Denn Firmen gewähren laut einer Analyse des Personalberatungsunternehmens Michael Page Lohnerhöhungen primär besonders gefragten Spezialistinnen und Spezialisten. Vor allen in den Bereichen KI und Machine Learning, aber auch in der Finanzbranche und im Bauwesen sowie bei leistungsorientierten Vertriebsfunktionen dürften die Löhne für spezialisierte Fachkräfte steigen, heisst es in dem am Dienstag veröffentlichten Gehaltsreport von Micheal Page.
Der Bericht zeigt demnach ein differenziertes Bild des Schweizer Arbeitsmarktes. Einerseits hätten zwar wirtschaftliche Unsicherheiten und Restrukturierungen in verschiedenen Branchen das Angebot an verfügbaren Arbeitskräften erhöht.
Andererseits herrsche in zahlreichen spezialisierten Funktionen weiterhin ein Mangel an qualifizierten Fachkräften. Arbeitgeber seien deshalb bereit, für Talente mit unmittelbar geschäftsrelevantem Wissen einen Lohnaufschlag zu zahlen, während viele andere Angestellte leer ausgehen dürften.
«Unternehmen überprüfen ihre Personalbestände genauer, verlängern Rekrutierungsverfahren und setzen verstärkt auf Interim- und Temporärlösungen», heisst es im Bericht. Besonders anspruchsvoll präsentiere sich die Situation für Berufseinsteigende.
KI als Grundvoraussetzung
Hier zeige sich der Wandel des Arbeitsmarktes besonders deutlich. Während Unternehmen früher häufiger bereit gewesen waren, Nachwuchskräfte direkt nach der Ausbildung oder dem Studium einzuarbeiten, werde mittlerweile bereits zu Beginn der Karriere ein höheres Mass an Produktivität und technologischer Kompetenz erwartet.
Ein zentraler Faktor sei dabei der Einsatz von KI. Dass Berufseinsteiger KI-Tools selbstverständlich nutzen, um Prozesse zu beschleunigen, Informationen auszuwerten oder Routineaufgaben effizienter zu erledigen, gehöre mittlerweile zu einer Art Grundvoraussetzung. Wer diese Fähigkeiten nicht mitbringt, hat es laut dem Bericht schwerer, sich gegen Mitbewerbende durchzusetzen.
Der Gehaltsreport 2027 basiert den Angaben zufolge auf Daten aus rund 20'000 Rekrutierungsgesprächen.
(AWP)

