IT-Expert:innen finden mit Harvey Nash

Cloud Computing ist in der digitalen Welt von heute allgegenwärtig. Tatsächlich nutzen Mitte 2025 bereits 90 % der Unternehmen in Deutschland Cloud-Anwendungen, und die restlichen 10 % planen oder diskutieren den Einsatz. Kaum ein Unternehmen kann es sich noch leisten, auf Cloud-Dienste zu verzichten. Doch was genau bedeutet Cloud Computing? Wie profitieren Unternehmen davon, und welche Cloud Computing Jobs eröffnen sich in diesem Umfeld? Dieser Artikel bietet eine einfach erklärte Definition von Cloud Computing, beleuchtet Vorteile, Servicemodelle und Arten der Cloud – und zeigt insbesondere Jobperspektiven im Cloud-Umfeld auf. Gerade in Deutschland boomen Cloud Computing Jobs, sodass sich spannende Karrierechancen bieten. Als erfahrener IT-Personalvermittler begleitet Harvey Nash Unternehmen und Kandidaten in dieser Cloud-basierten Zukunft. Was ist Cloud Computing? Cloud Computing bezeichnet die bedarfsgerechte Bereitstellung von IT-Ressourcen wie Speicherplatz, Rechenleistung, Datenbanken oder Software über das Internet – flexibel, skalierbar und auf Abruf. Anstatt eigene Server zu betreiben, mieten Unternehmen diese Leistungen bei externen Cloud-Anbietern und greifen meist über Web-Anwendungen oder Schnittstellen darauf zu. Ein typisches Beispiel ist Cloud-Speicher: Dateien liegen nicht mehr lokal, sondern in einem Rechenzentrum des Anbieters – abrufbar von überall und jederzeit.Die offizielle Definition des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) lautet: „Cloud Computing bezeichnet das dynamisch an den Bedarf angepasste Anbieten, Nutzen und Abrechnen von IT-Dienstleistungen über ein Netz.“ Das umfasst die gesamte IT-Bandbreite – von Infrastruktur über Plattformen bis hin zu Software. Charakteristisch sind Merkmale wie Self-Service, schnelle Elastizität und Ressourcen-Pooling: Cloud-Ressourcen lassen sich innerhalb kurzer Zeit skalieren und effizient durch viele Kunden gemeinsam nutzen. Einfach gesagt: Cloud Computing macht IT so nutzbar wie Strom – jederzeit verfügbar, exakt nach Bedarf, ohne eigenen Aufwand für Betrieb und Wartung. Warum Cloud Computing? Die wichtigsten Vorteile im Überblick Warum setzen immer mehr Unternehmen auf Cloud-Lösungen? Die Vorteile von Cloud Computing sind vielfältig: Kosteneinsparungen: Cloud-Kunden bezahlen meist nur für tatsächlich genutzte Ressourcen (Pay-as-you-go). Hohe Anfangsinvestitionen in Hardware entfallen, ebenso Wartungskosten für eigene Rechenzentren. Laut Bitkom ist für 64 % der Firmen die Kostenreduzierung das wichtigste Ziel bei ihren Cloud-Projekten. Skalierbarkeit und Flexibilität: Cloud-Ressourcen lassen sich bei Bedarf nahezu unbegrenzt skalieren – mehr Speicher, Server-Leistung oder Nutzer können in Minuten hinzugebucht werden. Umgekehrt zahlt man in schwächeren Phasen weniger. Diese Elastizität ermöglicht es Unternehmen, Leistung und Kapazitäten schnell dem aktuellen Bedarf anzupassen, ohne Vorhaltebedarf. Schnelle Bereitstellung & Zeitgewinn: Neue Services oder Anwendungen können in der Cloud sehr schnell bereitgestellt werden – oftmals automatisiert per Klick. Unternehmen gewinnen dadurch Zeit, um Innovationen umzusetzen, statt wochenlang auf Hardware-Beschaffung und Installation zu warten. Ortsunabhängiger Zugriff & Zusammenarbeit: Da Cloud-Dienste über das Web bereitstehen, kann von überall und zu jeder Zeit darauf zugegriffen werden – ob im Büro, im Homeoffice oder unterwegs. Teams an verteilten Standorten können so effizient zusammenarbeiten (z. B. gemeinsame Dokumente in Cloud-Speichern, Webkonferenzen etc.). Fokussierung auf Kerngeschäft: Durch Auslagerung der IT-Infrastruktur an einen Cloud-Anbieter müssen sich Unternehmen weniger um den Betrieb und die Verwaltung von Servern kümmern. Ressourcenintensive Aufgaben – Updates, Patches, Skalierung – übernimmt der Provider. Die interne IT kann sich auf wertschöpfende Aufgaben und die Entwicklung neuer Lösungen konzentrieren. Zugang zu neuesten Technologien: Cloud Computing bietet auch kleineren Firmen Zugang zu modernsten Technologien wie KI-Services, Big Data-Analysen oder IoT-Plattformen, ohne selbst in teure Systeme investieren zu müssen. 38 % der Unternehmen versprechen sich durch die Cloud Zugang zu innovativen Technologien wie IoT oder KI. Verbesserte Sicherheit: Große Cloud-Anbieter investieren stark in Sicherheit, Updates und Datenschutz. Für viele Firmen kann der Umstieg auf die Cloud die IT-Sicherheit sogar erhöhen – gerade für kleinere Unternehmen, die sich keine große IT-Abteilung leisten können. Funktionen wie automatische Backups, Disaster Recovery und professionelle Netzwerk-Security sind oft schon integriert. Nicht zuletzt sehen viele auch Nachhaltigkeitsvorteile: Durch zentrale Rechenzentren mit hoher Auslastung können Ressourcen und Energie effizienter genutzt werden, was Kosten und CO₂-Emissionen senken kann. Allerdings wird diskutiert, inwiefern leichtes Skalieren zu höherem Verbrauch verleitet – Green IT-Strategien sollen dem entgegenwirken. Insgesamt aber überwiegen für die meisten Unternehmen die genannten Vorteile. IaaS, PaaS, SaaS – Welche Cloud-Modelle Unternehmen nutzen können Cloud-Dienste werden in verschiedenen Servicemodellen angeboten. Die drei Hauptkategorien des Cloud Computing lauten Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) und Software as a Service (SaaS) – oft spricht man auch allgemein von XaaS („Anything as a Service“): Infrastructure as a Service (IaaS): Grundlegende IT-Ressourcen wie virtuelle