Welche Jobs in der Mode verändern sich durch KI zuerst? Eine Betrachtung auf Aufgabenebene
Jobs sind Bündel von Aufgaben, und KI erreicht manche Aufgaben lange bevor sie ganze Rollen erreicht. Eine aufgabenbezogene Lektüre der Evidenz zeigt, wo sich die Arbeit in der Mode wahrscheinlich verschiebt und was menschlich bleibt.
DAS WICHTIGSTE Zusammenfassung der Redaktion
- KI verändert Aufgaben, bevor sie Jobs verändert: Die nützliche Frage für Arbeitgeber in der Mode lautet, welche Aufgaben innerhalb jeder Rolle repetitiv, text- oder datenlastig und überprüfbar sind, nicht, welche Rollen verschwinden.
- Laut McKinseys State of Fashion 2026 werden einige bestehende Jobs stärker auf KI ausgerichtet sein, und Rollen verschieben sich hin zu höherwertiger kreativer und analytischer Arbeit, wobei Weiterbildung, neue Talente und Change-Management entscheidend sind.
- Der Future of Jobs Report 2025 des World Economic Forum prognostiziert für die gesamte Wirtschaft bis 2030 die Schaffung von 170 Millionen und den Wegfall von 92 Millionen Jobs sowie, dass die aktuellen Fähigkeiten von 39 % der Beschäftigten transformiert oder obsolet werden.
- In McKinseys Umfrage 2026 gaben nur 14 % der KI-nutzenden Organisationen an, dass KI im vergangenen Jahr zu einem insgesamt rückläufigen Personalbestand beigetragen hat, während 39 % im kommenden Jahr einen Stellenabbau erwarten.
- Aufgaben, die von Geschmack, Beziehungen, physischem Handling und Verantwortlichkeit abhängen, verändern sich am langsamsten. Entwerfen, Zusammenfassen, Tagging und Erstanalysen verändern sich am schnellsten.
Zu den ersten Aufgaben in der Mode, die sich durch KI verändern, gehören jene, die repetitiv, text- oder datenlastig und leicht zu überprüfen sind: Produkttexte entwerfen, Bilder taggen und katalogisieren, Verkaufs- und Trading-Berichte zusammenfassen, erste Prognosen erstellen und Routineanfragen von Kunden oder Partnern beantworten. Ganze Jobs verändern sich langsamer, weil die meisten Rollen diese Aufgaben mit Urteilsvermögen, Beziehungen und Verantwortlichkeit verbinden, die KI nicht ersetzt. Dieser Beitrag stützt sich auf veröffentlichte Evidenz und kennzeichnet, wo diese allgemein statt modespezifisch ist.
Was sagt die Evidenz zu Mode und KI am Arbeitsplatz?
McKinsey und Business of Fashion berichten in The State of Fashion 2026, dass mehr als 35 % der Führungskräfte angeben, generative KI bereits in Bereichen wie Online-Kundenservice, Bilderstellung, Texterstellung, Konsumentensuche und Produktentdeckung einzusetzen. Sie fügen hinzu, dass einige bestehende Jobs stärker auf KI ausgerichtet sein werden, dass sich Rollen hin zu höherwertiger kreativer und analytischer Arbeit verschieben und dass Unternehmen Prozesse neu gestalten und KI-Talente rekrutieren müssen, auch von ausserhalb der Mode, und dabei die Kreativität schützen sollen. Der Bericht veröffentlicht keine Prognosen zur Stellenzahl pro Rolle, daher sollte jede solche Zahl aus anderer Quelle mit Vorsicht behandelt werden.
Für die gesamte Wirtschaft prognostiziert der Future of Jobs Report 2025 des World Economic Forum, dass der Strukturwandel bis 2030 22 % der heutigen Jobs betreffen wird, mit rund 170 Millionen neu geschaffenen und 92 Millionen wegfallenden Jobs, ein Nettozuwachs von 78 Millionen. Er schätzt, dass die aktuellen Fähigkeiten von 39 % der Beschäftigten transformiert oder obsolet werden und dass 40 % der Arbeitgeber erwarten, ihren Personalbestand dort zu verringern, wo KI Aufgaben automatisieren kann. Dies sind branchenübergreifende Zahlen, keine Prognosen für die Mode.
