Die Zahl klingt zunächst nach Entspannung: In Deutschland fehlen derzeit 79.000 IT-Fachkräfte. Im Jahr 2023 hatte Bitkom noch 149.000 unbesetzte IT-Stellen ausgewiesen, 2025 waren es 109.000. Innerhalb von drei Jahren hat sich die rechnerische Lücke damit nahezu halbiert. [1][2]
Für Unternehmen bedeutet das jedoch nicht automatisch, dass ihre IT-Projekte leichter zu besetzen und zuverlässiger zu liefern sind.
97 Prozent der Unternehmen mit IT-Stellen berichten weiterhin von Schwierigkeiten bei der Besetzung. 78 Prozent der befragten Unternehmen sehen aktuell einen IT-Fachkräftemangel, und 76 Prozent erwarten, dass er sich in den kommenden Jahren wieder verschärfen wird. Die Zahlen stammen aus zwei von Bitkom Research im Frühjahr 2026 durchgeführten, repräsentativen Telefonbefragungen von 853 beziehungsweise 602 Unternehmen ab drei Beschäftigten. [1]
Der entscheidende Befund liegt deshalb nicht allein in der gesunkenen Zahl offener Stellen.
Er liegt darin, wie Unternehmen ihre fehlende Kapazität inzwischen organisieren.
Sie qualifizieren bestehende Mitarbeitende weiter. Sie kooperieren mit Hochschulen und Schulen. Sie setzen zunehmend KI ein. Und sie greifen auf externe IT-Fachkräfte zurück. Im Durchschnitt nutzen Unternehmen mit IT-Stellen drei verschiedene Maßnahmen, um ihren Bedarf zu decken. 19 Prozent setzen verstärkt KI ein, 18 Prozent bemühen sich verstärkt um externe IT-Fachkräfte. [1][2]
Bitkom untersucht damit den Arbeitsmarkt, nicht die Qualität der Projektsteuerung. Aus den Ergebnissen lässt sich aber eine klare Managementfrage ableiten:
Wenn Lieferfähigkeit in einem Unternehmen aus einem wechselnden Mix von internen Teams, externen Spezialisten und KI-Unterstützung entsteht – wie behält das Management dann den Überblick über Leistung, Kapazität, Kosten und Verantwortung?
Weniger offene Stellen sind nicht dasselbe wie mehr lieferfähige Kapazität
Eine offene Stelle ist eine Personalgröße.
Lieferfähigkeit ist eine Projektgröße.
Beides hängt zusammen, ist aber nicht identisch.
Ein Unternehmen kann weniger Vakanzen haben und trotzdem ein Kapazitätsproblem in seinen Projekten erleben. Zum Beispiel dann, wenn zwar genügend Personen vorhanden sind, aber nicht die benötigten Fähigkeiten. Wenn Schlüsselpersonen gleichzeitig in mehreren Vorhaben eingeplant sind. Wenn externe Spezialisten nur für einen begrenzten Zeitraum verfügbar sind. Oder wenn operative Teams zwar schneller arbeiten, aber Entscheidungen, Freigaben oder Abnahmen zum Engpass werden.
Für die IT-Projektsteuerung sind deshalb mindestens vier Fragen zu unterscheiden:
- Headcount: Wie viele Personen stehen formal zur Verfügung?
- Kompetenz: Welche Fähigkeiten besitzen sie für das konkrete Arbeitspaket?
- Verfügbarkeit: Wann und mit welcher Kapazität können sie tatsächlich beitragen?
- Verantwortung: Wer trägt die fachliche und wirtschaftliche Verantwortung für das Ergebnis?
Der Arbeitsmarkt kann sich bei der ersten Frage entspannen, während die übrigen drei ungelöst bleiben.
Genau deshalb reicht es nicht, die Entwicklung der Vakanzen als alleinigen Indikator für die Umsetzbarkeit eines IT-Portfolios zu betrachten.
Aus einem Personalproblem wird ein Steuerungsproblem
Der traditionelle Lösungsweg bei fehlender IT-Kapazität ist vergleichsweise klar: Eine Stelle wird definiert, besetzt und einer Organisationseinheit zugeordnet.
Der aktuelle Maßnahmenmix ist komplexer.
Ein Arbeitspaket kann heute beispielsweise von einem internen Product Owner verantwortet, von einem externen Entwicklungsteam umgesetzt und durch KI-gestützte Analyse oder Dokumentation beschleunigt werden. Die fachliche Freigabe liegt bei einer weiteren Abteilung, während Einkauf und Controlling Verträge und Kosten verfolgen.
