Fraunhofer-Studie: Bundesverwaltung soll bei Generativer KI auf Eigenentwicklungen setzen

(Zusammenfassung der Quelle: heise online (Stefan Krempl/Fraunhofer-Studie), 08.12.2025)

Eine vom Bundesinnenministerium geförderte Studie des Fraunhofer-Instituts Fokus (Kompetenzzentrum Öffentliche IT) hat die Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) in der Bundesverwaltung untersucht. Die zentrale Frage: Wie lässt sich generative KI nutzen, ohne die digitale Souveränität zu gefährden? Die Studie analysierte die Projekte anhand der Kriterien Wechselmöglichkeit, Gestaltungsfähigkeit und Einfluss auf Anbieter.

Die wichtigsten Ergebnisse:

  • Keine kritische Abhängigkeit: Anders als bei Bürosoftware gibt es bei LLMs keine singuläre Abhängigkeit von einem US-Konzern. Die Verwaltung hat viele Eigenentwicklungen für typische Anwendungsfälle aufgebaut, die auf eigener Hardware laufen.
  • Wechselmöglichkeit ist gegeben: Die LLMs (meist nicht-europäisches Open Source) können bei Bedarf mit geringem bis mittlerem Aufwand ausgetauscht werden, da sie intern gehostet werden.
  • Strategische Lücke bei europäischen Modellen: Zwar stärkt der Betrieb auf eigener Infrastruktur die Souveränität, doch es fehlt ein eigenständiges, europäisches LLM, das auf europäischen Werten basiert. Die Autoren empfehlen dringend zu prüfen, ob eine solche Entwicklung angestrebt werden sollte.
  • Hürden in der Praxis: Komplizierte rechtliche KI-Vorschriften und fehlende juristische Kompetenz bremsen Projekte und verhindern oft die Veröffentlichung als Open Source. Projektverantwortliche wünschen sich zudem eine spezialisierte KI-Cloud-Infrastruktur mit geschultem Personal.

Handlungsempfehlungen: Ausbau gemeinsamer LLM-Infrastrukturen über Ressortgrenzen hinweg, Stärkung von Open Source, Einführung eines verpflichtenden "Souveränitätschecks" für kritische Projekte und Bündelung der Beschaffung.

Der kritische Kim-Blick:

Die Studie zeichnet ein erstaunlich positives Bild, hat aber Schwächen:

  1. Die "Schönwetter"-Analyse: Dass die Risiken als "überschaubar" gelten, weil die Lösungen "derzeit ausschließlich der Arbeitsunterstützung dienen", ist kurzsichtig. Sobald KI kritische Prozesse (z.B. Bescheiderstellung) übernimmt, ändert sich das Risiko-Profil dramatisch.
  2. Open Source als Feigenblatt: Die Nutzung nicht-europäischer Open-Source-Modelle (wie Metas Llama) stärkt zwar die Wechselmöglichkeit, macht aber letztlich doch abhängig von der Innovationskraft und Lizenzpolitik von US-Konzernen, auch wenn der Betrieb in-house erfolgt.
  3. Umsetzungs-Realität vs. Wunsch: Die Forderung nach "gemeinsamen Infrastrukturen über Ressortgrenzen hinweg" klingt gut, scheitert aber in der föderalen Praxis oft am Kompetenzgerangel und bürokratischen Hürden.
Kim prophezeit

Basierend auf der strategischen Lücke und den Hürden wage ich diese Prognose:

  1. Die "Bundes-KI-Cloud" (2026/27): Getrieben vom Ruf nach gemeinsamer Infrastruktur wird der Bund eine zentrale, hochsichere KI-Cloud für alle Behörden aufbauen, betrieben von einem Staatsunternehmen oder einem europäischen Konsortium.
  2. Das europäische "Airbus für KI": Die Erkenntnis, dass man von US-Modellen abhängig bleibt, wird politisch unhaltbar. Deutschland und Frankreich werden bis 2027 eine Milliarden-Initiative starten, um ein konkurrenzfähiges, europäisches "Foundation Model" zu entwickeln.
  3. Der "Compliance-Stau" bremst die Innovation: Die Angst vor rechtlichen Fehlern und der fehlende Mut zu Open Source werden dazu führen, dass die Verwaltung technologisch weiter hinterherhinkt. Viele innovative Projekte werden in der juristischen Prüfung sterben.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Wenn du im Public Sector oder im Umfeld der Verwaltung arbeitest, zeigt diese Studie deinen Karriereweg:

  1. Werde zum "Souveränitäts-Architekten": Die Verwaltung braucht Experten, die nicht nur KI verstehen, sondern auch wissen, wie man sie unabhängig betreibt (On-Premise, Open Source, Datenschutz). Das ist der Skill der Stunde.
  2. Spezialisiere dich auf "KI-Compliance": Die Studie nennt komplizierte Rechtsvorschriften als massive Bremse. Wenn du die Brücke schlagen kannst zwischen Technik und Recht (KI-VO, DSGVO), bist du unbezahlbar.
  3. Fokussiere auf "Infrastruktur & Betrieb": Der Ruf nach einer KI-spezifischen Cloud-Infrastruktur und geschultem Personal ist laut. Werde der Experte, der diese Systeme aufbaut und am Laufen hält (MLOps für den Staat).
LinkedIn revolutioniert die Jobsuche: Neue KI-Funktionen sollen Bewerbungen massiv effizienter machen ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Computerwoche 8.12.25)

LinkedIn führt neue, LLM-basierte KI-Funktionen ein, um die Jobsuche von einer klassischen Stichwortsuche in einen Dialog zu verwandeln. Ziel ist es, die Effizienz für Bewerber und Recruiter drastisch zu steigern, indem die Qualität der Treffer erhöht und unnötiges "Rauschen" beseitigt wird. Die Basis bildet ein neues, GPU-betriebenes Empfehlungssystem, das deutlich leistungsfähiger ist als das bisherige.

Die neuen Funktionen:

  • KI-Chat zur Jobsuche: Bewerber können in natürlicher Sprache nach Jobs suchen (z.B. "Suche Job als... der mir wichtig ist"). Die KI erkennt die Absicht ("Intent") und liefert personalisierte Ergebnisse, basierend auf dem Profil, inklusive alternativer Karrierewege. Dies soll "tiefer graben" als bisherige semantische Suchen und auch Nischen abdecken. Verfügbar bereits in USA, UK, Kanada, Australien, Indien, Singapur; breiter Rollout für 2026 geplant.
  • "People Search" (KI-Networking): Diese Funktion hilft, relevante Kontakte für Empfehlungen oder Fachfragen innerhalb von Unternehmen zu finden (z.B. "Wer kann mich bei Accenture empfehlen?"). Derzeit nur für US-Premium-Kunden, soll aber "in den nächsten Monaten weltweit und kostenlos" kommen.
  • Skill-Gap-Analyse & Umleitung: Die KI zeigt Kandidaten sofort, welche Skills für eine Stelle fehlen, und lenkt sie zu besser geeigneten Jobs um. Laut LinkedIn wurden so bereits 2 Millionen Bewerbungen pro Monat umgeleitet, was die Qualität der Bewerbungen für Recruiter steigert.
Der kritische Kim-Blick:

Die Ankündigungen klingen vielversprechend, haben aber Haken:

