‚The Hottest Skill on Wall Street‘: Banken verzeichnen ein 1.721-prozentiges Wachstum bei Stellenanzeigen für KI-Agenten.

Der Ansturm auf Neueinstellungen bei Banken für künstliche Intelligenz-Positionen ist so schnell gewachsen, dass die Zahlen selbst ungewöhnlich wirken. Eine Untersuchung der Enterprise-Recruiting-Datenfirma Draup, die öffentlich zugängliche Stellenanzeigen verfolgt, zeigt, dass die Zahl der KI-bezogenen Stellenangebote bei Banken wie JPMorgan Chase, Citigroup und Capital One im Vergleich zu 2025 um 49 % auf 139.819 Stellen stieg. Der Anstieg ist beträchtlich, erdeckt aber nicht die ganze Geschichte.

Draups Daten, die aus Stellenanzeigen und Plattformen wie LinkedIn gewonnen wurden, zeigen, dass die Referenzen auf Agenten-Orchestrierung in diesem Jahr um 1.721 % gestiegen sind. Diese Fähigkeit beinhaltet das Entwerfen von Agenten, die zusammen an einer Aufgabe arbeiten, und ist der am schnellsten wachsende Teil des Gesamtpakets. Der CEO von Draup, Vijay Swaminathan, sagte, es sei die begehrteste Fähigkeit an der Wall Street.

Von Chatbots zu Agenten-Armeen

Die Bankenbranche entwickelt sich über bloße Chatbots hinaus zu einer Zukunft, in der KI einen größeren Teil der Arbeitslast übernimmt. Auf der Suche nach dem Versprechen der KI, die Produktivität zu steigern und Routineaufgaben zu automatisieren, drängen Banken in eine Zukunft, die von einer großen Anzahl von Agenten bevölkert wird, die einen immer größeren Teil der Arbeit übernehmen.

Die letzte Runde der KI-Einstellung konzentrierte sich auf Ingenieure und Datenwissenschaftler, die damit betraut waren, Modelle zu erstellen oder sie an Unternehmensdaten anzupassen. Heute hat sich das Wachstum jedoch auf Arbeitnehmer ausgeweitet, deren Aufgabe es ist, KI-Systeme direkt in Geschäftsprozesse zu integrieren.

Innerhalb einer Finanzinstitution bedeutet die Einführung von KI typischerweise das Verketten mehrerer spezialisierter Agenten, wobei ein Agent mit der Untersuchung von Rohdaten, ein anderer mit der Analyse von Dokumenten und ein dritter mit der Überprüfung der Einhaltung von Vorschriften betraut ist. Diejenigen, die diese Arbeit verrichten, werden als Forward-Deployed-Engineers bezeichnet und müssen technische Fähigkeiten mit fundierten Kenntnissen eines bestimmten Geschäftsbereichs oder einer Funktion innerhalb der Institution kombinieren, sei es ein Handelsschalter, Back-Office-Betriebe oder Personalwesen.

„Dies ist wahrscheinlich die begehrteste Fähigkeit an der Wall Street“, sagte Draup-CEO Vijay Swaminathan in einem Interview. „Es ist eine riesige Chance; sie brauchen Menschen, die Daten verstehen und Menschen, die KI verstehen und wissen, wo sie sie einsetzen können.“

Die Werkzeuge hinter dem Boom

Über die Agenten-Orchestrierung hinaus steigen auch andere Fähigkeiten, die mit dem Aufbau von KI zusammenhängen, rasch an. Dazu gehören die Kenntnisse der Werkzeuge und Techniken, die Agenten die Befugnis verleihen, Aufgaben zu erledigen.

1. LangGraph, ein Framework für den Aufbau von mehrstufigen Arbeitsabläufen, stieg um 679 %.
2. LlamaIndex, das hilft, KI-Anwendungen mit Daten zu verbinden, stieg um 291 %.
3. Retrieval-augmented generation, oder RAG, eine Technik zum Speisen von KI-Modellen mit Informationen aus Unternehmensdatenbanken, stieg um 259 %.

Es gibt nun einen stärkeren Fokus auf das, was als „Soft Skills“ bezeichnet wird, über reine technische Fähigkeiten hinaus. Die Analyse weist auf einen neuen Schwerpunkt auf Problemlösung, Kreativität, das Stellen schwieriger Fragen und das Anfordern eines umfassenderen Verständnisses der beteiligten Prozesse hin, so Swaminathan.

Governance und die Soft Skills Gap

Die aufkommenden Systeme erhalten ebenfalls mehr Aufmerksamkeit, wobei in Stellenanzeigen Verweise auf „verantwortungsvolle KI“ um 657 % im Laufe dieses Jahres auftauchen, wie aus den Erkenntnissen von Draup hervorgeht. Inzwischen stiegen Erwähnungen von KI-Governance um 394 %, und Risikomanagement wuchs um 359 % jeweils. Sicherheitsteams konzentrieren sich darauf, zu verhindern, dass Tools von Drittanbietern oder externe Modellverbindungen systemische Schwächen verursachen.

