AI Leaders A: WKN A2P37J | AI Leaders C: WKN A2PF0M
AI Leaders A: WKN A2P37J
AI Leaders C: WKN A2PF0M
AI Leaders C: WKN A2PF0M
AKTUELLE NEWS AUS DER KI-WELT
AI LEADERS – Der Fonds
Der AI Leaders hat seit dem Jahresbeginn eine Performance von +10,44% erwirtschaftet.
Entwicklung seit dem 01.01.2024
Die hervorragende Wertentwicklung zeigt sich auch über 12 Monate. Im Jahr 2023 lag die Performance bei +33,88%.
Noch viel besser zeigt sich der AI-Leaders im Vergleich zu seinen Mitbewerbern. Der folgende Vergleich zeigt Fonds, die KI für das Fondsmanagement einsetzen. Beim AI-Leaders wird die KI für das Risikomanagement eingesetzt, nicht für die Auswahl von geeigneten Aktien.
Risiko-Rendite-Vergleich
Fonds die KI im Fondsmanagement einsetzen
Wenn wir den AI Leaders mit Fonds vergleichen, die in KI Aktien investieren, zeigt sich die Überlegenheit eines KI gestützten Risikomanagements. Für eine vergleichbare Performance müssen Mitbewerber ein rund 50% höheres Risiko eingehen:
Risiko-Rendite-Vergleich
Fonds die in KI-Aktien investieren
Bei den Top 10 Aktien und der Allokation nach Segmenten hat sich zum letzten Bericht keine wesentlichen Änderungen ergeben. Der holländische Zahlungsdienstleister Adyen hat sicherlich viele Investoren positiv überrascht. Unter den Top 10 hat sich Adyen auf Platz 2 nach vorne geschoben.
Die weitere Entwicklung des AI Leaders sehen wir äußerst positiv und werden durch die vielfältigen Analysen täglich bestätigt. Im Laufe des Jahres werden wir immer wieder höhere Schwankungen erleben, was aber sowohl durch unsere Risikomanagement Topas, als auch durch das starke Wachstum unserer Unternehmen positiv überlagert wird.
MACHT UNS KI ARBEITSLOS?
DIE 4 WAHRSCHEINLICHSTEN SZENARIEN
Bild: Midjourney prompted by THE DECODER
Eine Analyse der Chancen und Herausforderungen, die die Künstliche Intelligenz für unsere Arbeitswelt mit sich bringt, von Gastautor Benjamin Eidam.
Die fortschreitende Entwicklung Künstlicher Intelligenz wirft viele Fragen über die Zukunft der Arbeit und unseren Platz in dieser auf.
Die zentrale Frage ist dabei für viele aktuell: Wird KI uns alle arbeitslos machen? Gar für (die meiste) Arbeit uneinstellbar?
Oder werden wir in der Lage sein, effektiv mit dieser Technologie zusammenzuarbeiten, unsere Fähigkeiten zu erweitern und damit eine ungleich bessere Welt bzw. erfüllende, gut bezahlte Jobs für alle zu schaffen?
Um diese Frage zu beantworten, untersuchen wir in diesem Artikel
- die vier wahrscheinlichsten bzw. in der Fachwelt meist diskutierten Szenarien,
- wie sich KI auf die Arbeitswelt auswirken könnte, extrapoliert man aktuelle Trends,
- und beleuchten die Argumente und Gegenargumente für jedes Szenario.
Wir schließen diesen Artikel mit Maßnahmen, Blickwinkeln und Aktionsplänen, wie man mit hoher Wahrscheinlichkeit das Beste in allen besprochenen Szenarien machen kann.
Beginnen wir mit einer Übersicht und dem Warum hinter diesen Szenarien, hinter der Veränderungsmacht, die von künstlicher Intelligenz ausgeht. Auf einen Blick sieht dies vereinfacht dargestellt so aus:
Bild: Midjourney prompted by THE DECODER
Wichtig, um den möglichen Impakt von KI zu verstehen, sind die Dimensionen, die diese Technologie birgt. Wer sich “Mensch vs. Maschine” vorstellt, sieht hier leicht, dass dieser Wettkampf verloren ist, bevor er begonnen hat (und von Beginn an auch nicht einmal unbedingt sinnvoll ist).
