorhandenes Wissen korrekt wiederzugeben und zu prüfen, statt Handlungskompetenz, Problemlösefähigkeit und Zusammenarbeit systematisch aufzubauen.

Die Folgen dieser harten Pfadabhängigkeit zeigen sich bereits heute ganz empirisch: Weniger als 15 Prozent der Jugendlichen aus den Niveaus Sek B und C erreichen innerhalb von zehn Jahren einen Tertiär B Abschluss. Bei Gymnasiastinnen und Gymnasiasten liegt dieser Anteil bei über 90 Prozent. Das heisst: Das Versprechen der Durchlässigkeit wird statistisch nur für eine Minderheit eingelöst.

Unter KI Bedingungen verschärft sich das enorm. Wer früh in ein tieferes Niveau eingeteilt wird, landet überproportional in Berufen, die entweder durch Substitution unter Druck geraten oder unter prekären Bedingungen stehen. Besonders sichtbar wird das im Gesundheits- und Sozialwesen:

Schüler:innen aus den Abteilungen Sek B und Sek C bzw. aus der Realschule, wo es sie noch gibt, werden häufig in assistierende Care-Berufe wie AGS oder FaGe vermittelt. Gleichzeitig sind diese Berufe hoch belastend und weisen eine Berufsaustrittsquote von rund 30 Prozent innerhalb der ersten fünf Berufsjahre auf.

Das ist die Grammatik eines Systems, die bereits heute ins Leere läuft:

Erstens sortiert Schule früh. Zweitens werden die unteren Bildungssegmente in Einstiegsarbeit geführt. Drittens verschwindet diese Einstiegsarbeit durch Substitution. Viertens landen viele in nicht substituierbaren einfachen Care-Berufen, die gesellschaftlich zentral sind, aber strukturell abgewertet und überlastet.

Das Resultat ist nicht nur individuelle Unsicherheit, sondern ein gesellschaftlicher Risikotreiber, weil ein alterndes Land sich keine verlorenen Bildungsbiografien leisten kann.

Welche Kompetenzen nach neun Jahren Volksschule neu zwingend sind

Zwei Basiskompetenzen stehen im Zentrum: die Fähigkeit, mit KI-Systemen produktiv zu arbeiten, und die Fähigkeit, deren Ergebnisse kritisch zu prüfen. Sie bilden das Fundament für Anschlussfähigkeit in allen drei Arbeitszonen. Gleichzeitig reicht dieses Fundament allein nicht aus. Je nach Tätigkeitsfeld kommen weitere fachliche, soziale und praktische Kompetenzen hinzu, die unterschiedlich stark ausgeprägt sein müssen.

Warum beginnen wir dennoch mit genau diesen zwei Basiskompetenzen? Weil sich die Struktur von Arbeit grundlegend verändert. Wenn KI routinisierte Tätigkeiten übernimmt, verschwinden genau jene Aufgaben, über die man bisher auch mit durchschnittlichen schulischen Leistungen in eine stabile Erwerbsarbeit einsteigen konnte. Gleichzeitig steigen in fast allen verbleibenden Tätigkeiten die Anforderungen. Menschen müssen Situationen einschätzen, Entscheidungen überprüfen und Verantwortung übernehmen. Das gilt nicht nur in akademischen Berufen, sondern ebenso im Handwerk, in sozialen Berufen oder im Dienstleistungsbereich.

Anschlussfähigkeit nach neun Jahren Volksschule bedeutet deshalb bereits heute etwas anderes als früher. Es geht nicht mehr in erster Linie darum, möglichst viel Wissen korrekt wiederzugeben. Entscheidend ist die Fähigkeit, mit unsicheren Informationen, digitalen Werkzeugen und komplexen Situationen reflektiert umzugehen – und darauf aufbauend jene weiteren Kompetenzen zu entwickeln, die in den unterschiedlichen Berufsfeldern relevant sind.

Zwei Basiskompetenzen in KI Zeiten

Prompterkompetenz

Gemeint ist nicht das Tippen einer Frage, sondern eine kognitive Schnittstellenleistung: Kontext setzen, Probleme strukturieren, in Teilschritte zerlegen, iterativ verbessern.

Verifikationskompetenz

Weil KI plausibel klingenden Unsinn erzeugen kann, braucht es Quellenkritik, Logik-Check und fachliche Urteilskraft. Verifikation heisst: Aussagen gegen verlässliche Primärquellen prüfen und die innere Schlüssigkeit beurteilen.