Mehr als 16.000 Verweise in den Draup-Daten beziehen sich nun auf Governance-bezogene Fähigkeiten, fast doppelt so viele wie die rund 8.400, die mit dem Trainieren, Bereitstellen und Ausführen von Modellen verbunden sind.

„Es liegt ein großer Fokus darauf, sicherzustellen, dass die Drittanbieter, die wir in diesen Produkten verwenden, nicht aus cybersicherheitsbezogenen Gründen abweichen“, sagte Swaminathan.

Vergütung, Weiterbildung und die neue Normalität

Draup berichtet, dass Positionen im Zusammenhang mit generativer KI und Agenten im Allgemeinen eine höhere Vergütung erhalten als im Finanzwesen anderswo anzutreffende Tech-Jobs, wobei generative KI-Manager ein mittleres Jahresgehalt von rund 190.000 US-Dollar verdienen.

Swaminathan wies darauf hin, dass die Rekrutierung für diese spezialisierten Positionen schwierig ist, obwohl sie höhere Gehälter erhalten. Große Banken begegnen dem Engpass, indem sie sich auf interne Weiterbildungsprogramme verlassen, die bestehende Entwickler und Fachexperten schulen.

Im Zuge des Ausbaus werden eigene Auswirkungen entstehen, wobei JPMorgan-CEO Jamie Dimon vor „massiven Umstrukturierungsplänen“ gewarnt hat, da KI mehr Aufgaben übernimmt.

„Ich denke, je stärker wir diese Soft Skills mit den richtigen technischen Fähigkeiten priorisieren, werden sich die Menschen anpassen und lernen“, sagte Swaminathan. „Es ist eine sehr spannende Zeit für das richtige Talent.“

Was das für Banken bedeutet

Banken investieren in koordinierte KI-Systeme, und der Anstieg der Nachfrage nach Agenten-Orchestrierung zeigt dies. Der Fokus liegt darauf, Datenprüfung, Dokumentenanalyse und regulatorische Prüfungen zu einer koordinierten Aufgabe zusammenzuführen. Diese Koordination ist es, die Banken von ihren KI-Systemen erwarten.

Banken bauen komplexe, mehrschichtige Systeme anstatt einfache Punktlösungen auf, und der Aufstieg von LangGraph, LlamaIndex und RAG zeigt, wie sie dies tun. Jedes Tool behandelt ein eigenes Element des Workflows, und die Tatsache, dass alle drei gemeinsam im Aufwind sind, deutet auf einen umfassenderen Wandel hin zu einer ausgefeilteren Infrastruktur hin.

Der Governance-Fokus spiegelt die dahinter stehende Ambition wider. Da Banken mehr Agenten in mehr Rollen einsetzen, steigt die Exposition gegenüber Risiken, und die Stellenausschreibungen zeigen dies: Responsible AI, KI-Governance und Risikomanagement wachsen schneller als die Fähigkeiten, die für die Bereitstellung und Ausführung von Modellen benötigt werden.

Swaminathans Argument über Komplexität trifft zu. Die Automatisierung eines einfachen Prozesses dauert lange, und die Automatisierung der Genehmigung von Urlaubsanträgen eines Unternehmens schafft ein Netz aus Sonderfällen und spezifischen Ausnahmen. Diese Art von Detailarbeit ist der Grund, warum vor Ort eingesetzte Ingenieure sowohl über technische Fähigkeiten als auch über fundierte Kenntnisse des Geschäfts verfügen, das sie bedienen.

Es lohnt sich auch, den Fokus auf Soft Skills zu beachten. Banken fordern neben ihren technischen Mitarbeitern Kreativität, Problemlösung und Durchsetzungsvermögen, und dies sind Eigenschaften, die man nicht in eine Maschine programmieren kann. Swaminathan nennt dieses Zusammenspiel die massive Chance: Menschen, die Daten verstehen und Menschen, die KI verstehen und wissen, wo sie eingesetzt werden kann.

Banken warten nicht darauf, dass neue Mitarbeiter anfangen, um die Qualifikationslücke zu schließen; stattdessen schulen sie ihre bestehenden Teams, um die neuen Rollen zu besetzen. Dieser praxisorientierte Ansatz spiegelt die umfangreichen Umstrukturierungspläne wider, die Dimon beschrieben hat.

Das mittlere Jahresgehalt von 190.000 US-Dollar für Manager im Bereich generative KI ist bemerkenswert. Es ist ein Zeichen dafür, dass diese Rollen tatsächlich Gewicht haben.

Der Anstieg der Agenten-Orchestrierung um 1.721 % sticht hervor, doch die eigentliche Aussage liegt im zugrunde liegenden Wandel. Finanzinstitute gehen von einzelnen KI-Initiativen zu organisierten Agentennetzwerken über und entwickeln die Expertise, Instrumente und Aufsichtsstrukturen, um diese Transformation zu unterstützen. Der Einsatz zur Umschulung des Personals signalisiert ihr echtes Engagement, dies zu verwirklichen.

Die Stellenausschreibungen sind der Beweis.

Quelle: „‚Die begehrtesten Fähigkeiten an der Wall Street‘: Die Nachfrage nach dieser KI-Fähigkeit ist um 1.721 % gestiegen, da Banken Agenten einsetzen“, CNBC.