Hat man die nahezu unendliche Bandbreite an Möglichkeiten von computerisierten Systemen erst erfasst, kann man sich weit besser informiert mit den kommenden Auswirkungen beschäftigen.
(Eine detaillierte Auseinandersetzung mit besagten Möglichkeiten würde den Rahmen dieses Artikels sprengen, aber ohne zumindest eine kurze Übersicht ergeben mindestens Szenarien 3 und 4 kaum Sinn)
Schauen wir uns die oben skizzierten Szenarien vom einfachsten zum komplexesten nun an:
1. KI als Neuzugang im Werkzeugkasten
In diesem ersten Szenario ist Künstliche Intelligenz lediglich ein weiteres Werkzeug, das den Arbeitsalltag der Anwender erweitert und erleichtert, ohne grundlegende Veränderungen in der Arbeitswelt zu verursachen. Plakativ gesprochen die “E-Mail 2.0”.
Derartige Entwicklungen haben wir bereits mehrfach gesehen, zuletzt zum Beispiel in Form von digitalen Werkzeugen wie Photoshop oder Excel.
Auch diese wurden, ähnlich wie KI aktuell, zunächst mit großer Skepsis, teilweise Angst betrachtet. Doch heute sind sie unverzichtbarer Teil der Arbeitswelt.
Schauen wir uns die wichtigsten Argumente, die für- und gegen den Eintritt dieses Szenarios sprechen, an:
Argumente für dieses Szenario:
- KI kann bereits heute Effizienz und Produktivität steigern, indem sie repetitive Aufgaben automatisiert und die menschlichen Fähigkeiten ergänzt.
- Eine kontinuierliche Integration von KI-Tools ermöglicht eine allmähliche Anpassung und Weiterentwicklung der Arbeitswelt.
Gegenargumente:
- KI hat das Potenzial, weitreichende Auswirkungen auf die Arbeitswelt zu haben, die weit über die bloße Integration als Werkzeug hinausgehen.
- Eine Unterschätzung der disruptiven Potenziale von KI könnte Unternehmen und Arbeitskräfte unvorbereitet auf zukünftige Herausforderungen zurücklassen.
Der Eintritt dieses Szenarios würde für die deutsche, bzw. westliche Wirtschaft in den nächsten 10 Jahren im Wesentlichen mehr Produktivität pro KI-Werkzeug-nutzendem Mitarbeiter bedeuten. Damit ließen sich Entwicklungen wie der demografische Wandel und dessen Auswirkungen auf Sozialsysteme oder dem Fachkräftemangel effektiv begegnen.
Wir beziehen uns in unseren Einschätzungen auf Dienstleistung-intensive Wirtschaften, da diese von KI am stärksten betroffen sind und nutzen den Zeitrahmen 10 Jahre, weil dieser aus verschiedenen Dimensionen eine gute Orientierungsdimension bietet. Je blauer die Wirtschaft auf dem Bild, desto höher der Anteil von Dienstleistungen am BIP.
Dieses Szenario sieht allerdings nicht sonderlich realistisch aus, da wir bereits heute technisch oft über dem dafür notwendigen Niveau sind. Wir haben beispielsweise bereits Kunden aus verschiedenen Branchen dabei betreut, Tausende Euro an monatlichen Marketingausgaben durch eine interne Position zu ersetzen, die zunächst selbst durch eine KI-Schulung weitaus effektiver geworden ist. Und im Anschluss in der freigewordenen Zeit und mit neuem KI-Wissen die Marketingaufgaben selbst zu übernehmen. In weniger Zeit, zu weitaus geringeren Kosten und mit höherer Qualität, da Reibungsverluste in Abstimmungen und schlicht einer nicht-internen Sicht uvm. vermieden werden.
Mittlerweile bauen wir auch komplette Tools für Abteilungen, mit denen die gesamte Abteilung effektiver wird, weil sie einen KI-Copiloten hat, der Ihnen bei den ersten Entwürfen und darüber hinaus sowie bei Schreibblockaden etc. bis zu 90 % Zeit spart.
In kurz: Gibt man dem Markt genügend Zeit zur Breitenadaption, ist bereits mit heutiger Technologie dieses Szenario sehr wahrscheinlich gegeben. Die Entwicklung bleibt allerdings alles andere als stehen. Und ihre Möglichkeiten ebenfalls nicht.
