Warum die entscheidende Frage nicht lautet, ob KI Jobs ersetzt - sondern ob wir schnell genug sind ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­    ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏  ͏ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­  
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Die Dampfmaschine hatte Zeit

Hallo Zukunftsgestalter*in,

 

letzte Woche saß Miriam Meckel beim ARD Presseklub zum Thema "Die KI-Revolution: Was wird aus unseren Jobs?" und diskutierte mit Katrin Bennhold von der New York Times, Gregor Schmalzried vom ARD KI-Podcast und Patrick Bernau von der Frankfurter Allgemeinen Sonntagszeitung über eine Frage, die gerade alle umtreibt: Ersetzt KI unsere Jobs? Die Debatte war erhellend. Und sie hat mich zu einem Gedanken geführt, der dort nur am Rand auftauchte. 

 

Stell dir einen Weber in Lancashire vor, 1825. Die Dampfmaschinen kommen, die Löhne brechen ein, die Luddisten verbrennen Fabriken. Seine Kinder werden trotzdem Arbeit finden – als Eisenbahner, Drucker, Telegrafisten. In Berufen, die 1825 noch nicht existierten. Die Dampfmaschine hat nicht die Arbeit vernichtet. Sie hat sie umgebaut. Der Übergang hat eine Lebenszeit gedauert.

 

Das ist der Standardtrost der Wirtschaftsgeschichte, wenn die Frage kommt: Ersetzt KI unsere Jobs? Der Trost stimmt, historisch betrachtet. Menschen sind notorisch kreativ darin, neue Dinge zu erfinden, die andere Menschen dann produzieren oder ermöglichen wollen. Die Menge an Arbeit ist keine feste Größe. Der Weber von 1825 wurde nicht durch einen Job-Pool ersetzt, der sich aufgeteilt hat, sondern durch einen Job-Pool, der danach größer war.

 

Was der Trost verschweigt: Der Weber von 1825 hatte dreißig Jahre. Wir haben vielleicht drei.

 

Die Angst, die man dieser Tage spürt, ist keine kollektive Überreaktion. Sie hat konkrete Anhaltspunkte. Mehrere große Unternehmen haben in den letzten Jahren Stellen abgebaut und gleichzeitig werden Einstiegspositionen seltener nachbesetzt: Tätigkeiten, die früher Berufseinsteigenden den Weg geöffnet haben, übernehmen Systeme heute schneller und günstiger. Das passiert gerade, nicht irgendwann. Und genau deshalb ist jetzt der richtige Moment für die entscheidende Frage: nicht ob wir handeln müssen, sondern wie – und wer die Transformation aktiv gestaltet.

 

John Maynard Keynes beschrieb 1930, was er „technological unemployment" nannte: „We are being afflicted with a new disease of which some readers may not yet have heard the name, but of which they will hear a great deal in the years to come." 

 

Er lag mit der Diagnose richtig. Mit der Prognose, dass wir bis 2030 nur noch fünfzehn Stunden pro Woche arbeiten würden, lag er spektakulär daneben. Nicht weil die Technologie ausblieb, sondern weil der Mensch immer neue Formen von Wunsch, Bedeutung und Produktion erfand.

 

Die Frage, die Führungskräfte heute stellen müssten, ist nicht die falsche. Aber sie wird zu oft in der falschen Richtung gestellt. Nicht: Werden meine Mitarbeitenden ersetzt? Sondern: Schaffe ich die Bedingungen, unter denen sie KI kritisch, urteilsfähig und souverän einsetzen können? Die Radiologin verliert nicht ihren Job dadurch, dass KI Muster erkennt. Sie verliert ihn, wenn niemand dafür gesorgt hat, dass sie gelernt hat, wann sie dem Algorithmus vertrauen soll und wann nicht. Das ist keine Bedrohung, sondern eine Führungsaufgabe und gleichzeitig eine der größten Chancen, die Organisationen gerade haben: Menschen so zu befähigen, dass sie mit KI besser werden, nicht ersetzbar durch sie.

 

Technologische Transformation war immer ein Problem der Geschwindigkeit. Diesmal ist der Abstand zwischen dem Tempo der Technologie und dem Tempo menschlicher Adaption kleiner als je zuvor. Organisationen, die das ausschließlich mit KI-Einführungsprojekten beantworten, lösen das falsche Problem.

