KI erleichtert die Arbeit in der Cybersicherheit und erschwert den Einstieg

Stellen Sie sich die Alarmwarteschlange einer Security-Analystin an einem Montagmorgen vor. Ein KI-System hat zusammengehörige Alarme bereits gruppiert, die passenden Logs abgerufen und die nächsten Prüfschritte vorgeschlagen. Für ein überlastetes Team ist das eine Entlastung. Für jemanden im ersten Berufsjahr stellt sich eine unbequemere Frage: Wenn Software die Routineuntersuchungen übernimmt, wo lernt die nächste Generation dann das Untersuchen?

Aus unserer Sicht geht es dabei nicht in erster Linie um die Zahl der Arbeitsplätze. Es geht darum, was mit dem Lernen passiert, das bisher in der Routinearbeit steckte. Die Cybersicherheit macht das Problem besonders sichtbar, weil der Beruf seit Langem auf die wiederholte Bearbeitung von Alarmen als Lehrzeit setzt. Dasselbe Muster gilt aber überall dort, wo KI die „einfachen“ Aufgaben übernimmt, an denen Einsteiger bisher geübt haben.

Was die neue Umfrage tatsächlich zeigt

Am 30. September 2026 veröffentlichte der Anbieter von Sicherheitsautomatisierung Swimlane eine von Sapio Research durchgeführte Umfrage unter 500 Fach- und Führungskräften aus Security Operations in den USA und Großbritannien.¹ Die wichtigsten Ergebnisse weisen in zwei Richtungen:

Das aufschlussreichste Detail steckt in der 24-Prozent-Gruppe. Selbst unter denen, die sagen, KI habe ihre eigene Kompetenzentwicklung eingeschränkt, berichten 91 % von höherer Zufriedenheit. Die Arbeit kann angenehmer werden, während der Weg hinein schwieriger wird. Das sind verschiedene Ergebnisse, und ein Arbeitgeber kann das erste leicht bemerken und das zweite übersehen.

Einige Grenzen sind wichtig. Die Umfrage umfasste Organisationen mit mindestens 500 Beschäftigten, die bereits KI einsetzen, und wurde von einem Anbieter in Auftrag gegeben, der Sicherheitsautomatisierung verkauft. Die Zahlen beschreiben Erfahrungen und Erwartungen der Befragten, keinen gemessenen Rückgang bei Junior-Einstellungen. Sie lassen sich nicht auf kleine Unternehmen oder Arbeitgeber allgemein übertragen.

Warum Routinealarme das Trainingsgelände waren

Security Operations Center (SOC) geben Junior-Analysten traditionell einen stetigen Strom aus verdächtigen E-Mails, ungewöhnlichen Anmeldungen, Endpoint-Alarmen und unübersichtlichen Spuren. Vieles davon ist repetitiv. Genau dort lernt man aber, eine gewöhnliche Anomalie von einer echten Bedrohung zu unterscheiden, bessere Fragen zu stellen und zu spüren, wann eine allzu glatte Erklärung falsch ist.

KI-gestützte Werkzeuge können inzwischen Alarme sichten, Belege zusammenfassen, verwandte Vorfälle gruppieren und Reaktionsempfehlungen entwerfen. Das kann die Zeit für offensichtliche Fehlalarme verkürzen, was nützlich ist, wenn die Alternative unbearbeitete Alarme sind. Das Risiko ist subtiler als „weniger Aufgaben für Juniors“. Es besteht darin, dass Organisationen die Aufgaben behalten, ihnen aber den Lerneffekt nehmen. Wer als Junior eine KI-Empfehlung freigeben soll, ohne zu wissen, welche Logs geprüft, welche Erklärungen ausgeschlossen wurden und wie die Schlussfolgerung scheitern könnte, beaufsichtigt ohne zu verstehen. Das ist keine Expertise und wird mit der Zeit auch keine.