2. KI als Produktivitäts-Megafon
Im zweiten Szenario wirkt KI wie ein „Steroid“ für die individuelle Arbeitsleistung, wodurch, salopp gesprochen, Anfänger mit KI Ergebnisse wie Experten erzielen und Experten mit KI absolut brillante Meisterleistungen schaffen.
Wie dieser Effekt konkret aussehen kann, ist beispielhaft in diesem Video schön zu sehen.
Die zentrale Frage in diesem Szenario ist dann eine sehr simple: Reichen Anfänger-Ergebnisse dann nicht für die meisten Anforderungen der Wirtschaft aus? Schließlich können die wenigsten Auftraggeber Exzellenz von außen einschätzen, ausreichende Leistung hingegen schon.
Ist es also genug, seine Frage halbwegs verständlich formulieren und das Ergebnis zumindest grob bewerten zu können, um die meisten Ergebnisse produzieren zu können? (zunächst vor allem digital doch rasch steigend auch analog)
Oder wird das Basislevel für Leistung einfach nur weiter erhöht, wie bisher oft in der Geschichte der Fall? So oder so bringt dieser Ergebnisfall starke Veränderungen und Neukalibrierungen in nahezu jedem Bereich mit sich.
Argumente dafür:
- KI kann den Wissens- und Fähigkeitsstand von Arbeitnehmern erhöhen und so zu einer verbesserten Qualität und Effizienz von Produkten und Dienstleistungen führen.
- Endkunden können oft nicht zwischen Expertise und KI-gestützten Ergebnissen unterscheiden, was zu einer möglichen Demokratisierung von Fachwissen führen könnte. (Beispielsweise ist es von außen oft kaum erkennbar ob ein Webdesigner für eine Webseite 100 Stunden oder 10 Minuten gebraucht hat sofern Mindeststandards erfüllt sind)
Gegenargumente:
- Die Abhängigkeit von KI könnte die Entwicklung menschlicher Fähigkeiten beeinträchtigen, wenn grundlegende Kompetenzen durch die KI-Unterstützung vernachlässigt werden. Dies wird, sobald offensichtlich, wahrscheinlich auf starke Gegenbewegungen treffen. Erste Fälle gibt es bereits heute.
- Die Expertise könnte in der Breite möglicherweise nicht mehr angemessen honoriert werden, wenn KI-gestützte Leistungen den Markt dominieren.
Sollte dieses Szenario in den nächsten 10 Jahren Wahrheit werden, würden sich Marktdynamiken massiv verschieben. Was bisher outgesourct wurde, kann nun ungleich günstiger vor Ort produziert werden, zumindest bei digitalen Services, ggf. auch in Produktion und ähnlichen Bereichen. (Abhängig davon, wie schnell multimodale Roboter wie z.B. Teslabots zu kostengünstig verfügbar sind).
Die Ergebnisqualität bleibt dabei wahrscheinlich ähnlich oder steigt sogar leicht, nur die Voraussetzungen zur Produktion unterscheiden sich deutlich.
Auch für dieses Szenario sehen wir bereits heute erste Anzeichen, vom Programmieren einfachen Codes über verschiedene Texte bis hin zu Bildern, 3D-Animationen oder mehr und mehr Videos. Es gilt mit einigen Einschränkungen daher das gleiche wie in Szenario 1: Unwahrscheinlich, dass dies die Zukunft ist, da sie faktisch bereits da ist. Nur, wie so oft zitiert, noch nicht überall gleichverteilt.
Wir sehen aus diesen und weiteren Gründen daher auch dieses Szenario nicht als zukunftsprägend an. Das nächste jedoch, schon eher.
3. KI als Expertise-Filter
Im Kern werden Menschen in diesem Szenario primär für die Qualität der Ergebnisse, die sie gemeinsam mit KI erzielen, bezahlt. Diese Ergebnisse können Sie allerdings nur deshalb erzielen und die Verantwortung dafür übernehmen, weil sie Expertise und Erfahrung in diesem Aufgabenbereich besitzen.
Heißt: Die Maschine erledigt 99% der Arbeit, doch die entscheidende Instanz, die Qualitätsabnahme und Übernahme von Verantwortung für das Ergebnis bleibt beim Menschen. So braucht man in jeder betroffenen Branche nur noch die besten 0.1 % – 5 % der aktuell in dieser Angestellten, diese jedoch zusätzlich mit einem hervorragenden KI-Verständnis weitergebildet.