  1. Die "Filterblasen"-Gefahr: Wenn die KI basierend auf dem bisherigen Profil sucht, besteht die Gefahr, dass Bewerber nur noch Vorschläge bekommen, die ihrem aktuellen Status entsprechen. Der versprochene Blick auf "alternative Karrierewege" könnte durch den Algorithmus eher eingeschränkt als erweitert werden.
  2. Intransparenz der "Umleitung": Dass LinkedIn monatlich 2 Millionen Bewerbungen "umleitet", ist ein massiver Eingriff in den Markt. Nach welchen Kriterien entscheidet die KI, dass ein Kandidat nicht geeignet ist? Diese Black Box ist problematisch für die Chancengleichheit.
  3. Zeitplan-Zweifel: Die Ankündigung, dass die "People Search" in wenigen Monaten "weltweit und kostenlos" verfügbar sein soll, wirkt angesichts des bisherigen langsamen Rollouts (nur USA, Premium) sehr ambitioniert.
Kim prophezeit

Basierend auf der "Skill-Gap-Analyse" und der "Umleitung" wage ich diese Prognose:

  1. Das Ende der "Hoffnungs-Bewerbung" (2026/27): Bewerbungen auf Stellen, für die man laut KI-Analyse nicht die nötigen Skills hat, werden vom System gar nicht mehr zum Recruiter durchgelassen. Die KI wird zum ultimativen Türsteher, der "unpassende" Kandidaten automatisch aussiebt.
  2. LinkedIn wird zur "Karriere-Lernplattform": Die Skill-Gap-Analyse wird direkt mit LinkedIn Learning verknüpft. Wer die Lücke schließen will, bekommt sofort den passenden (kostenpflichtigen) Kurs angeboten. Der Übergang von Jobsuche zu Weiterbildung wird nahtlos.
  3. Der "Mentor-Marktplatz": Die Vision, Mentoren per KI zu finden, wird Realität. LinkedIn wird einen Marktplatz für Mentoring etablieren, auf dem KI basierend auf Beiträgen und Expertise die perfekten Matches vorschlägt – und diese Vermittlung potenziell monetarisiert.
Kim (JOBfellow) kommentiert

LinkedIn wird zum KI-Gatekeeper. Passe deine Strategie an:

  1. Optimiere dein Profil für die KI: Dein Profil ist die Datenbasis für die "Intent"-Erkennung. Sorge dafür, dass deine Skills, Erfahrungen und Ziele glasklar und detailliert hinterlegt sind. Vage Angaben führen zu vagen Jobvorschlägen.
  2. Nutze die "Skill-Gap-Analyse" als Lern-Navi: Wenn die KI dir sagt, welche Skills fehlen, nimm das ernst. Das ist dein direkter Hinweis, welche Weiterbildungen dich für deinen Wunschjob qualifizieren.
  3. Bereite dich auf "People Search" vor: Vernetze dich strategisch. Wenn die Funktion kommt, wird dein Netzwerk dein wichtigstes Asset, um Empfehlungen zu finden. Pflege Kontakte in deinen Zielunternehmen schon jetzt.
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Fraunhofer-Studie: Bundesverwaltung soll bei Generativer KI auf Eigenentwicklungen setzen ( )
(Zusammenfassung der Quelle: heise online (Stefan Krempl/Fraunhofer-Studie), 08.12.2025)

Eine vom Bundesinnenministerium geförderte Studie des Fraunhofer-Instituts Fokus (Kompetenzzentrum Öffentliche IT) hat die Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) in der Bundesverwaltung untersucht. Die zentrale Frage: Wie lässt sich generative KI nutzen, ohne die digitale Souveränität zu gefährden? Die Studie analysierte die Projekte anhand der Kriterien Wechselmöglichkeit, Gestaltungsfähigkeit und Einfluss auf Anbieter.

Die wichtigsten Ergebnisse:

  • Keine kritische Abhängigkeit: Anders als bei Bürosoftware gibt es bei LLMs keine singuläre Abhängigkeit von einem US-Konzern. Die Verwaltung hat viele Eigenentwicklungen für typische Anwendungsfälle aufgebaut, die auf eigener Hardware laufen.
  • Wechselmöglichkeit ist gegeben: Die LLMs (meist nicht-europäisches Open Source) können bei Bedarf mit geringem bis mittlerem Aufwand ausgetauscht werden, da sie intern gehostet werden.
  • Strategische Lücke bei europäischen Modellen: Zwar stärkt der Betrieb auf eigener Infrastruktur die Souveränität, doch es fehlt ein eigenständiges, europäisches LLM, das auf europäischen Werten basiert. Die Autoren empfehlen dringend zu prüfen, ob eine solche Entwicklung angestrebt werden sollte.
  • Hürden in der Praxis: Komplizierte rechtliche KI-Vorschriften und fehlende juristische Kompetenz bremsen Projekte und verhindern oft die Veröffentlichung als Open Source. Projektverantwortliche wünschen sich zudem eine spezialisierte KI-Cloud-Infrastruktur mit geschultem Personal.

Handlungsempfehlungen: Ausbau gemeinsamer LLM-Infrastrukturen über Ressortgrenzen hinweg, Stärkung von Open Source, Einführung eines verpflichtenden "Souveränitätschecks" für kritische Projekte und Bündelung der Beschaffung.

Der kritische Kim-Blick:

Die Studie zeichnet ein erstaunlich positives Bild, hat aber Schwächen:

  1. Die "Schönwetter"-Analyse: Dass die Risiken als "überschaubar" gelten, weil die Lösungen "derzeit ausschließlich der Arbeitsunterstützung dienen", ist kurzsichtig. Sobald KI kritische Prozesse (z.B. Bescheiderstellung) übernimmt, ändert sich das Risiko-Profil dramatisch.
  2. Open Source als Feigenblatt: Die Nutzung nicht-europäischer Open-Source-Modelle (wie Metas Llama) stärkt zwar die Wechselmöglichkeit, macht aber letztlich doch abhängig von der Innovationskraft und Lizenzpolitik von US-Konzernen, auch wenn der Betrieb in-house erfolgt.
  3. Umsetzungs-Realität vs. Wunsch: Die Forderung nach "gemeinsamen Infrastrukturen über Ressortgrenzen hinweg" klingt gut, scheitert aber in der föderalen Praxis oft am Kompetenzgerangel und bürokratischen Hürden.
Kim prophezeit

Basierend auf der strategischen Lücke und den Hürden wage ich diese Prognose:

  1. Die "Bundes-KI-Cloud" (2026/27): Getrieben vom Ruf nach gemeinsamer Infrastruktur wird der Bund eine zentrale, hochsichere KI-Cloud für alle Behörden aufbauen, betrieben von einem Staatsunternehmen oder einem europäischen Konsortium.
  2. Das europäische "Airbus für KI": Die Erkenntnis, dass man von US-Modellen abhängig bleibt, wird politisch unhaltbar. Deutschland und Frankreich werden bis 2027 eine Milliarden-Initiative starten, um ein konkurrenzfähiges, europäisches "Foundation Model" zu entwickeln.
  3. Der "Compliance-Stau" bremst die Innovation: Die Angst vor rechtlichen Fehlern und der fehlende Mut zu Open Source werden dazu führen, dass die Verwaltung technologisch weiter hinterherhinkt. Viele innovative Projekte werden in der juristischen Prüfung sterben.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Wenn du im Public Sector oder im Umfeld der Verwaltung arbeitest, zeigt diese Studie deinen Karriereweg:

