2026: Der Wendepunkt am deutschen Arbeitsmarkt

Warum die jüngste IAB-Prognose* den Fachkräftemangel von einer Konjunkturfrage zu einer strukturellen Bedingung macht – und was das für Industrieunternehmen bedeutet.

Im September 2025 hat das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), die Forschungseinrichtung der Bundesagentur für Arbeit, seine jüngste Prognose zur Beschäftigungsentwicklung in Deutschland veröffentlicht. Die zentrale Aussage lautet: Das Erwerbspersonenpotenzial sinkt 2026 erstmals – um 40.000 Personen. Damit beginnt eine Phase, in der dem deutschen Arbeitsmarkt strukturell mehr Menschen verloren gehen als nachrücken. Was zunächst nüchtern klingt, ist für die industrielle Praxis ein Wendepunkt. Der Fachkräftemangel, über den seit über einem Jahrzehnt diskutiert wird, wechselt damit endgültig den Aggregatzustand: vom Konjunkturthema zur dauerhaften, demografisch bedingten Realität.

Die Zahlen im Überblick

Die wichtigsten Eckwerte der IAB-Prognose machen die Tragweite deutlich:

• Das Erwerbspersonenpotenzial wächst 2025 noch leicht um rund 60.000 Personen, sinkt 2026 jedoch erstmals um 40.000 Personen.
• Die Zahl der Erwerbstätigen steigt 2025 nur noch um 10.000 Personen, 2026 sinkt sie um 20.000 Personen – ebenfalls erstmalig.
• Das Wachstum der sozialversicherungspflichtigen Beschäftigung beruht in beiden Jahren ausschließlich auf Teilzeitstellen.
• Im produzierenden Gewerbe wird für 2025 ein Beschäftigungsrückgang von 130.000 Personen prognostiziert, für 2026 ein weiterer Rückgang von 70.000 Personen.

Die Verknappung am Arbeitsmarkt zieht an, das Ausscheiden der Babyboomer kann nicht mehr kompensiert werden.

– fasst Enzo Weber, Leiter des IAB-Forschungsbereichs „Prognosen und gesamtwirtschaftliche Analysen“, die Lage zusammen.

Die Aussage ist deshalb so weitreichend, weil sie nicht eine konjunkturelle Schwächephase beschreibt, sondern den Übergang in einen demografischen Zustand, der über die kommenden zehn Jahre stabil bleibt. Der geburtenstärkste Jahrgang 1964 mit 1,4 Millionen Geburten scheidet zwischen 2025 und 2036 aus dem Erwerbsleben aus. Was 2026 beginnt, hört nicht 2027 wieder auf.

Warum das speziell die Industrie trifft

Der Effekt verteilt sich nicht gleichmäßig über alle Branchen. Während im öffentlichen Dienst, im Bildungs- und im Gesundheitswesen weiterhin Beschäftigung aufgebaut wird, verliert das produzierende Gewerbe zwischen 2025 und 2026 zusammen rund 200.000 Stellen. Hinzu kommt: Innerhalb der Industrie ist es nicht die Gesamtbelegschaft, die am stärksten betroffen ist, sondern spezifische Funktionsgruppen – unter anderem auch die erfahrenen Servicetechniker und Instandhalter, aber genauso natürlich auch langjährige Maschinenbediener.

Diese Gruppen haben aus mehreren Gründen ein erhöhtes Risiko, im Unternehmen zu fehlen:

• Erstens ist die Altersstruktur in technischen Berufen überdurchschnittlich hoch. Wer heute mit 25 oder 30 Jahren Berufserfahrung an Anlagen arbeitet, ist häufig zwischen 1960 und 1965 geboren – also genau im Babyboomer-Kern.

• Zweitens lässt sich Erfahrungswissen nicht einfach durch Nachwuchs ersetzen. Ein Beispiel aus dem Service: Eine vakante Position wird laut einer Erhebung von Deloitte aus dem Jahr 2018 in Deutschland im Schnitt 185 Tage lang ausgeschrieben. Diese Situation hat sich weiter verschärft.

• Drittens steigen die Anforderungen: Anlagen werden komplexer, Produktionslinien individueller, regulatorische Vorgaben strenger. Der Arbeitsinhalt wächst, während die Arbeitskräftebasis schrumpft.

Die operative Folge: Verfügbarkeit wird zur Engpass-Größe

Für Industrieunternehmen verschiebt sich damit das zentrale operative Risiko. Lange Zeit war das knappste Gut Kapital, dann waren es die richtigen Komponenten oder die belastbare Lieferkette. Ab 2026 wird in vielen Werken die Erfahrung der Belegschaft zum bestimmenden Faktor für Anlagenverfügbarkeit, Produktionsstabilität und Servicequalität. Die Folgen sind branchenübergreifend ähnlich: Ungeplante Stillstände dauern länger, weil weniger Menschen sich mit der Diagnose befassen können. Oder durch fehlendes Wissen mehr Zeit zur Behebung eines Problems benötigen. Junge Mitarbeiter werden zwangsläufig früher in Verantwortung geschickt, haben aber nicht die Erfahrungstiefe ihrer Vorgänger. Erfahrene Techniker werden zu Telefon-Coaches, weil sie permanent unerfahrene Kollegen anleiten – und stehen damit nicht mehr für die eigentliche Arbeit zur Verfügung.