Dieses ist das erste Szenario mit “ernsthaften” Auswirkungen auf die Weltwirtschaft, ermöglicht KI in diesem doch den besten 1% bis 10% Experten jeder Nische, ungleich bessere Arbeit in der gleichen oder weniger Zeit zu leisten als ihr gesamtes Feld vor dem Einsatz derartiger Werkzeuge.
Was zu einer darauf folgenden, möglichen Arbeitslosigkeit von > 90% der Arbeitskräfte im jeweiligen Bereich führen könnte.
In diesem Szenario braucht man beispielsweise global nur noch ein paar Tausend Systemadministratoren, welche ausschließlich wirklich komplexe Fälle lösen und die Arbeit der automatischen Systeme überwachen. Alle anderen müssen sich dann eine neue Arbeitsstelle suchen.
Da der Output pro Zeit so weitaus besser und die Geschwindigkeit ungleich höher als aktuell ist, es also weit mehr Ergebnisse bei höherer Qualität / Komplexität bei der Produktion gibt, steigt die Verantwortung dieser Positionen dementsprechend noch weiter. Wenn ich statt heute 3 Projekte pro Monat mit KI 30 oder 300 Projekte schaffe, muss ich besser sein als vorher.
Es ist quasi eine Techno-Meritokratie: Die Technologie filtert die besten heraus, die alles bekommen. Der Rest bleibt mit nahezu nichts zurück. (In aktuellen Wirtschaftsbegriffen gesprochen)
Und noch ein Mechanismus kommt hier zum Tragen: Höhere Expertise heißt auch, der KI bessere Fragen stellen zu können. Und deren Antworten besser einordnen. Diese Diskrepanz sehen wir bereits heute in der Arbeit mit einigen Large Language Models. Weitere Gründe also für den Eintritt dieses Szenarios.
Argumente dafür:
- Dieses Szenario könnte dazu führen, dass jeder in seiner „Genius-Zone“ arbeitet und durch Marktkräfte automatisch das Gegenteil des Peter-Prinzips realisiert wird.
- Die unendliche Vielfalt an Nischen könnte aktuell kaum vorstellbar neue Möglichkeiten und Spezialisierungen für Arbeitskräfte schaffen. Sofern die lokalen Bildungssysteme diese Möglichkeiten für die meisten ergreifbar machen.
Gegenargumente:
- Die ggf. resultierende Massenarbeitslosigkeit könnte zu sozialen und wirtschaftlichen Problemen führen, wenn eine große Anzahl von Menschen keine passende Arbeit findet. Bzw. nicht passend für diese aus- und weitergebildet wird.
- Die Konzentration von Expertise in den Händen einer kleinen Gruppe könnte zu einer (extrem) ungleichen Verteilung von Ressourcen und Macht führen.
Wenn dieses Szenario in den nächsten 10 Jahren in Wirtschaftssystemen mit aktuell hohem Dienstleistungsanteil Realität wird, werden die Auswirkungen dramatisch sein. In den meisten betroffenen Branchen können ~ 95% der Arbeitnehmer in ihren aktuellen Feldern freigemacht werden. Grafik 2 in diesem Artikel des internationalen Währungsfonds zeigt dies sehr gut: Zunächst werden starke Produktivitätsgewinne erzielt (was wir aktuell bereits sehen, siehe Szenario 1 & 2). Direkt danach brechen die Vergütungen der meisten Menschen Richtung 0 ein, da man sie zur Stiftung wirtschaftlichen Werts in der zu diesem Zeitpunkt aktuellen Form nicht mehr benötigt.
Wir halten dieses Szenario für das aktuell realistischste aus zwei Gründen:
- Marktkräfte: Ob man es mag oder nicht, Moral, persönliche Ansichten oder politische Positionen spielen in der Praxis mindestens über längerfristige Zeiträume kaum eine Rolle. Doch sobald technologische Möglichkeiten den Status der Massenverfügbarkeit erreicht, heißt die Amortisationsschwelle unterschritten haben, werden sie eingesetzt. Das sieht man selbst bei lebenswichtigen Themen wie der aktuellen Ökosystem-Katastrophe: Ergebnisse werden nahezu ausschließlich dann erzielt, wenn der Markt dies regelt.