Kernkompetenzen als Eintrittskarte in die drei stabilen Zonen

Anschlussfähigkeit 2030+ entsteht nicht durch neue Fächer, sondern durch ein neues Anforderungsprofil an Schulabgängerinnen und Schulabgänger.

Entscheidend ist dabei die Unterscheidung zwischen Kompetenzen, die bereits am Ende der Volksschule vorhanden sein müssen, und solchen, die erst während einer beruflichen Ausbildung vertieft werden können. Die hier genannten Kompetenzen gehören zur ersten Kategorie. Sie sind keine berufsspezifischen Fertigkeiten, sondern Voraussetzungen dafür, dass Ausbildung überhaupt gelingen kann.

Wenn Einstiegsarbeit verschwindet und Tätigkeiten schneller und anspruchsvoller werden, fehlt die Zeit, grundlegende Orientierungs- und Handlungskompetenzen erst im Betrieb aufzubauen. Ausbildungsbetriebe setzen zunehmend voraus, dass junge Menschen Probleme strukturieren, mit digitalen Werkzeugen umgehen, Informationen prüfen und Verantwortung im eigenen Handeln übernehmen können. Diese Fähigkeiten bilden damit die Grundlage, auf der berufliche Spezialisierung erst möglich wird. Ohne sie entsteht nicht nur ein höheres Abbruchrisiko in der Ausbildung, sondern auch eine eingeschränkte Anschlussfähigkeit an jene Berufsfelder, die wachsen. Daraus lassen sich die folgenden Kompetenzen, Fähigkeiten und Haltungen ableiten:

Konzeptionelles Denken

Ein Problem richtig verstehen, bevor man es löst. Fragestellungen klären, Ziele definieren und verschiedene Lösungswege vergleichen. Ein Grundverständnis dafür, wie Gestaltung wirkt, wie Botschaften ankommen und wie Produkte oder Ideen in einen grösseren Zusammenhang passen. Strukturiertes Denken, Übersicht und bewusste Entscheidungen.

Computational Thinking

Logisch denken und Zusammenhänge in einem System verstehen. Einfache Abläufe in einzelne Schritte zerlegen, Muster erkennen und überlegen können, wie Teile zusammenwirken. Verstehen, wie digitale Systeme grundsätzlich aufgebaut sind und wie man sie sinnvoll steuert.

Epistemische Reife

Wahrheitsgehalt und Verzerrungen von Daten erkennen. Diese Haltung ist zentral für Rollen, die KI steuern, mit Bias umgehen und Geschäftsrelevanz beurteilen.

Digitale Diagnostik

Strukturierte Fehlersuche. Einfache technische oder digitale Probleme schrittweise eingrenzen. Ein Basisverständnis dafür, wie Geräte, Apps oder einfache Netzwerke zusammenhängen, logisch und systematisch vorgehen.

Räumliche Vorstellung und haptische Präzision

Einfache räumliche Zusammenhänge verstehen, Skizzen und Pläne gedanklich nachvollziehen, sorgfältig mit Material und Werkzeug umgehen. Ein entwickeltes räumliches Vorstellungsvermögen, Genauigkeit im Arbeiten und ein Bewusstsein für Mass, Passung und Materialeigenschaften.

Problemlösekompetenz in offenen Arbeitssituationen

Praktische Probleme lösen, wenn es keine Standardlösung und keine eindeutige Anleitung gibt. In Berufen wie Sanitär, Heizung und Klima trifft man vor Ort auf bestehende Gebäude, alte Leitungen, unerwartete Schäden oder improvisierte Vorinstallationen. Pläne stimmen nicht immer mit der Realität überein. Fachpersonen müssen die Situation einschätzen, Ursachen erkennen, Lösungen entwickeln und diese handwerklich sauber umsetzen. Diese Form des situativen Denkens und Handelns ist schwer automatisierbar und bildet einen Kern physisch anspruchsvoller Berufe.

Psychosoziale Kompetenz

Aktives Zuhören, Empathie und eine ruhige, präzise Hand bei praktischen Tätigkeiten, als Kern in körpernahen Dienstleistungen.

Gastgeberschaft

Emotionale Intelligenz und interkulturelle Kommunikation, als Kern in Gastronomie und Hotellerie, die sich zwischen stark automatisierten Selbstbedienungskonzepten und hochwertiger persönlicher Gastbetreuung unterscheidet.

