Die Entscheidung, Junior-Entwickler nicht einzustellen, kann sich im Moment wie eine einfache Wahl anfühlen.
KI-Tools übernehmen bereits einen großen Teil der Arbeit, die früher an Einstiegsebenen-Ingenieure vergeben wurde – wie das Schreiben von einfachem Code, das Beheben einfacher Bugs, das Erstellen von Tests und andere Routineaufgaben. Wenn ein Unternehmen also für ein kleines monatliches Abonnement ein KI-Tool nutzen kann, ist es verständlich, dass sich ein Gründer fragen könnte, warum er 90.000 Dollar oder mehr für die Einstellung einer Person für diese Arbeit ausgeben sollte.
Das ist eine berechtigte Frage, aber das Problem ist, dass sie nur die heutigen Kosten berücksichtigt.
Die Person, die heute einfache Aufgaben übernimmt, wird oft zu dem erfahrenen Ingenieur, den man in ein paar Jahren braucht. Senior-Ingenieure entstehen nicht aus dem Nichts. Auch sie haben irgendwann angefangen – meist mit kleineren Aufgaben, viel Unterstützung und einer ganzen Reihe von Fehlern auf dem Weg. Wenn Unternehmen Menschen diese erste Chance nicht mehr geben, werden sie möglicherweise feststellen, dass es später nicht genug erfahrene Ingenieure zum Einstellen gibt.
Schau dir an, was gerade passiert
Das ist keine Vorhersage über etwas, das in ferner Zukunft passieren könnte – Junior-Einstellungen sind bereits deutlich rückläufig.
Forschung des Digital Economy Lab der Stanford University hat gezeigt, dass die Beschäftigung von Entwicklern im Alter von 22 bis 25 Jahren seit 2022 um etwa 20% gesunken ist, während die Beschäftigung von Entwicklern im Alter von 35 bis 49 Jahren im gleichen Zeitraum um etwa 9% zugenommen hat. SignalFire's 2026 State of Talent Report zeigt auch, dass die Neueinstellungen auf Einstiegsebene seit 2019 stark gesunken sind – mit einem Rückgang von etwa 65% bei großen Technologieunternehmen und bis zu 75% bei frühen Startups.
Eine weitere Harvard-Studie, die Millionen von Arbeitnehmer in Hunderttausenden von US-Unternehmen untersuchte, fand heraus, dass die Beschäftigung von Anfängern bei Unternehmen, die KI einführten, innerhalb von sechs Quartalen nach der Einführung um etwa 9-10% sank. Eine Umfrage von Resume.org unter 1.000 US-Personalverantwortlichen zeigte, dass 21% die Neueinstellungen auf Einstiegsebene speziell wegen KI bereits eingefroren haben, während weitere 36% sagten, dass sie bis Ende 2026 mit dieser Ebene aufhören planen.
Ja, Unternehmen reagieren auf KI, indem sie weniger Menschen am Anfang ihrer Karriere einstellen.
Aus einer Kurzzeit-Budgetperspektive macht das Sinn. Aber Einstellungen sind nicht nur davon abhängig, was dein Team in diesem Quartal braucht.
Die heutigen Einsparungen können zu morgen's Problemen werden
Stell dir vor, du führst heute ein Startup und entscheidest, dass du von nun an nur noch erfahrene Ingenieure einstellen wirst. Es könnte das nächste Jahr oder zwei perfekt funktionieren. Dein Team bleibt klein, die Senior-Ingenieure sind produktiv, und du sparst dir die Zeit, Leute auszubilden, die noch die Grundlagen lernen.
Dann, zwei oder drei Jahre später, wächst dein Unternehmen, du brauchst mehr erfahrene Ingenieure, und plötzlich suchst du nach Menschen mit drei, fünf oder sieben Jahren Erfahrung – und konkurrierst mit jedem anderen Unternehmen, das die gleiche Entscheidung getroffen hat. Es gibt weniger Leute in der Pipeline, weil weniger Unternehmen ihnen die Chance gegeben haben, überhaupt anzufangen.
Das ist der Teil, der nicht im heutigen Einstellungsbudget auftaucht. Es ist ein bisschen wie zu entscheiden, dass du nichts anpflanzen musst, weil du dieses Jahr mehr Früchte nicht brauchst. Das funktioniert, bis du plötzlich Früchte brauchst und merkst, dass nichts wächst.