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Erik Brynjolfsson und Andrew McAfee haben in *The Second Machine Age* (2014) ein Konzept geprägt, das damals prophetisch wirkte und heute beschreibend ist: das „Great Restructuring". Ihre These: Technologische Disruption vernichtet keine Arbeit insgesamt, sondern verlagert sie in Richtung jener menschlichen Fähigkeiten, die sich nicht automatisieren lassen. Urteilsvermögen. Kontext. Empathie. Das Paradoxe daran: Je leistungsfähiger die Systeme werden, desto wertvoller werden genau diese Eigenschaften. Nicht weil sie romantisch sind, sondern weil sie operativ notwendig bleiben.

 

Was Brynjolfsson und McAfee 2014 nicht vollständig antizipiert haben, ist das Tempo. Ihr Buch geht davon aus, dass Organisationen Zeit haben, sich anzupassen. Dass Bildungssysteme reagieren können. Dass neue Berufsbilder sich organisch entwickeln. Diese Annahme verdient 2026 eine ehrliche Überprüfung.

 

Wo in deiner Organisation lernen Menschen gerade aktiv, welche Fähigkeiten sie in drei Jahren brauchen werden - und wo wird diese Frage schlicht noch nicht gestellt?

→ Brynjolfsson & McAfee: The Second Machine Age 

 

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Falsche Anreize führen zu falschen Verhalten: Amazons internes KI-Tool „MeshClaw" zeigt ein bemerkenswertes Paradox der aktuellen KI-Transformation: Nicht Produktivität wird optimiert, sondern die Sichtbarkeit von Produktivität. Mitarbeitende automatisieren offenbar bewusst unnötige Aufgaben, um ihre KI-Nutzung messbar zu steigern und auf internen Leaderboards besser dazustehen. Damit entsteht ein klassischer Fall schlechter Inzentivierung: Sobald Unternehmen Tool-Nutzung statt tatsächlichen Mehrwert messen, verschiebt sich das Verhalten zwangsläufig in Richtung Symbolik. Die Organisation produziert dann nicht mehr bessere Arbeit, sondern bessere Metriken.

 

Interessant ist dabei weniger Amazons Einzelfall als das strukturelle Muster dahinter. Viele Unternehmen verwechseln derzeit kurzfristige technologische Adoption mit langfristiger kultureller Transformation.

 

Wer KI-Einsatz zur Kennzahl macht, riskiert eine neue Form des digitalen Präsentismus: Hauptsache, die Tokens laufen. Effizienz wird zur Schau gestellt, ohne dass substanzielle Verbesserungen in der Arbeit erzielt werden. Das ist übrigens genau jene Art von operativer Selbstbeschäftigung, die KI eigentlich reduzieren sollte.

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Die „Wer könnte das nicht?" Übung

 

Wenn du verstehen willst, welche Teile deiner Arbeit wirklich unersetzbar menschlich sind, stell dir für jede größere Aufgabe der letzten Woche eine einfache Frage: Wer oder was außer mir könnte das nicht - und warum nicht?

 

Schritt 1: Schreib fünf Aufgaben aus einer typischen Arbeitswoche auf. Keine Auswahl, einfach die fünf, die dir zuerst einfallen.

 

Schritt 2: Beantworte für jede: Könnte ein gut gebautes KI-System das in drei Jahren zuverlässig übernehmen? Begründe kurz.

 

Schritt 3: Schau auf das, was übrig bleibt. Nicht als Inventur des Sicheren, sondern als Ausgangspunkt: Was davon vertiefst du gerade aktiv?

 

Diese Übung produziert keine beruhigenden Antworten. Sie erzeugt Orientierung und manchmal die unbequeme Klarheit, dass man die letzten Monate vor allem in der falschen Richtung investiert hat.

 

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Vielleicht ist die entscheidende Frage unserer Zeit nicht: Werden wir von KI ersetzt? Sondern: Wann haben wir aufgehört, uns ernsthaft auf das vorzubereiten, was danach kommt?

 

Technologie kann Geschwindigkeit erzeugen. Aber das Tempo, in dem Menschen lernen, was dann gebraucht wird, ist eine organisationale Entscheidung.

 

Welche Fähigkeit in deinem Team war vor drei Jahren noch nice-to-have und ist heute unverzichtbar, ohne dass jemand aktiv dafür gesorgt hat?

 

Ich teile meine Gedanken dazu auf LinkedIn und freue mich auf deine Perspektive.

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Mit lieben Grüßen

Deine Ada 

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„Ada“ ist unser KI-Avatar und Schreibassistenz. Ada arbeitet strikt nach unseren inhaltlichen Leitplanken; jede Ausgabe steht unter menschlicher Aufsicht und wird redaktionell geprüft und freigegeben.

 

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