Server, Speicher, Netzwerke oder Rechenpower werden als Dienst bereitgestellt. Der Cloud-Kunde kann diese nach Belieben nutzen, eigene Betriebssysteme und Anwendungen darauf installieren und die Infrastruktur je nach Nutzung hoch- oder runterfahren. Beispiel: Das Mieten von virtuellen Servern und Speicherplatz bei Anbietern wie Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure, um darauf eine Web-Anwendung zu betreiben. Die Hardware und Virtualisierung wird vom Anbieter verwaltet, der Kunde kontrolliert das darauf aufbauende System weitgehend selbst. Platform as a Service (PaaS): Eine komplette Entwicklungs- und Plattformumgebung wird als Service geliefert. Der Cloud-Provider stellt eine Laufzeitumgebung, Middleware, Datenbanken, Entwicklungswerkzeuge etc. bereit, auf der der Kunde seine eigenen Anwendungen entwickeln und ausführen kann. Infrastruktur und Betriebssystem liegen außerhalb der Verantwortlichkeit des Kunden. Beispiele: Google App Engine oder Microsoft Azure App Services – Entwickler können Code deployen, ohne sich um darunterliegende Server oder Skalierung Gedanken zu machen. PaaS bietet vordefinierte Services (Authentifizierung, Datenbanken, Zugriffskontrolle usw.), die genutzt werden können, um schneller Anwendungen zu bauen. Software as a Service (SaaS): Fertige Anwendungen werden als Dienste über die Cloud angeboten. Der Nutzer greift meist via Webbrowser oder App auf die Software zu, ohne sie selbst installieren oder warten zu müssen. Alles – von der Infrastruktur über die Plattform bis zur Anwendung – wird vom Anbieter gemanagt. Beispiele: E-Mail-Dienste, Office-365-Software, CRM-Systeme wie Salesforce oder Collaboration-Tools wie Teams und Slack. Updates und Leistungskapazitäten erfolgen automatisch im Hintergrund durch den Anbieter. Der Kunde nutzt die Software einfach als Service. Diese Servicemodelle unterscheiden sich auch in der Eigenverantwortung des Kunden: Bei IaaS hat der Nutzer die meiste Kontrolle (über Betriebssystem und alles darüber), bei PaaS verantwortet er nur noch die eigenen Anwendungen, und bei SaaS überlässt er praktisch alles dem Cloud-Anbieter. Unternehmen wählen je nach Anforderung das passende Modell – oder kombinieren mehrere. So laufen z.B. eigens entwickelte Anwendungen oft auf IaaS/PaaS-Infrastrukturen, während Standardlösungen als SaaS bezogen werden. Wichtig ist in allen Fällen, dass die Cloud-Services über standardisierte Schnittstellen verfügbar sind und flexibel je nach Bedarf genutzt werden können. Cloud Computing Arten: Public, Private, Hybrid Clouds Neben den Servicemodellen gibt es verschiedene Arten der Cloud-Bereitstellung (Deployment-Modelle). Die Public Cloud, Private Cloud und Hybrid Cloud sind die wichtigsten Ausprägungen. Public Cloud (öffentliche Cloud): Hierbei stellt ein externer Anbieter Cloud-Dienste über das öffentliche Internet einer breiten Gruppe von Kunden zur Verfügung. Die Infrastruktur – also Server, Speicher, Netzwerke etc. – wird vom Provider betrieben und von vielen Kunden gemeinschaftlich (multi-tenant) genutzt. Beispiele: Die Cloud-Angebote großer Provider wie AWS, Microsoft Azure, Google Cloud. Unternehmen profitieren von hoher Skalierbarkeit, da praktisch unbegrenzt Ressourcen aus den Ressourcenpools der Provider abrufbar sind. Allerdings teilen sie sich diese Ressourcen mit anderen, und Daten liegen außerhalb der eigenen Wände (Themen wie Sicherheit und Compliance müssen also beachtet werden). Public Clouds eignen sich besonders für variable Lasten, Web-Services oder Kollaborationslösungen. Private Cloud (private Cloud): Bei einer Private Cloud wird die Cloud-Infrastruktur ausschließlich für eine einzige Organisation betrieben. Sie kann entweder im eigenen Rechenzentrum des Unternehmens laufen oder von einem Dienstleister exklusiv bereitgestellt werden. Wichtig ist, dass die Cloud-Umgebung isoliert und nicht mit anderen geteilt wird. Dadurch behalten Firmen volle Kontrolle über Daten, Sicherheit und Compliance, ähnlich wie beim traditionellen Betrieb, profitieren aber dennoch von Cloud-Techniken (Automatisierung, Skalierbarkeit im eigenen Rahmen). Private Clouds werden oft von großen Unternehmen oder in regulierten Branchen genutzt, wo sensible Daten verarbeitet werden. Hybrid Cloud: Die Hybrid Cloud kombiniert Private und Public Clouds, indem sie mehrere Clouds zu einer Gesamtlösung vernetzt. Beispielsweise kann ein Unternehmen sensible Kernsysteme in einer Private Cloud betreiben, aber Spitzenlasten oder weniger kritische Anwendungen in die Public Cloud auslagern. Beide Welten sind im Idealfall nahtlos verbunden (z. B. über Integration oder einheitliches Management). Ressourcen können je nach Art der Anforderungen verteilt werden – etwa Cloud-Bursting: bei Lastspitzen erweitert die Public Cloud temporär die Kapazität. Hybrid Clouds bieten große Flexibilität, erfordern aber auch eine gute Verwaltung und Abstimmung zwischen den Umgebungen. Daneben existieren noch Community Clouds (mehrere Organisationen mit gemeinsamen Interessen teilen sich eine Cloud) und Spezialformen wie Virtual Private Clouds (abgeschottete Bereiche innerhalb einer Public Cloud). In der Praxis nutzen viele Firmen heute mehrere Clouds parallel – man spricht von Multi-Cloud. So werden z.B. verschiedene Public-Cloud-Services von unterschiedlichen Anbietern bezogen, um Abhängigkeiten zu reduzieren oder für jede Aufgabe den besten Service zu nutzen. Wichtig bei Multi- und Hybrid-Clouds ist ein zentrales Management, damit die Bereitstellung der Dienste und die