- Einfachheit: Dieses Szenario sieht aktuell auch deshalb sehr realistisch aus, weil die Formel [Experte in Feld x] + [Wissen, wie KI in seinem Feld optimal einzusetzen ist] extrem schnell praktisch einsetzbar ist und bereits heute eine Multiplikation der Produktivität in Unternehmen verschiedenster Bereiche zeigt. Richtig eingestellt arbeitet man sich viel schneller ein mit einem Werkzeug, dass man im Zweifel direkt selbst fragen kann.
Wir haben bereits Kunden betreut, die bis zu 99% Zeit und Geld bei einer Aufgabe mit Hilfe optimierter KI-Prozesse sparen konnten. Allerdings geht dies aktuell nur in wenigen Hundert Anwendungsbereichen. Mit steigenden KI-Fähigkeiten nimmt diese Zahl voraussichtlich allerdings drastisch zu.
Ist dies das Ende der Arbeit für die meisten, während eine Handvoll Auserwählter abstrakt gut bezahlte Jobs behalten? Möglich. Dass dies keine Katastrophe, sondern im Gegenteil sogar das Beste sein kann, was uns passieren kann, beleuchten wir im Abschlussteil näher.
4. KI als buchstäbliches Ende der Arbeit
Im letzten und extremsten Szenario ersetzt künstliche Intelligenz Menschen in nahezu jedem denkbaren Job und Arbeitsfeld.
Was dazu führen könnte, dass das aktuelle Wirtschaftsprinzip aus verschiedenen Gründen zusammenbricht.
Einige der dabei zentralen Mechanismen dahinter sind z.B. in diesem Video gut erklärt.
Auch dieser Fall führt nicht automatisch zu Unruhen und sozialen Verwerfungen, auch wenn derartige Events wahrscheinlicher werden.
Es sind viele Ausgänge denkbar, wenn KI derartige Fähigkeiten besitzt, die besseren und wünschenswerteren Szenarien hat der OpenAI-Chef hier selbst gut ausgeführt.
Argumente dafür:
- KI kann schneller, effizienter und fehlerfreier arbeiten als Menschen und somit in vielen Bereichen überlegen sein.
- Die Automatisierung von Arbeitsplätzen könnte zu einer massiven Steigerung der Produktivität und einem höheren Lebensstandard führen, es ist also wirtschaftlich extrem verlockend, zu diesem Szenario zu “rennen”. Und dann am Ende doch in einer Sackgasse zu landen.
Gegenargumente:
- Die weitreichenden sozialen und wirtschaftlichen Folgen der resultierenden Massenarbeitslosigkeit könnten zu ungekannten Arten von Instabilität und Konflikten führen.
- Das Zusammenbrechen des aktuellen Wirtschaftssystems würde erhebliche Anpassungen und Umstrukturierungen erfordern, um ein neues Gleichgewicht zu finden. Ohne gute Lösungen vor diesem Eintritt sind extreme Herausforderungen vorprogrammiert.
Sollte dieses Szenario in den nächsten 10 Jahren eintreten, brauchen wir eine grundlegende Neuverhandlung von Arbeit, Sinn und Wert innerhalb der betroffenen Gesellschaften.
Spätestens dann bedarf es hervorragender politischer Entscheidungen mindestens in den Bereichen Finanz- und Bildungssystem. Denn in diesem Fall wird eine der aktuell zentralen Quellen für Sinn, Identifikation und Selbstwert für viele Menschen fundamental in Frage gestellt.
Da dieses Szenario seit Jahrzehnten als Drohkulisse vor sich her getragen wird und sehr oft viel Hype in diesem steckt, sind wir aktuell vorsichtig, dessen Eintritt als wahrscheinlich zu beurteilen. Es ist nicht ausgeschlossen, dass “dieses Mal” wirklich alles anders ist, und vieles spricht sogar dafür. Dennoch ist das ein sehr großer Sprung und auch wenn diese vorkommen, folgen wir hier dem Sagan-Standard und ordnen uns zurückhaltend ein.
There is no limit to “better”: Was vielleicht alle Szenarien übersehen
Ob die skizzierten Aussichten jetzt dys- oder utopisch aussehen, muss jeder für sich selbst beurteilen. Es ist schlicht das Spektrum der meistdiskutierten Szenarien.
