Nimmt mir die KI die Arbeit weg?

Was die Daten sagen

Der Anstoß zu diesem Text war ein Gespräch mit Freunden an einem Samstagabend. Kurz danach stieß ich auf einen Podcast, in dem Marina Mogilko mit Erik Brynjolfsson spricht, einem Ökonomen der Stanford University, der seit dreißig Jahren den Einfluss von Technologie auf die Arbeit erforscht.

Brynjolfsson hat eine Studie mit dem vielsagenden Titel „Kanarienvögel im Bergwerk“ (Canaries in the Coal Mine) veröffentlicht. Aus der Studie geht hervor, dass in den Berufen, die KI am stärksten ausgesetzt sind, die Beschäftigung von Personen bis zum 25. Lebensjahr um einen zweistelligen Prozentsatz niedriger liegt, als sich aus dem Verlauf bei ihren weniger exponierten Altersgenossen ergeben würde. Im Gespräch war von 16 Prozent die Rede, die Aktualisierung der Studie vom August 2026 spricht bereits von rund neunzehn Prozent. Im Fokus stehen vor allem jüngere Programmierer, Mitarbeiter von Hotlines, ein Teil des Marketings und juristische Assistenten. Quelle: Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R. (2025, revised 2026). Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. Stanford Digital Economy Lab.

Dieselben Daten zeigen jedoch auch die zweite Hälfte des Bildes. In den Berufen, die KI am wenigsten ausgesetzt sind, wächst die Beschäftigung. Bei Beschäftigten mit Erfahrung wächst sie. Und das Interessanteste: Personen, die KI nutzen, um die eigene Arbeit zu verstärken, statt sich ausschließlich die Arbeit von ihr abnehmen zu lassen, kommen deutlich besser zurecht als die übrigen.

In diesem Gespräch gibt es noch eine Geschichte, die man kennen sollte. Im Jahr 2017 verkündete Geoffrey Hinton, einer der Väter des Deep Learning, man solle aufhören, Radiologen auszubilden, weil KI medizinische Bilder besser lese als Menschen. Heute, so Brynjolfsson, gibt es mehr Radiologen als je zuvor, und sie fehlen nach wie vor. Das Lesen von Bildern ist eine von 26 Aufgaben in diesem Beruf, und wenn eine Untersuchung günstiger wird, lassen die Menschen schlicht mehr dieser Untersuchungen durchführen.

Brynjolfsson nennt das die Flugticket-Regel: Das Strahltriebwerk hat den Preis eines Fluges gesenkt, und wir fliegen daraufhin so viel, dass wir für das Fliegen mehr ausgeben als früher. Günstigere Kopfarbeit kann also mehr Beschäftigung für die Menschen bedeuten, die sie ausführen.

Mein persönlicher Standpunkt

Die Daten des Stanford Digital Economy Lab, die ich oben anführe, beschreiben die gesamte Wirtschaft, aber die Frage „nimmt mir die KI die Arbeit weg“ betrifft immer eine konkrete Person. Meine persönliche Meinung ist: Ob Sie Ihre Arbeit verlieren oder nicht, hängt davon ab, auf welche Weise Sie mit KI Wert schaffen. Aus dieser Perspektive unterscheide ich vier Berufsgruppen.

Erste Gruppe: Menschen, deren Arbeit nicht über den Computer läuft. Der Klempner, der Landwirt, der Bautrupp auf der Baustelle. KI dringt nicht direkt in ihre Arbeitswerkzeuge ein, deshalb betrifft sie diese Menschen heute höchstens indirekt. Brynjolfsson bestätigt: Körperliche Arbeit bleibt für Maschinen am schwierigsten, wenngleich sich seiner Meinung nach auch dieses Fenster langsam schließen wird.