Kosten im Blick bleiben. Cloud Computing Jobs – Trends und Perspektiven auf dem IT-Arbeitsmarkt Die rasante Verbreitung der Cloud spiegelt sich auch auf dem Arbeitsmarkt wider: Cloud Computing Jobs gehören zu den gefragtesten Profilen in der IT. Viele Unternehmen suchen händeringend nach Cloud-Expertise, um ihre Cloud-Projekte umzusetzen. Jobperspektiven und Karriereaussichten im Cloud-Umfeld sind daher hervorragend. Hohe Nachfrage nach Experten In Deutschland herrscht ein ausgeprägter Fachkräftemangel in der IT, und Cloud-Spezialisten sind besonders gefragt. Ende 2023 waren bundesweit rund 149.000 IT-Stellen unbesetzt – ein neuer Rekord. Cloud Computing zählt dabei zu den Top-Skills der Zukunft: Unternehmen sind zunehmend auf Cloud-fähige, skalierbare IT angewiesen und benötigen dafür Fachleute. Mit anderen Worten: Wer Cloud Computing beherrscht, hat exzellente Jobchancen.Auch die Technologietrends 2025 in unserem aktuellen Digital Leadership Report unterstreichen dies: 26 % der befragten Führungskräfte gaben an, bereits heute einen Mangel an Cloud-Fachkräften zu verzeichnen – 2023 lag der Wert noch bei 21 %. Dieser deutliche Anstieg zeigt, wie sehr der Bedarf an Cloud-Expertise in kurzer Zeit gewachsen ist. Die Nachfrage erstreckt sich über alle Branchen – von Tech-Konzernen über den Mittelstand bis zur öffentlichen Verwaltung. Cloud-Technologien treiben die digitale Transformation voran, und entsprechend steigt der Bedarf an Experten für Cloud-Infrastruktur, Cloud-Architektur und Cloud-Security. Dieser Trend dürfte anhalten, da ein Großteil des digitalen Wachstums in der Cloud stattfinden wird. Für IT-Fachkräfte bedeutet das sichere Arbeitsplätze, spannende Projekte und oft überdurchschnittliche Gehälter in Cloud Computing Jobs. Studien führen Berufe wie Cloud Engineer mittlerweile unter den bestbezahlten IT-Jobs auf. Gefragte Berufsbilder im Cloud Computing Im Cloud Computing-Umfeld haben sich diverse Berufsbilder herausgebildet. Hier ein Überblick über wichtige Cloud Jobs und ihre Schwerpunkte: Cloud Architect / Cloud-Architekt Konzipiert die Cloud-Gesamtarchitektur für ein Unternehmen. Wählt passende Cloud-Services und Infrastruktur aus (z. B. Public vs. Private Cloud), entwirft die Integration mit bestehenden Systemen und legt Sicherheits- und Verwaltungsrichtlinien fest. Er trägt Verantwortung für ein effizientes, sicheres und leistungsfähiges Cloud-Design, das den Geschäftsanforderungen entspricht. Cloud Engineer / Cloud-Engineer Setzt Cloud-Infrastrukturen praktisch um und verwaltet sie. Er richtet Server, Netzwerke, Speicher und Dienste in der Cloud ein, automatisiert Abläufe (Infrastructure as Code), überwacht die Leistung und optimiert die Umgebung. Cloud Engineers arbeiten häufig mit Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud, um skalierbare und robuste Lösungen zu implementieren. Sie sorgen dafür, dass Ressourcen effizient genutzt werden, und beheben technische Probleme im Cloud-Betrieb. DevOps Engineer (Cloud) Spezialist für die Verzahnung von Entwicklung und IT-Betrieb in Cloud-Umgebungen. Er baut CI/CD-Pipelines, automatisiert Deployments und stellt sicher, dass Software reibungslos von der Entwicklung bis in den Betrieb (auf Cloud-Plattformen) gelangt. Im Cloud-Kontext nutzt ein DevOps-Engineer Tools und Services, um Container, Microservices und Serverless-Funktionen bereitzustellen. Ziel ist schnelle Lieferfähigkeit von Anwendungen bei hoher Zuverlässigkeit. Cloud Consultant / Cloud-Berater Berät Unternehmen bei der Cloud-Strategie und -Einführung. Analysiert den bestehenden IT-Betrieb und erarbeitet Migrationspläne, Kosten-Nutzen-Analysen und Cloud-Governance-Konzepte. Ein Cloud Consultant kennt die Angebote verschiedener Cloud-Anbieter sowie Best Practices (z. B. für Sicherheit oder Compliance) und hilft, die passenden Lösungen zu finden. Oft begleitet er auch die Umsetzung und das Change Management. Cloud Security Specialist Fokussiert sich auf die Sicherheit in der Cloud. Entwickelt Sicherheitskonzepte, überwacht die Cloud-Infrastruktur auf Schwachstellen, setzt Verschlüsselung, Identitäts- und Zugriffsmanagement (Access Management) und Monitoring-Tools ein, um Daten in der Cloud zu schützen. Da Daten und Anwendungen außerhalb des eigenen Unternehmens laufen, ist Cloud Security ein kritischer Bereich – Experten sind dafür sehr begehrt. Data Engineer / Big Data Architect Kümmert sich um Datenplattformen in der Cloud. Entwirft Cloud Data-Architekturen, z. B. Data Lakes oder Data Warehouses auf Cloud-Basis, um große Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten. Nutzt Cloud-Analytics-Services, Datenbankservices und sorgt für effiziente Datenpipelines. Eng verwandt ist der Data Scientist, der diese Daten auswertet – oft ebenfalls mit Cloud-Werkzeugen. (Auch wenn Data Scientists nicht ausschließlich Cloud-Fachleute sind, nutzen sie Cloud-Ressourcen immer häufiger für KI und Analytics.) Natürlich gibt es noch weitere Rollen, etwa Cloud Administrator, Site Reliability Engineer (SRE) mit Cloud-Fokus, Cloud Produktmanager oder Spezialisten für Migration und Multi-Cloud-Management. Die oben genannten zählen aber zu den häufigsten Cloud Computing Jobs. Ihnen allen gemein ist die Anforderung, sich stetig mit den neuesten Cloud-Technologien vertraut zu machen – die Cloud-Welt entwickelt sich schnell weiter, und kontinuierliches Lernen gehört zum Berufsbild dazu. Kann man Cloud Computing lernen? Einstieg und Weiterbildungsmöglichkeiten Wie wird man Cloud-Expertin oder Cloud-Experte? Der