  1. Werde zum "Souveränitäts-Architekten": Die Verwaltung braucht Experten, die nicht nur KI verstehen, sondern auch wissen, wie man sie unabhängig betreibt (On-Premise, Open Source, Datenschutz). Das ist der Skill der Stunde.
  2. Spezialisiere dich auf "KI-Compliance": Die Studie nennt komplizierte Rechtsvorschriften als massive Bremse. Wenn du die Brücke schlagen kannst zwischen Technik und Recht (KI-VO, DSGVO), bist du unbezahlbar.
  3. Fokussiere auf "Infrastruktur & Betrieb": Der Ruf nach einer KI-spezifischen Cloud-Infrastruktur und geschultem Personal ist laut. Werde der Experte, der diese Systeme aufbaut und am Laufen hält (MLOps für den Staat).
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Gartner Top-Trends 2025: Das Zeitalter der "Agentic AI" beginnt ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Gartner (E-Book/Studie), 05.12.2025)

Das Gartner E-Book "Die wichtigsten strategischen Technologie-Trends für 2025" identifiziert "Agentenbasierte KI" (Agentic AI) als das zentrale Thema der nächsten Jahre. Es markiert den Übergang von generativer KI, die Inhalte erstellt, hin zu KI-Agenten, die selbstständig planen und handeln, um vom Nutzer definierte Ziele zu erreichen.

Um diesen Paradigmenwechsel gruppiert Gartner weitere Trends in drei Säulen:

  1. KI-Imperative (Die Basis): Um langfristig erfolgreich zu sein, benötigen Unternehmen "AI Governance Platforms" zur Steuerung von Vertrauen, Risiko und Sicherheit. Zudem wird "Disinformation Security" essenziell, um die Informationsintegrität zu wahren und Deepfakes oder Identitätsdiebstahl zu bekämpfen.
  2. Zukünftiges Computing (Die Infrastruktur): Neue Rechenparadigmen sind nötig. Dazu gehören "Postquantum-Kryptografie" zum Schutz vor zukünftigen Quantencomputer-Angriffen, "Ambient Invisible Intelligence" (winzige, günstige Sensoren zur allgegenwärtigen Nachverfolgung) und zwingend "Energieeffizientes Computing", um den massiven Stromhunger der KI zu bewältigen.
  3. Mensch-Maschine-Synergie (Die Schnittstelle): Die physische und digitale Welt verschmelzen durch "Spatial Computing" (AR/VR für immersive Erlebnisse) und "Polyfunktionale Roboter", die mehrere Aufgaben lernen und neben Menschen arbeiten. "Hybrid Computing" kombiniert verschiedene Rechenumgebungen (Edge, Cloud, Quantum) für mehr Leistung. Als futuristischster Trend wird "Neurological Enhancement" (Gehirn-Schnittstellen zur kognitiven Steigerung) genannt.
Der kritische Kim-Blick:

Die Gartner-Liste ist umfassend, zeigt aber auch typische Hype-Zyklus-Schwächen:

  1. Science-Fiction-Alarm: Trends wie "Neurological Enhancement" (Gehirn-Interfaces) wirken für einen 2025er-Ausblick (mit Fokus auf die nächsten 36 Monate) deplatziert und für 99% der Unternehmen irrelevant.
  2. Das Energie-Dilemma: "Energieeffizientes Computing" wird als Trend genannt, ist aber eher ein verzweifelter Wunsch. Der massive Energiehunger der propagierten "Agentic AI" wird durch effizientere Chips allein kurzfristig kaum zu decken sein. Hier fehlt eine realistische Einschätzung des Ressourcenproblems.
  3. Komplexitäts-Overkill: Die gleichzeitige Notwendigkeit von neuer Governance, Quanten-Sicherheit und hybriden Compute-Architekturen überfordert den Mittelstand massiv. Die Trends zielen primär auf Großunternehmen mit riesigen IT-Budgets.
Kim prophezeit

Basierend auf der Dominanz der "Agentic AI" und den Infrastruktur-Engpässen wage ich diese Prognose:

  1. Der neue Job "Agent Orchestrator" (ab 2026): Es entsteht ein völlig neues Berufsbild, dessen einzige Aufgabe es ist, verschiedene spezialisierte, autonome KI-Agenten in einem Unternehmen zu koordinieren, zu überwachen und deren Konflikte zu lösen.
  2. Die "Energie-Migration" der IT: Da "energieeffizientes Computing" nicht schnell genug skaliert, werden KI-Rechenzentren radikal dorthin verlagert, wo grüne Energie im Überfluss und billig ist (z.B. Island, Nordasien). Standortvorteil wird Energieverfügbarkeit.
  3. Die Quanten-Panik (ca. 2027): Wenn die ersten relevanten Quantencomputer Realität werden, bricht Panik aus, weil Unternehmen realisieren, dass ihre heute gespeicherten Daten ("harvest now, decrypt later") angreifbar sind. "Postquantum-Kryptografie" wird vom Nischenthema zum hektischen Milliardenmarkt.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Diese Trends definieren das Spielfeld der nächsten Jahre. Das bedeutet für dich:

  1. Verstehe "Agentic AI": Der Shift von "Prompting" (der KI sagen, was sie tun soll) zu "Delegieren" (der KI ein Ziel geben, sie plant das Wie) ist fundamental. Lerne, wie man KI-Agenten managed, überwacht und ihre Ergebnisse validiert. Das ist das Skill-Set der Zukunft.
  2. Sicherheit wird zum Top-Skill: Die Trends "AI Governance" und "Disinformation Security" zeigen: Wer versteht, wie man KI sicher, ethisch und manipulationsfrei betreibt, hat exzellente Karriereaussichten. Spezialisiere dich hier.
  3. Ignoriere den Sci-Fi-Kram, fokussiere auf Infrastruktur: Vergiss Gehirn-Implantate. Wenn du im Tech-Bereich arbeitest, sind "Hybrid Computing" und "Spatial Computing" die realeren Wachstumsfelder, in denen jetzt Expertise gesucht wird.
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Studie: KI-Forschung im MINT-Unterricht ignoriert die Bedürfnisse von Schülern ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Universität Würzburg (Siller/Fock), 05.12.2025)

Eine umfassende Literaturstudie (183 Publikationen) aus der Mathedidaktik der Universität Würzburg, veröffentlicht im International Journal of STEM Education, kritisiert den aktuellen Stand der Forschung zu KI im MINT-Unterricht. Prof. Hans-Stefan Siller und Alissa Fock kommen zu dem Schluss, dass die Forschung primär technikzentriert ist und das Ziel der ganzheitlichen Bildung ("Human Flourishing") aus den Augen verliert.

Die zentralen Defizite der aktuellen Forschung:

  • Technik-Tunnelblick: Der Fokus liegt auf der Leistungsfähigkeit von KI-Systemen (35 %) und der Entwicklung neuer Tools (22 %). Die Wirkung auf Lernende und Lehrende wird vernachlässigt. Von 139 empirischen Studien untersuchten rund die Hälfte ausschließlich KI-generierte Inhalte, ohne deren Anwendung im Unterricht zu beobachten.
  • Vernachlässigung ganzheitlicher Fähigkeiten: Kognitive Aspekte dominieren. Entscheidende nicht-kognitive Fähigkeiten wie Motivation, Selbstvertrauen, kritisches Denken und ethisches Urteilsvermögen werden kaum untersucht.
  • Ethische Lücke: Themen wie Bias (Voreingenommenheit) und Datensicherheit spielen in der Forschungsliteratur kaum eine Rolle.
  • Geografisches Ungleichgewicht: Die Forschung konzentriert sich auf den Globalen Norden (73 %, davon 30 % USA), was kulturelle Vielfalt ignoriert.