Welche Aufgaben verändern sich zuerst?
Ein praktisches Raster stellt zu jeder Aufgabe vier Fragen. Wird sie oft wiederholt? Liegt der Input digital und einigermassen sauber vor? Kann eine Person das Ergebnis schnell prüfen? Sind die Kosten eines Fehlers gering oder abfangbar? Aufgaben, die alle vier Fragen bestehen, sind frühe Kandidaten. Aufgaben, die an den letzten beiden scheitern, sollten unter menschlicher Kontrolle bleiben, selbst wenn KI einen Entwurf liefern kann.
| Funktion | Aufgaben, die sich voraussichtlich zuerst verändern | Aufgaben, die voraussichtlich menschlich geführt bleiben |
|---|---|---|
| Design | Erzeugung von Moodboards und Varianten, Zusammenfassungen der Trendrecherche, Entwürfe für Technical Packs | Konzept, Geschmack, Markenstimme, finale Auswahl, Beurteilung der Passform |
| Merchandising und Planung | Berichte zusammenfassen, erste Prognosen, Vorschläge für Grössenkurven | Sortimentsarchitektur, Abwägungen, Verhandlungen mit Einkäufern |
| Einkauf und Wholesale-Vertrieb | Erfassung von Bestelldaten, Nachbestellvorschläge, Notizen zur Meeting-Vorbereitung | Beziehungsaufbau, Überzeugungsarbeit, Kundenstrategie |
| E-Commerce und Content | Produktbeschreibungen, Tagging, Bildvarianten, Übersetzungsentwürfe | Markenerzählung, Kampagnenausrichtung, Freigabe von Aussagen |
| Kundenservice | Routineanfragen zu Bestellungen und Retouren, Antwortentwürfe | Beschwerden mit emotionalem oder rechtlichem Gewicht, Ausnahmen |
| Beschaffung und Produktion | Dokumentenprüfung, Zusammenführung von Lieferantendaten, Risikowarnungen | Lieferantenbeziehungen, Audits, physische Qualitätskontrolle |
| Finanzen und IT | Unterstützung bei Abstimmungen, Coding-Hilfe, Entwürfe für Abfragen | Kontrollen, Verantwortlichkeit, Architekturentscheide |
Wird KI den Personalbestand in Modeunternehmen verringern?
Die bisherige Evidenz ist gemischt und nicht modespezifisch. In McKinseys globaler Umfrage 2026 gaben nur 14 % der KI-nutzenden Organisationen an, dass KI im vergangenen Jahr zu einem insgesamt rückläufigen Personalbestand beigetragen hat, während 39 % erwarten, dass KI im kommenden Jahr den Personalbestand verringert, und 43 % kaum oder keine Veränderung erwarten. In derselben Umfrage sagen 13 %, KI mache ihnen Sorgen um ihre beruflichen Perspektiven. Erwartungen und Ergebnisse unterscheiden sich, und die Prognosen der Arbeitgeber sind als Absichten zu lesen.
Für ein mittelgrosses Modeunternehmen liegt die unmittelbarere Wirkung oft bei den Einstellungsplänen und dem Arbeitsmix. Ein Team kann Wachstum auffangen, ohne eine Junior-Analystin oder einen Junior-Analysten einzustellen, was wiederum beeinflusst, wie Menschen das Handwerk lernen. Das ist ein Risiko, das man benennen sollte: Einstiegsaufgaben wie die Berichtserstellung sind auch der Ort, an dem Menschen Urteilsvermögen aufbauen.
Wie verändert sich die Designarbeit?
Generative Tools können Varianten, Farbstellungen und Moodboards schnell erzeugen. Die Rolle der Designerinnen und Designer verschiebt sich hin zum Anleiten, Auswählen und Verfeinern, wodurch Geschmack und Markenverständnis mehr Gewicht erhalten. Fragen zu Originalität und Rechten an generiertem Material sind in vielen Rechtsordnungen ungeklärt. Design und Rechtsabteilung sollten daher vereinbaren, was generiert werden darf, aus welchen Inputs und wer freigibt.