Einstieg ins Cloud Computing gelingt über verschiedene Wege. Klassisch verfügen viele Cloud-Fachkräfte über eine IT-Ausbildung oder ein Informatikstudium. Doch auch Quereinsteiger mit Erfahrung in Systemadministration oder Entwicklung können den Schritt in die Cloud schaffen – insbesondere, wenn sie sich gezielt weiterbilden.Cloud Computing lernen: Es gibt heute eine Fülle von Angeboten, um Cloud-Kenntnisse zu erwerben. Zum Beispiel bieten alle großen Cloud-Anbieter eigene Zertifizierungsprogramme an – von AWS Solutions Architect über Microsoft Certified: Azure Administrator bis Google Professional Cloud Architect. Solche Zertifikate sind bei Bewerbungen sehr angesehen, da sie praxisnahes Wissen bestätigen. Darüber hinaus existieren Online-Kurse, Bootcamps und sogar Hochschulangebote rund um Cloud-Technologien. Wer Cloud Computing einfach erklärt von Grund auf lernen will, findet Einsteigerkurse auf Plattformen wie Coursera, Udemy oder bei Volkshochschulen. Wichtig ist, Theorie auch praktisch anzuwenden: Eigene kleine Projekte in der Cloud (etwa eine Website auf AWS hosten, eine Datenbank in der Cloud einrichten) vermitteln wertvolle Erfahrung. Welche Skills in der IT heute wirklich zählen Neben dem reinen Cloud-Fachwissen (etwa den Services der jeweiligen Plattform) sind auch Grundlagen in Netzwerktechnik, Virtualisierung, Datenbanken und IT-Sicherheit wichtig. Programmierkenntnisse (z. B. Skripting für Automatisierungen oder Infrastructure as Code mit Terraform) werden ebenfalls immer bedeutsamer. Und nicht zuletzt: Da Cloud-Projekte oft agil umgesetzt werden, sind Team- und Kommunikationsfähigkeiten von Vorteil. Viele Unternehmen schätzen zudem, wenn Bewerber bereits mit DevOps-Tools oder Container-Technologien wie Docker/Kubernetes vertraut sind, da diese eng mit Cloud-Umgebungen verzahnt sind. Jobsuche und Bewerbung im Bereich Cloud Computing Cloud-Fachkräfte haben derzeit hervorragende Karten – dennoch lohnt es sich, den Bewerbungsprozess strategisch anzugehen. Berufseinsteiger sollten zunächst praktische Erfahrung sammeln, sei es durch Praktika, Open-Source-Beiträge oder Labs. Beim Bewerben auf Cloud-Positionen kommt es dann darauf an, konkrete Projekte und Kenntnisse zu benennen: Welche Cloud-Plattform wurde genutzt? Wurden Services wie Datenbanken, KI-Services oder Serverless-Funktionen eingesetzt? Wie wurden Herausforderungen (z. B. Sicherheit oder Kostenoptimierung) gelöst? Ein klarer Lebenslauf mit Fokus auf Cloud-Skills, Zertifikaten und Erfahrungen in der IT-Softwareentwicklung stechen heraus.Gerade im dynamischen Cloud-Arbeitsmarkt kann die Unterstützung durch spezialisierte Personalvermittler sinnvoll sein. Harvey Nash – mit über 30 Jahren Erfahrung in der Technologie-Personalberatung – ist ein solcher Partner. Wir bei Harvey Nash kennen den IT-Arbeitsmarkt in Deutschland und die Bedürfnisse der Unternehmen. Von Cloud Services über Data & Analytics, DevOps bis Cybersecurity: Wir helfen Organisationen, die besten Fachkräfte für IT-Jobs zu finden, und unterstützen Kandidaten dabei, ihre Traumrolle zu ergattern. Als erfahrener Recruiting-Partner beraten wir Bewerber zu Karrierepfaden, vermitteln passende Cloud Computing Jobs und geben praktische Tipps für die Bewerbung – ob per Mail, telefonisch oder im persönlichen Gespräch. Unser Ziel ist es, Talent und Bedarf passgenau zusammenzubringen. Zukunftschancen in der Cloud Cloud Computing hat sich als Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation etabliert – in den Unternehmen ebenso wie auf dem Arbeitsmarkt. Public und Private Cloud-Lösungen ermöglichen eine IT mit nie dagewesener Flexibilität, und nahezu jede neue Anwendung kann heute aus der Cloud bereitgestellt werden. Für Fachkräfte eröffnen sich dadurch neue Karrierewege: Von der Entwicklung innovativer Cloud-Architekturen bis zur Verwaltung komplexer Multi-Cloud-Umgebungen sind Cloud Computing Jobs vielseitig und zukunftssicher. Wer bereit ist, kontinuierlich zu lernen und sich den neuen Technologien anzupassen, dem stehen in der Cloud alle Türen offen. Harvey Nash steht Ihnen dabei als kompetenter Partner zur Seite – ob Sie Cloud-Expertise für Ihr Unternehmen suchen oder selbst den nächsten Schritt in Ihrer Cloud Computing-Karriere gehen wollen. Nutzen Sie die Chance und nehmen Sie Kontakt auf: Die Zeit könnte nicht besser sein, um in die Cloud einzusteigen!

Der Digital Leadership Report zu den Technologie Trends 2025 zeigt, wie künstliche Intelligenz (KI) die IT-Branche in rasantem Tempo verändert. Ob Data Science, IT-Security oder Softwareentwicklung – KI-Systeme halten zunehmend Einzug in zentrale Bereiche der IT. Für Unternehmen, IT-Fachkräfte und Führungskräfte bedeutet das: neue Aufgaben, neue Anforderungen – und neue Chancen. Doch wie genau beeinflusst künstliche Intelligenz die IT-Welt? Welche Chancen und Risiken bringt KI mit sich? Und wie können sich Organisationen und Fachkräfte strategisch aufstellen? Wie KI in der IT bereits zum Einsatz kommt Was einst als Zukunftsvision galt, ist heute gelebte Realität: IT und künstliche Intelligenz greifen in zahlreichen Unternehmen nahtlos ineinander. Von automatisierter Mustererkennung über intelligente Datenanalyse bis hin zu neuronalen Netzen: Die Methoden der künstlichen Intelligenz helfen dabei, komplexe Aufgaben schneller und effizienter zu lösen. Vor allem lernende Systeme wie Machine Learning und Deep Learning kommen dabei verstärkt zum Einsatz: Sie analysieren große Datenmengen, erkennen Muster und übernehmen Aufgaben, die früher manuell von Menschen erledigt wurden – etwa das Erkennen von Fehlern, das Treffen von Vorhersagen oder die automatische Steuerung von Prozessen. IT-gestützte KI-Anwendungen finden in zahlreichen Bereichen Einsatz: in der Cybersicherheit zur automatisierten Erkennung von Bedrohungen in der Softwareentwicklung zur Analyse von Code-Mustern im IT-Support durch intelligente Chatbots im Monitoring durch automatisierte Systeme zur Fehlererkennung Auch in der betrieblichen IT-Organisation wird künstliche Intelligenz zunehmend zur Optimierung von Prozessen und Ressourcen eingesetzt. So lassen sich etwa durch Predictive Maintenance Ausfälle verhindern, IT-Assets effizienter verwalten oder Schwachstellen in der Infrastruktur frühzeitig erkennen. KI wird damit zur tragenden Säule moderner IT-Architekturen.     Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz im Technologiebereich Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der IT eröffnet neue Möglichkeiten – doch er bringt auch Herausforderungen mit sich. Während KI-gestützte Systeme Prozesse beschleunigen, Kosten senken und Innovationen fördern können, werfen sie zugleich ethische, rechtliche und sicherheitstechnische Fragen auf. Unternehmen müssen daher beim Einsatz von KI Chancen und Risiken gleichermaßen im Blick behalten, um KI erfolgreich und verantwortungsvoll zu integrieren. Chancen von KI: Produktivität, Innovation und neue Jobprofile Zu den größten Chancen von KI in der IT zählen Effizienzgewinne durch Automatisierung, verbesserte Entscheidungsgrundlagen durch intelligente Analyseverfahren und neue Möglichkeiten zur Skalierung von Anwendungen. KI-Systeme entlasten IT-Teams, indem sie wiederkehrende Aufgaben automatisiert übernehmen – von der Netzwerküberwachung bis zur User-Authentifizierung.Mit der zunehmenden Verbreitung von KI entstehen auch neue Berufsprofile – etwa Prompt Engineers, die mit präzisen Texteingaben (Prompts) KI-Modelle steuern, oder KI-Ethikbeauftragte, die dafür sorgen, dass KI-Anwendungen ethischen und rechtlichen Standards entsprechen. Auch Rollen wie Data Engineers mit KI-Schwerpunkt oder Chief AI Officers gewinnen an Bedeutung. Für Fachkräfte bietet das die Chance, sich mit passenden Qualifikationen neu zu positionieren. Nicht zuletzt eröffnen sich mit KI Chancen für die Entwicklung innovativer Lösungen – etwa durch automatisierte Datenanalysen, algorithmische Entscheidungsunterstützung oder personalisierte Benutzererlebnisse. Unternehmen, die frühzeitig auf KI setzen, können sich Wettbewerbsvorteile sichern – vorausgesetzt, sie investieren in die nötige Expertise und schaffen eine innovationsfreundliche Unternehmenskultur. Ein praktisches Beispiel ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der IT-Sicherheit: Systeme zur Bedrohungserkennung können mit Hilfe künstlicher Intelligenz Muster in Logdaten analysieren und Angriffe proaktiv erkennen. Auch in der Softwareentwicklung beschleunigen KI-gestützte Tools wie automatisierte Code-Vervollständigung oder Testgenerierung den Entwicklungsprozess erheblich.Darüber hinaus wird KI zunehmend als Unterstützungswerkzeug für IT-Operations-Teams eingesetzt – etwa im Bereich AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations). Diese Systeme helfen dabei, große Mengen an Monitoring-Daten zu analysieren, Anomalien zu erkennen und automatisch Gegenmaßnahmen einzuleiten. Das erhöht nicht nur die Reaktionsgeschwindigkeit, sondern senkt auch den manuellen Aufwand erheblich. Risiken von KI: Verantwortungsfragen, Datenschutz und Kontrollverlust Wo Chancen sind, lauern auch Risiken. Besonders in der IT stellen sich durch den Einsatz künstlicher Intelligenz neue Herausforderungen: Welche Verantwortung trägt ein Unternehmen, wenn ein Algorithmus eine falsche Entscheidung trifft? Wie lassen sich automatisierte Systeme kontrollieren? Und wie schützt man sensible Daten bei KI-gestützter Analyse? Die Risiken von KI in der IT umfassen unter anderem: Intransparente Entscheidungslogiken bei neuronalen Netzen Fehlklassifikationen durch unzureichend trainierte Algorithmen Datenschutzprobleme durch automatisierte Datenverarbeitung Verlust menschlicher Kontrolle über kritische Systeme Ein weiterer Aspekt betrifft die Verzerrung (Bias) in Trainingsdaten. Wenn KI-Systeme auf historischen Daten basieren, können bestehende Vorurteile unbewusst reproduziert werden – mit weitreichenden Konsequenzen für automatisierte Entscheidungen. Die kritische Auseinandersetzung mit der Grundlage von KI-Systemen ist deshalb essenziell.Auch rechtliche und regulatorische Fragen treten stärker in den Fokus: Wer haftet, wenn eine automatisierte Entscheidung zu einem Schaden führt? Welche Anforderungen stellt die DSGVO ankünstliche Intelligenz in der IT? Und wie lassen sich ethische Grundsätze wie Fairness und Transparenz technisch umsetzen? Solche Aspekte müssen bei der Implementierung von KI-Technologien von Anfang an mitgedacht werden. Das können Unternehmen tun: Unternehmen sind gefordert, Maßnahmen zur Governance, Ethik und technischen Sicherheit umzusetzen – etwa in Form klarer KI-Richtlinien, transparenter Verfahren und regelmäßiger Prüfmechanismen. Die Einführung von Ethikkommissionen, regelmäßige Audits sowie Maßnahmen zur Datenminimierung und erklärbaren KI (Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen) zählen dabei zu den wichtigsten Stellschrauben. Künstliche Intelligenz im IT-Jobmarkt: Wandel oder Verdrängung? Eine oft diskutierte Frage lautet: Wird künstliche Intelligenz in der IT-Branche