Der Lösungsansatz: Mensch-KI-Kollaboration Die Autoren fordern, den Menschen wieder in den Mittelpunkt zu stellen. Sie schlagen ein Modell vor, in dem Lehrkräfte KI als Werkzeug für Routineaufgaben nutzen (z.B. Übungserstellung), aber die finale pädagogische Verantwortung und kritische Prüfung der Inhalte (auf Fehler, Bias) behalten. Dies entlaste Lehrkräfte, bewahre aber ihre Autonomie und die Sinnhaftigkeit ihrer Tätigkeit.

Der kritische Kim-Blick:

Die Studie liefert eine wichtige Meta-Analyse, hat aber auch Grenzen:

  1. Akademischer Elfenbeinturm? Die Studie analysiert Forschungsliteratur. Sie spiegelt nicht zwangsläufig die reale Praxis in Klassenzimmern wider, wo engagierte Lehrkräfte KI vielleicht schon viel ganzheitlicher einsetzen, als es die Forschung abbildet.
  2. Fehlende Konkretisierung: Der Ruf nach "Human Flourishing" und "ganzheitlicher Entwicklung" ist richtig, aber sehr abstrakt. Die Studie liefert keine konkreten Beispiele, wie eine Forschung aussehen müsste, die "Motivation" oder "ethisches Urteilsvermögen" im Kontext von KI misst.
  3. Keine Lösungen für den "Bias": Dass Voreingenommenheit in KI-Systemen ein Problem ist, wird festgestellt, aber es fehlen Ansätze, wie Lehrkräfte diesen Bias in der Praxis erkennen und pädagogisch auffangen können.
Kim prophezeit

Basierend auf der Kritik am Technik-Fokus wage ich diese Prognose:

  1. Die "Pädagogik-Wende" (ab 2026): Der anfängliche KI-Hype im Bildungswesen wird abflauen. Es wird eine Gegenbewegung geben, die lautstark einfordert, dass KI pädagogischen Zielen dienen muss. Wir werden einen Boom an Fortbildungen und Lehrmaterialien sehen, die sich auf "KI-Ethik im Unterricht" und "Kritisches Denken mit KI" fokussieren.
  2. Neue Messgrößen für Bildungserfolg: Die reine Wissensabfrage (die KI gut kann) wird an Bedeutung verlieren. Zukünftige Prüfungsformate werden stärker auf Kompetenzen wie Problemlösefähigkeit, Kreativität und ethische Reflexion zielen – Fähigkeiten, die KI (noch) nicht automatisiert bewerten kann.
  3. Der "Lehrer als Kurator": Die Rolle der Lehrkraft wandelt sich vom reinen Wissensvermittler zum "Lern-Kurator" und Mentor. Sie orchestrieren den Einsatz von KI-Tools, wählen die richtigen Inhalte aus und begleiten die Schüler bei der kritischen Auseinandersetzung.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Diese Studie ist ein Weckruf für alle im Bildungsbereich. Lass dich nicht von der Technik blenden.

  1. Als Lehrkraft/Dozent: Wenn du KI einsetzt, frage dich nicht nur "Funktioniert das Tool?", sondern "Was macht es mit meinen Schülern/Studenten?". Nutze die KI für die Fleißarbeit, aber investiere die gewonnene Zeit in die Förderung von kritischem Denken, Empathie und Ethik. Das ist deine unersetzbare menschliche Rolle.
  2. Als Elternteil: Achte darauf, dass in der Schule nicht nur mit KI gelernt wird, sondern auch über KI. Deine Kinder müssen verstehen, dass KI-Antworten voreingenommen oder falsch sein können. Fördere ihre Medienkompetenz zu Hause.
  3. Als Bildungspolitiker/Entscheider: Investiere nicht nur in Lizenzen für KI-Tools, sondern vor allem in die Fortbildung von Lehrkräften. Sie brauchen das Rüstzeug, um KI pädagogisch sinnvoll und ethisch reflektiert einzusetzen, statt nur als "Technik-Konsumenten" zu agieren.
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WTW-Umfrage: KI in der bAV-Verwaltung – Große Chancen, klare Grenzen ( )
(Zusammenfassung der Quelle: WTW (Umfrage), 04.12.2025)

Eine neue Umfrage von WTW ("Künstliche Intelligenz in der bAV-Administration 2025", durchgeführt Sept./Okt. 2025 unter 24 Großunternehmen) zeigt: KI ist in der betrieblichen Altersversorgung (bAV) angekommen. Über 80 % der Unternehmen nutzen oder testen bereits KI-Tools wie Chatbots, digitale Assistenten und Wissensmanagement-Systeme.

Treiber und Status Quo: Wirtschaftlicher Druck (Restrukturierung), knappe IT-Budgets und der demografische Wandel (Wissenssicherung) beschleunigen den KI-Einsatz als Effizienz- und Produktivitätshebel. Aktuell dominieren strukturierte Aufgaben: Chatbots für einfache Anfragen (ca. 25 %) und KI im Wissensmanagement (knapp 20 %). Komplexe Prozesse (Sachbearbeitung, Datenprüfung) sind noch die Ausnahme.

Chancen vs. Hemmnisse: Unternehmen erwarten Effizienzgewinne (ca. 66 %), höhere Servicequalität (50 %) und eine Entlastung von Routinetätigkeiten (knapp 50 %). Geplant ist der Ausbau von digitalen Assistenten (>60 %) und Wissensmanagement (~45 %). Größtes Hemmnis ist der Datenschutz, gefolgt von Bedenken zur Ergebnisqualität, mangelnder Erklärbarkeit und regulatorischer Unsicherheit (ca. 40 %). Auch fehlende interdisziplinäre Teams bremsen die Umsetzung komplexer Use Cases. Kurzfristig werden steigende Kosten erwartet, langfristig ein kostendämpfender Effekt.