Zweite Gruppe: Menschen, die am Computer arbeiten, aber mit KI keinerlei Wert schaffen. Sie fragen den Chat nach dem Wetter und danach, wo es eine „gute Bohrmaschine“ zu kaufen gibt, und damit endet ihr Kontakt mit dieser Technologie. Wenn ihre Arbeit gleichzeitig aus wiederkehrenden Tätigkeiten in IT-Werkzeugen besteht, wie der Bearbeitung von Anfragen, einfacher Programmierung, Grafik, dem Übertragen von Daten zwischen Systemen und dem Erstellen von Inhalten ohne Erarbeitung einer Strategie, sind sie meiner Meinung nach am stärksten gefährdet. Genau diese Tätigkeiten übernehmen KI-Agenten am schnellsten.

Dritte Gruppe: Menschen, die mit KI Wert für sich selbst schaffen. Sie steigern die Effizienz ihrer eigenen Arbeit: Sie analysieren schneller, schreiben schneller, prüfen schneller. Sie sind in den Zug gesprungen, der gerade abfährt. Angetrieben werden sie von schlichter Neugier, und es ist die Neugier, die darüber entscheidet, wer den Umgang mit diesen Werkzeugen wirklich lernt. Diese Menschen werden ihre Position halten, weil sie auf natürliche Weise diejenigen aus der zweiten Gruppe ersetzen werden.

Vierte Gruppe: Menschen, die mit KI Wert für andere schaffen. Sie entwickeln Produkte, organisieren Prozesse neu, steigern die Effizienz der Organisation, in der sie arbeiten, oder der Organisation ihres Kunden. Brynjolfsson beschreibt ihre Zukunft anschaulich: Jeder von ihnen wird wie der Chef einer Flotte von KI-Agenten sein. Die Agenten führen aus, und der Mensch ist für zwei Dinge verantwortlich, die sich ohne ihn nicht erledigen lassen: Er definiert die richtigen Aufgaben und beurteilt, ob das Ergebnis das ist, worum es ging. Diese Gruppe wird den höchsten Wert schaffen und meiner Meinung nach am stärksten wachsen.

Drei Teile jedes Projekts

Nehmen wir ein beliebiges Projekt. Das kann die komplexe Entwicklung einer Anwendung sein, aber ebenso gut eine kleine Sache, die man in der eigenen Arbeit braucht: zwei Excel-Tabellen zusammenführen und Schlüsse daraus ziehen, eine dritte Tabelle mit den aggregierten Daten der beiden vorherigen erzeugen oder sogar ein simples Kochrezept, das wir verfeinern möchten.

Jeder solche Prozess, den wir oben „Projekt“ genannt haben, besteht aus drei Teilen: der Definition der Aufgabe, ihrer Ausführung und der Bewertung des Ergebnisses. Mit der Definition der Aufgabe ist häufig die Erarbeitung einer gewissen Strategie verbunden, einer kleineren oder größeren, aber immer einer Strategie. Das ist Arbeit, die über eine einzelne Anweisung im KI-Chat hinausgeht: In der Regel umfasst sie Recherchen auf Basis verfügbarer Daten, aus eigenen Beständen und IT-Systemen oder aus dem Internet, von Produktspezifikationen über die Analyse des Wettbewerbs bis hin zu dem, was Menschen in Internetforen schreiben. Schon diese Phase verläuft beim bewussten Einsatz von KI schneller und reicht tiefer, und zugleich gibt sie dem Ganzen Kontext: Dadurch laufen die weiteren Schritte deutlich reibungsloser ab, weil die KI weiß, was sie in der zweiten Phase auszuführen hat. Danach kommt die Ausführung und am Ende die Bewertung des Ergebnisses. In größeren Projekten wiederholen sich diese Tätigkeiten in Schleifen über zahlreiche Iterationen: Auf die Bewertung des Ergebnisses folgt die Neudefinition der Annahmen, und der Prozess beginnt von vorn, bis das entstehende Produkt alle Kriterien erfüllt.

