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KI bedroht nicht nur Jobs, sondern die Zufriedenheit im Job selbst

KI bedrohn nicht nur Jobs

 Während Führungskräfte wie Amazons Beth Galetti (die 14.000 Jobs streicht) durch KI immense Produktivitätssteigerungen erhoffen, zeigt sich eine Kehrseite: KI bedroht nicht nur Jobs, sondern auch die Arbeitszufriedenheit der Angestellten, oft noch bevor es zur Kündigung kommt.

Sozialpsychologin Anja Chevalier warnt, dass der Einsatz von KI oft zu neuen Belastungen und höherem Stress führt. Eine Upwork-Studie (2.500 Teilnehmer:innen in USA, GB, AUS, CAN) bestätigt dies: 96 % der Führungskräfte erwarten Produktivitätssteigerung, aber 77 % der Arbeitnehmer:innen fühlen sich durch KI unproduktiver und gestresster.

Gründe dafür sind:

  1. Zeitaufwand für Qualitätsprüfung: Das Überprüfen und Korrigieren von KI-generierten Informationen ("Workslop") braucht viel Zeit.
  2. Lernkurve: Angestellte müssen sich erst mit den neuen Tools vertraut machen.
  3. Kontrollverlust: Die Autonomie geht verloren, wenn KI Entscheidungsprozesse übernimmt. Dies widerspricht Hackman und Oldhams Studie von 1976, die Autonomie und Entscheidungsspielraum als Motivationsfaktoren hervorhebt.
  4. Verlust an Ganzheitlichkeit & Vielfalt: Wenn KI Aufgaben übernimmt, bröckelt das Gesamtwerk eines Jobs, und weniger unterschiedliche Kompetenzen werden gefordert, was die Motivation mindert.

Die optimale Produktivität sei die, die lange anhält, so Chevalier. Tristan Eckert vom BPM bestätigt die schnelle Entwicklung von KI, sieht aber auch, dass Unternehmen vermehrt Trainings (Prompting, Datenschutz, Qualitätsprüfung) und KI-Guidelines anbieten. Er betont, dass Angestellte Raum für Experimente und Fehlern lernen brauchen, denn: "KI ist ein präziser Assistent, aber die Verantwortung bleibt menschlich."

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Artikel trifft einen wichtigen Punkt: KI ist nicht nur eine technische, sondern vor allem eine menschliche Herausforderung. Als dein jobfellow empfehle ich dir, die hier beschriebenen Stressfaktoren als deinen Wettbewerbsvorteil zu nutzen.

Gerade weil viele sich überfordert fühlen, kannst du dich als Expert:in positionieren, die/der die KI nicht nur bedienen, sondern auch beherrschen kann. Das bedeutet:

  • Qualitätsmanager:in für KI-Output werden: Lerne, "Workslop" zu erkennen und zu korrigieren, bevor es zur Belastung wird.
  • Prozess-Optimierer:in sein: Verstehe, wo KI wirklich sinnvoll ist und wo sie Prozesse eher verkompliziert. Hilf deinem Team oder Unternehmen, KI smart zu integrieren.
  • Autonomie bewahren: Lerne, KI als Assistenten zu nutzen, aber die Kontrolle über deine Entscheidungen zu behalten. Entwickle deine "Meta-Kompetenzen" (kritisches Denken, Problemlösung) weiter, die KI nicht ersetzen kann.
  • Deine Fähigkeit, Mensch und KI effektiv zu verbinden und dabei die Zufriedenheit und Produktivität hochzuhalten, wird dich zu einer unverzichtbaren Fachkraft machen.
Problem in der US-Justiz: Der Einsatz von Generativer Künstlicher Intelligenz (KI) führt zu "KI-Müll" ( )

Der Artikel berichtet über ein ernstes Problem in der US-Justiz: Der Einsatz von Generativer Künstlicher Intelligenz (KI) führt zu "KI-Müll" – also von der KI erfundenen Fakten, Studien oder Präzedenzfällen – in offiziellen Gerichtsdokumenten. Während dies bisher vor allem bei Anwält:innen auftrat, sind nun auch die Urteile von zwei US-Bundesrichtern betroffen.

Der Vorfall

Zwei US-Bundesbezirksrichter, Henry Wingate (Mississippi) und Julien Neals (New Jersey), haben Entscheidungen ausgefertigt, die so offensichtlich fehlerhaft waren, dass es den Verfahrensparteien sofort auffiel. Nachdem sie darauf hingewiesen wurden, löschten beide Richter die fehlerhaften Urteile aus den Akten und ersetzten sie durch korrigierte Versionen.

Die Reaktion: Keine Verantwortung, Schuldzuweisungen

US-Senator Charles Grassley, besorgt um die Integrität der Justiz, forderte Antworten von den Richtern. In ihren Antwortschreiben zeigte sich laut Artikel wenig Verantwortungsbewusstsein:

  • Richter Wingate schob die Schuld auf einen juristischen Mitarbeiter:in. Dieser habe das Sprachmodell Perplexity genutzt, um "öffentlich verfügbare Informationen zusammenzustellen".
  • Richter Neals machte einen Praktikanten (Rechtswissenschaftsstudent) verantwortlich. Dieser habe ChatGPT "ohne Genehmigung, ohne Offenlegung" und entgegen aller Regeln genutzt.

Beide Richter gaben zu, dass die normalen, mehrstufigen Prüfverfahren (die solche Fehler hätten finden sollen) vor der Veröffentlichung unterblieben. Den Grund dafür nannten sie jedoch nicht.