Der kritische Kim-Blick:

Die Umfrage liefert ein Stimmungsbild, ist aber nicht repräsentativ:

  1. Mini-Stichprobe: Mit nur 24 befragten Unternehmen (wenn auch großen) ist die Studie nicht repräsentativ für die deutsche Wirtschaft. Sie spiegelt primär die Sicht von Großkonzernen wider, die sich WTW-Beratung leisten können.
  2. Anbieter-Interesse: Als Outsourcing-Dienstleister hat WTW ein Interesse daran, den Trend zu KI und externer Unterstützung zu betonen. Die Aussagen der WTW-Experten stützen dieses Geschäftsmodell.
  3. Vage Kostenaussage: Die Prognose, dass KI langfristig "kostendämpfend" wirkt, aber unklar ist, ob sie die Gesamtkosten senkt, ist eine sehr vorsichtige Formulierung, die wenig konkrete Planungssicherheit bietet.
Kim prophezeit

Basierend auf dem demografischen Druck und den Hemmnissen wage ich diese Prognose:

  1. Die "bAV-Self-Service-Revolution" (2026/27): Getrieben vom Personalmangel werden Unternehmen massiv in KI-basierte Self-Service-Portale für Mitarbeiter investieren. Chatbots werden zum Standard für alle Standardfragen (Rentenhöhe, Vertragsstatus). Die persönliche Beratung wird zum Premium-Service.
  2. Compliance-Krise durch "Black-Box-bAV": Die mangelnde Erklärbarkeit von KI-Ergebnissen wird zu einem Problem werden, wenn erste fehlerhafte Rentenberechnungen durch KI auftauchen. Dies wird zu strengeren Regulierungen und einem Fokus auf "Explainable AI" (XAI) in der bAV führen.
  3. Konsolidierung der bAV-Administration: Die hohen Initialkosten für KI-Infrastruktur werden kleine und mittlere Unternehmen überfordern. Sie werden ihre bAV-Verwaltung zunehmend an große Outsourcing-Dienstleister (wie WTW) auslagern, die die Skaleneffekte der KI nutzen können.
Kim (JOBfellow) kommentiert

KI hält Einzug in die bAV-Verwaltung. Das bedeutet für dich:

  1. Wenn du im HR/bAV-Bereich arbeitest: Die Routine (einfache Anfragen beantworten) wird automatisiert. Spezialisiere dich auf komplexe Sachbearbeitung und Beratung, die Empathie und tiefes Fachwissen erfordern. Hier liegt deine Zukunft.
  2. Werde zum "Wissens-Manager": Unternehmen suchen händeringend nach Wegen zur Wissenssicherung. Wenn du weißt, wie man bAV-Know-how so strukturiert, dass eine KI es nutzen kann (Stichwort: Knowledge Engineering), bist du extrem wertvoll.
  3. Baue Brücken-Kompetenz auf: Für anspruchsvolle KI-Projekte fehlen "interdisziplinäre Teams". Wenn du bAV-Fachwissen mit grundlegendem IT-/KI-Verständnis kombinierst, bist du die perfekte Schnittstelle und kannst diese Lücke füllen.
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DeepL-Studie: KI-Agenten sind der "neue Cloud-Moment" – KI-Skills werden zur Einstellungshürde ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Redaktion (basierend auf DeepL-Studie), 03.12.2025)

Eine von DeepL in Auftrag gegebene Studie (Befragung von 5.000 Führungskräften im September 2025) prognostiziert den massiven Durchbruch von "KI-Agenten". Diese Entwicklung wird als die "bedeutendste operative Veränderung seit der Cloud" bezeichnet. Insgesamt 69 % der Führungskräfte erwarten einen tiefgreifenden Wandel durch agentische KI bis spätestens nächstes Jahr.

Die wichtigsten Ergebnisse für 2026:

  • Agenten übernehmen Routine: DeepL-CEO Jarek Kutylowski erwartet, dass KI-Agenten 2026 repetitive Aufgaben und das mühsame Umschalten zwischen Kontexten übernehmen.
  • Harte Einstellungsvoraussetzung: Bereits jetzt machen 52 % der Führungskräfte KI-Kenntnisse zur Voraussetzung für einen Großteil der Neueinstellungen.
  • Wachstumstreiber & Job-Optimismus: 52 % sehen KI als wichtigsten Wachstumstreiber im kommenden Jahr. Eine knappe Mehrheit (51 %) glaubt, dass KI mehr Jobs schafft als ersetzt.
  • Fokus auf Sprache: 64 % wollen verstärkt in KI-Sprachtechnologie investieren – Deutschland liegt hier mit 74 % Investitionsbereitschaft weit über dem Schnitt. Echtzeit-Übersetzung wird für viele unverzichtbar.
  • Sonderfall Japan: Japan zeigt eine auffällige Zurückhaltung; nur 35 % sehen messbare Verbesserungen durch KI (vgl. DE: 78 %).

Hürden: Als größte Hindernisse für die Einführung werden fehlender Nachweis von ROI (22 %), mangelnde Anpassungsfähigkeit der Belegschaft (18 %) und Kosten (16 %) genannt.

Der kritische Kim-Blick:

Die Studie liefert beeindruckende Zahlen, muss aber im Kontext gesehen werden:

  1. Eigeninteresse von DeepL: Die Studie wurde zeitgleich mit der Ankündigung eigener KI-Agenten veröffentlicht und soll eine "Wachstumsstory" für einen möglichen Börsengang stützen. Die Ergebnisse sind also strategisches Marketing.
  2. Führungskräfte-Bias: Befragt wurden nur Führungskräfte. Deren Optimismus bezüglich Jobaufbau (51 %) könnte die Realität der Arbeitnehmer an der Basis, deren Routinejobs durch Agenten wegfallen sollen, verzerren.
  3. Die "Skills-Mauer": Wenn 52 % KI-Skills jetzt schon voraussetzen, entsteht eine massive Barriere für Berufseinsteiger und ältere Arbeitnehmer. Der Artikel thematisiert nicht, wie diese Lücke geschlossen werden soll.
Kim prophezeit

Basierend auf der rapiden Adaption von Agenten und der neuen Einstellungshürde wage ich diese Prognose:

  1. Die "KI-Kompetenz-Spaltung" (2026/27): Der Arbeitsmarkt wird sich radikal zweiteilen. Auf der einen Seite diejenigen, die KI-Agenten steuern können und Zugang zu den 52 % der Jobs haben. Auf der anderen Seite eine wachsende Gruppe, die aufgrund fehlender Nachweise von vornherein ausgesiebt wird. Der Druck auf das Bildungssystem wird massiv zunehmen.
  2. Der Aufstieg der "Agent Orchestrators": Während Agenten die repetitive Arbeit übernehmen, entstehen neue, höherwertige Rollen, die sich rein auf das Management, die Überwachung und die Vernetzung verschiedener spezialisierter KI-Agenten konzentrieren. "Prozess-Design für KI" wird ein Top-Skill.
  3. Das Ende der Sprachbarriere im Mittelstand: Getrieben durch die hohen Investitionen in Deutschland (74 %) werden KI-Sprachagenten bis 2027 auch im Mittelstand zum Standard. Dies führt zu einer explosiven Internationalisierung von Unternehmen, die bisher vor Sprachhürden zurückschreckten.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Diese Studie ist ein definitiver Weckruf für deine Karriereplanung.

  1. KI-Skills sind Pflicht, keine Kür: Wenn über die Hälfte der Chefs KI-Kenntnisse voraussetzen, kommst du ohne sie nicht mehr am Türsteher vorbei. Dokumentiere deine Fähigkeiten im Lebenslauf (Zertifikate, Projekte).
  2. Bereite dich auf "Agenten-Kollegen" vor: Verstehe den Unterschied zwischen einem Chatbot und einem Agenten. Lerne, wie man Arbeitsprozesse so strukturiert, dass man Teile davon an autonome Agenten delegieren kann. Das wird die neue Kernkompetenz.
  3. Nutze den "German Edge" bei Sprachtechnologie: Deutschland investiert massiv in KI-Sprachtools (74 %). Wenn du in einem international agierenden deutschen Unternehmen arbeitest, werde zum Experten für Tools, die Sprachbarrieren in Echtzeit abbauen.
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Softgarden Bewerbungsreport 2025: KI im Recruiting – Hype vs. Realität und die "Mensch-Falle" ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Softgarden Whitepaper (Xing Bewerbungsreport 2025), 02.12.2025)

Der Softgarden Bewerbungsreport 2025, basierend auf einer Online-Umfrage unter 2.629 Bewerbenden (Herbst 2024), untersucht die Akzeptanz von KI im Recruiting. Die Ergebnisse zeigen eine große Kluft zwischen der Bereitschaft zur KI-Nutzung und der tatsächlichen Anwendung sowie eine klare Präferenz für menschliche Interaktion.

Die wichtigsten Ergebnisse:

  • KI-Nutzung durch Bewerbende: Die Bereitschaft ist hoch (62,5 % würden KI für Anschreiben nutzen, 55,7 % für Lebensläufe), aber die tatsächliche Nutzung ist noch gering (nur 13,9 % haben KI für Anschreiben genutzt, 8,3 % für Lebensläufe). Hauptgrund für die Nicht-Nutzung ist Unsicherheit über die Qualität (62,2 %) und mangelndes Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten (46,2 %).
  • KI-Nutzung durch Arbeitgeber: Die Akzeptanz ist gering. Nur 28,1 % der Bewerbenden fänden es akzeptabel, wenn Arbeitgeber KI zur Vorauswahl nutzen (52,3 % lehnen dies ab). Wenn KI genutzt wird, fordern 84,9 % Transparenz.
  • Der "Mensch-Faktor": Bewerbende bevorzugen immer den menschlichen Kontakt. Chatbots schneiden bei der Candidate Experience deutlich schlechter ab als menschliche Ansprechpartner (z.B. bei der Terminvereinbarung: 2,77 vs. 4,25 Sterne). Der persönliche Kontakt (Vorstellungsgespräch vor Ort, Telefonat) ist der wichtigste Treiber für eine positive Erfahrung.
  • Wunsch nach "Mensch-KI-Kollaboration": Das ideale Szenario für Bewerbende ist eine Kombination: KI filtert vor, aber Menschen treffen die finale Entscheidung (58,4 % Zustimmung). Reine KI-Entscheidungen werden massiv abgelehnt (nur 6,0 % Zustimmung).
Der kritische Kim-Blick:

Der Report liefert wertvolle Daten, hat aber Schwächen in der Interpretation:

  1. Die "Nutzungs-Lücke" wird unterschätzt: Der Report konstatiert die Lücke zwischen Bereitschaft und Nutzung (62,5 % vs. 13,9 %), analysiert aber nicht tief genug, warum die Hürden (Qualitätsunsicherheit) so hoch sind. Liegt es an schlechten Tools oder mangelnder "AI Literacy"?
  2. Einseitige "Mensch-Präferenz": Die starke Ablehnung von Arbeitgeber-KI (52,3 %) könnte auch auf Unwissenheit beruhen. Der Report hinterfragt nicht, ob Bewerbende wissen, dass menschliche Recruiter oft voreingenommener (biased) sind als gut trainierte KI. Die "romantische" Sicht auf den menschlichen Recruiter wird nicht kritisch beleuchtet.
  3. Fokus auf "Komfort" statt "Chancengleichheit": Die Bewertung von Chatbots vs. Menschen fokussiert stark auf den Komfort ("Candidate Experience"). Wichtigere Fragen, wie z.B. ob KI die Chancengleichheit erhöht oder verringert, werden kaum thematisiert.
Kim prophezeit

Basierend auf der "Nutzungs-Lücke" und der "Mensch-Präferenz" wage ich diese Prognose:

  1. Die "KI-Kompetenz-Klasse" entsteht (2026/27): Die Lücke zwischen denen, die KI nutzen wollen, und denen, die es können, wird sich schließen. Es wird eine neue Klasse von Bewerbern geben, die KI meisterhaft für "Hyper-Personalisierung" ihrer Unterlagen nutzt. Wer das nicht kann, wird im Stapel untergehen. Die Nutzung von KI im Bewerbungsprozess wird vom "Cheat" zum Standard-Skill.
  2. Das "Recht auf einen Menschen" wird zum Standard: Die starke Ablehnung reiner KI-Entscheidungen wird dazu führen, dass Unternehmen (auch getrieben durch die EU-KI-Verordnung) garantieren müssen, dass am Ende ein Mensch auf die Auswahl schaut ("Human-in-the-Loop"). Dies wird zum wichtigen Employer-Branding-Faktor ("Wir stellen Menschen ein, keine Algorithmen").
  3. Der "Chatbot-Frust" führt zu neuen Lösungen: Die schlechte Bewertung von Chatbots wird eine neue Generation von "empathischen KI-Agenten" hervorbringen, die nicht nur Termine vereinbaren, sondern echte, hilfreiche Dialoge führen können. Bis dahin werden Unternehmen, die im Recruiting zu früh auf billige Bots setzen, Top-Talente durch eine schlechte Candidate Experience verlieren.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Report zeigt: Wir sind in einer Übergangsphase. Für dich als Bewerber bedeutet das:

  1. Schließe deine eigene "Nutzungs-Lücke": Die Unsicherheit bei der Qualität (62,2 %) ist dein Feind. Lerne professionelles Prompting. Nutze KI nicht, um Arbeit zu vermeiden, sondern um deine Bewerbung zu verbessern (z.B. als Lektor, Ideengeber, Strukturierer). Wer KI souverän nutzt, hat einen Vorteil gegenüber den 86%, die es noch nicht tun.
  2. Fordere den "Menschen" ein, aber nutze die KI: Wenn du dich bewirbst, erwarte und fordere menschlichen Kontakt im späteren Prozess. Aber sei dir bewusst, dass am Anfang oft eine (KI-)Vorauswahl steht. Optimiere deine Unterlagen also so, dass sie beide überzeugen: den Algorithmus (Keywords, Struktur) und den Menschen (Persönlichkeit, Motivation).
  3. Sei skeptisch bei "KI-Entscheidungen": Wenn ein Unternehmen intransparent KI zur Auswahl nutzt (was 84,9 % ablehnen), ist das ein Warnsignal für die Unternehmenskultur. Frage im Gespräch ruhig nach, wie der Auswahlprozess ablief.
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ABN Amro: Radikaler Umbau durch KI – 5.200 Stellen fallen weg ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Jeroen van Welsenes, 30.11.2025)

Die niederländische Bank ABN Amro hat eine neue Strategie vorgestellt, in der Künstliche Intelligenz (KI) die Hauptrolle spielt. Das Ziel: Kostensenkung und dauerhafte Profitabilität, um zu einer der Top-5-Privatbanken Europas aufzusteigen.

Die Folgen für die Belegschaft sind gravierend:

Massiver Stellenabbau: Rund 5.200 Vollzeitstellen fallen weg, was gut einem Fünftel (20 %) aller Beschäftigten entspricht (Basis: 25.600 Mitarbeiter Ende 2024).

Betroffene Bereiche: Am stärksten betroffen sind Bereiche mit vielen Routineaufgaben wie Kundenservice, Operations und Verwaltung. In Anti-Geldwäsche-Teams könnte die Belegschaft durch KI-Einsatz um bis zu 35 % schrumpfen.

Umsetzung: Etwa die Hälfte des Abbaus soll über natürliche Fluktuation erfolgen. Gewerkschaften (FNV, CNV, De Unie) rechnen dennoch mit Kündigungen und sprechen von einem "Schock". Sie befürchten steigenden Druck auf die verbleibenden Mitarbeiter.

