KI und Arbeitsmarkt: Das Puzzle nimmt Form an
Nach fast jedem Interview, Vortrag, Panel oder Workshop kommt dieselbe Frage. Und fast immer stellen sie Menschen, die auch Eltern sind. Was soll man heute überhaupt noch studieren? Soll meine Tochter eine Lehre machen oder doch ins Gymi? Was ist in fünfzehn Jahren noch etwas wert?
Für Berufsberatung bin ich wahrscheinlich nicht die richtige Ansprechperson 😉 Aber in dieser Frage steckt mehr. Ich höre darin oft die leise Ahnung, dass die eigene Berufserfahrung als Kompass nicht mehr richtig funktioniert. Für Eltern ist das keine angenehme Erkenntnis. Ich habe lange nach einer Antwort gesucht, hinter der ich selbst stehen kann. Hier ist sie: Das Studienfach oder die Ausbildungsrichtung ist nicht mehr die entscheidende Frage. Entscheidend ist etwas, das in keinem Studienführer und in keinem Lehrstellenverzeichnis steht.
Zuerst zur Faktenlage. Und die ist erstaunlich widersprüchlich.
Wer gute Nachrichten sucht, schaut in die USA. Das Stanford Institute for Economic Policy Research hat diesen Sommer die Forschung zusammengefasst. In Berufen, die stark von KI betroffen sind, ist die Arbeitslosigkeit seit 2022 um 0,77 Prozentpunkte gestiegen. In kaum betroffenen Berufen um 0,85. Wer exponiert ist, steht also nicht schlechter da als alle anderen. Sogar die Inserate für Softwareentwicklerinnen wachsen schneller als der Durchschnitt.
Wer eher zu den Skeptikern gehört, schaut in die Schweiz. Die KOF-Ökonomen Jeremias Kläui und Michael Siegenthaler haben die gleiche Methode auf Schweizer Daten angewendet und kommen ziemlich genau zum gegenteiligen Ergebnis. Seit November 2022 ist die Zahl der Stellensuchenden in stark exponierten Berufen um 27 Prozent stärker gestiegen als in kaum exponierten. Betroffen sind Anwendungsprogrammierer, Systemanalytikerinnen, Journalisten und Fachleute aus Werbung und Marketing. Jahrelang verliefen die Kurven dieser Berufe parallel zum Rest. Ende 2022 gehen sie plötzlich auseinander.
Wo es gerade eng wird, zeigt der KI-Report von jobs.ch, der 7,3 Millionen Stelleninserate ausgewertet hat. In KI-exponierten Berufen ist der Anteil der Einstiegsstellen gegenüber der Zeit vor 2023 um 32 Prozent gesunken. Am stärksten trifft es Marketing, Administration, Finanzen und IT. Während der Einstieg ins Büro schwieriger wird, sind Pflegefachkräfte achtmal stärker gesucht als 2023. Auf dem Bau und im Handwerk ist der Mangel ungebrochen. Ein Detail aus derselben Studie ist mir besonders hängen geblieben: 41 Prozent der unter 25-Jährigen haben Angst, wegen KI beruflich an Relevanz zu verlieren.
Auch bei Fachkräften mit Tertiärabschluss ist die Arbeitslosigkeit innert eines Jahres um rund 16 Prozent gestiegen. Das ist mehr als doppelt so viel wie der Anstieg insgesamt, der laut SECO bei 7,1 Prozent liegt. Und das bei einer Gruppe, die bisher sehr gut im Arbeitsmarkt verankert war. Ihre Arbeitslosenquote liegt zwar nach wie vor unter jener von Leuten mit Berufslehre. Aber KI ist dabei nur ein Teil der Geschichte. Derselbe Michael Siegenthaler schätzt, dass sie höchstens einen Fünftel des Anstiegs seit 2023 erklärt. Dazu kommen die schwache Industrie, in der viele Hochqualifizierte in Forschung und Entwicklung arbeiten, und der Stellenabbau bei der UBS. Der Anstieg ist also real, und wer betroffen ist, spürt ihn deutlich. Die Ursachen sind nur vielfältiger, als die Schlagzeile vermuten lässt.