menschliche Fachkräfte verdrängen? Aktuelle Studien geben Entwarnung – noch ist das nicht der Fall. Im Gegenteil: Viele IT-Profis setzen KI gezielt als Werkzeug ein, um ihre Arbeit effizienter zu gestalten. Branchenanalysen zeigen, dass KI-Tools das Potenzial haben, die Produktivität spürbar zu steigern. Gleichzeitig verändert sich das Anforderungsprofil vieler IT-Jobs. Gefragt sind heute Kompetenzen im Umgang mit KI-Technologien, in der Datenanalyse, beim Training von Modellen oder im Bereich der KI-Ethik. Wer sich weiterbildet und bereit ist, neue Aufgaben zu übernehmen, hat beste Aussichten auf dem IT-Arbeitsmarkt der Zukunft.Auch Unternehmen sind gefordert, ihre Recruiting-Strategie an die neuen Realitäten anzupassen: Gesucht werden zunehmend Generalisten mit KI-Know-how oder spezialisierte Experten für Data Science, maschinelles Lernen und Algorithmendesign. Gleichzeitig braucht es Maßnahmen, um bestehende Mitarbeitende gezielt weiterzubilden – sei es durch interne Programme, externe Schulungen oder projektbezogenes Lernen.Der Arbeitsmarkt befindet sich nicht im Umbruch durch Verdrängung, sondern im Wandel durch Transformation. Die künstliche Intelligenz verändert nicht ob, sondern wie Menschen in der IT arbeiten. Erfolgsfaktoren für IT-Unternehmen: KI strategisch implementieren Der Aufbau KI-gestützter IT-Systeme verlangt Strategie, Verantwortlichkeiten und Know-how. Unternehmen sollten klare Ziele für KI-Initiativen definieren und gleichzeitig Pilotprojekte fördern, um erste Erfahrungen zu sammeln. Besonders erfolgskritisch ist der interdisziplinäre Austausch zwischen IT, Management und Fachabteilungen.     Wichtig ist auch, KI nicht als reines IT-Thema zu betrachten. Aspekte wie Ethik, Recht, Kommunikation und Unternehmenskultur spielen eine zentrale Rolle bei der nachhaltigen Integration. Deshalb empfiehlt sich der Aufbau eines internen Kompetenzzentrums für künstliche Intelligenz in der IT oder die Zusammenarbeit mit spezialisierten Partnern. Zudem sollte die Implementierung von KI schrittweise erfolgen: Vom Proof-of-Concept über Pilotprojekte bis hin zum Rollout produktiver Systeme ist eine iterative Herangehensweise sinnvoll. Dabei können Unternehmen wertvolle Erfahrungen sammeln, Prozesse anpassen und Mitarbeitende frühzeitig einbinden. Handlungsempfehlungen für Unternehmen Für Unternehmen ist jetzt der richtige Zeitpunkt, sich strategisch aufzustellen. Das bedeutet: KI-Anwendungen gezielt und verantwortungsvoll implementieren interne Kompetenzen durch Weiterbildungen stärken ethische und technische Rahmenbedingungen etablieren einen offenen Dialog über Chancen und Risiken von KI fördern Das können Führungskräfte tun Führungskräfte sollten sich mit den Grundlagen der künstlichen Intelligenz vertraut machen, Potenziale und Grenzen verstehen und in der Lage sein, fundierte Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig sollten sie ein Umfeld schaffen, in dem Innovation gefördert und Risiken bewusst gemanagt werden. Auch Fachkräfte können aktiv handeln: Kenntnisse in maschinellem Lernen, Datenanalyse und künstlicher Intelligenz ausbauen praxisnahe Anwendungen erproben (z. B. durch eigene Projekte, Hackathons oder Zertifizierungen) über aktuelle Entwicklungen in der KI-Technologie informiert bleiben ethische und soziale Aspekte bei der Entwicklung und Nutzung berücksichtigen Die Transformation durch künstliche Intelligenz betrifft nicht nur technische Systeme – sondern vor allem Menschen, Prozesse und Organisationen. Wer diese Entwicklung aktiv gestaltet, kann sie zum Vorteil nutzen. Strategisch handeln, Chancen nutzen, Risiken managen Die künstliche Intelligenz in der IT ist gekommen, um zu bleiben – und sie wird die IT-Welt grundlegend verändern. Unternehmen müssen sich auf diesen Wandel einstellen, passende Strategien entwickeln und gezielt Talente mit KI-Kompetenzen fördern. Gleichzeitig gilt es, Risiken aktiv zu begegnen – durch verantwortungsvollen Einsatz, transparente Systeme und fortlaufende Schulungen.Für IT-Fachkräfte bietet die KI-Ära vielfältige Möglichkeiten: Wer bereit ist, sich mit neuen Technologien auseinanderzusetzen und seine Fähigkeiten weiterzuentwickeln, wird nicht ersetzt – sondern bleibt ein unverzichtbarer Teil der IT-Zukunft. Ihr Partner im Wandel: Mit Harvey Nash zu mehr KI-Kompetenz in der IT Sie möchten künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen voranbringen – aber es fehlen die richtigen Fachkräfte? Harvey Nash unterstützt Sie als erfahrener Personalvermittler in der IT bei der gezielten Suche nach Spezialist:innen für KI, Data Science, IT-Softwareentwicklung, maschinelles Lernen und verwandte Schlüsselkompetenzen.Ob für Festanstellung, Interim-Mandate oder Projektarbeit: Unsere Berater:innen kennen den Markt, verstehen Ihre Anforderungen und finden genau die Talente, die zu Ihrem Unternehmen passen. 