KI verändert die Junior-Rolle
Es gibt einen legitimen Grund, warum KI Unternehmen dazu gebracht hat, Junior-Einstellungen zu hinterfragen. Ein Teil der Arbeit, die Junior-Ingenieure früher viel Zeit mit Lernen verbrachten – wie das Schreiben von wiederholtem Code, das Beheben einfacher Bugs und das Erstellen grundlegender Tests – kann mit KI viel schneller gemacht werden. Aber das bedeutet nicht unbedingt, dass es keine Rolle mehr für einen Junior-Ingenieur gibt. Es könnte einfach bedeuten, dass sich die Rolle ändern muss.
IBM ist ein Beispiel für ein Unternehmen, das diesen Ansatz verfolgt hat. Statt KI als Grund zu sehen, Entry-Level-Entwickler komplett zu entfernen, hat das Unternehmen Junior-Einstellungen erhöht und den Fokus der Rolle auf das Verstehen von Anforderungen, das Arbeiten mit KI-generierten Ergebnissen und das Überprüfen, ob das Ergebnis tatsächlich korrekt ist, verlagert.
Das ist eine wichtige Unterscheidung.
Ein Junior-Ingenieur in einer KI-intensiven Umgebung muss nicht unbedingt acht Stunden am Tag Code von Grund auf schreiben. Sie oder er könnte stattdessen mehr Zeit damit verbringen, Probleme zu verstehen, KI-generierte Arbeit zu überprüfen, Ideen zu testen, die Systeme des Unternehmens kennenzulernen und schrittweise mehr Verantwortung zu übernehmen.
Die Technologie verändert die Arbeit. Sie beseitigt nicht automatisch die Notwendigkeit für jemanden, zu lernen, wie man sie macht.
Es gibt noch einen anderen Kostenfaktor, den du nicht siehst
Es gibt auch einen weniger offensichtlichen Grund, Junior-Ingenieure im Unternehmen zu behalten: Sie können auch für deine Senior-Ingenieure wertvoll sein.
Wenn ein Senior-Ingenieur erklärt, warum etwas auf eine bestimmte Weise funktioniert, den Code eines Junior-Entwicklers überprüft oder jemandem hilft, ein Problem zu lösen, werden sie gezwungen, ihr eigenes Denken klarer zu machen. Jemandem etwas beizubringen, kann Lücken in deinem eigenen Verständnis aufdecken, die du allein arbeitend vielleicht nie bemerkt hättest.
Für Senior-Ingenieure ist Wachstum nicht immer nur das Schreiben von komplizierterem Code. Es kann auch aus Mentoring, dem Erklären von Entscheidungen und dem Helfen, andere besser zu machen, entstehen.
Wenn du Junior-Ingenieure komplett entfernst, entfernst du auch einige dieser Möglichkeiten. Das heißt aber nicht, dass jeder Senior-Ingenieur den ganzen Tag Leute führen oder unterrichten will. Es bedeutet einfach, dass ein gesundes Ingenieur-Team normalerweise verschiedene Erfahrungsstufen hat, wobei Menschen voneinander lernen.
Die einfache Antwort: „Stellen Sie einfach erfahrene Leute ein"
Das kannst du, und für manche Startups kann das für eine Zeit lang die richtige Wahl sein. Aber das Problem entsteht, wenn alle die gleiche Entscheidung treffen.
Wenn jedes Unternehmen entscheidet, dass es nur erfahrene Ingenieure will, verschwindet die Nachfrage nach Senior-Talenten nicht. Die Versorgungspipeline wird einfach dünner. Wenn das passiert, wird die Einstellung erfahrener Menschen teurer und umkämpfter. Du könntest einen Aufschlag für jemanden zahlen, den du intern hätte entwickeln können, wenn du früher angefangen hättest.
Deshalb sollte die Frage nicht unbedingt lauten: „Sollen wir Anfänger oder erfahrene Leute einstellen?"
Eine bessere Frage ist: „Welche Mischung aus Erfahrung brauchen wir heute, und was für ein Team möchten wir in zwei oder drei Jahren haben?"
Du brauchst kein riesiges Junior-Programm
Eine Junior-Pipeline am Leben zu erhalten, bedeutet nicht, zehn Anfänger einzustellen und dein Senior-Team zu bitten, sie alle auszubilden.
Für ein kleines Startup könnte das bedeuten, eine Person mit großem Potenzial einzustellen und ihr die richtige Umgebung zum Wachsen zu geben. Statt sie hauptsächlich nach der Menge des Codes zu beurteilen, die sie produzieren, solltest du schauen, wie schnell sie lernen, wie gut sie Feedback verstehen, wie sorgfältig sie KI-generierte Arbeit überprüfen, und ob sie schrittweise schwierigere Probleme übernehmen können.