Der Unterschied zwischen KI, die berät, und KI, die handelt, verschärft das. Ein System, das eine Untersuchungsrichtung vorschlägt, ist das eine. Ein System, das einen Laptop isolieren, ein Konto sperren oder einen Geschäftsprozess blockieren darf, ist etwas anderes. Je folgenreicher die Aktion, desto wichtiger ist, was die prüfende Person tatsächlich gelernt hat und nachvollziehen kann.

Eher ein Kompetenz- als ein Personalproblem

Andere Untersuchungen aus diesem Jahr weisen in dieselbe Richtung: Der Druck liegt stärker auf Kompetenzen und Karrierewegen als auf der Zahl der Stellen.

• SANS Institute und GIAC (März 2026, 947 Befragte weltweit). 74 % der Organisationen gaben an, dass KI die Größe oder Rollenstruktur ihrer Sicherheitsteams verändert, aber nur 16 % berichteten von einem tatsächlichen Personalabbau durch KI. Nur 24 % verfügten nach eigener Aussage über klar definierte und klar kommunizierte Karrierepfade in der Cybersicherheit. 60 % sahen Kompetenzlücken als das größere Problem, 40 % nannten Personalmangel.² 72 % der Befragten waren Security-Führungskräfte, was die Sicht auf Einstellung und Entwicklung prägt.
• ISC2 (April 2026). Auf Basis seiner Cybersecurity Workforce Study berichtete ISC2, dass 95 % der Befragten in ihrer Organisation mindestens einen Bedarf an Cybersicherheitskompetenzen sehen und 59 % das Defizit als kritisch oder erheblich einstufen. ISC2 warnte davor, ein "unmöglich zu findendes" Profil zu suchen, das Sicherheitsgrundlagen mit der Fähigkeit verbindet, KI-Systeme zu konfigurieren und zu interpretieren, und empfahl, in vorhandene Mitarbeitende zu investieren.³
• PwC (Juni 2026, über die Cybersicherheit hinaus). In einer Analyse von 2,4 Millionen US-Stellenanzeigen für Einstiegspositionen stellte PwC fest, dass die am stärksten KI-exponierten Einstiegsrollen siebenmal häufiger Fähigkeiten verlangten, die traditionell mit Senior-Rollen verbunden sind, etwa Führung, Kreativität oder persönliche Interaktion.⁴ Stellenanzeigen zeigen, was Arbeitgeber verlangen, nicht, wer eingestellt wird oder ob KI die Veränderung verursacht hat.

Diese Messgrößen sind nicht austauschbar. Eine neu zugeschnittene Rolle ist keine Entlassung, und eine Kompetenzlücke beweist nicht, dass geeignete Bewerber fehlen. Zusammengenommen deuten sie aber darauf hin, dass viele Arbeitgeber die Arbeit schneller verändern, als sie Wege hinein aufbauen. Dasselbe Muster haben wir für andere Berufe in KI verändert Aufgaben schneller als Berufsbezeichnungen beschrieben.

Neue KI-Rollen brauchen weiterhin altes Fachwissen

Automatisierung schafft auch Arbeit. Sicherheitsteams brauchen womöglich Menschen, die KI-Empfehlungen testen, automatisierte Entscheidungen prüfen, Modellfehler untersuchen, Eskalationsregeln entwerfen und Vorfälle für nicht technische Kollegen verständlich machen. Die 41 % bei Swimlane spiegeln diese Erwartung, sind aber eine Prognose von Rollen, keine Zahl offener Stellen oder Einstellungen. Wie diese Aufsichtsarbeit entsteht, haben wir in KI schafft Jobs, um KI unter Kontrolle zu halten untersucht.

Es gibt einen Haken. Diese Aufgaben erfordern genau das Urteilsvermögen, das Routineuntersuchungen früher aufgebaut haben. Niemand kann ein Modell zur Bedrohungserkennung verlässlich bewerten, der nur gelernt hat, wo man auf „Freigeben“ klickt. Es braucht genug Praxis, um fehlenden Kontext, falsche Annahmen und die geschäftlichen Folgen eines Fehlers zu erkennen.