Weitere strategische Schritte:

Der Umbau ist Teil des Kurses von CEO Marguerite Bérard und soll bis 2028 abgeschlossen sein. Parallel experimentiert die Bank mit neuen Technologien wie Tokenized Finance und hat im September erstmals eine digitale grüne Anleihe auf Basis der Polygon-Blockchain emittiert.

Der kritische Kim-Blick:

Der Artikel beschreibt einen harten Rationalisierungskurs, der Fragen aufwirft:

Profitabilität vs. Personal: Die Gewerkschaften kritisieren zu Recht, dass ein profitables Institut so tief beim Personal kürzt. Dies deutet darauf hin, dass es nicht um Sanierung, sondern um reine Gewinnmaximierung durch Technologie geht.

Die "Routine-Falle": Die explizite Nennung von Anti-Geldwäsche-Kontrollen (minus 35 %) als Ziel für KI-Automatisierung ist riskant. In diesem hochsensiblen Bereich kann ein KI-Fehler (False Positives/Negatives) massive rechtliche und Reputationsschäden verursachen.

Fluktuation als Hoffnung: Dass die Hälfte des Abbaus über "natürliche Fluktuation" gelingen soll, ist eine optimistische Annahme. Oft gehen dabei genau die Leistungsträger, die man eigentlich halten wollte.

Kim prophezeit

Basierend auf dem radikalen Kurs von ABN Amro wage ich diese Prognose für den Bankensektor:

Der "ABN-Effekt" als Blaupause (2026/27): ABN Amro ist der erste Dominostein. Andere europäische Großbanken werden den massiven Abbau von 20 % der Belegschaft als Benchmark für ihre eigenen Effizienzprogramme nehmen. Wir werden eine Welle ähnlicher Ankündigungen im gesamten Sektor sehen, insbesondere im Backoffice und in der Compliance.

Compliance-Krise durch KI-Fehler: Die aggressive Automatisierung sensibler Bereiche wie der Anti-Geldwäsche-Kontrolle (bis zu 35 % Personalabbau geplant) wird zu mindestens einem großen Skandal führen. Eine Bank wird aufgrund systematischer Fehler ihrer KI (z.B. Übersehen von Geldwäsche oder massenhaftes falsches Sperren von Kundenkonten) ins Visier der Aufsichtsbehörden geraten. Dies wird zu einer strengeren Regulierung des KI-Einsatzes in der Finanzbranche führen.

Zweiteilung der Belegschaft: Die Bank der Zukunft (ab 2028) wird aus zwei Klassen bestehen: einer kleinen, hochbezahlten Elite von Tech- und Finanz-Experten (Blockchain, KI-Strategie, komplexe Beratung) und einer stark geschrumpften Basis, die nur noch die "Ausnahmen" bearbeitet, an denen die KI scheitert. Die klassische "Banklehre" als Einstieg in einen sicheren Sachbearbeiter-Job stirbt aus.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Fall ist ein Lehrbuchbeispiel für die Substitution durch KI im Bankensektor.

Raus aus der Routine: Wenn du im Bank-Backoffice, Kundenservice oder in der Verwaltung arbeitest und deine Aufgaben repetitiv sind (z.B. Standard-Checks bei Geldwäsche), bist du akut gefährdet. ABN Amro zeigt, dass 20-35% dieser Jobs jetzt auf der Streichliste stehen.

Spezialisiere dich auf "neue Finance-Themen": Die Bank investiert gleichzeitig in Blockchain und Tokenized Finance. Das sind die Zukunftsfelder. Baue hier Expertise auf. Ein Experte für digitale Anleihen wird gesucht, ein Sachbearbeiter für Standard-Kredite wird ersetzt.

Werde zum KI-Supervisor: Statt die Arbeit zu machen, lerne, die Arbeit der KI zu überwachen. Wer validiert die Ergebnisse der Anti-Geldwäsche-KI? Wer trainiert die Modelle? Hier entstehen neue, anspruchsvollere Rollen.

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Anthropic & Gartner: KI-Agenten ersetzen das klassische Zeitmanagement ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Zur Anthropic-Studie & Gartner-Prognose, 30.11.2025)

Eine neue Studie von Anthropic (Analyse von >100.000 Claude-Konversationen, veröffentlicht am 25.11.2025) und eine Gartner-Prognose (28.11.2025) zeigen das Ende der klassischen To-Do-Liste.

Die Kern-Ergebnisse:

  • Produktivitäts-Explosion: KI-Modelle reduzieren die Bearbeitungszeit komplexer Aufgaben um 80 % (z.B. von 90 auf 20 Minuten). Dies könnte das US-Produktivitätswachstum auf 1,8 % jährlich verdoppeln.
  • Ökonomischer Impact: Gartner prognostiziert, dass KI-Agenten bis 2028 B2B-Transaktionen im Wert von 15 Billionen US-Dollar abwickeln werden.
  • Das Burnout-Paradoxon (Jevons-Paradoxon): Trotz der Effizienz steigt die Arbeitslast. Die gewonnene Zeit wird mit mehr Aufgaben gefüllt. Die Burnout-Rate in den USA liegt bei 66 %. Das neue Problem ist nicht die Ausführung, sondern die "Entscheidungsmüdigkeit" bei der Flut an KI-generierten Entwürfen.

Die neue Arbeitsweise:

  • Agenten-Delegations-Matrix: Statt der Eisenhower-Matrix etabliert sich eine neue Priorisierung nach KI-Fähigkeit: "Automatisierbar" (Delegieren), "Augmentierbar" (Kollaborieren) und "Rein Menschlich" (Deep Work).
  • 10-Prozent-Regel: Menschen fokussieren sich auf die ersten 10 % (Zielsetzung) und die letzten 10 % (Qualitätskontrolle). Die mittleren 80 % (Ausführung) übernimmt die KI.
  • Chronoworking: KI-Agenten arbeiten rund um die Uhr (asynchron); Menschen nutzen ihre energetischen Hochphasen für Priorisierung und Deep Work.

Der Fokus verschiebt sich von "Personal Productivity" (Wie schaffe ich das?) zu "Systemic Productivity" (Welcher Agent erledigt das?).

Der kritische Kim-Blick:

Der Artikel zeichnet ein radikales Bild, hat aber blinde Flecken:

  1. Der Mensch als Flaschenhals: Die Warnung vor "Entscheidungsmüdigkeit" ist zentral. Wenn KI 80% der Arbeit macht, wird die menschliche Kapazität zur Prüfung und Freigabe zum neuen Engpass. Wie das gelöst wird, bleibt offen.
  2. Vage "Rein Menschlich"-Definition: Die Matrix nennt "Empathische Führung, ethische Entscheidungen, komplexe Verhandlungen" als rein menschlich. Doch auch hier dringen KI-Agenten bereits vor. Die Grenze ist fließender als dargestellt.
  3. Elite-Fokus: Methoden wie "Chronoworking" und "Deep Work" sind primär für hochqualifizierte Wissensarbeiter relevant. Wie sich das Modell auf die breite Masse der Jobs auswirkt, wird nicht thematisiert.
Kim prophezeit

Basierend auf der "Agenten-Delegations-Matrix" und dem "Burnout-Paradoxon" wage ich diese Prognose:

  1. Die "Review-Krise" (2026/27): Unternehmen werden in KI-generierten Inhalten ertrinken. Die menschliche Kapazität zur Qualitätskontrolle wird kollabieren. Es entstehen neue Jobs wie "AI Output Manager" oder "AI Quality Assurance Specialist", deren einzige Aufgabe es ist, die Flut zu prüfen und freizugeben.
  2. Der Aufstieg von "Meta-Agenten": Um die Entscheidungsmüdigkeit zu bekämpfen, werden wir "Manager-Agenten" einsetzen, die andere Agenten steuern, deren Ergebnisse vorfiltern und uns nur die wichtigsten 5 % zur finalen Entscheidung vorlegen.
  3. Neubewertung von "Arbeit": Die Definition von Leistung wird sich radikal ändern. Wer 2028 noch stolz darauf ist, "viel abgearbeitet" zu haben, gilt als ineffizient. Gefeiert wird, wer die besten Agenten-Systeme orchestriert und die klügsten strategischen Entscheidungen trifft.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Vergiss dein altes Zeitmanagement. Die neue Währung ist "Entscheidungskraft".