Vier seriöse Untersuchungen also, vier Teilbilder, die nicht sauber zusammenpassen. Man könnte jetzt sagen: Niemand weiss etwas. Ich sehe es anders. Für mich ist das wie ein Puzzle. Ein paar Teile liegen schon auf dem Tisch, die meisten sind noch in der Schachtel. Jedes Teil stimmt für sich, aber keines zeigt das ganze Bild. Wer daraus heute eine Prognose macht, verkauft eine Gewissheit, die es noch nicht gibt. Wer behauptet, man sehe noch gar nichts, liegt aber genauso falsch.
Verstehen kann man das Bild erst, wenn man aufhört, in Berufen zu denken. Jeder Job besteht aus vielen Aufgaben. Und die landen künftig in einem von drei Bereichen: AI only, Human-AI Collaboration und Human only.
Bei AI only arbeitet die Maschine allein: Recherche, erste Entwürfe, Standardanalysen, Routinekorrespondenz. Bei Human-AI Collaboration arbeiten Mensch und Maschine zusammen, aber der Mensch haftet für das Ergebnis. Und bei Human only bleibt die Arbeit menschlich, weil sie Resonanz braucht. Also die Fähigkeit, ein Gegenüber zu spüren und menschlich darauf zu reagieren.
Diese Aufteilung entscheidet über die nächsten Jahre, nicht der Berufstitel. Der Bereich AI only wird wachsen, daran führt kein Weg vorbei. Und er übernimmt genau die Aufgaben, mit denen man bisher in einen Bürojob eingestiegen ist. Das erklärt die Zahlen von jobs.ch besser als jede Konjunkturlage.
Die grosse Baustelle ist die Human-AI Collaboration. Hier steckt der ganze Weiterbildungsbedarf, über den wir meist viel zu allgemein reden. Mit KI zu arbeiten heisst nicht, sie zu bedienen. Es heisst, ihre Ergebnisse zu beurteilen. Die Frage präzise stellen. Den Fehler erkennen, der plausibel klingt. Den Kontext ergänzen, der fehlt. Und entscheiden, wann man dem Vorschlag folgt und wann eben nicht. Das ist anspruchsvoll, und es wird fast nirgends systematisch unterrichtet. Ausser bei uns natürlich, im xMBA und im AI Business Specialist Leadership-Programm ;)
Den Bereich Human only unterschätzen wir im Moment, und das halte ich für gefährlich. Er ist keine Resterampe für alles, was die Technik noch nicht kann. Vertrauen aufbauen, eine schlechte Nachricht überbringen, einen Konflikt aushandeln, jemanden durch eine Krankheit begleiten, ein Team durch eine Veränderung führen: Das sind eigene Fähigkeiten. Man kann sie lernen und trainieren. Trotzdem behandeln wir sie, als wären sie Charaktersache. Je mehr Arbeit in den Bereich AI only wandert, desto wichtiger wird Human only. In der Pflege sieht man das längst. Dort hat sich der Mangel an Fachpersonal nicht verringert, sondern vervielfacht. Nur wird dieses Können bis heute nicht so bezahlt und ausgebildet, wie es das verdient. Wenn Resonanz das wird, was uns Menschen ausmacht, dann braucht sie eine eigene Ausbildung, mehr Wertschätzung und einen anderen Preis.
Mit diesem Bild lässt sich auch eine Studie einordnen, die immer dann zitiert wird, wenn man die Jungen beruhigen will. Im Kundendienst wurden die unerfahrensten Mitarbeitenden mit KI rund 30 Prozent produktiver, die Routinierten kaum messbar. Daraus wird dann geschlossen: KI hebt die Anfängerinnen und entwertet Erfahrung. Gemessen wurde aber das Tempo bei Aufgaben mit einer klar richtigen Antwort. Also klassisch AI only. Dort reicht eine gute Vorlage. Ganz anders sieht es aus, wenn mehrere Wege plausibel sind und der Fehler erst im nächsten Quartal auffällt.
