Snowflake-Studie zum KI-Arbeitsmarkt in Spanien

Die im Juni und Juli 2025 durchgeführte Studie, für die 200 Führungskräfte großer Unternehmen in Spanien befragt wurden, ergab, dass 71 Prozent der Unternehmen bereits in fortgeschrittenen Phasen der Einführung von KI sind. Trotz dieser weit verbreiteten Einführung gibt eine beträchtliche Anzahl der Befragten an, dass die tatsächliche Skalierbarkeit ihrer Projekte durch drei große Herausforderungen gebremst wird: mangelndes Vertrauen in KI (37 Prozent), Fachkräftemangel (20 Prozent) und Datenqualität (19 Prozent). Weitere nennenswerte Herausforderungen sind hohe Kosten (11 Prozent) und Regulierung (10 Prozent).

„Diese Erkenntnis macht deutlich, dass Vertrauen eine große Herausforderung für die Skalierbarkeit von KI darstellt“, erklärt José María Alonso, Country Manager für Spanien und Portugal bei Snowflake. „Unsere Untersuchung zeigt, dass Unternehmen in Spanien nicht nur ihre KI-Fähigkeiten weiterentwickeln müssen, sondern auch deren Erklärbarkeit, Robustheit und ethische Ausrichtung sicherstellen müssen, damit Nutzer und Interessengruppen ihren Entscheidungen und Ergebnissen voll und ganz vertrauen können.“

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‎„Unsere Untersuchung zeigt, dass Unternehmen in Spanien nicht nur ihre KI-Fähigkeiten weiterentwickeln müssen, sondern auch deren Erklärbarkeit, Robustheit und ethische Ausrichtung sicherstellen müssen.”

José María Alonso,
Country Manager für Spanien und Portugal,
Snowflake.

Strategien zur Gewinnung und Bindung von Talenten

Die neueste Studie von Snowflake weist auf einen Mangel an KI-Talenten in Spanien hin. Eine überwältigende Mehrheit der lokalen Unternehmen (96 Prozent) gibt an, dass die Verfügbarkeit von Fachkräften einen direkten Einfluss auf ihre Investitionsentscheidungen im Bereich KI hat. Um dieser Situation zu begegnen, entscheiden sich Unternehmen dafür, ihre Mitarbeiter weiterzubilden (46 Prozent) und die Gehälter oder andere Leistungen zu erhöhen (45 Prozent), um Talente zu gewinnen und zu binden.

„Es geht nicht nur darum, KI-Experten zu finden, sondern Fachkräfte, die verstehen, wie KI strategisch eingesetzt werden kann, um sicherzustellen, dass sie die Geschäftsziele versteht und für diese relevant ist. Es ist klar, dass Unternehmen, um die Chancen der KI zu nutzen, auf Datenplattformen zurückgreifen müssen, die ihre Datenarchitekturen vereinfachen, die Produktivität der bestehenden Teams steigern und die Abhängigkeit von hochspezialisierten und schwer zu findenden Fachkräften verringern“, erklärt José María.

Weitere Strategien, mit denen Unternehmen dem aktuellen Mangel an KI-Fachkräften begegnen, sind die Anpassung der Stellenanforderungen, um den Kandidatenpool zu vergrößern (41 Prozent), die Auslagerung von KI-bezogenen Aufgaben an Dritte oder Berater (41 Prozent) und die Einstellung von Personen mit unterschiedlichen beruflichen Hintergründen, die nichts mit KI zu tun haben (39 Prozent).

Der Studie zufolge gehören zu den Positionen, die für Unternehmen in Spanien am schwierigsten zu besetzen sind, solche, die technische Fähigkeiten mit strategischem, rechtlichem und ethischem Wissen verbinden, wie KI-Berater (29 Prozent), KI-Rechtsexperten (29 Prozent) und KI-Lösungsarchitekten (29 Prozent). Auch die Nachfrage nach Experten für KI-Ethik (24 Prozent) ist erheblich.

Moderne, benutzerfreundliche Datenplattformen, die Daten demokratisieren können, können Unternehmen dabei unterstützen, Herausforderungen wie den Mangel an Fachpersonal und das Misstrauen gegenüber KI zu überwinden, indem sie Unternehmensdaten in einer vollständig kontrollierten Umgebung mit einer überlagerten KI-Ebene zentralisieren. Dies sollte mit bewährten Managementpraktiken im gesamten Unternehmen einhergehen, wie z. B. rollenbasiertem Zugriff, um sicherzustellen, dass die richtigen Geschäftsabteilungen und Benutzer auf die richtigen Daten zugreifen und KI zur Verbesserung ihrer Analysen nutzen können.

„KI verwischt zunehmend die Grenzen, die seit jeher zwischen technischen und geschäftlichen Teams bestehen. Diese traditionellen Grenzen waren nie auf einen Mangel an Kooperationsbereitschaft zurückzuführen, sondern auf das Fehlen einer gemeinsamen Sprache und gemeinsamer Werkzeuge. Mit KI ist natürliche Sprache nun die universelle Sprache für Daten, wodurch Führungskräfte in der Lage sind, sich aktiver an der Datenanalyse zu beteiligen, während Datenanalysten und -ingenieure ihre Rolle ausbauen und zu strategischeren Partnern innerhalb ihrer Unternehmen werden können“, fügt José María hinzu.

Quelle: Snowflake