Beziehungskompetenz

Verlässliche und tragfähige Beziehungen zu Menschen aufbauen und auch unter Belastung professionell handeln. Verantwortungsbewusstsein, klares ethisches Urteilsvermögen, emotionale Stabilität, körperliche Belastbarkeit. Diese Kompetenz bildet den Kern von Pflege- und Gesundheitsberufen, in denen Vertrauen, Präsenz und verantwortliches Entscheiden zentral sind.

Deeskalation und Service im sozialen Raum

Sicherheit im öffentlichen Raum und technische Assistenz, als Kern in Infrastruktur-Rollen wie dem öffentlichen Verkehr, wo „Begleiten, Sichern, Support vor Ort“ wichtiger wird als reine Routine.

Kooperation als nachgewiesenes Handlungsvermögen

Mit Kooperation ist hier mehr gemeint als klassische Teamfähigkeit. Sie meint eine grundlegende Arbeitsform in einer sich verändernden Arbeitswelt.

Erstens bedeutet sie Zusammenarbeit mit anderen Menschen: Aufgaben gemeinsam planen, Informationen weitergeben, Verantwortung teilen und Konflikte lösen.

Zweitens meint Kooperation zunehmend auch die Zusammenarbeit mit technischen Systemen, einschliesslich KI. In vielen Berufen entstehen Entscheidungen heute im Zusammenspiel zwischen menschlicher Erfahrung und digitalen Vorschlägen. Junge Menschen müssen deshalb lernen, Ergebnisse einzuordnen, Rückfragen zu stellen und Verantwortung nicht an Systeme abzugeben.

Drittens meint Kooperation ein tatsächlich beobachtbares Handeln. Gemeint ist nicht eine Haltung, sondern nachweisbare Praxis: gemeinsam Probleme lösen, Ergebnisse verantworten und Arbeitsprozesse reflektieren können.

Kein:e Jugendliche:r verlässt in Zukunft die Volksschule ohne ein Portfolio an nachgewiesenen, KI resilienten Skills. Auch Kooperation gehört bereits in die Volksschule, weil sie die Grundlage bildet, auf der berufliche Spezialisierung später überhaupt möglich wird – unabhängig davon, ob junge Menschen in augmentierten, sozialen oder handwerklichen Tätigkeitsfeldern arbeiten.

Was daraus für Schule folgt: von der Selektion zur Befähigung

Wenn die Volksschule weiterhin primär selektiert und zuteilt statt Befähigung zu fokussieren, verstärken KI und Demografie die soziale Spaltung. Unter der Perspektive von Arbeit 2030+ ist das nicht nur ein Gerechtigkeitsproblem, sondern ein Versorgungsproblem. Die zwingende Konsequenz ist deshalb eine Verschiebung der schulischen Grammatik.

Erstens weg von Wissensreproduktion als Leitwährung. Zweitens hin zu nachweisbarer Handlungskompetenz in den Zonen, die bleiben. Drittens hin zu einer Schule, die nicht länger primär sortiert und aussiebt, sondern systematisch Potenziale entfaltet.

Man kann das als Zumutung lesen. Ich halte es für eine realistische Beschreibung: Ein System, das Jugendliche über frühe Selektion in Tätigkeiten der Substitutionszone lenkt, produziert Anschlussschwäche in genau dem Moment, in dem die Gesellschaft Arbeitskraft, Care-Kapazität und soziale Resilienz am dringendsten braucht.

Der demografische Einbruch bis 2035 ist zahlenmässig sichtbar und politisch erstaunlich leise.  KI wird diese Lücke nicht schliessen, weil sie zwar Routinearbeit reduziert, aber gleichzeitig Einstiegsbrücken ausdünnt und weil der Engpass der Zukunft dort liegt, wo Menschen nicht ersetzbar sind. 

Die eigentliche systemische Frage lautet deshalb: Werden wir eine Volksschule behalten, die sortiert und dadurch viele Biografien früh festlegt, oder bauen wir endlich Lernumgebungen, in denen Kinder und Jugendliche diese Kompetenzen tatsächlich entwickeln können? Das würde voraussetzen, dass sich Schule selbst grundlegend neu aufstellt und die Denkform eines Beschulungsapparats aus dem Industriezeitalter hinter sich lässt.

Drei konsequente Handlungsachsen für ein zukunftsfähiges Schul- und Bildungssystem und eine ausführliche Diskussion der Thematik dieses Beitrags findest du in diesem Paper: