Die Frage kommt immer in der Pause
Nie im offiziellen Teil. Immer in der Pause, meistens leiser als der Rest des Gesprächs und im Scherzton, damit man sie zur Not zurücknehmen kann.
Vor zwei Wochen war es eine Buchhalterin, Mitte fünfzig, seit neunzehn Jahren im selben Betrieb. Sie hat ihre Kaffeetasse abgestellt und gefragt: „Und was mache ich dann noch?"
Ich nehme diese Frage ernst, weil sie berechtigt ist. Und ich beantworte sie ungern mit den üblichen Beruhigungsformeln, weil die bei näherem Hinsehen nicht halten. Dieser Beitrag ist mein Versuch, sie ehrlich zu beantworten, mit den Zahlen, die es dazu gibt.
Zuerst die unbequeme Bilanz
Die meistzitierte Arbeit dazu stammt von Eloundou, Manning, Mishkin und Rock, erschienen 2023 als Preprint und 2024 in Science. Das Ergebnis: Rund 80 % der US-Beschäftigten sind bei mindestens 10 % ihrer Tätigkeiten von Sprachmodellen betroffen. Bei etwa 19 % sind es mindestens 50 % der Tätigkeiten.
Die ILO kommt in ihrem Working Paper 140 vom Mai 2025 auf Basis von knapp 30.000 realen Stellenbeschreibungen zu einem ähnlichen Bild: Jeder vierte Job weltweit ist gegenüber generativer KI exponiert. Am stärksten betroffen sind Büro- und Verwaltungsberufe.
Das deckt sich mit dem, was ich in Betrieben sehe. Recherchieren, zusammenfassen, formulieren, übersetzen, protokollieren, Tabellen auswerten, Angebote entwerfen, Verträge vorprüfen. Das ist kein Ausblick auf 2030. Das läuft heute.
Wichtig ist dabei eine Unterscheidung, die in der öffentlichen Debatte regelmäßig untergeht: Exposition ist keine Prognose. Die 60 bis 70 % Arbeitszeit, die McKinsey 2023 als automatisierbar bezeichnet hat, sind ein technisches Potenzial. Wann und ob es realisiert wird, steht auf einem ganz anderen Blatt. McKinsey selbst nennt als Mittelwert für die Halbierung heutiger Tätigkeiten das Jahr 2045.
Warum Berufslisten wertlos sind
Die übliche Reaktion auf solche Zahlen ist eine Liste von Berufen, die angeblich sicher sind. Ich halte diese Listen für Zeitverschwendung, und dafür gibt es inzwischen einen guten empirischen Grund.
Der Anthropic Economic Index wertet aus, wofür ein großes Sprachmodell tatsächlich benutzt wird. Der Befund aus dem Erstbericht: Bei rund 36 % der Berufe wird KI für mindestens ein Viertel der zugehörigen Tätigkeiten genutzt. Bei nur etwa 4 % für drei Viertel oder mehr.
Das ist das Muster in einem Satz: breite Durchdringung, geringe Tiefe. Berufe verschwinden fast nie am Stück. Sie verlieren Tätigkeiten, bis der Rest zu dünn für eine Stelle ist oder bis der Rest so wertvoll wird, dass daraus ein besserer Beruf entsteht.
Und dass das nicht folgenlos bleibt, zeigt die bislang härteste Untersuchung dazu. Brynjolfsson, Chandar und Chen vom Stanford Digital Economy Lab haben im November 2025 individuelle Lohnabrechnungsdaten ausgewertet („Canaries in the Coal Mine?"). Ergebnis: Beschäftigte zwischen 22 und 25 Jahren in den am stärksten exponierten Berufen zeigen einen relativen Beschäftigungsrückgang von 13 %. Ältere Beschäftigte im selben Beruf wachsen weiter.
Diese Studie ist deshalb so aufschlussreich, weil sie beide Seiten zeigt. Der Effekt trifft nicht den Beruf. Er trifft ein bestimmtes Tätigkeitsbündel innerhalb des Berufs, nämlich das kodifizierte Buchwissen, mit dem Berufseinsteiger üblicherweise anfangen. Erfahrungswissen im selben Beruf bleibt komplementär.
Deshalb stelle ich die Frage anders. Statt zu fragen, welche Jobs überleben, frage ich: Welche Eigenschaft einer Tätigkeit sorgt dafür, dass ein Mensch drin bleiben muss? Darauf gibt es fünf Antworten, die belastbarer sind als jede Berufsliste.
Erstens: Haftung, und das hat mit Menschlichkeit nichts zu tun
Ein Modell kann nicht verklagt werden. Es verliert keine Konzession, schließt keine Berufshaftpflicht ab, sagt nicht vor Gericht aus und geht nicht in Haft. Überall dort, wo die Unterschrift das eigentliche Produkt ist, bleibt ein Mensch verpflichtend im Prozess: Statiker, Wirtschaftsprüfer, Arzt, Notar, Ziviltechniker, Geschäftsführer, Sicherheitsvertrauensperson.
Was mich an diesem Argument überzeugt: Es hängt nicht davon ab, wie gut Modelle werden. Es hängt an der Rechtsordnung, und die ändert sich langsamer als die Technik.
Der EU AI Act zeigt sogar in die Gegenrichtung. Artikel 14 verlangt für Hochrisiko-Systeme, dass sie von natürlichen Personen wirksam beaufsichtigt werden können. Die Aufsichtsperson muss laut Absatz 4 in der Lage sein, die Grenzen des Systems zu verstehen, sich des Automation Bias bewusst zu bleiben (der Begriff steht wörtlich im Verordnungstext), den Output zu verwerfen oder zu überstimmen und das System anzuhalten. Artikel 26 Absatz 2 verpflichtet den Betreiber, diese Aufsicht natürlichen Personen mit nachweisbarer Kompetenz, Schulung und Befugnis zuzuweisen.
Ein Datums-Hinweis, weil hier viel Falsches kursiert: Für die Hochrisiko-Bereiche aus Anhang III, zu denen auch Beschäftigung und Personalauswahl zählen, gelten diese Pflichten nach den Änderungen im Digital Omnibus erst ab 2. Dezember 2027. Nicht ab August 2026.
Der praktische Rat daraus ist simpel. Wer in einem regulierten Umfeld arbeitet, sollte Zeit konsequent in die Teile der Arbeit verschieben, die an der Verantwortung hängen, und die Zuarbeit abgeben.
Zweitens: das Problem überhaupt richtig stellen
Sprachmodelle sind hervorragend darin, formulierte Aufgaben zu lösen. Sie sind schwach darin zu erkennen, dass die gestellte Aufgabe die falsche ist.
Das klingt nach einer Nuance und ist in Wahrheit der teuerste Posten in fast jedem KI-Projekt, das ich gesehen habe. Ein Betrieb kommt mit dem Auftrag „wir brauchen einen Chatbot für den Kundendienst". Nach zwei Stunden Analyse stellt sich heraus, dass 60 % der Anfragen Terminverschiebungen sind, die deshalb telefonisch kommen, weil das Buchungssystem am Handy unbedienbar ist. Der Chatbot hätte funktioniert. Das Problem hätte er nicht berührt.
Ich nenne diese Disziplin im Workshop bewusst altmodisch: Begriffe definieren, Annahmen offenlegen, Schritt für Schritt begründen, das Gegenteil annehmen und schauen, wo es bricht. Das ist Euklid, kein Data Science. Und es ist genau die Kompetenz, deren Marktwert steigt, während der Wert der Ausführung fällt.
Der ökonomische Mechanismus dahinter ist alt. Sobald ein Produktionsschritt billig wird, steigt die Nachfrage nach dem, was ihn ergänzt. Billige Analysen führen zu mehr Analysen. Mehr Analysen führen zu mehr Entscheidungen. Jede Entscheidung braucht jemanden, der sie trifft und dafür geradesteht. Der Flaschenhals wandert nach oben.
Drittens: Kontext, der nirgends geschrieben steht
Jedes Modell arbeitet mit dem, was man ihm gibt. In einem Betrieb liegt das Entscheidende regelmäßig außerhalb aller Systeme.
Wer im Haus was tatsächlich will. Welches Projekt vor zwei Jahren so gründlich schiefging, dass niemand das Thema mehr anfasst. Welcher Kunde beim dritten Nachhaken abspringt und welcher erst dann kauft. Warum die Produktionsleiterin bei einem bestimmten Lieferanten nervös wird. Diese Informationen stehen in keinem ERP, in keinem CRM und in keinem Protokoll. Sie werden am Gang ausgetauscht.
Solange das so bleibt, ist der Mensch mit diesem Kontext der Engpass des Prozesses und damit im Besitz des Werts.
Ein Vorbehalt aus Redlichkeit: Dieser Vorteil erodiert. Je mehr Kommunikation durch Systeme läuft, die mitschreiben, desto mehr wandert der ungeschriebene Kontext in Daten. Meeting-Transkripte, protokollierte Chats, aufgezeichnete Kundengespräche. Ich würde das als Vorsprung mit Verfallsdatum betrachten, nicht als dauerhafte Burg.