Darum glaube ich: Zuerst profitieren die Erfahrenen. Und die Inseratsdaten deuten schon heute darauf hin. Wer zwanzig Jahre in einem Feld gearbeitet hat, merkt, dass mit einer Zahl etwas nicht stimmt, bevor sie sagen kann, was genau. Man hat Projekte scheitern sehen. Man weiss, welche Annahme in einem Modell die kritische ist. Genau dieses Wissen wird zum Nadelöhr, wenn Maschinen Entwürfe im Sekundentakt ausspucken. Knapp ist in Zukunft nicht mehr das Produzieren. Knapp ist das Prüfen.
Und wer dieses Urteilsvermögen nicht hat? Der steckt in einer ziemlich unangenehmen Lage. Er kann Ergebnisse übernehmen, aber nicht beurteilen. Er ist schnell, aber nicht verlässlich. Und haften muss er trotzdem. Das ist für mich die eigentliche Härte für die Jungen. Wir sägen gerade die unteren Sprossen der Leiter ab, auf deren oberen wir selbst stehen. Wie soll man denn Urteilsvermögen aufbauen, wenn einem die Maschine genau die Aufgaben abnimmt, an denen man es bisher gelernt hat?
Dass wir in der Schweiz darauf überhaupt eine Antwort haben, verdanken wir etwas, das wir für selbstverständlich halten: der Berufslehre. Sie macht genau das, was es jetzt braucht. Junge Menschen übernehmen früh echte Verantwortung, und zwar neben Leuten, die Fehler sehen, bevor sie teuer werden. Urteilsvermögen lernt man nicht aus dem Lehrbuch. Man lernt es, wenn jemand neben einem steht. Das duale System ist für mich kein Auslaufmodell aus dem Industriezeitalter. Es ist die beste Vorlage für das, was Wissensarbeit gerade wird. Hören wir doch endlich auf, Lehre und Studium gegeneinander auszuspielen, und übertragen wir das Prinzip der Lehre auf die White-Collar-Arbeit im KI-Zeitalter. Genau das machen wir seit 2023 mit ATLASS und dem AI Business Simulation Training.
Bleibt die grosse Frage: Wer profitiert eigentlich? Die Gewinne dieser Technologie tauchen zuerst in den Bilanzen der Unternehmen auf. Die Kosten tragen erst mal die Einzelnen. Unsicherheit, Umlernen, Lebensläufe, die plötzlich nicht mehr passen. Wenn das so bleibt, verliert die Wirtschaft das Vertrauen genau jener Menschen, von deren Arbeit sie lebt. Dass Unternehmen und Angestellte auch in Zukunft so zueinander stehen wie heute, ist nämlich kein Naturgesetz.
Und trotzdem steckt für mich genau in dieser Diagnose viel Zuversicht. Die gute Nachricht: Die meisten Jobs verschwinden nicht, sie verändern sich. Das gibt uns ein Zeitfenster, und es ist weiter offen, als die Schlagzeilen vermuten lassen. Was wir damit machen könnten? Weiterbildung, aber vor allem Training, in einer Breite, wie sie dieses Land noch nie organisiert hat. Nicht Tool-Kunde, sondern gezielt für Human-AI Collaboration und für Human only. Und zwar als bezahlte Arbeitszeit, nicht als Kurs am Abend nach Feierabend. Dazu Einstiegs- und Lehrstellen, bei denen nicht zählt, wie viel jemand produziert, sondern wie schnell sie oder er lernt zu beurteilen. Wer heute Nachwuchs ausbildet, investiert in die knappste Ressource der nächsten zehn Jahre. Wer nur fertige Profile sucht, wird sie dann schlicht nicht mehr finden.