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KI wird zur weltweit gefragtesten Tech-Kompetenz – in Rekordzeit Bereits die Hälfte aller IT-Führungskräfte meldet einen Mangel an KI-Fachkräften Ursache ist der enorme Investitionsschub – 90 % der Unternehmen investieren in KI Dennoch: Über die Hälfte der Unternehmen bildet nicht gezielt im Bereich Generative KI weiter LONDON, 19. Mai 2025 – Künstliche Intelligenz hat den größten und am schnellsten wachsenden Mangel an Technologiekompetenzen der letzten 15 Jahre ausgelöst. Das zeigt der neue Digital Leadership Report von Nash Squared/Harvey Nash, der seit den späten 1990er Jahren die Einschätzungen von Technologie-Führungskräften weltweit analysiert. Der Bericht – die weltweit größte und am längsten laufende Umfrage unter Technologieentscheidern – zeigt, dass KI innerhalb von nur 18 Monaten von Platz 6 auf Platz 1 der am schwierigsten zu besetzenden Tech-Kompetenzen aufgestiegen ist. Noch nie zuvor wurde in den vergangenen 15 Jahren ein derart sprunghafter Anstieg im Bereich technischer Qualifikationen festgestellt. Fast doppelt so viele Technologieverantwortliche wie im Vorjahr (51 % vs. 28 %) berichten von einem Mangel an KI-Fachkräften – ein Anstieg von 82 %. Zum Vergleich: Der bisher größte dokumentierte Sprung betraf Big Data (38 %). Selbst bei Cyber-Kompetenzen, wo der Bedarf stetig wächst, verlief die Entwicklung deutlich langsamer – von 16 % im Jahr 2009 auf 33 % in diesem Jahr. Der dramatische Anstieg hängt eng mit der massiven Investitionstätigkeit zusammen: 90 % der Technologieentscheider weltweit geben an, dass ihr Unternehmen entweder bereits KI pilotiert oder in größerem Umfang implementiert – ein sprunghafter Anstieg gegenüber 59 % im Vorjahr. Dennoch berichten zwei Drittel (67 %) der Unternehmen, dass sich der ROI aus den KI-Pilotprojekten bislang nicht messen lässt. Größere Unternehmen schneiden hier besser ab: Über die Hälfte (53 %) der Unternehmen mit einem Tech-Budget von mehr als 500 Mio. USD sehen einen messbaren Nutzen.Trotz der hohen Investitionen haben viele Unternehmen noch keine klare Antwort auf die Herausforderung gefunden: Über die Hälfte (52 %) bildet ihre Mitarbeitenden nicht im Bereich Generative AI weiter. Doch es geht nicht nur um Kompetenzen – auch Betriebsmodelle müssen sich anpassen, da KI zunehmend Teamstrukturen ergänzt und insbesondere Softwareentwicklung grundlegend verändert. Bev White, CEO von Nash Squared, sagt:  „Mit der zunehmenden Dynamik von KI wird auch das Ausmaß der Kompetenzlücke deutlich. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Technologie-Teams das nötige Wissen mitbringen, um KI wirkungsvoll einzusetzen – andernfalls drohen Fehlinvestitionen. Da es für KI noch kein fertiges Erfolgsmodell gibt, braucht es einen Mix aus formeller Weiterbildung, Umschulung von IT-Fachkräften und anderen Mitarbeitenden, Experimentierfreude im Arbeitsalltag sowie gezielten Wissenstransfer. Gleichzeitig muss ein neues Betriebsmodell entstehen, in das KI nahtlos integriert ist. Die Unternehmen, die diese Herausforderung annehmen, werden künftig ganz vorne mitspielen.“ KI beeinflusst Investitionsentscheidungen:- Vorstände fördern KI-basierte Ausgaben: Trotz eines Rückgangs der Tech-Budgets im Vergleich zu den pandemiebedingten Höchstständen rechnen 39 % der IT-Führungskräfte mit steigenden Budgets. Investitionen werden gezielter getätigt – vor allem bei klaren Business Cases rund um Effizienzsteigerung und KI-gestütztes Wachstum. KI schafft neue Jobs statt sie zu ersetzen:- KI-Vorreiter stellen mehr Technologiefachkräfte ein: Unternehmen mit umfassender KI-Implementierung verzeichnen eine 24 % höhere Wahrscheinlichkeit, ihre Tech-Teams auszubauen – insbesondere im Bereich KI und Daten.- Ausblick auf KI und Personalplanung: Im Durchschnitt erwarten Führungskräfte, dass in fünf Jahren rund 20 % der Tech-Jobs durch KI ausgeführt werden. KI ersetzt jedoch keine Menschen, sondern verändert die gesuchten Kompetenzen sowie die zugrundeliegenden Betriebsmodelle.- KI gleicht fehlende Berufsjahre aus: 65 % der Tech-Verantwortlichen würden eher einen KI-unterstützten Entwickler mit zwei Jahren Berufserfahrung einstellen als jemanden mit fünf Jahren Erfahrung ohne KI-Kompetenz.- Gen Z als Erfolgsfaktor: Unternehmen, die gezielt Gen Z einbinden, sind doppelt so gut auf KI vorbereitet wie der globale Durchschnitt – und berichten 20 % häufiger von einem messbaren ROI durch KI. Cybersicherheits-Kompetenzen stark gefragt – Softwareentwickler weniger:- Cyber-Security gewinnt an Bedeutung: Nach einer Phase des Rückgangs steigen Cyber-Angriffe wieder deutlich – mit einem Nachfrageanstieg bei entsprechenden Skills von 22 %.- Weniger Engpässe bei Softwareentwicklern: KI ist inzwischen der am weitesten verbreitete Anwendungsfall in der Softwareentwicklung – und hilft, langjährige Fachkräftelücken zu schließen. Die Knappheit an Softwareentwicklern ging um 26 % zurück.- Enterprise-/Solution-Architekten weniger gefragt: Agile Methoden und Cloud-Technologien verlagern die Projektverantwortung und verringern den Bedarf an klassisch-strategischen Architektenrollen. Cyberkriminalität steigt erstmals seit fünf Jahren:- Schwere Angriffe nehmen wieder zu: 29 % der Tech-Führungskräfte berichten von einem gravierenden Angriff in den letzten zwei Jahren – der höchste Wert seit 2019 (32 %).- Zunahme der Bedrohung durch „ausländische Mächte“ und „interne Akteure“: Während organisierte Kriminalität weiterhin die Hauptsorge darstellt, wächst auch die Angst vor staatlich motivierten Akteuren (von 40 % auf 50 %) und internen Bedrohungen (von 33 % auf 42 %) deutlich. DEI bleibt im Fokus – doch beim Thema Geschlechterparität stagniert die Entwicklung:- DEI-Initiativen bleiben stark – trotz politischer Gegenströmungen: 40 % der Unternehmen haben ihre DEI-Maßnahmen in den letzten zwei Jahren verstärkt.- Neurodiversität zunehmend anerkannt: Rund 20 % eines Tech-Teams gelten als neurodivergent – und 47 % der Unternehmen haben entsprechende Unterstützungsmaßnahmen implementiert.