Viertens: Vertrauen zwischen Personen
Bei kleinen Beträgen kauft heute schon fast niemand mehr von Menschen. Ich buche mein Hotel ohne Gespräch und bestelle Material ohne Vertreter.
Bei Entscheidungen mit echtem Risiko dreht sich das um. Wer eine Produktionslinie umstellt, ein Kernsystem ablöst oder zwanzig Leute in eine neue Arbeitsweise schickt, will wissen, wem er im Zweifel den Anruf machen kann. Je austauschbarer die Inhalte werden, desto stärker verlagert sich die Kaufentscheidung auf die Frage, wer die Verantwortung mitträgt.
Das ist auch eine Warnung an meine eigene Branche. Ein Beratungsangebot, dessen einziger Wert im Wissen liegt, ist erledigt. Wissen gibt es ab sofort zur Flatrate.
Fünftens: alles Körperliche
Robotik hinkt Sprachmodellen weit hinterher, und die Gründe sind strukturell.
Der größte davon ist die Datenlücke. Ken Goldberg von der UC Berkeley beziffert den Abstand zwischen den Trainingsdaten für Robotik-Foundation-Models und denen ausgereifter Sprachmodelle auf bis zum 120.000-fachen. Für Text gibt es das Internet. Für das Greifen eines unbekannten Gegenstands gibt es nichts Vergleichbares. Dazu kommt der Sim-to-Real-Gap, also der Umstand, dass ein in der Simulation trainiertes Verhalten in der echten Welt an abweichender Physik und abweichender Optik scheitert.
Die Größenordnungen machen das anschaulich. Die IFR zählt in World Robotics 2025 eine installierte Basis von über 4 Millionen klassischen Industrierobotern. Die viel diskutierten humanoiden Roboter kommen in den Statistiken der IFR ohne belastbare Stückzahl vor. In ihren Trends für 2026 formuliert sie vorsichtig, dass Unternehmen gerade beginnen, über Prototypen hinauszugehen, und dass Taktzeiten, Energieverbrauch und Wartungskosten erst noch industrietauglich werden müssen.
Baustelle, Pflege, Instandhaltung, Anlagenbau, Landwirtschaft und Handwerk bleiben also. Und mit ihnen bleibt ein Teil der Bildschirmarbeit an dieser Schnittstelle, weil sie permanent mit einer Wirklichkeit abgleicht, die in keinem Datensatz steht.
Und jetzt der Teil, der weniger gefällt
An dieser Stelle kommen die Trostargumente. Kreativität. Empathie. Intuition. Das Menschliche.
Ich halte das für die gefährlichste Antwort im Umlauf, weil sie beruhigt, ohne zu tragen. Und zwar mit Daten dagegen.
Die Ausgangsstudie ist Ayers et al., JAMA Internal Medicine 2023. 195 Patientenfragen aus dem Reddit-Forum r/AskDocs, beantwortet von verifizierten Ärzten und von ChatGPT, anonymisiert und randomisiert bewertet. Ergebnis: Die Bewerter bevorzugten die Maschinenantwort in 79 % der Fälle, bei Qualität und bei Empathie.
Das ließe sich als Ausreißer abtun. Inzwischen gibt es eine Meta-Analyse. Howcroft et al., British Medical Bulletin 2025, wertet 15 Studien aus, davon 13 quantitativ. Standardisierte Mittelwertdifferenz 0,87 zugunsten der KI, das sind rund zwei Punkte auf einer Zehn-Punkte-Skala. 13 von 15 Studien fielen zugunsten der Maschine aus. Eine Replikation in npj Digital Medicine 2025 hat zusätzlich echte Krebspatienten befragt statt Fachpersonal. Auch dort lag die Maschine vorn, mit 4,11 von 5 gegenüber 2,01 von 5 für die ärztlichen Antworten.
Die methodische Kritik daran ist berechtigt und gehört dazu: Die Fragen wurden isoliert beantwortet, ohne Krankengeschichte und ohne Dialog. Ärzte antworten auf Reddit ehrenamtlich und knapp. Gemessen wurde Text, keine Beziehung.
Genau das ist aber der Punkt. Gekauft wird in den allermeisten Fällen der Text. Wer daraus schließt, dass Maschinen wirklich fühlen, hat die Frage verfehlt. Die Frage ist ökonomisch. Eine Zukunftsplanung, die darauf baut, dass Modelle keine echten Gefühle haben, verwechselt das Erlebnis mit dem Produkt.
