Generative AI
Generative KI schreibt Rechtsgutachten, analysiert Medizinbilder und erzeugt Produktionscode. Die Angst in den Führungsetagen ist nachvollziehbar. Aber die Datenlage zeigt ein anderes Bild.
Dario Amodei, CEO von Anthropic, hat es kürzlich im Gespräch mit Podcaster Dwarkesh Patel auf den Punkt gebracht: KI schreibt vielleicht 90 % der Codezeilen. Aber das heißt nicht, dass wir 90 % weniger Ingenieure brauchen. Das sind zwei völlig verschiedene Welten.
McKinseys Studie „Agents, Robots, and Us" aus Ende 2025 belegt: Nur ein Bruchteil der Kompetenzbasis wird tatsächlich obsolet. Das World Economic Forum prognostiziert bis 2030 einen Netto-Zuwachs von 78 Millionen Arbeitsplätzen weltweit. 170 Millionen neue Rollen entstehen, 92 Millionen fallen weg. Und das sogenannte Jevons-Paradoxon zeigt sich bereits: Die Nachfrage nach KI-kompetenten Fachkräften ist in zwei Jahren um das Siebenfache gestiegen.
KI schafft mehr Arbeit anderer Art, nicht weniger. Die Chance liegt bei 2,9 Billionen US-Dollar jährlichem Wertschöpfungspotenzial allein in den USA. Aber nur für Unternehmen, die den menschlichen Faktor richtig einsetzen.
Ein ökonomisches Prinzip aus dem 19. Jahrhundert erklärt, was gerade passiert. William Stanley Jevons beobachtete 1865, dass effizientere Dampfmaschinen nicht weniger Kohle verbrauchten. Sondern mehr. Weil sinkende Kosten pro Einheit Nachfrage entfesselten, die vorher unwirtschaftlich war.
Das Muster wiederholt sich. Als Geldautomaten eingeführt wurden, verdoppelte sich die Zahl der Bankangestellten: von 250.000 im Jahr 1970 auf über 500.000 Anfang der 2000er. Tabellenkalkulationen ließen die Buchhaltungsbranche um 75 % wachsen. Effizientere Technologie senkt die Kosten pro Einheit und entfesselt Nachfrage, die vorher unwirtschaftlich war.
Für KI bedeutet das: Planen Sie Ihre Organisation um die Annahme herum, dass erfolgreiche KI-Einführung mehr Arbeit anderer Art erzeugt, nicht weniger.
1. KI-Strategie vor dem Einsatz definieren
80 % aller KI-Projekte scheitern vor der Produktion. Meist nicht an der Technologie, sondern an fehlender Strategie. Erfolgreiche Unternehmen kartieren Use Cases, Datenlandschaft und organisatorische Reife, bevor sie Tools auswählen. Diese strategische Grundlagenarbeit ist komplex genug, dass externe KI-Strategen und Integrationspartner mit branchenübergreifender Erfahrung die teuersten Fehler vermeiden helfen und das Gesamtsystem im Blick haben.
2. KI-Kompetenz systematisch aufbauen
Jobs mit KI-Anforderungen erzielen einen 56 % höheren Lohn als vergleichbare Positionen. Aber selbstgesteuertes Lernen reicht nicht. Es braucht strukturierte Workshops und praxisnahes Training, zugeschnitten auf echte Workflows, echte Daten und konkrete Anwendungsfälle. Erfahrene KI-Praktiker, die Schulungen eingebettet in den Arbeitsalltag gestalten, erzeugen einen Multiplikatoreffekt im gesamten Team.
3. Den Expertise-Bedarf nicht unterschätzen
Je mehr KI automatisiert, desto anspruchsvoller werden die verbleibenden menschlichen Aufgaben. Lisanne Bainbridges „Ironies of Automation" aus 1983 gelten heute mehr denn je: Automatisierung nimmt die einfachen Teile weg und macht die schwierigen Teile schwieriger.
Ein konkretes Beispiel: KI-gestützte Rechtsrecherche halluziniert in 17 bis 33 % der Fälle. Ohne Fachexpertise bleiben solche Fehler unsichtbar. Auch die vermeintlich einfache Dokumentenstrukturierung für intelligentes Retrieval scheitert ohne tiefes Domänenwissen an Chunking-Fehlern, Polysemie und fehlender Ontologie-Modellierung.
4. Die Widersprüche respektieren
Das Narrativ in vielen Führungsetagen lautet: KI spart Kosten durch weniger Personal. Die Daten sagen etwas anderes. Das Potenzial liegt bei 2,9 Billionen US-Dollar jährlicher Wertschöpfung allein in den USA, aber nur für Unternehmen, die den menschlichen Faktor richtig einsetzen. Wer KI als reines Einsparinstrument begreift, verschenkt den größten Teil des Werts.
5. Die Übergänge ernst nehmen
42 % der Unternehmen haben 2025 den Großteil ihrer KI-Initiativen eingestellt. Ein dramatischer Anstieg gegenüber 17 % im Vorjahr. Gartner prognostizierte bereits 2024, dass mindestens 30 % der generativen KI-Projekte nach dem Proof of Concept aufgegeben werden. Der Sprung vom Prototyp zur Produktion ist, wo der meiste Wert verloren geht.
Erfahrene Implementierungspartner, von Data Engineering über Dokumentenintelligenz bis zu Agenten-Architektur und Evaluierungs-Frameworks, sind der Unterschied zwischen einer Fehlinvestition und einem System, das tatsächlich funktioniert. Das gilt umso mehr in Umgebungen mit zusätzlichen Herausforderungen wie der Notwendigkeit lokaler Modelle und proprietärer Daten.
Das KI-Zeitalter ist nicht das Zeitalter menschlicher Obsoleszenz. Es ist das Zeitalter menschlicher Elevation, aber nur für Unternehmen, die in die Fähigkeit ihrer Menschen investieren, mit KI zu arbeiten, statt auf KI statt Menschen zu setzen.
Die eigentliche Frage ist nicht, ob KI Sie ersetzt. Sondern ob Sie lernen, sie zu orchestrieren.
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