Ein Anfänger, der schnell lernt und weiß, wann man eine KI-generierte Antwort hinterfragen sollte, kann im Laufe der Zeit viel wertvoller werden als einer, der einfach viel Code produziert.
Das Ziel ist nicht, die Junior-Rolle genau so nachzubilden, wie sie vor fünf Jahren existierte. Es ist, eine Version der Rolle zu schaffen, die jetzt Sinn macht.
Ein kleines Risiko kann weit führen
Stell dir zwei Startups im Jahr 2026 vor. Beide entscheiden, dass sie ihre Ingenieur-Teams klein halten möchten, also stellen sie nur erfahrene Ingenieure ein.
Zwei Jahre später brauchen beide Unternehmen jemanden auf Mid-Level-Ebene, um Verantwortung für einen wichtigen Teil des Produkts zu übernehmen. Sie gehen auf den Markt und stellen fest, dass es viel weniger Menschen mit der richtigen Erfahrung gibt, als sie erwartet haben.
Jetzt stell dir ein drittes Unternehmen vor, das eine etwas andere Entscheidung getroffen hat. Es stellte zwei Jahre vorher einen vielversprechenden Junior-Ingenieur ein, gab ihm die richtige Unterstützung und ließ ihn zusammen mit dem Geschäft wachsen.
Diese Person könnte jetzt bereit sein, die genau Verantwortung zu übernehmen, die das Unternehmen braucht.
Das Unternehmen hatte kein Glück. Es hat einfach angefangen, seine Talent-Pipeline aufzubauen, bevor es sie brauchte.
KI definiert die Rolle neu und ersetzt nicht das Bedürfnis
KI verändert, was Junior-Ingenieure tun, und es gibt keinen Grund, das zu leugnen. Einige Aufgaben auf Einstiegsebene werden schneller und leichter automatisiert, und Unternehmen sollten absolut überdenken, was sie von jemandem am Anfang ihrer Karriere erwarten.
Aber „einige Junior-Arbeiten können automatisiert werden" ist nicht dasselbe wie „Junior-Ingenieure werden nicht mehr gebraucht."
Wenn Unternehmen aufhören, Leute am Anfang ihrer Karriere einzustellen, sollten sie nicht überrascht sein, wenn erfahrenes Talent später schwerer zu finden ist.
Für Gründer könnte der intelligentere Ansatz nicht darin bestehen, zwischen KI und Junior-Ingenieuren zu wählen. Es könnte sein, herauszufinden, wie man KI nutzt, um Junior-Ingenieuren zu helfen, schneller nützlich zu werden, während man ihnen genug echte Arbeit und Anleitung gibt, um eventually zu den erfahrenen Leuten zu werden, die dein Unternehmen brauchen wird.
Die kurzfristigen Einsparungen durch das Weglassen von Junior-Einstellungen sind leicht zu sehen. Die langfristigen Kosten sind viel schwerer zu sehen – bis du plötzlich erfahrene Leute brauchst und merkst, dass auch alle anderen danach suchen.
Und wenn du diese Talent-Pipeline aufbauen möchtest, ohne die ganze Last der Suche und Bewertung von Ingenieuren selbst zu tragen, hilft MyNextDeveloper dir – wir verbinden Startups mit geprüften Ingenieuren und KI-Talenten über alle Erfahrungsstufen, einschließlich Nachwuchskräfte, die zu dem Senior-Team wachsen können, das du morgen brauchst.
TL;DR
Junior-Einstellungen zu überspringen, fühlt sich jetzt wie ein einfacher Gewinn an, da KI-Tools viel der Routinearbeit übernehmen, die Anfänger früher machten. Aber Junior-Einstellungen sind seit 2019 um 65-75% gesunken, und der heutige Anfänger ist die einzige Quelle für den Mid-Level- und Senior-Ingenieur von morgen. Unterbreche diese Pipeline jetzt, und in etwa zwei Jahren konkurrierst du um einen schrumpfenden Pool erfahrener Talente, das fast niemand ausgebildet hat. Unternehmen wie IBM reagieren darauf, die Junior-Rolle rund um die Überprüfung von KI-Output neu zu definieren, nicht sie zu eliminieren. Und selbst eine gut gewählte Junior-Einstellung kann einem Startup echte Pipeline-Versicherung zu einem Bruchteil der Kosten geben, die die meisten Gründer annehmen.
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