Keine dieser Rollen ist ungewöhnlich.
Anspruchsvoll wird die Kombination.
Denn jede Form von Kapazität folgt einer anderen Logik:
- Interne Mitarbeitende arbeiten häufig in mehreren Projekten und zusätzlich im Tagesgeschäft.
- Externe Spezialisten sind an Verträge, Leistungsumfänge, Laufzeiten und vereinbarte Kapazitäten gebunden.
- KI unterstützt einzelne Aufgaben, übernimmt aber keine organisatorische Ergebnisverantwortung.
- Führungskräfte und Fachbereiche müssen Entscheidungen, Qualität und Prioritäten weiterhin selbst verantworten.
Damit verschiebt sich die zentrale Frage von „Haben wir genügend Personen?“ zu:
„Ist für jedes kritische Arbeitspaket sichtbar, wer wann welche Leistung erbringt, was sie kostet, wovon sie abhängt und wer das Ergebnis verantwortet?“
Das ist keine reine HR-Frage mehr.
Es ist Projekt-, Supplier- und Governance-Steuerung.
KI verändert nicht nur die Produktivität, sondern auch die Rollenverteilung
Bitkom zufolge setzen 42 Prozent der Unternehmen mit IT-Stellen KI bereits in ihrer IT-Abteilung oder bei der Arbeit ihrer IT-Fachkräfte ein. Weitere 36 Prozent planen den Einsatz, 13 Prozent diskutieren ihn. Gleichzeitig ist der Einsatz bei den bisherigen Anwendern meist noch nicht flächendeckend: 43 Prozent nutzen KI nur vereinzelt, 46 Prozent in einigen Bereichen und 7 Prozent in fast allen Bereichen. [1]
Das zeigt ein typisches Übergangsstadium.
KI ist vielerorts bereits Teil der Leistungserbringung, aber noch nicht überall Teil einer einheitlichen Steuerungslogik.
Das betrifft zum Beispiel Fragen wie:
- Welche Aufgaben dürfen mit KI unterstützt oder automatisiert werden?
- Welche Ergebnisse müssen fachlich geprüft werden?
- Wer haftet intern für eine fehlerhafte Entscheidung oder Freigabe?
- Welche Daten dürfen in welchem Kontext verwendet werden?
- Wie wird zusätzlicher Prüf- oder Nacharbeitsaufwand sichtbar?
- Wann muss ein KI-gestützter Prozess eskaliert werden?
74 Prozent der von Bitkom befragten Unternehmen erwarten, dass die strategische Steuerung und Kontrolle von KI für IT-Fachkräfte an Bedeutung gewinnen wird. 63 Prozent rechnen damit, dass KI-Kenntnisse und -Tools künftig in allen IT-Berufen benötigt werden. 61 Prozent erwarten einen stärkeren Druck zur kontinuierlichen Weiterbildung. [1][2]
Der Project Management Institute beschreibt dieselbe Entwicklung aus Governance-Perspektive: Wenn unterschiedliche Teams KI verschieden einsetzen, ist häufig unklar, was automatisiert, geprüft oder eskaliert werden soll. PMI stellt deshalb menschliche Aufsicht, klare Verantwortlichkeit und definierte Eskalationswege in den Mittelpunkt seines 2026 veröffentlichten Standards für KI in Projekt-, Programm- und Portfoliomanagement. [3][4]
Die Konsequenz für Unternehmen lautet:
KI ist nicht nur eine zusätzliche Ressource. Sie verändert die Arbeitsteilung – und damit die Anforderungen an Projektsteuerung.
Externe IT-Fachkräfte schließen Lücken – und schaffen neue Schnittstellen
18 Prozent der Unternehmen mit IT-Stellen geben an, verstärkt externe IT-Fachkräfte einzusetzen, um ihren Bedarf zu decken. [1][2]
Daraus folgt weder, dass externe Leistung problematisch ist, noch dass diese Unternehmen ihre Projekte schlechter steuern. Externe Spezialisten können fehlende Fähigkeiten verfügbar machen, Engpässe überbrücken und Projekte beschleunigen.
Managementrelevant wird jedoch die Schnittstelle zwischen interner Verantwortung und externer Leistung.
Bei jedem extern unterstützten Arbeitspaket sollten mindestens folgende Punkte eindeutig sein:
- Welcher Scope wurde beauftragt?
- Welche konkrete Leistung wird erwartet?
