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KI-Spezialisten: Wie kann das Recruiting gelingen?

Unternehmen aller Branchen buhlen um Experten für künstliche Intelligenz. Arbeitgeber aus dem Gesundheitssektor, wie etwa Kliniken, haben oftmals Schwierigkeiten, im Wettbewerb um die Spezialisten mitzuhalten und offene Stellen zu besetzen – denn die Fachkräfte sind meist teuer und stellen hohe Ansprüche an ihre Arbeitgeber. Wie kann das Recruiting dennoch gelingen?

Von Anne Hünninghaus

„Sie möchten die Medizin von morgen schon heute mitgestalten?“, so oder ähnlich beginnen aktuell jede Menge Stellenausschreibungen, gesucht werden unter anderem Data Scientists und Software Engineers. In Gesundheitsunternehmen sollen sie Verfahren entwickeln, die ganz neue Möglichkeiten eröffnen: von KI-gestützter radiologischer Diagnostik bis hin zur Unterstützung bei OPs: Gelingt es, Medizin- und IT-Know-how zu verschmelzen, macht das Unternehmen aus dem Gesundheitssektor zukunftsfähig und das Behandlungsangebot besser.

Bei der Klinikgruppe Asklepios arbeiten deutschlandweit 270 ITler, um an den über 160 Standorten den zentralen IT-Betrieb sicherzustellen. Spezialisten für künstliche Intelligenz (KI) sind aktuell nur wenige darunter. „Bisher ist dieses Feld in der deutschen Krankenhauslandschaft nur rudimentär entwickelt“, sagt Henning Schneider, Chief Information Officer bei Asklepios. Im Vergleich mit anderen Branchen hinke man in Sachen KI-Ausbau in deutschen Krankenhäusern hinterher und konzentriere sich darauf, erst einmal die Voraussetzungen für die Nutzung von KI-Systemen zu schaffen und die Rechenzentren und Netzwerke auf Vordermann zu bringen: „Bevor wir auf die Suche nach KI-Spezialisten gehen, müssen wir zuerst Daten strukturieren und gut absichern“, sagt der CIO. Schnittstellenpositionen mit beispielsweise Medizininformatikern zu besetzen, sei aktuell schwierig genug. Drei von Schneiders Kollegen beschäftigen sich mit ersten KI-Projekten.

Asklepios setzt – wie viele andere große Klinikgruppen auch – bei der Entwicklung solcher Infrastrukturen und Anwendungen bislang auf die Zusammenarbeit mit Softwareunternehmen. Im vergangenen Jahr führte die Asklepios-Klinik Nord beispielsweise einen „Hygiene-Schnellcheck“ ein. Das Start-up Darvis Healthcare entwickelte mithilfe von KI eine „virtuelle Schleuse“: Sie überprüft, ob das Personal die Schutzkleidung, wie zum Beispiel Mundschutz und Handschuhe, richtig angelegt hat. Eigene Spezialisten zu rekrutieren ist für viele Kliniken hingegen ein schwieriges Unterfangen. Denn Unternehmen aus allen Branchen buhlen um dieselben Talente, auch wenn spezialisierte Medizininformatik-Studiengänge auf dem Vormarsch sind.

Laut einer Studie des Bundeswirtschaftsministeriums konnte 2019 knapp die Hälfte der Stellen im Bereich KI nicht besetzt werden „Das Feld ist quasi abgegrast“, fasst Claudia E. Gschwind die Lage auf dem Arbeitsmarkt zusammen. Ihre Personalberatung, die HealthCorp Partners GmbH mit Standorten in Deutschland, Österreich und der Schweiz, ist auf den Gesundheitssektor spezialisiert und beobachtet eine wachsende KI-Aufbruchsstimmung. „Es kommt immer mehr Fahrt auf. Allein für ein Unternehmen versuchen wir aktuell fünf Positionen im Bereich KI zu besetzen“, berichtet die Headhunterin. Das Krankenhauszukunftsgesetz, das Kliniken zu einer umfassenden Digitalisierung anhält, erhöhe den Druck auf das Klinikwesen weiter, sich mit entsprechendem Personal ein digitales Update zu verschaffen.

Allein mit der Einstellung eines KI-Experten ist es jedoch nicht getan. Das Feld ist groß, die Bewerber vielfältig. Welche Spezialisten ein Unternehmen braucht, ist von Fall zu Fall unterschiedlich. Zu den begehrtesten Positionen gehören laut Gschwind vor allem KI-Berater. Denn bevor eine KI-Lösung entwickelt wird, muss geklärt sein, ob und wie die Technologie Kunden beziehungsweise Patienten genau helfen kann. Neben Data-Science-Expertise braucht es in dieser Position auch Branchen- und Fachkenntnis. Weitere „Most wanted“-Kräfte sind Data Engineers, die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen. Außerdem heiß begehrt sind Data Scientists, die zum Beispiel Machine-Learning-Algorithmen entwickeln sowie Software-Architekten, die diese Algorithmen in konkreten Anwendungen nutzbar machen und in Geschäftsprozesse integrieren. Und dann braucht es zumeist noch Projektmanager, die die Zusammenarbeit mit den Spezialisten koordinieren.


