Künstliche Intelligenz Warum KI Arbeitsplätze nicht ersetzt, sondern nur verändert

Wenn man ChatGPT fragt, ob Kündigungen bei den großen Technologiekonzernen die Vorboten des Schicksals aller sind, erhält man eine diffuse Antwort: Noch nicht. Aber es gibt eindeutige Warnsignale.

Unternehmen außerhalb des Technologiesektors nutzen künstliche Intelligenz für immer mehr Aufgaben – zum Lesen von Dokumenten, für die Erstellung von Werbematerial und sogar zur Durchführung von Bewerbungsgesprächen. Verbessert sich dadurch die Arbeit von Menschen oder werden sie redundant? Mit dieser Frage beschäftigen sich unsere Volkswirte und Portfoliomanager intensiv.

Viele von ihnen sehen KI als eine Technologie, die langfristig Arbeitsplätze eher schafft, anstatt sie zu zerstören. „Ich zweifle nicht daran, dass KI unser Leben dramatisch verändern und am Ende in fast alle Bereiche der Wirtschaft Einzug halten wird“, sagt Aktienportfoliomanager Chris Buchbinder. „Einige Beobachter sagen, dadurch würden zahlreiche Büroarbeitsplätze verloren gehen. Diese Bedenken werden von vielen Arbeitnehmern geteilt. Ich halte das aber für viel zu pessimistisch, und mit dieser Einschätzung bin ich nicht alleine. In der Vergangenheit ist die Produktivität durch neue Technologien gestiegen.“

KI dürfte ebenfalls das Wirtschaftswachstum steigern und dafür sorgen, dass neue Unternehmen entstehen. Als Analyst für den Sektor Telekommunikation in den späten 1990ern habe ich erlebt, wie durch das Internet alle Arten von Unternehmen und Arbeitsplätzen entstanden sind. Niemand konnte sich vorstellen, dass Amazon ein Onlinehandels-Riese werden, Netflix den größten Teil der Medienindustrie hinter sich lassen und mehr im Internet geworben würde als über traditionelle Kanäle“, erläutert Buchbinder. „Heute befinden wir uns in derselben Situation. Wer zu den KI-Unternehmen der nächsten Generation zählen wird und wie man die Technologie einsetzt, ist genauso schwer zu sagen und wird genauso viel verändern.“

In den meisten Branchen werden neue Technologien in alte Systeme integriert

Nur selten verändern Technologiefortschritte Branchen über Nacht. Erst durch eine Pandemie wurden Videokonferenzen Mainstream. Dabei wurde die Technologie von AT&T bereits 1927 erstmals eingesetzt und bis in die frühen 1990er-Jahre verbessert. „Es gibt eine Flut von Technologien, die Branchen und Unternehmen nicht nutzen, weil ihre Integration in der Praxis ein einziges Chaos ist“, sagt Volkswirt Jared Franz.

Branchen wie Bau, Gesundheit, Luftfahrt und Rüstung sowie Finanzen werden KI vermutlich eher langsam einführen, weil ihre Unternehmen von komplexen traditionellen Systemen mit häufig unvollständigen Daten abhängen, in die sich die neue Technologie nur schwer integrieren lässt.

In der Vergangenheit haben Unternehmen neue Technologien genutzt, indem sie sie in bestehende Systeme eingebunden haben. „Sie wollen nicht, dass ein KI-Modell ohne menschliches Zutun medizinische Diagnosen stellt. Das gilt für allem für die Radiologie und für Situationen, in denen eine solche Diagnose das ganze Leben verändern kann“, so Franz.

Das erklärt vermutlich auch, dass es heute mehr von ihnen gibt als vor 10 Jahren, als KI-Pionier Geoffrey Hinton warnte, dass der Beruf überflüssig würde. „Wir sollten jetzt aufhören, Radiologen auszubilden. Es ist völlig klar, dass in spätestens fünf Jahren Deep Learning den Job besser machen wird als sie,“ meinte er. Die Fortschritte in der Automatisierung hat Hinton korrekt prognostiziert, aber die Zahl der Radiologen sowie ihre Gehälter sind gestiegen, weil die Nachfrage nach Röntgenbildern gestiegen ist.