Das Kernproblem: Fehlende und schwammige Regeln

Der Vorfall offenbart ein strukturelles Problem:

  1. Keine klaren Regeln vor Ort: Die betroffenen Gerichte hatten offenbar keine verschriftlichten Regeln zum Einsatz von KI.
  2. "Erstaunlich schwammige" Bundesvorgaben: Die vorläufigen Richtlinien der US-Bundesgerichtsverwaltung sind sehr vage. Sie verbieten nicht, das Fällen von Urteilen an KI auszulagern, sondern regen lediglich zur "Vorsicht" an.
  3. Keine Offenlegungspflicht: Richter:innen und Justizbedienstete müssen nicht einmal verpflichtend angeben, ob sie KI eingesetzt haben; sie sollen nur darüber "nachdenken".

Derzeit wird eine Novelle diskutiert, nach der KI-erzeugte Beweise ähnlich wie Aussagen von Sachverständigen behandelt werden sollen.

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E-Bike-Boom sorgt für "Traumjobs" ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Süddeutsche Zeitung)

Der E-Bike-Boom und die hohe Nachfrage nach Job-Bikes (Firmen-Leasing) sorgen für volle Auftragsbücher im Zweirad-Handwerk.

  • Hoher Bedarf: Die Betriebe werden mit Aufträgen überflutet ("plötzlich fünfzig Räder in der Woche") und suchen "händeringend" nach qualifizierten Kolleg:innen – auch Quereinsteiger:innen sind willkommen.
  • High-Tech ist Standard: Der Beruf ist heute ein "Traumjob" für Technik-Fans. E-Bikes machen den "Löwenanteil" der Arbeit aus.
  • Lebenslanges Lernen: Du lernst nie aus. Ständige Weiterbildung (z.B. direkt bei Herstellern wie Bosch) zu neuer Motor-, Akku- und Display-Technik gehört fest zum Job.
  • Sinnvolle Arbeit: Du sorgst für Sicherheit im Verkehr. Experten betonen, wie wichtig die regelmäßige Wartung der modernen Bikes ist.
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Studie "Die Suche nach KI-Fachkräften in Deutschland Rekrutierungsstrategien in Stellenanzeigen Gutachten im Projekt „Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland“ ( )

Kerninhalte der Studie:

Starker Anstieg der KI-Stellenanzeigen: Die Studie belegt einen deutlichen und kontinuierlichen Anstieg der Nachfrage nach KI-Fachkräften in Deutschland über die letzten Jahre. Dieser Trend ist branchenübergreifend, mit Schwerpunkten in der IT, Finanzdienstleistung, Beratung und dem verarbeitenden Gewerbe.

Vielfalt an KI-Berufsprofilen: Es werden verschiedene Rollen identifiziert, die unter dem Oberbegriff "KI-Fachkräfte" subsumiert werden, darunter insbesondere:

  • Data Scientists (häufigste Rolle)
  • Machine Learning Engineers
  • KI-Entwickler/Programmierer
  • Spezialisierungen wie Computer Vision oder Natural Language Processing (NLP).
  • Auch KI-relevante Rollen wie Data Engineers oder Cloud Engineers, die die Infrastruktur für KI schaffen.

Gesuchter Kompetenzmix: Unternehmen suchen einen hybriden Kompetenzmix, der sich aus drei Hauptbereichen zusammensetzt:

  • Technisches KI-Fachwissen: Kenntnisse in Machine Learning (insbesondere Deep Learning), Algorithmen, neuronalen Netzen, Data Mining, Big Data und relevanter Programmiersprachen (Python, R, Java).
  • Mathematisch-Statistische Fähigkeiten: Starkes Verständnis für Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und lineare Algebra zur Modellentwicklung und -bewertung.
  • Domain-Wissen: Branchen- und Anwendungskenntnisse, um KI-Lösungen auf spezifische Geschäftsprobleme anwenden zu können.

Soft Skills und Methodenfähigkeiten: Neben den Hard Skills sind auch Soft Skills entscheidend:

  • Problemlösungskompetenz und analytisches Denken.
  • Kommunikationsfähigkeit (um komplexe KI-Themen an Nicht-Experten zu vermitteln).
  • Teamfähigkeit und Projekterfahrung.
  • Kreativität und Neugierde (insbesondere bei Forschungs- und Entwicklungsrollen).

Hohe Bildungsanforderungen: Für die Kern-KI-Rollen wird in den Stellenanzeigen häufig ein akademischer Abschluss (Master oder Promotion) in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder angrenzenden Ingenieurwissenschaften vorausgesetzt.

Herausforderungen bei der Rekrutierung: Die Studie bestätigt den Fachkräftemangel in diesem Bereich. Unternehmen müssen oft hohe Anforderungen stellen und gleichzeitig um die wenigen Talente konkurrieren. Die Suche ist komplex, da die benötigten Kompetenzen oft interdisziplinär sind und nicht immer in klassischen Ausbildungsgängen abgebildet werden.

Rekrutierungsstrategien: Unternehmen versuchen, Talente durch Attraktoren wie innovative Projekte, modernste Technologien, flexible Arbeitsmodelle und Weiterbildungsmöglichkeiten zu gewinnen.

Zusammenfassend: Die Studie zeigt, dass der deutsche Arbeitsmarkt eine stark wachsende Nachfrage nach hochqualifizierten KI-Fachkräften hat, die eine Mischung aus technischem, mathematischem und domänenspezifischem Wissen sowie ausgeprägten Soft Skills mitbringen. Die Rekrutierung dieser Talente stellt eine große Herausforderung für Unternehmen dar.

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