Allerdings darf man eines niemals vergessen, was häufig übersehen wird: In einem entropie-basierten Universum sind Lösungen immer gefragt, egal wie viel KI auch abnehmen kann. Es gibt keine Grenze für „besser“, was bedeutet, dass KI und menschliche Arbeitskraft in verschiedenen Kombinationen weiterhin Möglichkeiten zur Verbesserung bieten werden.
Ganz gleich, wie hoch der eigene Lebensstandard auch sein mag, es gibt immer einen Drang nach mehr. Dieser ist Teil der menschlichen Natur.
Es ist diesem Ansatz folgend auch möglich, dass wir alle 4 Szenarien erleben. Chronologisch aneinandergereiht. So wie es aktuell auch, wie beschrieben, durchaus aussieht.
In jedem Fall hilft diese Einordnung hoffentlich das Verständnis und die eigene Möglichkeit zur Vorbereitung praktisch zu verbessern.
Das lässt uns mit dem letzten Teil dieses Artikels zurück: Wie können wir als Gesellschaft, Unternehmen, Politik und Einzelperson optimal auf diese Szenarien reagieren? Gibt es vielleicht gar ein “Patentrezept”, welches in allen Szenarien funktioniert?
Eine Lösung für alle Szenarien: 7 Milliarden (automatisierte) Unternehmen
Es werden als mögliche Antworten auf den Eintritt der obigen Szenarien viele Ansätze diskutiert; von bedingungslosem Grundeinkommen über eine Robotik- oder negative Einkommenssteuer bis hin zum Luxuskommunismus.
Und auch wenn ein austauschbares Zwischenmedium in Form von Geld immer als Wertergänzung sinnvoll ist, eignet es sich nur bedingt als Zentralmechanismus wenn nahezu jeder wirtschaftliche Wert automatisiert hergestellt wird.
Warum nicht also die fundamentalen Wirtschaftsmechanismen von Angebot und Nachfrage nutzen? Es gibt selbst mit beinahe infinit vielen KIs niemals genug Lösungen für jedes Problem, dafür ist der Raum produktiver Möglichkeiten durch die Kombination von Atomen zu groß.
Warum also, wie angesprochen, nicht jedem Menschen ermöglichen, via KI sein eigenes Unternehmen als “verlängerten Arm seiner Selbst” zu haben?
Raval Navikant baut eben diesen Ansatz auf dem Konzept der “Produktivierten Authentizität” auf – der von sich selbst unabhängigen Nutzbarmachung eigener Eigenschaften und Talente.
Diese geht vereinfacht so:
- Ich finde heraus, was “wirklich ich” bin, tue, mag. (Beispielsweise alle möglichen Sorten Nudeln kochen, verfeinern etc.)
- Ich validiere diese Ergebnisse. (Ich koche z.B. für Freunde, Verwandte etc. Wenn es sich nach wie vor erfüllend anfühlt, scheint meine Intuition zu stimmen)
- Ich suche nach einer Möglichkeit, diesen nun bewusst gemachten Teil meiner Selbst in eine unabhängig von mir konsumierbare Form zu bringen. (z.B. indem ich Nudel-Tutorials aufnehme, Rezepte schreibe etc.)
- Ich bringe diesen in Produktform gebrachten Teil meines “Ichs” zu einer Zielgruppe, der ich damit optimal helfe. (z.B. jemand möchte für seine Verlobte die perfekten Nudeln kochen, welche sind das und wie geht das?)
- In den meisten Fällen habe ich damit ein Business aufgebaut, welches mindestens einen Teil meiner Persönlichkeit tief erfüllt und Menschen mit Problemen in diesem Feld dabei hilft, diese zu lösen. Eine wirtschaftlich nahezu perfekte win-win Situation. Der Clou mit KI: Sollte mir die Business-Seite dieses Ansatzes keine Freude machen / zu herausfordernd oder ressourcenintensiv sein, kann künstliche Intelligenz mir stetig mehr davon abnehmen. Vom Webseitenbau über den Businessplan etc.
Unterm Strich hat man damit bessere Lösungen für alle, während jeder sich optimal entfalten und ausleben kann und immer noch / wahrscheinlich mehr als je zuvor relevant statt “technologisch nutzlos” ist.