Die gesamte Geschichte hindurch hat der Mensch alle drei Tätigkeiten ausgeführt. Heute übernehmen KI-Agenten die mittlere und erledigen sie fast selbstständig. Es bleiben die beiden äußeren, und genau sie werden wertvoll: die Fähigkeit, ein Problem zu benennen, bevor jemand beginnt, es zu lösen, und die Fähigkeit, das Ergebnis mit der Frage zu betrachten, ob es wirklich das ist, was wir gebraucht haben.

Wie das derzeit bei mir funktioniert

Nehmen wir nur die Website goidea.net, auf der Sie sich gerade befinden. Ich habe sie drei Monate lang aufgebaut, zusammen mit dem Bereich Wissen in sechs Sprachen, und dabei sehr intensiv mit KI gearbeitet, oft in mehreren Threads parallel. Heute entwickle ich sie regelmäßig weiter und füge neue Artikel hinzu. Jeder von ihnen erfordert Arbeit, die über das reine Schreiben hinausgeht, bei dem KI hilft: zum Beispiel eine Recherche zum Markt oder zu einem anderen Thema, die Kontext einbringt und es erst ermöglicht, den Inhalt aufzubauen. Interessanterweise war das Programmieren der Seiten selbst, und sogar ihr Design, nur ein kleiner Teil dieser Arbeit. Die meiste Zeit beanspruchten Strategie, Angebot, das Benennen der Probleme der Kunden und die Inhalte, samt ihrer mehrfachen Überprüfung und Ausrichtung, dazu Tests und weitere Korrekturen nach der Konfrontation mit echten Nutzern.

Ein Jahr zuvor hätte ich ein solches Projekt gar nicht in Angriff genommen, weil es mich schlicht überfordert hätte: Ich hätte es nicht geschafft, meiner normalen Arbeit nachzugehen und gleichzeitig eine so umfangreiche Website aufzubauen. Meine frühere Website war eine einfache digitale Visitenkarte, weil meine Zeit nur dafür reichte. Ich habe sie an Nachmittagen in zwei Wochen gebaut, viel schneller als die Startversion der heutigen Website, aber Umfang und Qualität der Inhalte auf beiden Seiten sind nicht vergleichbar: Der Unterschied beträgt ein Vielfaches. KI hat es mir ermöglicht, die Art, wie ich kommuniziere, vollständig zu verändern, und hat meine Arbeit eine Ebene höher verschoben, vom Ausführen zum Definieren und Bewerten, und zugleich hat die Arbeit zugenommen, weil mehr Dinge überhaupt erst möglich geworden sind. Die Flugticket-Regel hat sich bei mir voll bestätigt.

Womit anfangen

Wenn Sie das Gefühl haben, heute zur zweiten Gruppe zu gehören, habe ich eine gute Nachricht: In diesen Zug kann man immer noch einsteigen, und das Ticket kostet einen Nachmittag. Einsteigen muss man allerdings jetzt, denn er ist bereits angefahren.

Brynjolfsson nennt eine Methode, die ich empfehle, weil ich gesehen habe, wie sie wirkt.

Der Wechsel von der zweiten in die dritte Gruppe ist eine Frage von Wochen, und der Wechsel von der dritten in die vierte beginnt in dem Moment, in dem Sie mit Ihrem neuen Werkzeug zum ersten Mal die Arbeit eines anderen Menschen verbessern.

Zum Schluss wiederhole ich: Das ist mein persönlicher Standpunkt, und ich stelle ihn gern anderen Meinungen gegenüber. Brynjolfsson beendet das Gespräch mit einem Satz, der auch meine eigene Haltung gut wiedergibt: Wer KI ohne gleichzeitige Begeisterung und Sorge betrachtet, sieht höchstens die Hälfte des Bildes.

Wenn Sie darüber sprechen möchten, wie Ihr Unternehmen aus dieser Perspektive aussieht und was sich darin mit KI aufbauen lässt, schreiben Sie mir oder vereinbaren Sie ein Gespräch.