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Eine gut gestaltete Karriere-Website, Stellenanzeigen auf Jobportalen, alles begleitet von bunten Social-Media-Posts: Diese Recruiting-Klassiker allein locken die raren IT-Talente kaum. „Sie müssen passende Spezialisten direkt ansprechen, auch wenn diese woanders beschäftigt sind“, sagt Gschwind. Schon bei der ersten Kontaktaufnahme sollte der Arbeitgeber eine gute Erklärung parat haben, warum Unternehmen und ausgeschriebene Position zum Profil des Umworbenen passen. Dennoch sollten Arbeitgeber auch im Netz gut sichtbar sein und spannende Projekte auch über Social Media präsentieren. Zudem gilt es immer daran zu denken, dass man nicht nur in Konkurrenz zu anderen Unternehmen aus der Branche steht, sondern als Arbeitgeber mitunter auch gegen Google, Amazon und Co. antritt. „Das Recruiting ist daher sehr viel aufwendiger und zeitintensiver“, warnt die Headhunterin. Im Wettbewerb um die Spezialisten benötigt man einen langen Atem. Statt wie üblich rund sechs Wochen dauern Suchprozesse bei der Personalberatung im IT- und vor allem KI-Bereich zwischen drei Monaten und manchmal auch einem Jahr.

Arbeitgeber sollten außerdem ihren Blick gen Ausland richten. Fachkräfte findet man dort mitunter schneller, wenn man ihnen entgegenkommt: „Um ihnen den Umzug schmackhaft zu machen, sollte der neue Arbeitgeber die Angeworbenen bei der Wohnungsfindung und bei Behördengängen unterstützen“, rät Expertin Gschwind. Je nach Position könne man es den Spezialisten auch ermöglichen, in ihrem Heimatland zu bleiben und dauerhaft aus dem Homeoffice zu arbeiten. Auch Arbeitgeber, die in puncto Berufserfahrung bei Kandidaten zu Abstrichen bereit sind, haben bessere Karten: Junge Spezialisten, die frisch von der Uni kommen, sind oft hochmotiviert und dank spezialisierter Studiengänge gut ausgebildet.

Wichtig bei allen Anwerbestrategien: Wer mit den Kandidaten ins Gespräch geht, sollte IT-Kompetenz ausstrahlen und eine klare IT-Strategie haben. Unternehmen, die nicht präzise sagen können, wen sie für welches Projekt mit welcher Zielvorstellung suchen, werden kaum fündig. Headhunterin Gschwind beobachtet das in der Vermittlungspraxis immer wieder. „Gerade Kliniken raten wir dazu, zunächst einen Experten zu gewinnen, der die Metaebene koordinieren kann und eine Gesamtstrategie für den KI-Bereich entwirft.“ Ist ein solcher Spezialist an Bord, lassen sich weitere Fachkräfte dank der zielgerichteten Ansprache schon leichter rekrutieren.

Auch das Gehalt spielt eine große Rolle. Schließlich sind KI-Experten heiß umkämpft, viele Unternehmen überbieten sich, um sie zu gewinnen. Das Jahresgehalt liegt schnell im hohen fünf- oder unteren sechsstelligen Bereich (siehe Infokasten).Und auch auf weiche Faktoren achtet die Zielgruppe sehr genau: Stimmt die Work-Life-Balance, gibt es flexible Arbeitszeitmodelle und andere Benefits wie zum Beispiel einen Betriebskindergarten? Sensibel reagieren die Spezialisten laut Gschwind auf die Unternehmenskultur: „Oft sind KI-Experten Freigeister, starre Hierarchiestrukturen sind bei ihnen verpönt.“ Insbesondere Kliniken seien gefordert, ihre Kultur für erfolgreiche Digitalisierung anzupassen. Chefärzte, die sagen, wo es langgeht? Das funktioniert nicht in einem interdisziplinären Team, in dem man gemeinsam auf ein Ziel hinarbeitet.

Um den kulturellen Frieden macht sich Asklepios-CIO Henning Schneider weniger Sorgen. Dennoch werde es dauern, bis sich in den Kliniken interdisziplinäre Teams mit KI-Spezialisten herausbilden – drei bis fünf Jahre, schätzt er. Die deutschen Klinikbetreiber säßen dabei alle im selben Boot. Statt miteinander in Konkurrenz zu treten, wirbt Schneider dafür, den Aufbau einer KI-Infrastruktur als gemeinsames Projekt anzugehen. „Was wir nicht brauchen, sind kleine Leuchttürme einzelner Häuser, deren ausgeklügelte Anwendungen am Ende nicht auf andere Kliniken übertragbar sind.“ Stattdessen könne man mit einem großen Team von Spezialisten eine einheitliche Datenplattform als Grundlage schaffen, auf der sich gemeinsam aufbauen ließe. „Der medizinische Wettbewerb fände weiterhin statt“, sagt Schneider, „aber so könnten wir unsere Zukunftsfähigkeit vorantreiben.“ Doch auch die Talente für eine solche KI-Taskforce müssten erst einmal gewonnen werden.


Headhunterin Claudia E. Gschwind verrät, wie viel Gehalt KI-Experten im Durchschnitt fordern:

  • Data Scientist mit Machine-Learning-Kenntnissen: 70.000 bis 105.000 Euro Bruttojahresgehalt
  • Business Intelligence und Data Consultant mit erster Erfahrung mit dem Open-Source-Framework Hadoop oder Machine Learning: 85.000 Euro
  • Data Engineer mit einem Jahr Berufserfahrung im Bereich Machine Learning und Predictive Analytics: 85.000 Euro
  • Entwickler für künstliche Intelligenz mit mehrjähriger Erfahrung: 70.000 bis 90.000 Euro
  • Machine Learning Engineer: 60.000 bis 90.000 Euro
  • Machine Learning Developer: 55.000 bis 75.000 Euro
  • Consultant für Machine Learning und künstliche Intelligenz: bis 90.000 Euro
  • Software-Entwickler im Bereich Bildverarbeitung mit Erfahrung mit Deep-Learning-Verfahren: 50.000 bis 65.000 Euro