Die klassischen Antworten auf den Fachkräftemangel – mehr Recruiting, mehr Ausbildung, mehr Dokumentation – stoßen in dieser Konstellation an Grenzen. Recruiting kann nicht mehr Personen einstellen, als verfügbar sind. Ausbildung dauert in technischen Berufen Jahre, in denen die Lücke bereits offen ist. Dokumentation in Form von PDFs, Wikis und Fehlerbäumen veraltet schneller, als sie gepflegt werden kann – und wird im Feld kaum genutzt.

findIQ bietet einen pragmatischen Lösungsansatz

findIQ wurde 2022 mit der Annahme gegründet, dass diese Lücke nicht über mehr Personal oder mehr Dokumente, sondern nur über strukturierten Wissenstransfer zu schließen ist. Die Intelligente Industrielle Wissensplattform fokussiert genau den Bereich, in dem die demografische Entwicklung am direktesten zuschlägt: die Diagnose- und Reparaturarbeit an komplexen Maschinen.

Konkret setzt findIQ an drei Stellen an:

Wissen sichern, bevor es geht. Das Erfahrungswissen, das in den Köpfen der heute aktiven Techniker und langjährigen Maschinenbediener steckt, wird in Experteninterviews erfasst und als strukturierte Wissenbasis abgebildet. Im Unterschied zu Wissensartikeln in Prosaform oder klassischen Fehlerbäumen ist das Modell modular, bebildert und im Feld zu pflegen. Das Wissen bleibt damit auch dann nutzbar, wenn die ursprünglichen Wissensträger nicht mehr im Unternehmen sind.

Wissen im Feld zugänglich machen. Über eine geführte Fehlersuche kommt der Anwender direkt vor Ort zur Ursache – im Schnitt mit sechs Klicks und einer Trefferquote von mindestens 80 Prozent. Das funktioniert sogar offline, was in Werken ohne stabile Netzanbindung relevant ist. In dokumentierten Praxisfällen ließ sich beweisen, dass mit dem erfassten Wissen neu eingestellte Mitarbeiter ohne Vorerfahrung eine sichere Anleitung zur Problemursache und -lösung erhalten.

Wissen aktuell halten. Anlagen werden verändert, Komponenten ausgetauscht, es kommen neue Fehlerbilder hinzu. Die Nutzer aktualisieren die Wissensbasis kontinuierlich durch neue Eingaben und KI-gestützte Vorschläge auf Basis von Felddaten. Der Mehrwert einer Wissensplattform liegt nicht im einmaligen Aufbau, sondern in ihrer Lebendigkeit über Jahre.

Mit dem neuen Assistenten Quinn ergänzt findIQ den modellbasierten Technologie-Kern um einen LLM-basierten Assistenten, der Wissensaufbau, Dokumentation und Reporting beschleunigt. Der Diagnose-Kern bleibt deterministisch – das Sprachmodell senkt die Einstiegshürde für Aufbau und Bedienung.

Was die Studie für Entscheider bedeutet

Die IAB-Prognose verändert weniger die Frage, ob Wissensmanagement im technischen Service notwendig ist. Diese Frage gilt seit Jahren als beantwortet. Sie verändert die Frage, wann ein Unternehmen sich darum kümmern muss. Wer heute drei oder vier Jahre auf konzeptionelle Vorüberlegungen, IT-Architektur-Entscheidungen oder unternehmensweite Wissensmanagement-Programme verwendet, verliert in dieser Zeit einen substanziellen Teil der erfahrenen Belegschaft an den Ruhestand. Schätzungen aus der Praxis gehen davon aus, dass beispielsweise in einem Vier-Jahres-Zeitraum 30 bis 40 Prozent der erfahrenen Servicetechniker ausscheiden.

Und es spricht für ein anderes Vorgehen: kleinerer Use Case, schnelle Pilotierung, frühe Einbindung der Anwender, schrittweise Skalierung. Wissensmanagement ist kein Software-Projekt, sondern ein Prozess. Und der Zeitpunkt, ihn zu starten, ist nicht in zwei Jahren, wenn die Strategie steht. Sondern jetzt: Bevor das Wissen, das gesichert werden soll, bereits gegangen ist.

2026 ist deshalb nicht das Jahr, in dem ein neuer Trend beginnt. Es ist das Jahr, in dem die demografische Verschiebung erstmals als operativer Engpass spürbar wird. Wer in dieser Phase keine Antwort auf die Wissensfrage hat, wird sie in den Folgejahren nur unter wachsendem Druck finden müssen. Das Fazit kann hier nur lauten, mit dem Wissensmanagement keinen Tag länger zu warten.