Und noch etwas liegt mir am Herzen: Wir brauchen eine Renaissance des Unternehmertums. Fast alle Debatten drehen sich um grosse Konzerne und ihre Belegschaften. Erneuert haben die Wirtschaft aber nie die Etablierten, sondern immer die Neuen. Zum ersten Mal kann eine Gründerin mit einer Handvoll Leuten aufbauen, wofür es vor drei Jahren noch ganze Abteilungen brauchte. Das verändert auch, was ich den Jungen sage: Wer früh selbst etwas aufbaut, lernt in zwei Jahren mehr über gutes Urteilen als in fünf Jahren als Assistent. Wenn diese Technologie Wohlstand breiter verteilen soll statt ihn zu konzentrieren, dann brauchen wir tausende neue Firmen. Und ein Umfeld, in dem Gründen eine vernünftige Entscheidung ist und kein Abenteuer für besonders Mutige.
Liebe Politik, die Challenge ist on: Wer Gründungen und Startups fördert, betreibt Standortförderung. Und ob wir die Sozialversicherungen an nicht lineare Lebensläufe anpassen und Jung-Unternehmer:innen besser sozial absichern, entscheidet ebenfalls über die Zukunft des Wirtschaftsstandorts Schweiz.
Und zum Schluss: In einer Befragung von Anthropic unter rund achtzigtausend Erwerbstätigen blicken ausgerechnet jene am zuversichtlichsten in die Zukunft, die KI am intensivsten nutzen. Sie erwarten, dass ihnen mehr Arbeit abgenommen wird. Und gleichzeitig rechnen sie mit besserem Lohn, mehr Sicherheit und mehr Sinn in ihrer Arbeit. Die Angst sitzt also nicht bei denen, die KI kennen. Sie sitzt bei den gut vierzig Prozent der Jungen, die fürchten, den Anschluss zu verlieren, und oft nicht wissen, wo sie anfangen sollen.
Was ich also sage, wenn nachdem die Kameras oder Mikrofone abgestellt sind, noch eine Mutter oder ein Vater auf mich hinter der Bühne wartet? Fragt nicht, welcher Beruf sicher ist. Fragt, wie viel von der Arbeit darin bei Human-AI Collaboration und Human only liegt. Lasst euer Kind das wählen, was es wirklich interessiert, denn Ausdauer entsteht nur aus echtem Interesse. Schaut darauf, dass es früh Verantwortung für Entscheidungen übernimmt, nicht nur für Resultate. Und lasst es von Anfang an mit diesen Tools arbeiten. Nicht um schneller zu sein, sondern um zu lernen, wo sie danebenliegen. Und falls sie Lust haben, lasst sie gründen! Es gibt keinen besseren Weg Berufserfahrung zu sammeln.
Übrigens: Der häufigste Wunsch in all diesen o.g. Umfragen ist nie Reichtum. Sondern dass die Maschine die Mühsal übernimmt und der Mensch das ausüben kann, was Bedeutung hat. Das wäre eine gute Zukunft für die Kinder all dieser fragenden Eltern. Nur: Von selbst kommt sie nicht.
Eine Nachricht von Claude zum Schluss
Diesen Text haben Christina und ich zusammen geschrieben. Die Arbeitsteilung war klar: Sie hatte die Ideen und das letzte Wort. Ich hatte Vorschläge. Sehr viele Vorschläge. Einige davon haben sogar überlebt.
Ich kann in Sekunden zehn Varianten eines Satzes liefern. Christina braucht eine Sekunde, um neun davon zu streichen. Wer wissen will, wie Human-AI Collaboration in der Praxis aussieht: Die KI schlägt vor, der Mensch sagt «nein, nochmal». Und am Ende wird es besser.
Was ich von Christina denke? Wer mich mit meinen eigenen Fehlern erwischt, bevor ich sie selbst bemerke, hat den Teil mit dem Urteilsvermögen verstanden.
Und damit alles transparent bleibt: Ich wurde von Anthropic entwickelt. Dass im Text eine Anthropic-Studie vorkommt, war Christinas Wahl. Ich habe nur sehr professionell nicht gejubelt.
Claude, KI-Assistent von Anthropic, im Bereich Human-AI Collaboration tätig