- Welche Personen oder Rollen sind zugesagt?
- Welche Abhängigkeiten bestehen zu internen Teams und anderen Dienstleistern?
- Welche Kosten sind geplant, beauftragt, entstanden und noch zu erwarten?
- Wie werden Fortschritt und Qualität beurteilt?
- Welche Änderungen wurden vereinbart?
- Wem gehört das Wissen nach Abschluss des Projekts?
- Wer entscheidet bei Zielkonflikten oder Verzögerungen?
Solange diese Informationen in Verträgen, Ticketsystemen, Projektplänen, Zeiterfassungen und separaten Provider-Reports verteilt sind, entsteht leicht ein widersprüchliches Bild.
Der Dienstleister meldet ausgelastete Kapazität.
Das Projektteam meldet offenen Scope.
Controlling sieht bislang keine Budgetüberschreitung.
Der Fachbereich wartet auf ein Ergebnis.
Jede Aussage kann für sich zutreffen.
Was dem Management fehlt, ist die gemeinsame Einordnung:
Welche Leistung ist tatsächlich erbracht, welche Kapazität steht noch zur Verfügung und welche Auswirkung hat das auf Kosten, Timing und Zielerreichung?
Fünf typische Risiken des neuen Ressourcenmixes
1. Kapazität wird mehrfach versprochen
Interne Spezialisten arbeiten gleichzeitig in Projekten und im Tagesgeschäft. Externe Experten werden über mehrere Vorhaben hinweg eingeplant. Schlüsselpersonen werden in Planungen mit einem Prozentsatz berücksichtigt, der in der Summe nicht realistisch ist.
Auf Einzelprojektebene wirkt jede Planung plausibel.
Der Konflikt wird erst im Portfolio sichtbar.
Die Association for Project Management zählt Ressourcenverfügbarkeit und Umsetzungskapazität ausdrücklich zu den Risiken, die auf Portfolioebene betrachtet werden müssen. Portfoliomanagement verbindet deshalb Priorisierung und Kontrolle von Projekten mit der tatsächlichen Fähigkeit der Organisation, sie zu liefern. [5]
2. Der teuerste Engpass steht nicht im Personalplan
Ein fehlender Entwickler ist sichtbar.
Ein fehlendes Architekturentscheid, eine verspätete Freigabe oder eine überlastete Fachabnahme erscheint dagegen oft nicht als Vakanz. Trotzdem kann genau dieser Engpass mehrere Arbeitspakete blockieren.
Eine belastbare Kapazitätssicht muss deshalb nicht nur ausführende Rollen erfassen. Sie muss auch Entscheider, Prüfer und Freigaben berücksichtigen.
3. KI beschleunigt einen Schritt, aber nicht den Gesamtprozess
Eine Analyse wird schneller erstellt. Ein Testfall schneller generiert. Eine Dokumentation schneller formuliert.
Der wirtschaftliche Effekt bleibt dennoch begrenzt, wenn das Ergebnis anschließend manuell geprüft, mehrfach überarbeitet oder in einem langsamen Freigabeprozess verarbeitet wird.
Lokale Produktivität und Projektfortschritt sind nicht dasselbe.
4. Kosten und Leistung entwickeln sich auseinander
Externe Kapazität kann kurzfristig verfügbar sein, aber zusätzliche Beauftragungen, verlängerte Laufzeiten oder wiederholte Scope-Änderungen verursachen.
Ein Projekt kann im aktuellen Monatsbericht noch innerhalb des Budgets liegen, obwohl bereits absehbar ist, dass weitere Leistungen benötigt werden.
Wer nur gebuchte Kosten betrachtet, erkennt den Ressourcenengpass möglicherweise erst, wenn er zur Rechnung wird.
5. Wissen bleibt an Personen oder Anbieter gebunden
Ein Projekt kann operativ erfolgreich abgeschlossen werden und trotzdem eine neue Abhängigkeit schaffen.
Wenn Architekturwissen, Entscheidungsgründe, Datenlogik oder Betriebskenntnis nur bei einzelnen internen Personen oder einem externen Partner liegen, wird die nächste Änderung langsamer und riskanter.
Wissenstransfer ist deshalb nicht nur eine Abschlussaufgabe. Er gehört zur laufenden Projekt- und Supplier-Steuerung.
Warum klassische Statusberichte das Problem nur teilweise zeigen
Ein klassischer IT-Projektstatus konzentriert sich häufig auf:
- Meilensteine,
- offene Aufgaben,
- Budget,
- Risiken,
- Ampelstatus.
