Karriereanpassungsfähigkeit: Von Mainframe zu KI und Energy Transition – Wellen reiten statt untergehen

Karriereanpassungsfähigkeit: Von Mainframe zu KI und Energy Transition – Wellen reiten statt untergehen.

Karriereanpassungsfähigkeit: Mainframe. Desktop. Smartphone. Energy Transition. KI. Die nächste Welle formiert sich bereits – und Karriereanpassungsfähigkeit ist die Fähigkeit, sie zu reiten, statt von ihr weggespült zu werden.

Auf meinem beruflichen Weg hat frühes Anpassen an Technologiesprünge ebenso viel Sinn gestiftet wie Fortschritt ermöglicht – ganz im Geist von Darwins Beobachtung, dass Überleben Anpassungsfähigkeit begünstigt. Für viele von uns 50+ war der Innovationszyklus der letzten Jahrzehnte einzigartig: Keine frühere Generation von Homo sapiens hat so viele Umbrüche erlebt – und wir haben sie gemeistert, indem wir Lernen und Umsetzung konsequent priorisiert haben.

Was mich beschäftigt, ist die Frage, ob jüngere Kohorten nicht nur zum Ideieren, sondern auch zum Liefern vorbereitet werden. Schneller Wandel verändert Verhalten, Karrieren und Erwartungen. Die Antwort ist – erneut – Karriereanpassungsfähigkeit: die Haltung und die Systeme, die Neugier in wiederholbare Ergebnisse verwandeln.

Meilensteine und Wendepunkte der Karriereanpassungsfähigkeit

In den 1990ern arbeitete ich bei Xerox und betreute IBM Mainframes, Modems und Datenkompression. Als ich den nächsten Shift spürte, wechselte ich zu HP, als Desktop-Computing und das Internet mainstream wurden. Dann kam ein Tsunami namens Mobile: bei Nokia und später Samsung Electronics ging es von Feature Phones zu Smartphones – und ich half dabei, Geräte und Datennetze zu skalieren, die Nutzerverhalten neu definierten.

Als der globale Fokus auf das Energiesystem fiel, drehte ich erneut – ich studierte das Feld und ging in Österreich zu Fronius, um an Solar und Leistungselektronik zu arbeiten, während die Energy Transition an Fahrt aufnahm. Zuletzt wurde KI zur Schicht, die alles verstärkt – Strategie, Betrieb und Lernen – getrieben durch Fortschritte von Organisationen wie OpenAI.

Karriereanpassungsfähigkeit und Gen Y/Z: Stärken und Lücken

Meine Zusammenarbeit mit Gen Y und Gen Z zeigt große Stärken: Datenkompetenz, schnelles Problem-Framing und furchtlose Bereitschaft, Status-quo-Annahmen zu challengen. Riesiges Potenzial. Gleichzeitig stockt die Umsetzung oft: Motivation kippt, Einwände werden persönlich genommen, und Erwartungen kollidieren mit realen Timelines. Das Gegenmittel ist strukturierte Praxis: OKRs, Feedback-Loops und „skin in the game“, die Ideen an Delivery koppeln.

Ein praktisches Playbook für Karriereanpassungsfähigkeit

• Curiosity: frühe weak signals verfolgen – technische Roadmaps, Standards Bodies und Developer-Foren lesen.

• Learning: wiederholbare Gewohnheiten bauen – Zertifizierungen, Side Projects und Peer Reviews, die Wissen kumulieren lassen.

• Achievements: liefern. Rollen wählen, in denen Outcomes messbar sind: shipped code, deployed systems, Umsatz, Uptime oder Cost-to-Serve.

• Timing: vor der Masse wechseln. S-Curves tracken – Mainframe → Desktop, Desktop → Mobile, Mobile → Cloud/KI, fossil → low-carbon power – und springen, wenn adjacent skills übertragbar sind.

• Resilience: Rückschläge als Trainingsdaten behandeln. Execution schlägt Perfektion; Iteration schlägt Meinung.

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Keine Innovation – vergangen oder künftig – ersetzt den menschlichen Mix aus Urteilskraft, emotionalem Selbstschutz und der Bereitschaft, nach jedem Fall wieder aufzustehen. Wenn du eine Faustregel willst: wage es, probiere es, und probiere weiter. Fortschritt sieht oft nach siebzig mal sieben Versuchen aus, bis es endlich „klickt“.

Was kommt als Nächstes? Wahrscheinlich die Fusion aus KI-Agenten, Edge Computing und flexiblen Energiesystemen. Wie auch immer das Label lautet: Gewinnen werden diejenigen, die Karriereanpassungsfähigkeit täglich praktizieren – schneller lernen, als sich die Umwelt verändert, und Wert liefern, der sich aufschaukelt.