Das heißt nicht automatisch, dass jeder von der Festanstellung zum Selbstständigen werden muss. Auch diese Form der Unternehmungen lässt problemlos Freiraum für mehr als einen Nudel-Enthusiasten pro so entstandenem, “authentischen” Unternehmen.
Doch es ist eben weit weniger “muss” in diesem Ansatz als in nahezu allem, was wir aktuell haben und wahrscheinlich dem meisten, was kommt.
Es gibt zwar auch heute viele Menschen, die Ihren Job lieben und ihn allen voran aus purer Leidenschaft machen. Aber einerseits ist das leider nicht der Normalfall und andererseits brauchen selbst diese Arbeiter einen Orientierungspunkt in einer KI-revolutionierten Wirtschaft.
Diesen Ansatz massenverfügbar zu machen wird zwar zweifelsohne massive Veränderungen in Bereichen wie Gewerkschaften, Versicherungen, Bildung usw. nach sich ziehen. Doch diese sind ungleich geringer als einem Exponentialtrend hinterherzurennen.
Die zentrale Frage ist dabei: Können wir es uns als Gesellschaft vorstellen, dass Menschen dafür bezahlt werden, dass sie anderen helfen, indem sie Ihre Erfüllung leben?
Das ist ein völlig anderer Ansatz als “Arbeit bringt Essen auf den Tisch, sei dankbar dafür, dass du welche hast”. Bevor diese Veränderung in der individuellen und kollektiven Geisteshaltung nicht zumindest möglich ist, wird die Umsetzung voraussichtlich herausfordernd.
Folgt man diesem Gedanken jedoch, landet man beim von Ravikant “7 billion companies” genannten Szenario:
“There are almost 7 billion people on this planet. Someday, I hope, there will be almost 7 billion companies.”
Es gibt, wie oben bereits angesprochen, prinzipiell unendlich viele Nischen für bessere Produkte und Dienstleistungen. KI wird viele davon bedienen können. Doch der Mensch ist ein soziales Wesen, wird also stets mit anderen Menschen interagieren wollen. Daher sehen wir das “7 Milliarden Firmen” Szenario als die beste Antwort auf alle der möglichen 4 Szenarien.
Denn es lässt sich prinzipiell bereits heute realisieren. Und es wird mit fortschreitenden KI-Fähigkeiten sogar nur einfacher als die Alternativen.
Wenn durch weitsichtige politische und gesellschaftliche Entscheidungen die KI-Revolution dazu führt, dass nahezu jeder Wert damit stiftet, dass er erfüllt ist und anderen damit hilft, dann ist das eines der besten Ergebnisse, die dieser technologische Umbruch nach sich ziehen kann.
Zusammenfassung: Und wie von hier aus weiter?
Die oben genannten vier Szenarien zeigen unterschiedliche Auswirkungen der KI auf die Arbeitswelt, von der Erweiterung des Arbeitsalltags bis zur weitreichenden Ersetzung menschlicher Arbeit. In jedem Szenario gibt es Chancen und Herausforderungen.
Um sich auf die Zukunft der Arbeitswelt vorzubereiten, sollten sowohl Arbeitnehmer als auch Unternehmen offen für Veränderungen sein, kontinuierlich lernen und sich anpassen, um von den Vorteilen der KI zu profitieren und mögliche Nachteile abzufedern.
Denn am Ende ist auch diese Revolution der Arbeitswelt bereits die dritte, die wir als Zivilisation hinter uns bringen. Die mit Abstand schnellste nach der Neolithischen und der Industriellen.
Doch auch wie die beiden davor gibt es nur ein gutes Mittel, um von ihr besser hervorzugehen, als wir hereingehen: Die darunter liegende Technologie verstehen und optimal einsetzen. Um genau dieses Wissen in konkrete Ergebnisse zu verwandeln, beraten wir IT-Dienstleister zum optimalen Einsatz künstlicher Intelligenz. Um dadurch massive Zeitersparnisse in allen Bereichen zu erreichen.
Schließen wir dieses Essay daher mit einem Zitat von Abraham Lincoln:
“The only way you can predict the future is to build it.” – Der einzige Weg, die Zukunft vorherzusagen, ist es, sie zu bauen.
Herzliche Grüße aus Stuttgart
Tilmann Speck
Christian Hintz
Gerd Schäfer