**Große Unternehmen stürzen sich auf die Rekrutierung von AI-Fachkräften – Absolventen sind verwirrt.**

Zusammenfassung der Kerninhalte

Die AI-Präsenz bei den Herbstrekrutierungen für das Jahr 2027 ist deutlich gestiegen – insbesondere in großen Unternehmen, wo der Anteil der AI-Stellen stark ansteigt (bei ByteDance über 70 %, bei Alibaba sogar über 80 %). Allerdings haben sich die Chancen nicht entsprechend erhöht; vielmehr steigen die Anforderungen immer weiter an. Erfahrungen in spezifischen AI-Bereichen werden zum entscheidenden „Türöffner“. Der Unterschied zwischen Personen, die AI-Tools nutzen können, und solchen, die die logischen Grundlagen der Anwendung von AI verstehen, wird im Vorstellungsgespräch deutlich sichtbar. Auch Studierende aus anderen Fachgebieten oder Nicht-Technikbereichen haben Chancen – allerdings müssen sie frühzeitig mit ihrer Vorbereitung beginnen. Die zunehmende Spezialisierung der AI-Stellen (z. B. in Bereichen wie Großmodell-Algorithmen, Körperliche Intelligenz oder AI-Anwendungsschichten) macht es riskant, sich einfach nur auf die beliebtesten Richtungen zu konzentrieren.

Detaillierte Erklärung

1. Der Anteil der AI-Stellen steigt – doch „mehr Chancen“ ist eine Illusion; die Anforderungen erhöhen sich heimlich

Große Unternehmen signalisieren mit dem Anteil ihrer AI-Stellen, dass die Zukunft in der AI liegt. Doch bei der tatsächlichen Jobsuche stellen viele fest, dass es immer schwieriger wird, in diese Unternehmen zu gelangen.

• Zahlen belegen dies: Laut „Mai Mai“ stieg die Anzahl der AI-Stellen im Zeitraum Januar–Mai 2026 um 47,3 %, und die Durchdringungskraft von AI in den Unternehmen stieg auf 37,5 %. Allerdings hat sich die Gesamtanzahl der Stellen nicht wesentlich erhöht; vielmehr wurden Stellen in anderen Bereichen reduziert.
• Reale Beispiele: Frida, Absolventin des Fachbereichs Chinesische Sprache, schickte vierzig bis fünfzig Bewerbungen, erhielt jedoch nur ein einziges Vorstellungsgespräch bei einem großen Unternehmen; Xiao Bin, Master of Software Engineering, sagt: „In diesem Jahr sind die Anforderungen an AI-Stellen viel spezifischer – viele Stellen von letztem Jahr gibt es nicht mehr.“
• Grund dafür: Große Unternehmen suchen keine „leeren“ AI-Stellen, sondern Menschen, die direkt arbeiten können. Zum Beispiel benötigen Algorithmenentwickler Kenntnisse über die Implementierung von Modellen, und Anwendungsentwickler müssen nachweisbare Geschäftsergebnisse vorweisen – daher steigen die Anforderungen entsprechend.

2. Praktika sind ein entscheidender Faktor

Früher reichte oft nur der Hintergrund einer renommierten Universität aus, um in große Unternehmen zu kommen. Heute ist jedoch die Erfahrung in spezifischen AI-Bereichen das entscheidende Kriterium.

• Auch Studierende von weniger bekannten Universitäten haben Chancen: Frida, Absolventin der Henan Normal University, erhielt aufgrund ihrer Praktika im Bereich der Erstellung von AI-basierten Werbematerialien ein Vorstellungsgespräch bei Pinduoduo; einige führende Unternehmen in zweiten und dritten Liga legen hingegen mehr Wert auf den Hochschulabschluss.
• Übergang zu anderen Fachgebieten durch Praktika: Xiao Lu, Master of Psychology, konnte dank einer Praktik bei einem Tencent-AI-Produkt in einem großen Unternehmen bleiben; ihre Kommilitonen mit einem 985-Hochschulabschluss hatten ohne entsprechende Praktiken Schwierigkeiten.
• Relevante Praktika sind unerlässlich: Xiao Bin wollte sich für eine Stelle im Bereich der Körperlichen Intelligenz bewerben, konnte dies jedoch aufgrund fehlender Praktika nicht schaffen – „Es ist zu spät, zusätzliche Praktika nachzuholen, und in kurzer Zeit lassen sie sich nicht in den Lebenslauf einfügen.“

Kurz gesagt: Große Unternehmen suchen Menschen, die tatsächlich Erfahrungen mit AI haben – nicht nur solche, die wissen, was AI ist.

