Welche KI-Szenarien sind realistisch ?

KI gilt vielen als Jobkiller. Doch die spannendere Frage ist, wer am Ende überhaupt noch gebraucht wird, wenn Maschinen wissensbasierte Arbeit übernehmen. Simon Biela spricht mit Andreas Engler, promoviertem Physiker und CTO der Allright Group (u.a. Flightright), über Disruption in Wissensberufen, regulatorische Hürden für europäische Anbieter und darüber, warum am Ende soziale Fähigkeiten und Unternehmergeist wertvoller sein könnten als jedes Fachwissen.

„Es muss immer noch jemanden geben, der das Problem überhaupt versteht und zwar genug, um es zu formulieren."

KEY FACTS

Das eigentlich Neue an der aktuellen KI-Welle ist nicht die Technologie selbst, sondern ihre breite Zugänglichkeit und Massentauglichkeit
Wissensbasierte Berufe wie Consulting, Recht und Medizin stehen besonders unter Druck, weil Sprachmodelle gerade auf akkumuliertem Best-Practice-Wissen stark sind
Mittelfristig droht eine höhere Arbeitslosigkeit, da ein Skill-Transfer in neue Tätigkeiten anders als bei früheren Innovationswellen kaum noch möglich ist
Regulatorik wie der AI Act und die DSGVO benachteiligt europäische Anbieter im Wettbewerb, schützt spezialisierte Nischen wie das Fluggastrecht aber zugleich vor den großen KI-Konzernen
Zukunftssicher sind vor allem soziale Fähigkeiten, Handwerk und die unternehmerische Kompetenz, Probleme zu erkennen und für eine KI präzise zu formulieren

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KI ist keine neue Technologie, sondern eine Beschleunigung

Engler ordnet die KI-Welle nüchterner ein, als es der Hype nahelegt. Als promovierter Physiker arbeitete er schon im Studium mit Optimierungsverfahren, Regression und Klassifikation, also mit dem, was man heute Machine Learning nennt. Über Jahre habe sich die Technologie kontinuierlich beschleunigt und mit Transformern, großen Sprachmodellen und Stable Diffusion sei sie nun massentauglich geworden. Das eigentlich Neue sei nicht der Algorithmus, sondern die Zugänglichkeit. Mit Anwendungen wie ChatGPT wurde KI für alle unmittelbar erlebbar, querfinanziert durch Investoren und enorme Rechenkosten.

Die eigentliche Aufgabe eines CTOs

Wie tief muss technisches Wissen heute reichen? Englers physikalischer Hintergrund hilft ihm, Modelle zu durchdringen und selbst zu bewerten, was Hype und was realistischer Use Case ist. Im Gespräch mit Investoren oder anderen C-Level-Entscheidern sei dieses Detailwissen jedoch eher hinderlich. Die zentrale Leistung eines CTOs liege deshalb darin, technisches Wissen und Geschäftsstrategie zusammenzubringen und in Mehrwert zu übersetzen. Überzogene Versprechen, etwa, dass KI Mitarbeiter sofort überflüssig mache, relativiert er. In der Praxis bleiben Edge Cases, Integrationsaufwand und die Frage, welches der zahlreichen Modelle überhaupt das richtige ist.

Wissensberufe unter Druck

Mittel- bis langfristig zeichnet Engler ein radikaleres Bild. Große Sprachmodelle seien genau dort stark, wo Berufe auf akkumuliertem Wissen beruhen, nämlich in Consulting, Recht, Medizin und bis hinauf zur Geschäftsführung. Wo das Wissen erfolgreicher Fachleute ohnehin in den Modellen steckt, ließen sich Aufgaben zunehmend automatisieren, im juristischen Bereich bis auf eine letzte abzeichnende Instanz. Seine Konsequenz ist unbequem: Es werde künftig deutlich weniger hochqualifizierte Menschen brauchen, mit der Folge einer spürbar höheren Arbeitslosigkeit, zumal ein einfacher Skill-Transfer wie bei früheren Innovationswellen kaum noch möglich sei. Den Mehrwert neuer Technologien sieht er zudem überwiegend in höhere Margen fließen.

Recht, Regulierung und der Schutz der Nische

Am Beispiel der eigenen Branche – Legaltech und das Fluggastrecht (EU 261) bei Flightright – zeigt Engler, warum der Wandel komplexer ist als „morgen kein Anwalt mehr". Regulatorik wie der AI Act und die DSGVO sowie das anwaltliche Berufsgeheimnis erschweren den KI-Einsatz und benachteiligen europäische Anbieter gegenüber US- und chinesischer Konkurrenz. Dieselbe Spezialisierung wirkt aber auch als Schutz. Für die großen KI-Konzerne sei eine enge Nische wie das europäische Fluggastrecht wirtschaftlich kaum interessant, denn ihr Fokus liege auf Milliardenmärkten wie dem Gesundheitsbereich. Intern setzt Flightright KI bereits ein, vor allem zur Unterstützung der Mitarbeiter, wobei die Messbarkeit des konkreten Nutzens die größte Herausforderung bleibt.

Was verändert sich wirklich?

Für Unternehmen verschiebt sich die entscheidende Frage von der Technologie hin zur Haltung. Engler rät Entscheidern zu Transparenz und einem sozialverträglichen Vorgehen, also frühzeitig mit dem Betriebsrat sprechen, Altersstruktur und Fluktuation einbeziehen und Effizienzgewinne möglichst in Wachstum statt in Stellenabbau übersetzen, um so Win-win-win-Szenarien zu schaffen. Demografie und Fachkräftemangel verschaffen der westlichen Wirtschaft dabei einen Puffer. Für den Einzelnen liegt die Zukunft weniger im Fachwissen als in dem, was Maschinen schwer ersetzen, wie zum Beispiel soziale Bindungsfähigkeit, Handwerk und die unternehmerische Fähigkeit, Probleme zu erkennen und für eine KI präzise zu formulieren. Die eigentliche Herausforderung der nächsten fünf bis zehn Jahre liegt damit nicht in der Technik, sondern in der trägen Adaption durch Organisationen und in der Frage, ob ihr Mehrwert breit geteilt oder weiter konzentriert wird.

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