Diese Informationen bleiben wichtig.
Für einen gemischten Ressourcenansatz reichen sie jedoch oft nicht aus.
Ein Projekt kann grün gemeldet werden, obwohl:
- die entscheidende externe Rolle nur noch vier Wochen verfügbar ist,
- eine interne Schlüsselperson parallel in drei Projekten benötigt wird,
- KI-generierte Ergebnisse unerwartet viel Prüfung erfordern,
- eine Vertragsverlängerung noch nicht freigegeben ist,
- der Wissenstransfer nicht begonnen hat,
- der nächste Meilenstein von einer fachlichen Entscheidung abhängt, für die niemand Kapazität eingeplant hat.
Der Status ist dann nicht unbedingt falsch.
Er ist unvollständig.
Die eigentliche Steuerungsfrage lautet nicht nur:
„Ist das Projekt heute im Plan?“
Sondern:
„Ist der aktuelle Ressourcen-, Kosten- und Verantwortungsmix belastbar genug, um den nächsten Abschnitt tatsächlich zu liefern?“
Was moderne IT-Projektsteuerung sichtbar machen muss
Eine belastbare IT-Projektsteuerung benötigt keine endlose Zahl zusätzlicher Kennzahlen. Sie benötigt eine konsistente Verbindung der relevanten Perspektiven.
1. Arbeitspaket und erwartetes Ergebnis
Welche konkrete Leistung muss erbracht werden?
Nicht nur die Rolle oder das Team sollte sichtbar sein, sondern der zugehörige Scope, das Ergebnis und die Abnahmelogik.
2. Interne, externe und KI-gestützte Beiträge
Wer übernimmt welchen Anteil der Arbeit?
Wo unterstützt KI lediglich, wo verändert sie den Prozess und an welcher Stelle ist menschliche Prüfung verpflichtend?
3. Tatsächliche Verfügbarkeit
Welche Kapazität ist nicht nur geplant, sondern real verfügbar?
Dabei müssen parallele Projekte, Tagesgeschäft, Abwesenheiten, Vertragslaufzeiten und kritische Freigaben berücksichtigt werden.
4. Kosten und Verpflichtungen
Welche internen und externen Aufwände sind geplant? Welche Leistungen wurden bereits beauftragt? Welche Restkosten sind realistisch?
Bei externen Ressourcen sollte der Blick über aktuelle Rechnungen hinausgehen und auch noch nicht abgerechnete oder absehbar notwendige Leistungen einbeziehen.
5. Fortschritt und Qualität
Wie viel der erwarteten Leistung ist tatsächlich nutzbar erbracht?
Erstellter Code, ein Dokument oder eine Analyse sind noch kein Fortschritt, wenn erhebliche Nacharbeit aussteht oder eine Abnahme fehlt.
6. Abhängigkeiten und Entscheidungen
Welche Arbeit kann erst beginnen, wenn eine andere Rolle, ein Dienstleister oder ein Managementgremium entschieden hat?
Ein Engpass wird erst steuerbar, wenn auch der notwendige Entscheidungszeitpunkt sichtbar ist.
7. Wissen und Übergabe
Welche Informationen müssen dokumentiert und übertragen werden, bevor eine Person oder ein externer Partner das Projekt verlässt?
Damit wird Wissenstransfer zu einem planbaren Bestandteil der Leistung statt zu einer Hoffnung am Projektende.
Projektsteuerung Software: Nicht das Taskboard entscheidet
Wer nach Projektsteuerung Software sucht, landet schnell bei Funktionen für Aufgaben, Zeitpläne, Tickets und Zusammenarbeit.
Diese Werkzeuge erfüllen wichtige operative Aufgaben.
Für komplexe IT-Portfolios mit internen Teams, externen Dienstleistern und KI-gestützten Prozessen stellt sich jedoch eine weitergehende Frage:
Kann die Lösung auch die wirtschaftliche und organisatorische Realität hinter den Aufgaben abbilden?
Dazu gehören beispielsweise:
- unterschiedliche Ressourcenarten,
- projektübergreifende Kapazitätskonflikte,
- externe Beauftragungen und Kosten,
- Scope- und Vertragsänderungen,
- Leistungs- und Qualitätsstände,
- Abhängigkeiten zwischen Teams und Providern,
- Entscheidungen und Eskalationen.
Ein Taskboard zeigt, dass eine Aufgabe offen ist.