3. Der Unterschied zwischen „AI-Tools nutzen können“ und „AI verstehen“ ist groß

Viele glauben, dass das Nutzen von Tools wie ChatGPT oder Midjourney bereits ein Zeichen für fundierte Kenntnisse in AI sei. Doch im Vorstellungsgespräch werden diese Unterschiede schnell offensichtlich.

• Unterschiede zwischen „Nutzung“ und „Verständnis:

– Nutzen: Beherrschung der Tools (z. B. Erstellung von Bildern mit AI);

– Verständnis: Fähigkeit, klar zu erklären, warum ein bestimmtes Tool verwendet wird, wie Fehler behoben werden können und welche Effizienzsteigerungen möglich sind.

• Beispiele aus Vorstellungsgesprächen: Frida wurde gefragt, wie der Arbeitsablauf bei Pinduoduo funktioniert und wie man Fehler bei der Bildergenerierung behebt; Da sie keine Erfahrung mit solchen Projekten hatte, konnte sie nicht antworten.
• Zertifikate sind wenig wertvoll: Frida betont: „Zertifikate sind nutzlos – wirklich wichtig sind die Videos, Bilder und Geschäftsvorhaben, die man selbst erstellt hat.“

4. Auch Studierende aus anderen Fachgebieten oder Nicht-Technikbereichen haben Chancen – aber sie müssen früh beginnen

AI ist nicht ausschließlich auf technische Bereiche beschränkt; auch Nicht-Techniker können teilhaben, wenn sie frühzeitig mit ihrer Vorbereitung beginnen.

• Anforderungen an Nicht-Techniker: Marketingfachkräfte benötigen Kenntnisse in AI-basiertem Grafikdesign und Datenanalyse; Vertriebsmitarbeiter sollten in der Lage sein, AI-basierte Materialien zu erstellen. Xiao Lu nutzte AI, um Berichte zu schreiben und Datenanalysen durchzuführen – das erwies sich als nützlicher als bei rein technischen AI-Stellen.
• Wege zum Einstieg:

– Beginnen mit Randbereichen (z. B. Wechsel von einem Vertriebsjob zu einer Position im Bereich kreativer AI-Lösungen);

– Erstellen kleiner Projekte mit AI-Tools (z. B. Entwicklung eines Campus-Fragen- und Antwort-Systems mit Großmodellen);

– Sammeln von relevanten Praktikaerfahrungen.

• Einstellung: Wenn man ein Vorstellungsgespräch nicht besteht, bedeutet das nicht, dass man nicht gut ist – es passt einfach nicht zu den Anforderungen des Unternehmens. Es ist wichtiger, das richtige Fachgebiet zu finden, als sich stur auf technische Stellen zu konzentrieren.

5. Die Spezialisierung von AI-Stellen nimmt zu – verfolgen Sie keine beliebten Richtungen blind

AI-Stellen sind heute nicht mehr allgemein; sie sind in spezifische Bereiche wie Großmodell-Algorithmen, Körperliche Intelligenz oder AI-Infrastruktur unterteilt. Ein盲er Fokus auf die beliebtesten Richtungen kann zu Fehlern führen.

• Herausforderungen durch die Spezialisierung: Xiao Bin versuchte sich an verschiedenen AI-Bereichen, stellte jedoch fest, dass für einige Bereiche fundierte C++-Kenntnisse erforderlich sind – er konzentrierte sich daher auf Agenten- und Anwendungsentwicklungspositionen.
• Risiken von Trends: „Beliebte“ AI-Stellen können schnell veralten; es ist besser, sich auf Bereiche zu konzentrieren, in denen man bereits Erfahrungen gesammelt hat.
• Ratgeber: Überlegen Sie zunächst, was Sie wirklich können, und bewerben Sie sich dann für entsprechende Stellen – Nicht-Techniker sollten sich beispielsweise auf AI-Anwendungen oder -Produkte konzentrieren; Techniker sollten je nach ihren Praktikaerfahrungen und Projekten die richtige Spezialisierung wählen.

Fazit

Die aktuellen Herbstrekrutierungen im Bereich AI sind keine „Abkürzung“, sondern ein Wettbewerb, bei dem nur diejenigen erfolgreich sind, die früh mit ihrer Vorbereitung beginnen. Frühzeitige Sammlung relevanter Praktikaerfahrungen, Unterscheidung zwischen „Nutzung“ und „Verständnis“ sowie die richtige Wahl der Spezialisierung sind entscheidend, um in der AI-Welle Fuß zu fassen. Für die meisten Menschen bedeutet das nicht, dass sie unbedingt in der AI-Entwicklung tätig werden müssen – es reicht aus, AI als Werkzeug zur Effizienzsteigerung zu nutzen und Erfahrungen zu sammeln. Schließlich suchen große Unternehmen Menschen, die Probleme lösen können – nicht nur solche, die über theoretisches Wissen verfügen.