Für erfahrene Mitarbeitende kann weniger repetitive Sichtung mehr Zeit für Mentoring, das Testen von Kontrollen und komplexe Untersuchungen bedeuten. Für Einsteiger entsteht die Chance nur, wenn jemand sie gestaltet. Automatisierung schafft von selbst keine Lehrzeit.

Was kleinere Organisationen tun können

Ein kleines Unternehmen oder eine gemeinnützige Organisation sollte kein großes SOC kopieren. Viele verlassen sich auf einen externen Dienstleister, einen IT-Generalisten oder ein gemeinsam genutztes Team. Sie profitieren womöglich von automatischer Erkennung, haben aber noch weniger Kapazität, sie zu überprüfen. Die Swimlane-Stichprobe sagt nichts darüber, wie häufig solche Situationen sind, deshalb sollten ihre Prozentwerte nicht auf kleinere Arbeitgeber übertragen werden.

Die folgenden Vorschläge sind redaktionelle Anregungen, keine validierte Forschung. Sie sollen Lernen in den Arbeitsablauf einbauen statt in ein separates Programm:

1. Belege aufbewahren. Wenn ein automatisiertes System einen Vorfall meldet oder schließt, genug zugrunde liegende Daten aufheben, damit ein Mensch die Begründung später nachvollziehen kann.
2. Jede Woche einige Fälle besprechen. Zum Beispiel in einer kurzen wöchentlichen Runde einen von der KI bearbeiteten Alarm, einen Fehlalarm und einen eskalierten Fall. Es geht nicht um Beschäftigungstherapie, sondern um Feedback.
3. Juniors durch begleitete Reviews rotieren lassen, mit richtigen und falschen KI-Empfehlungen, und Simulationen oder Nachbesprechungen von Vorfällen nutzen, um Entscheidungen zu üben, die Automatisierung selten sichtbar macht.
4. Schriftlich festlegen, wer folgenreiche Aktionen freigeben darf (ein Gerät isolieren, ein Konto sperren) und wann eine Eskalation Pflicht ist.
5. Ehrlich ausschreiben. Wenn eine Junior-Stelle jetzt das Bewerten von KI-Ergebnissen umfasst, sollte der Arbeitgeber das Fachwissen dahinter vermitteln. Sonst wird „Junior“ zu einem niedrigeren Gehalt mit Senior-Erwartungen.

In der EU gibt es zudem eine rechtliche Grundlage. Artikel 4 der KI-Verordnung verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen, Maßnahmen zu ergreifen, um die KI-Kompetenz ihres Personals zu fördern. Seit den Änderungen durch den "Digital Omnibus" von 2026 stellt der Text klar, dass damit kein bestimmtes Niveau für jede einzelne Person garantiert werden muss.^{5, 6} Das Überprüfen von KI-Ergebnissen in die tägliche Ausbildung einzubauen, ist ein praktischer Weg, solche Maßnahmen nachzuweisen.

Die Karriereleiter ist eine Managemententscheidung

Die genannten Studien zeigen nicht, dass KI die erste Sprosse von Cybersicherheitskarrieren bereits beseitigt hat. Die stärksten neuen Zahlen sind Umfragewahrnehmungen, kein Beleg für Ursache und Wirkung. Sie zeigen aber genug Spannung, um Sorgfalt statt Sorglosigkeit zu rechtfertigen.