OpenAI, Google und andere arbeiten daran, die Halluzinationsraten und die Zahl der falschen oder Standardantworten ihrer KI-Systeme zu senken. Die Messlatte hängt hoch. „Es ist nicht so, dass KI einfach nur besser sein muss als der Mensch“, sagt Franz. „In manchen Fällen muss sie zehn Mal besser oder quasi fehlerlos sein. Deshalb wird noch immer darüber diskutiert, ob die heute dominierenden KI-Systeme, die auf großen Sprachmodellen basieren, überhaupt für hochqualifizierte Aufgaben geeignet sind.“

Hindernisse für die flächendeckende Einführung von KI durch Unternehmen

Für KI könnte es schwierig sein, bestimmte Arbeitsplätze zu verdrängen, weil es in der amerikanischen Unternehmenswelt einfach zu viele Hürden gibt. „Mitarbeiter können zwar schneller entwerfen, kodieren, zusammenfassen und screenen, werden aber manchmal durch Hindernisse wie Branchen- oder staatliche Regulierungen, physische Kapazitätsengpässe und Grenzen der Belastbarkeit des Managements gebremst“, meint Franz. „Wenn sich die Produktivität eines Mitarbeiters verdoppelt, ist das Unternehmen insgesamt noch lange nicht doppelt so produktiv.“

Franz nennt fünf Kriterien, die Unternehmen erfüllen müssen, um mit KI ihre Produktivität zu steigern.

1. Die betroffene Aufgabe muss wichtig für die Gesamtleistung des Unternehmens sein.
2. Die Steigerung muss dem Unternehmen zugutekommen, nicht in erster Linie dem Mitarbeiter persönlich.
3. Die dazugehörigen Arbeitsprozesse müssen mitwachsen.
4. Das Management muss bereit sein, Arbeitsabläufe zu verändern.
5. Wettbewerber können nicht sofort erzwingen, dass diese Vorteile an die Kunden weitergegeben werden.

„Wenn auch nur einer dieser Faktoren ins Stocken gerät, schlägt sich die Verbesserung auf Arbeitsebene nicht eins zu eins in den Unternehmensgewinnen, der Gesamtproduktion oder den Konjunkturdaten nieder“, sagt er.

Franz ist der Meinung, dass die KI-bedingten Produktivitätssteigerungen unterschiedlich hoch sein werden, sodass die Kurve für die Gesamtwirtschaft im Zickzack verlaufen wird. Einige Unternehmen werden in allen Bereichen Verbesserungen erreichen, vor allem im Kundenservice, bei der Bearbeitung von Schadenfällen und in einigen wenigen Software-Prozessen.

In anderen Teilen der Wirtschaft wird KI vermutlich weniger bewirken. „Elite-Rechts- und andere Beratungsleistungen, Gesundheit und Medizin sowie Unternehmen, deren Geschäft nicht in erster Linie darin besteht, mehr zu produzieren, sondern auf Basis von Analysen erfolgreiche Entscheidungen zu treffen, dürften von KI erheblich weniger profitieren“, so Franz abschließend.

KI-Systeme sind bei weitem noch nicht so intelligent wie Menschen

Einigen Tests zufolge können KI-Systeme mehr leisten als promovierte Universitätsabsolventen, aber das ist nicht die Art von Intelligenz, die menschliche Arbeit ersetzen kann, meint Aktienportfoliomanager Mark Casey. „KI-Systeme erkennen Muster und produzieren Dinge. Sie wissen nicht, was ein Fahrrad oder ein Fahrradsattel ist. Sie stellen zwar statistisch fundierte Vermutungen an, aber es bleiben dennoch Vermutungen.“

Nach Einschätzung von Casey braucht es noch eine Menge KI-Innovationen, bevor die neue Technologie Menschen in den meisten Arbeitsbereichen verlässlich ersetzen kann. „Schon bei einfachen Veränderungen des Kontexts von simplen Spielen wie Tic-Tac-Toe oder Aufgaben, bei denen man verstehen muss, wie die Welt funktioniert, geraten sie an ihre Grenzen“, sagt er. Es bleibt also eine große Lücke, die Menschen mit Erfahrung, dem Verständnis von Kontext und Kreativität füllen müssen.