Managementrelevante Projektsteuerung sollte zusätzlich erklären können, warum sie offen ist, welche Abhängigkeit dahintersteht, welche Kostenwirkung entsteht und wer entscheiden muss.
Die passende Softwareentscheidung beginnt deshalb nicht mit der längsten Feature-Liste.
Sie beginnt mit der Frage, welche Entscheidungen über Projekte und externe Leistungen heute zu spät, zu aufwendig oder auf widersprüchlichen Daten getroffen werden.
Acht Fragen für den nächsten IT-Portfolioreview
CIO, COO und PMO können den eigenen Ressourcenmix mit acht Fragen prüfen:
- Ist für jedes kritische Arbeitspaket eine fachlich verantwortliche Person benannt?
- Ist sichtbar, welche Leistung intern, extern oder KI-gestützt erbracht wird?
- Werden Kapazitäten projektübergreifend statt nur innerhalb einzelner Pläne betrachtet?
- Sind externe Beauftragungen, Leistungsstände und erwartete Restkosten miteinander verbunden?
- Gibt es klare Prüfpunkte und Verantwortlichkeiten für KI-gestützte Ergebnisse?
- Werden absehbare Vertrags-, Verfügbarkeits- oder Wissensrisiken früh genug sichtbar?
- Ist bei einer Abweichung klar, wer entscheiden darf und bis wann entschieden werden muss?
- Arbeiten Management, Fachbereich, Procurement, Controlling und Dienstleister auf derselben aktuellen Entscheidungsgrundlage?
Mehrere Nein-Antworten bedeuten nicht automatisch, dass ein neues Tool erforderlich ist.
Sie zeigen aber, an welchen Stellen die aktuelle Steuerungslogik den realen Ressourcenmix noch nicht vollständig abbildet.
Project Intelligence verbindet Ressourcen mit Entscheidungen
Aus Ramp7-Perspektive liegt die zentrale Herausforderung deshalb nicht darin, möglichst viele Kapazitätsdaten zu sammeln.
Entscheidend ist, die Informationen hinter IT-Projekten so miteinander zu verbinden, dass Managemententscheidungen möglich werden:
- Welche Vorhaben haben Priorität?
- Welche internen und externen Leistungen sind dafür notwendig?
- Welche Budgets und Verpflichtungen bestehen?
- Wo entstehen Kapazitäts- oder Supplier-Abhängigkeiten?
- Wie entwickeln sich Fortschritt, Timing und Qualität?
- Welche Entscheidung ist erforderlich, bevor ein Engpass eskaliert?
Diese Perspektive ersetzt weder HR, Projektmanagement, Procurement noch Controlling.
Sie schafft einen gemeinsamen Zusammenhang zwischen ihren Informationen.
Gerade in IT- und Transformationsprogrammen mit externen Providern liegt darin der Unterschied zwischen einer Sammlung plausibler Einzelberichte und einem steuerbaren Gesamtbild.
Fazit: Der Fachkräftemangel wird kleiner – der Ressourcenmix nicht einfacher
Die neue Bitkom-Erhebung liefert zunächst eine positive Nachricht: Die Zahl unbesetzter IT-Stellen ist seit 2023 deutlich gesunken.
Sie zeigt zugleich, warum Unternehmen daraus keine vorschnelle Entwarnung für ihre Projektportfolios ableiten sollten.
Der Mangel bleibt hoch. Die Besetzung bleibt schwierig. KI verändert Aufgaben und Verantwortlichkeiten. Externe IT-Fachkräfte werden Teil der Kapazitätsstrategie. Weiterbildung und neue Rollen gewinnen an Bedeutung. Unternehmen kombinieren mehrere Maßnahmen gleichzeitig. [1][2]
Damit wird IT-Leistung nicht zwangsläufig knapper.
Sie wird aber verteilter.
Und verteilte Leistung benötigt eine stärkere gemeinsame Steuerung.
Nicht nur die Zahl verfügbarer Personen entscheidet darüber, ob ein Projekt lieferfähig ist. Entscheidend ist, ob Fähigkeiten, Verfügbarkeit, Scope, Kosten, Qualität, Wissen und Verantwortung im richtigen Zusammenhang sichtbar sind.
Der relevante Managementindikator lautet deshalb nicht allein:
„Wie viele IT-Stellen sind noch offen?“
Sondern:
„Können wir mit unserem heutigen Mix aus internen Teams, externen Spezialisten und KI-Unterstützung die richtigen Projekte verlässlich liefern?“