Die entscheidende Frage ist, was Organisationen mit der Zeit anfangen, die KI spart. Sie können sie nur nutzen, um mehr Alarme mit weniger Menschen zu bearbeiten, oder auch, um Menschen beizubringen, automatisierte Entscheidungen zu hinterfragen. Wenn Juniors die repetitive Arbeit verlieren, aber strukturierten Zugang zu Belegen, Urteilsbildung und Verantwortung gewinnen, kann der Beruf attraktiver und leistungsfähiger werden. Verlieren sie Aufgaben und Ausbildung zugleich, wird aus dem Produktivitätsgewinn von heute der Expertenmangel von morgen. KI macht die Sicherheitsarbeit vielleicht leichter. Ob sie Sicherheitskarrieren schwerer macht, entscheiden zu einem großen Teil die Arbeitgeber jetzt.

Häufig gestellte Fragen

Vernichtet KI Einstiegsjobs in der Cybersicherheit?

Die verfügbaren Daten zeigen das nicht. In der Umfrage von SANS und GIAC gaben 74 % der Organisationen an, dass KI Teamgröße oder Rollenstruktur verändert, aber nur 16 % berichteten von Personalabbau. Die Umfragen zeigen vor allem Sorge über höhere Einstiegsanforderungen und weniger Gelegenheiten für Juniors, grundlegende Erfahrung zu sammeln.

Warum beeinträchtigt die Automatisierung der Alarmsichtung die Kompetenzentwicklung?

An Routinealarmen lernen Analysten, Normales von Auffälligem zu unterscheiden. Wenn KI sie übernimmt und Juniors nur noch ihre Schlussfolgerungen freigeben, treffen sie womöglich schwierige Entscheidungen ohne die Erfahrung, sie zu beurteilen.

Wie kann ein kleines Team Juniors weiter ausbilden, wenn KI die Routine übernimmt?

Belege hinter automatisierten Entscheidungen aufbewahren, jede Woche einige von der KI bearbeitete Fälle mit Juniors besprechen, Simulationen und Nachbesprechungen von Vorfällen nutzen und klar festlegen, wer folgenreiche Aktionen freigeben darf.

Wie hilighter Sie unterstützen kann

Eine intakte Karriereleiter beginnt mit dem Wissen, welche Skills jede Rolle braucht und wo die Menschen stehen. hilighter hilft Ihnen, Skills nach Rolle, Kategorie und Kompetenzniveau abzubilden, Führungskräfte in die Bewertung einzubeziehen, die Skills einzelner Personen mit den Anforderungen einer Rolle zu vergleichen und individuelle Entwicklungspfade für alle zu erstellen, die neue Aufgaben übernehmen, etwa das Prüfen von KI-Ergebnissen. Die Analyse AI Job Impact gibt eine indikative Einschätzung, wie KI Ihre Rollen verändern könnte. Es gibt einen kostenlosen Tarif, und die Tarife richten sich nach der Zahl der Rollen, bei unbegrenzter Zahl von Mitarbeitenden.

Quellen

1. Swimlane, Swimlane Research: How AI is Reshaping the SOC Career Ladder, 30. September 2026. Umfrage unter 500 Befragten, durchgeführt von Sapio Research für Swimlane, einen Anbieter von Sicherheitsautomatisierung.
2. SANS Institute, SANS Research: The Cybersecurity Talent Shortage Narrative Is Wrong, März 2026; GIAC, 2026 Cybersecurity Workforce Research Report, 11. März 2026.
3. ISC2, ISC2 Cybersecurity Workforce Study Deep Dive: Aligning Skills, People and Hiring in Cybersecurity, 17. April 2026.
4. PwC, AI reshapes global labour market into two distinct paths, rewarding human skills: PwC 2026 Global AI Jobs Barometer, Pressemitteilung, 15. Juni 2026.
5. AI Act Service Desk, Article 4: AI literacy, konsolidierte Fassung; Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), Artikel 4.
6. Verordnung (EU) 2026/1744 zur Änderung der Verordnung (EU) 2024/1689 („Digital Omnibus“ zur KI), Amtsblatt der Europäischen Union, 24. Juli 2026.

Quellen und regulatorische Verweise zuletzt geprüft am 19. Oktober 2026.