Was tatsächlich unnachahmlich bleibt, ist unspektakulärer: der rechtliche und soziale Status einer Person. Belangbar sein. Zurechenbar sein. Etwas verlieren können. Das kann kein Modell simulieren, weil es mit Fähigkeit nichts zu tun hat.
Der Engpass sitzt woanders, als die Debatte vermutet
Die öffentliche Diskussion dreht sich um Modellfähigkeit. In der Praxis begrenzt etwas anderes das Tempo, und die Zahlen dazu sind eindeutig.
S&P Global erhebt jährlich im Panel „Voice of the Enterprise". Der Anteil der Unternehmen, die die Mehrheit ihrer KI-Initiativen wieder einstellen, stieg von 17 % im Jahr 2024 auf 42 % im Jahr 2025. Im Schnitt werden 46 % der Proof-of-Concepts vor der Produktivsetzung verworfen. Diese Zeitreihe halte ich für aussagekräftiger als die berühmte 95-Prozent-Zahl aus dem MIT-NANDA-Bericht 2025, die auf 153 Umfrageantworten beruht und medial deutlich überzitiert wird.
BCG beziffert die Verteilung mit der 10-20-70-Regel: 10 % des Werts kommen aus Algorithmen, 20 % aus Daten und Technologie, 70 % aus Menschen, Prozessen und Kulturwandel.
Das deckt sich mit dem, was ich vor Ort sehe. Prozesse sind nirgends beschrieben. Daten liegen in vier Systemen mit vier Wahrheiten. Zuständig ist niemand. Die Belegschaft hat Angst und sagt es nicht offen, sondern liefert schleppend zu. Die Lücke zwischen dem, was möglich ist, und dem, was eingesetzt wird, wird gerade größer. Oben nimmt das Tempo zu, unten bleibt es bei menschlicher Geschwindigkeit.
Wer diese Lücke schließen kann, hat auf Jahre Arbeit. Das ist die ehrlichste gute Nachricht, die ich anbieten kann.
Was das praktisch heißt
Für Einzelpersonen sehe ich drei Bewegungen, die sich lohnen.
- Vom Ausführen zum Beurteilen. Wer heute Inhalte produziert, sollte lernen, Inhalte schnell und begründet zu bewerten. Prüfen wird die knappere Fähigkeit.
- Näher an die Verantwortung. Jede Tätigkeit, an deren Ende eine zurechenbare Entscheidung steht, ist widerstandsfähiger als jede Tätigkeit, an deren Ende ein Dokument steht.
- Kontext sammeln, den keiner aufschreibt. Kundenbeziehungen, Betriebswissen, Branchengespür. Diesen Vorsprung bekommt man nur durch Anwesenheit.
Für Betriebe ist die Reihenfolge wichtiger als die Werkzeugauswahl. Erst klären, welches Problem tatsächlich Geld kostet. Dann prüfen, ob die Daten dafür überhaupt vorliegen. Dann festlegen, wer die Ergebnisse verantwortet. Erst danach über Modelle reden. Genau in dieser Reihenfolge arbeite ich im KI-Einführungsworkshop, und der unangenehmste Teil ist regelmäßig der erste.
Kurzfassung
Weg geht die Ausführung. Übrig bleiben Verantwortung, Urteil unter Unsicherheit, Zugang zu ungeschriebenem Kontext, belastbare Beziehungen und alles Körperliche.
Der historische Normalfall bei Automatisierung ist dabei nicht der leere Schreibtisch. Es ist die Verschiebung: mehr Analysen, mehr Varianten, mehr Projekte, weil alles billiger wurde. Und für jedes davon jemand, der entscheidet und dafür geradesteht.
Die ehrliche Einschränkung zum Schluss steht in der Stanford-Studie. Die 13 % Beschäftigungsrückgang bei den 22- bis 25-Jährigen sind reale Menschen, denen der Hinweis auf steigenden Bedarf an Urteilsvermögen wenig hilft, solange sie den Einstieg nicht finden. Diese Verschiebung verläuft ungleichmäßig und für die Betroffenen oft brutal. Wer das als Übergangsproblem abtut, macht es sich zu leicht.
Wenn Sie die Frage für Ihren eigenen Betrieb durchrechnen wollen, statt sie in der Mittagspause zu stellen: Der schnellste Einstieg sind meine Angebote, und für die längerfristige Begleitung gibt es die KI-Partnerschaft.