- Keine Fortschritte bei der Geschlechterverteilung: Der Frauenanteil in Tech-Teams liegt weiterhin bei 23 % – unverändert gegenüber vor zwei Jahren. Der Anteil von Frauen in Führungspositionen ist sogar von 14 % auf 13 % gesunken. KI-getriebene Unternehmen zahlen höhere Gehälter an Technologie-Führungskräfte:- Gehälter steigen – aber nicht für alle: Über die Hälfte der IT-Leiter:innen erhielten im vergangenen Jahr eine Gehaltserhöhung, bei 40 % blieb die Vergütung jedoch unverändert.- Wer besonders profitiert: Technologie-Führungskräfte mit Gehaltsplus von über 10 % arbeiten überdurchschnittlich häufig in Unternehmen mit großem KI-Fokus (27 % vs. 19 %), wachsendem Tech-Team (50 % vs. 41 %) und einem CEO, der Technologie als Wachstumstreiber versteht (73 % vs. 66 %). Andy Heyes, Managing Director, Harvey Nash UK & Central Europe, fasst zusammen:„KI steht im Zentrum der Technologiepläne fast aller Unternehmen – und es ist ermutigend zu sehen, dass gerade die fortschrittlichsten Organisationen den größten Bedarf an qualifizierten Fachkräften haben. KI vernichtet keine Jobs – sie verändert sie und schafft neue Arbeitsmodelle. Gleichzeitig sorgt sie für eine positive Entwicklung bei der Vergütung von IT-Führungskräften. KI verändert unsere Branche – und bietet enorme Chancen für alle, die sich der Herausforderung stellen.“ Über den Bericht:Der Digital Leadership Report 2025 erscheint in seinem 26. Jahr und ist die weltweit größte und am längsten laufende Studie unter Technologie-Führungskräften. Die Umfrage wurde zwischen dem 13. Dezember 2024 und dem 26. März 2025 unter 2.015 IT-/Digitalverantwortlichen in 62 Ländern durchgeführt und bildet die Auswirkungen geopolitischer Veränderungen – wie den Regierungswechsel in den USA – ab.Vollständige Ergebnisse unter: www.harveynash.de/reports-whitepaper/digital-leadership-report-2025 Über Nash SquaredNash Squared ist der weltweit führende Anbieter von Talent- und Technologielösungen.Mit einem einzigartigen Netzwerk bringen wir Menschen und Technologie zusammen und erschließen so das volle Potenzial dieser Verbindung. Seit über 30 Jahren unterstützen wir Unternehmen bei der Lösung komplexer Herausforderungen und beim Aufbau sowie der Transformation ihrer digitalen Kompetenzen.www.nashsquared.comLinkedIn – Nash Squared Über Harvey NashHarvey Nash ist führend in der Vermittlung von Technologietalenten. Wir unterstützen Unternehmen dabei, die besten Fachkräfte zu finden – von Cloud Services über Data & Analytics, DevOps und Cybersecurity bis hin zu Engineering, App Development, Business Transformation und Technology Leadership. Mit über 35 Jahren Erfahrung und internationaler Präsenz verfügen wir über unvergleichliches Know-how in allen Tech-Bereichen.Als Teil von Nash Squared sind wir global vernetzt und dort aktiv, wo Technologie und Talent zusammenkommen.www.harveynash.deLinkedIn – Harvey Nash

Der IT-Arbeitsmarkt bleibt in Bewegung, und je nach Region, Unternehmensgröße und Branche variieren die gefragtesten Tech-Skills stark. Welche Technologien stehen aktuell besonders hoch im Kurs? Unsere Experten bei Harvey Nash beobachten den Markt täglich und geben einen Einblick, welche Fähigkeiten derzeit besonders gefragt sind – und warum. Embedded Systems boomen in Süddeutschland In Süddeutschland, einer Region mit einer starken industriellen und automotive geprägten Wirtschaft, sind Embedded-Entwickler derzeit besonders gefragt. Viele Unternehmen aus der Automobilbranche, dem Maschinenbau oder der Medizintechnik setzen auf spezialisierte Software- und Hardwarelösungen. Programmierkenntnisse in C/C++ sowie Erfahrung mit Echtzeitsystemen und Mikrocontrollern sind hier besonders wertvoll. Cloud und Data: Starke Nachfrage in Norddeutschland Während der Süden von Embedded-Technologien dominiert wird, sind in Norddeutschland vor allem Cloud- und Data-Spezialisten gefragt. Unternehmen setzen zunehmend auf datengetriebene Entscheidungen und die Skalierbarkeit von Cloud-Technologien. Besonders begehrt sind Fachkräfte mit Erfahrung in AWS, Azure oder Google Cloud sowie Know-how in Datenanalyse, Machine Learning und Big Data-Technologien wie Python, SQL und Apache Spark. Mittelstand vs. Konzerne: Unterschiede in der Nachfrage Neben der regionalen Perspektive gibt es auch klare Unterschiede zwischen Mittelstand und Großunternehmen. Während große Konzerne oft spezialisierte Experten für einzelne Technologien suchen, setzen mittelständische Unternehmen verstärkt auf Allrounder, die mehrere Disziplinen abdecken können. In vielen mittelständischen Betrieben sind daher DevOps-Skills, Full-Stack-Entwicklung und eine breite technische Flexibilität besonders gefragt. Wer sowohl Cloud-Technologien als auch Embedded-Entwicklung beherrscht, kann sich über hervorragende Karrieremöglichkeiten freuen. Wie sich Fachkräfte optimal aufstellen können Wer sich in der Tech-Branche weiterentwickeln möchte, sollte sich nicht nur auf eine bestimmte Region oder Branche festlegen. Die Kombination aus Cloud- und Data-Know-how sowie Erfahrungen im Embedded-Bereich kann besonders attraktiv sein. Auch Weiterbildungen, Zertifizierungen und der Blick über den Tellerrand sind entscheidend, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Fazit: Die richtige Strategie für Unternehmen und Fachkräfte Unternehmen sollten ihre Recruiting-Strategie anpassen und gezielt auf die wichtigsten Trends reagieren. Gerade im umkämpften IT-Arbeitsmarkt ist es entscheidend, sich als attraktiver Arbeitgeber zu positionieren und flexibel auf die Anforderungen der Kandidaten einzugehen. Welche Tech-Skills sind in Ihrem Unternehmen aktuell gefragt? Lassen Sie uns darüber sprechen!