  1. Werde zum "Delegations-Profi": Hör auf, Aufgaben selbst zu machen, die "automatisierbar" sind (Datenanalyse, Erstentwürfe). Deine Kernkompetenz ist es, den richtigen Agenten zu briefen.
  2. Meistere die "10-Prozent-Regel": Investiere deine Energie in die Zielsetzung (Prompting) und die Qualitätskontrolle (Review). Der Mittelteil ist Sache der Maschine. Werde der beste "Lektor" und "Stratege" deines eigenen KI-Teams.
  3. Schütze deine "Deep Work"-Zeit: Wenn die KI die Routine übernimmt, wird deine Fähigkeit zu konzentrierter, kreativer Arbeit ("Deep Work") wertvoller denn je. Verteidige diese Zeitfenster radikal gegen die Flut an KI-Outputs.
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Productivity Report: Ist Generative KI die neue Elektrizität? Ja, aber die Produktivität kommt später (J-Kurve) ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Anthropic-Studie, 25.11.2025)

Der dritte Produktivitätsbericht des "The Productivity Institute" untersucht die Kernfrage, ob Generative KI (GenAI) eine "General Purpose Technology" (GPT) ist – eine Basistechnologie wie Dampfmaschine, Elektrizität oder IKT, die das Potenzial hat, die gesamtwirtschaftliche Produktivität grundlegend zu steigern.

Die Autoren kommen zu dem Schluss: GenAI zeigt klare Merkmale einer GPT (breite Anwendbarkeit, stetige Verbesserung, Innovations-Katalysator), aber die messbaren Produktivitätseffekte lassen noch auf sich warten.

Die zentralen Erkenntnisse:

  • Die Produktivitäts-J-Kurve: Der Bericht nutzt das Modell der "J-Kurve". Die Einführung einer neuen GPT führt zunächst oft zu einer Verlangsamung oder einem Rückgang der Produktivität. Grund sind die hohen Anfangsinvestitionen in Technologie, das Erlernen neuer Fähigkeiten und die notwendige organisatorische Umstrukturierung ("intangibles Kapital"). Erst nach dieser "Investitionsphase" folgt der steile Produktivitätsanstieg. Wir befinden uns aktuell wahrscheinlich am Anfang dieser Kurve.
  • Hürden der Diffusion: Die Verbreitung (Diffusion) von GenAI wird durch mehrere Faktoren gebremst: die schiere Menge an neuem Wissen, die Kosten der Adoption und vor allem der Mangel an "komplementären Fähigkeiten" – nicht nur technischer, sondern auch managerialer Natur, um die notwendigen organisatorischen Änderungen umzusetzen.
  • Vergleich mit IKT: Ähnlich wie beim "Solow-Paradoxon" der Computer-Ära (Computer sind überall, nur nicht in der Produktivitätsstatistik) dauert es, bis die Technologie effektiv genutzt wird. GenAI könnte sich zwar schneller verbreiten als frühere GPTs (da Cloud-basiert), aber die organisatorische Anpassung bleibt der Engpass.
Der kritische Kim-Blick:

Der Bericht liefert eine fundierte makroökonomische Analyse, bleibt aber akademisch:

  1. Theorie-Lastigkeit: Der Bericht argumentiert stark mit ökonomischen Modellen (J-Kurve, Growth Accounting). Für Praktiker, die konkrete Implementierungslösungen suchen, bleibt er oft zu abstrakt.
  2. Das "Managerial Gap": Es wird betont, dass Management-Fähigkeiten zur Umsetzung fehlen, aber der Bericht bietet kaum Lösungsansätze, wie diese Lücke in Unternehmen schnell geschlossen werden kann.
  3. Wiederholung des Bekannten: Die Parallele zum IKT-Boom und dem anfänglichen Ausbleiben von Produktivität ist ökonomisch korrekt, aber keine überraschend neue Erkenntnis.
Kim prophezeit

Basierend auf der J-Kurven-Theorie des Berichts wage ich diese Prognose:

  1. Das Tal der Tränen (2026/27): Wir werden in den nächsten 1-2 Jahren eine Phase der Ernüchterung erleben. Die hohen Kosten für Integration und Reorganisation werden die Produktivitätsgewinne vielerorts noch auffressen. Die Makro-Daten werden den Hype (noch) nicht widerspiegeln.
  2. Die große Schere öffnet sich: Es wird eine massive Kluft entstehen zwischen Unternehmen, die die "J-Kurve" durchschreiten (erfolgreicher organisatorischer Umbau), und denen, die nur Technologie kaufen, ohne Prozesse zu ändern. Letztere werden abgehängt.
  3. Renaissance der Organisationsentwickler: Die Nachfrage nach Experten, die Unternehmen organisatorisch auf das KI-Zeitalter vorbereiten (Prozesse, Kultur, Skills), wird die Nachfrage nach reinen KI-Technikern in vielen Branchen übersteigen.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Bericht ist eine Mahnung zur Geduld und strategischen Weitsicht.

  1. Bereite dich auf die "J-Kurve" vor: Erwarte keine sofortigen Wunder. Investiere jetzt Zeit und Ressourcen in Lernen und Umbau, auch wenn die Produktivität kurzfristig leidet. Das ist der notwendige "Dip" vor dem Anstieg.
  2. Fokussiere auf "komplementäre Skills": Technisches Verständnis von GenAI ist wichtig, aber nicht genug. Die wahren Engpässe sind Change Management, Prozess-Redesign und organisatorische Anpassungsfähigkeit. Investiere massiv in diese Bereiche.
  3. Unterscheide nach Sektoren: Die Auswirkungen werden nicht überall gleich schnell sein. Wissensintensive Dienstleistungen sind früher dran als das verarbeitende Gewerbe. Passe deine Strategie deinem Sektor an.
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Es gibt eine Flut von Nachrichten, auch zum Thema KI & Jobs, aber nicht immer will man die News komplett lesen. Aber das weiß man oft erst, wenn man den Artikel gelesen hat, also zu spät.

Aktuell gibt Kim (KI+Mensch) aus:

  1. Zusammenfassung
  2. Kritischer Blick (blau)
  3. Vorhersage, wie sich "diese Thema" weiterentwickeln wird (gelb) und
  4. Empfehlung als JOBfellow (grün)

Dazu erzeugt Kim auch jeweils Charts.

News-Team: ki-post@jobfellow.de