„Menschen, die mit Wörtern und Zahlen arbeiten, mögen sich sorgen, weil diese Maschinen darauf trainiert werden, beides in optimaler Form zu produzieren“, erklärt Casey. „Aber der Erfolg hängt nicht von der Fähigkeit ab, einen Text oder einen Code zu schreiben. Der schwierigste Teil ist, herauszufinden, was Kunden wollen und wie man ihren Bedarf am besten erfüllen kann.“

Die meisten Entlassungen haben nichts mit KI zu tun

Die Warnungen vor einer KI-bedingten Arbeitsplatz-Apokalypse sind vermutlich übertrieben. „Wir befinden uns noch am Anfang des KI-Einsatzes, und viele Unternehmen wissen noch gar nicht, welche Auswirkungen die neue Technologie auf die Produktivität ihrer Mitarbeiter haben wird“, sagt Aktienportfoliomanager Steve Watson.

„Ich würde Prognosen von KI-bedingtem Arbeitsplatzabbau mit gewisser Skepsis betrachten. Grundsätzlich waren die Gründe für die Entlassungen weniger KI, sondern eher grundsätzliche Themen wie der schärfere Wettbewerb oder höherer Kostendruck.“

Einige Unternehmen aus den Sektoren Technologie, Onlinehandel und Finanzen haben während der Pandemie massiv Mitarbeiter eingestellt, um die steigende Nachfrage zu decken. Als die Nachfrage zurückging und die Zinsen stiegen, haben vermutlich dieselben Unternehmen festgestellt, dass sie zu viele Leute hatten. „KI ist eine bequeme Erklärung für Sparmaßnahmen, deren Gründe aber tatsächlich ein niedrigeres Gewinnwachstum und normalere Konsummuster sind“, fügt Watson hinzu.

„Die Führungsriege achtet sehr auf die Aktienkurse und würde eher sagen, dass sie die Vorteile von KI nutzt und deshalb ein schlankeres Unternehmen werden, als einzuräumen, dass ihre Margen oder bestimmte Sparten unter Druck geraten seien.“

Vibe Coding hat seine Grenzen

Das Thema Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt betrifft alle Unternehmen, Sektoren und Länder. Für Beratungs- und Software-Unternehmen ist es existenziell wichtig, ob ihre Kunden weiter outsourcen und weniger Mitarbeiter einstellen werden, meint Aktienportfoliomanager Rob Lovelace.

Die Antwort hängt vermutlich davon ab, wen man fragt. CEOs signalisieren häufig, dass Outsourcing und Neueinstellungen zurückgehen könnten, während Chief Technology Officers zurückhaltender sind. „Sie gehen davon aus, dass wir am Ende vermutlich andere Berater und Mitarbeiter beauftragen und einstellen. Tatsächlich haben sich die komplexeren Aufgaben jetzt in andere Bereiche verlagert, sodass Unternehmen mehr Mitarbeiter einstellen müssen, um andere Dinge zu tun. Am Ende wird es enorme Zeitersparnisse und Effizienzgewinne geben, und trotzdem werden durch die KI viel weniger Arbeitsplätze verloren gehen als gemeinhin prognostiziert wird.“

Hinzu kommt, dass die meisten Menschen nicht alles allein machen wollen. So wie Hauseigentümer YouTube-Videos schauen, um zu lernen, wie man einen verstopften Abfluss reinigt, aber einen Klempner rufen, um einen Wasserboiler zu installieren, könnten Unternehmen KI-Tools nutzen, sich aber bei wichtigen Aufgaben trotzdem auf menschliche Experten verlassen. „Auch wenn Informationen heute leichter zugänglich sein mögen, sorgen der Wunsch nach Fachwissen, Effizienz und Verantwortungsübernahme dafür, dass der Mensch weiterhin fest das Ruder in der Hand hält“, erklärt Lovelace.