Was ist mit Rollen in Wholesale und Einkauf?
Vertriebsmitarbeitende und Einkäufer verbringen einen Teil ihrer Zeit mit Vorbereitung, Auftragserfassung und Nachfassen und einen Teil mit Gesprächen, die Vertrauen aufbauen und Sortimente prägen. KI kann plausibel die Zusammenfassung der Kundenhistorie, die Vorbereitung von Meeting-Notizen und das Erkennen von Nachbestellchancen aus Vergangenheitsdaten übernehmen, sofern die Daten stimmen. Die Verhandlung und die Einschätzung, was die Kundschaft eines Händlers kaufen wird, bleiben bei Menschen. Praktisch bedeutet das mehr Zeit für die zweite Art von Arbeit, wenn die Organisation sie schützt, statt sie mit zusätzlichen Kunden zu füllen.
Was sollten Führungskräfte jetzt tun?
- Erfassen Sie Aufgaben, nicht Titel: Listen Sie in jedem Team die zehn wichtigsten wiederkehrenden Aufgaben auf und bewerten Sie sie anhand der vier oben genannten Fragen.
- Beziehen Sie die Menschen ein, die die Arbeit tun, denn sie wissen, welche Aufgaben wirklich Routine sind und welche nur von aussen so aussehen.
- Entscheiden Sie rollenweise, ob frei gewordene Zeit in Wachstum, Qualität oder Kosten fliesst, und sagen Sie es offen.
- Investieren Sie in Fähigkeiten, die an Wert gewinnen: Datenkompetenz, Urteilsvermögen, Beziehungen zu Lieferanten und Kunden.
- Schützen Sie Lernwege für Junior-Mitarbeitende, damit die Automatisierung von Einstiegsaufgaben künftige Expertise nicht aushöhlt.
- Prüfen Sie rechtliche und betriebsrätliche Anforderungen, bevor Sie KI bei Entscheidungen über Personen einsetzen.
Der WEF-Bericht zeigt, dass 85 % der Arbeitgeber planen, die Weiterbildung ihrer Belegschaft zu priorisieren, und 50 % planen, Personal aus schrumpfenden in wachsende Rollen zu versetzen. Modeunternehmen, die dies früh planen, statt auf eine Personalvorgabe zu reagieren, werden es leichter haben, sowohl die Menschen als auch das Handwerk zu halten.
Häufige Fragen
Welche Modejobs sind von KI am stärksten betroffen?
Rollen mit einem hohen Anteil repetitiver, daten- oder textlastiger Aufgaben wie Content-Produktion, Reporting, Auftragsabwicklung und Routine-Kundenservice sehen die früheste Veränderung. Kreative Leitung, Einkaufsurteil und Beziehungsarbeit sind kurzfristig weniger exponiert.
Wird KI Modedesigner ersetzen?
Die Evidenz deutet darauf hin, dass Designer von KI erzeugte Optionen anleiten und verfeinern, statt ersetzt zu werden. McKinseys State of Fashion 2026 beschreibt Rollen, die sich hin zu höherwertiger kreativer und analytischer Arbeit verschieben, bei gleichzeitigem Schutz der Kreativität.
Wie viele Jobs wird KI verdrängen?
Das World Economic Forum prognostiziert bis 2030 weltweit über alle Branchen hinweg rund 92 Millionen wegfallende und 170 Millionen neu geschaffene Jobs. In den hier geprüften Quellen wird keine verlässliche modespezifische Zahl veröffentlicht.
Wie kann ein Modeunternehmen seine Belegschaft vorbereiten?
Erfassen Sie die Aufgaben innerhalb jeder Rolle, entscheiden Sie, wie frei gewordene Zeit genutzt wird, investieren Sie in Weiterbildung und erhalten Sie Lernwege für Junior-Mitarbeitende. Beziehen Sie Mitarbeitende und gegebenenfalls Arbeitnehmervertretungen frühzeitig ein.
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