*IAB-Kurzbericht 19/2025 „IAB-Prognose 2025/2026: Fiskalpolitik stützt Konjunktur und Arbeitsmarkt" Veröffentlicht am: 24. September 2025 Herausgeber: Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) der Bundesagentur für Arbeit

Link zur Pressemitteilung: https://iab.de/presseinfo/iab-prognose-fuer-2025-2026-arbeitsmarkt-profitiert-von-fiskalpaketen-wird-aber-durch-den-demografischen-wandel-gebremst/

Link zum Kurzbericht (PDF): https://doku.iab.de/kurzber/2025/kb2025-19.pdf

Häufig gestellte Fragen

Was sagt die IAB-Prognose 2025 – und warum ist sie für die Industrie ein Wendepunkt?

Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung prognostiziert, dass das Erwerbspersonenpotenzial in Deutschland 2026 erstmals sinkt – um 40.000 Personen. Gleichzeitig verliert das produzierende Gewerbe zwischen 2025 und 2026 rund 200.000 Stellen. Das ist keine konjunkturelle Delle, sondern der Beginn einer demografisch bedingten Dauerlage: Der geburtenstärkste Jahrgang 1964 tritt zwischen 2025 und 2036 schrittweise aus dem Erwerbsleben aus. Was 2026 beginnt, hört nicht 2027 wieder auf.

Warum sind technische Fachkräfte besonders betroffen?

Innerhalb der Industrie trifft der demografische Wandel bestimmte Funktionsgruppen besonders hart – darunter erfahrene Servicetechniker, Instandhalter und langjährige Maschinenbediener. Die Altersstruktur in technischen Berufen ist überdurchschnittlich hoch: Wer heute mit 25 oder 30 Jahren Berufserfahrung an Anlagen arbeitet, gehört häufig genau zum Babyboomer-Kern. Hinzu kommt: Erfahrungswissen lässt sich nicht einfach durch Nachwuchs ersetzen. Offene Stellen im technischen Service bleiben laut Erhebungen durchschnittlich 185 Tage ausgeschrieben – und die Situation hat sich seither weiter verschärft.

Warum stoßen klassische Antworten auf den Fachkräftemangel jetzt an ihre Grenzen?

Recruiting, Ausbildung und Dokumentation sind die üblichen Reaktionen – aber alle drei greifen in dieser Konstellation zu kurz. Recruiting kann nicht mehr Personen einstellen, als überhaupt verfügbar sind. Ausbildung dauert in technischen Berufen Jahre, in denen die Wissenslücke bereits offen ist. Und klassische Dokumentation in Form von PDFs, Wikis oder Fehlerbäumen veraltet schneller, als sie gepflegt werden kann – und wird im Feld kaum genutzt. Die eigentliche Antwort liegt woanders: im strukturierten Transfer des Erfahrungswissens, bevor es das Unternehmen verlässt.

Welche Rolle spielt Industrial AI, wenn erfahrene Techniker fehlen?

Industrial AI ist in dieser Konstellation kein Nice-to-have – sie wird zur operativen Notwendigkeit. Wenn erfahrene Servicetechniker in Rente gehen und ihr Wissen nicht systematisch gesichert wurde, entsteht eine Lücke, die weder durch Recruiting noch durch klassische Dokumentation zu schließen ist. Genau hier setzt Industrial AI an: nicht als generische Technologie, sondern als spezialisiertes Werkzeug, das Erfahrungswissen strukturiert, für den Feldeinsatz aufbereitet und kontinuierlich weiterentwickelt. findIQ verbindet einen deterministischen Diagnosekern mit dem KI-Assistenten Quinn – und macht damit das Wissen langjähriger Experten für alle Techniker nutzbar, unabhängig von Erfahrungsstand und Verfügbarkeit der ursprünglichen Wissensträger. Industrial AI löst den Fachkräftemangel nicht. Aber sie entscheidet darüber, wie viel vom vorhandenen Wissen erhalten bleibt – und wie schnell neue Mitarbeiter produktiv werden.

Wie sichert findIQ das Wissen, bevor es geht?

findIQ erfasst das Erfahrungswissen aktiver Servicetechniker und Maschinenbediener in Experteninterviews und bildet es als strukturierte, bebilderte Wissensbasis ab. Im Feld kommt der Anwender damit im Schnitt in sechs Klicks zur Ursache eines Problems – mit einer Trefferquote von mindestens 80 Prozent, auch offline. Die Wissensbasis bleibt lebendig: Nutzer aktualisieren sie kontinuierlich, KI-gestützte Vorschläge aus Felddaten ergänzen sie automatisch. Mit Quinn, dem neuen LLM-basierten Assistenten, sinken zusätzlich die Einstiegshürden für Wissensaufbau, Dokumentation und Reporting – während der deterministische Diagnosekern erhalten bleibt.