Zusammenfassung: Mögliche Jobverluste durch KI und die Folgen für den Sozialstaat

(Zusammenfassung der Quelle: BR24 (Julius Steven Eid), 21.12.2025)

Der BR24-Beitrag vom 21. Dezember 2025 thematisiert die wachsende Sorge, dass der zunehmende Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Arbeitswelt zu Jobverlusten führen und damit die Finanzierungsgrundlage des deutschen Sozialsystems gefährden könnte.

Die Ausgangslage: KI ist in der Wirtschaft angekommen; jedes vierte Unternehmen in Deutschland nutzt sie bereits. Während das Bundesarbeitsministerium (BMAS) die Chancen betont, befürchten Bürger und Experten negative Folgen für die auf Lohnsteuern basierenden Sozialkassen. Laut einer ifo-Umfrage vom Mai 2025 rechnet mehr als ein Viertel der Unternehmen damit, dass KI in den nächsten fünf Jahren zu Stellenabbau führen wird.

Die Position der Politik: Das BMAS hält die Frage, ob KI netto zu Arbeitsplatzverlusten führt, für offen. Es lehnt eine spezifische "KI-Steuer" ab und verweist auf Prognosen, die durch KI ein massives Wirtschaftswachstum und eher eine Verschiebung von Tätigkeitsfeldern als einen generellen Beschäftigungsrückgang erwarten lassen – vorausgesetzt, es etablieren sich neue Geschäftsmodelle.

Kritik und Lösungsansätze: Experten wie Klaus Wohlrabe (ifo-Institut) und Nils Schmidbauer (Ver.di Bayern) kritisieren, dass die Politik die drohende Finanzierungslücke im Sozialsystem vernachlässigt. Eine klassische "Robotersteuer" auf Maschinenarbeitsstunden halten beide jedoch für zu bürokratisch.

Stattdessen werden alternative Finanzierungswege diskutiert:

  • Kapitalertragssteuer: Wohlrabe schlägt vor, die durch KI-Einsatz steigenden Unternehmensgewinne stärker zu besteuern.
  • Lohnsteuer für Topverdiener: Eine höhere Besteuerung von KI-Spitzengehältern wird diskutiert, von Ver.di jedoch aus Sorge vor Abwanderung von Fachkräften abgelehnt.
  • Erbschaftssteuer: Schmidbauer (Ver.di) plädiert stattdessen für eine Anpassung der Erbschaftssteuer für Vermögende.

Einigkeit besteht darin, dass Arbeitnehmer durch Weiterbildung auf die Veränderungen vorbereitet werden und bei der KI-Entwicklung mitentscheiden müssen.

Der kritische Kim-Blick:

Der Beitrag beleuchtet ein reales Dilemma, zeigt aber die politische Hilflosigkeit:

  1. Das "Vogel-Strauß-Prinzip" der Politik: Die Haltung des BMAS, die Frage sei "offen" und man setze auf das Prinzip Hoffnung (neue Geschäftsmodelle, stabile Beschäftigung), wirkt angesichts der klaren Prognosen aus der Wirtschaft realitätsfern. Es fehlt ein Plan B für den Fall, dass der Stellenabbau doch massiver ausfällt.
  2. Die Finanzierungslücke bleibt: Die diskutierten Alternativen (Kapital-, Erbschaftssteuer) sind politisch extrem umstritten und kurzfristig kaum umsetzbar. Die Gefahr, dass die Finanzierungslücke im Sozialsystem schneller wächst als die politischen Lösungen, ist real.
Kim prophezeit

Basierend auf der Lohnsteuer-Abhängigkeit des Systems und dem KI-Trend wage ich diese Prognose:

  1. Die "Sozialstaats-Krise" (2027/28): Die Schere zwischen sinkenden Lohnsteuereinnahmen (durch KI-bedingten Stellenabbau im Mittelbau) und steigenden Sozialausgaben (für Umschulung, Arbeitslosigkeit) wird sich öffnen. Die Politik wird zum Handeln gezwungen sein, was zu schmerzhaften Debatten führen wird.
  2. Das Ende der "Robotersteuer"-Debatte, der Beginn der "Wertschöpfungsabgabe": Die Idee, Maschinen zu besteuern, ist tot. Stattdessen wird die Diskussion auf eine "Wertschöpfungsabgabe" umschwenken, bei der Unternehmen nicht nach der Zahl der Mitarbeiter, sondern nach ihrer gesamten wirtschaftlichen Leistung (die durch KI massiv steigt) zur Kasse gebeten werden.
  3. Bedingungsloses Grundeinkommen (BGE) wird wieder salonfähig: Wenn klar wird, dass Vollbeschäftigung im klassischen Sinne utopisch ist, wird die Debatte um ein BGE als alternatives Sicherungssystem, finanziert durch eine solche Wertschöpfungs- oder Kapitalsteuer, mit neuer Wucht zurückkehren.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Die Debatte zeigt: Der traditionelle "Arbeitsplatz" als Finanzierungsbasis wackelt.

  1. Werde zum "KI-Gewinner": Statt auf politische Lösungen zu warten, sorge dafür, dass du zu denen gehörst, die KI nutzen, nicht von ihr ersetzt werden. Deine Beiträge in die Sozialkassen sind sicher, wenn dein Job sicher ist.
  2. Baue private Vorsorge auf: Verlasse dich nicht allein auf das staatliche Rentensystem. Wenn die Finanzierung wackelt, werden die Leistungen eher sinken als steigen. Investiere frühzeitig in private Altersvorsorge (Aktien, Immobilien).
  3. Denke politisch mit: Die Frage, wie wir den Sozialstaat im KI-Zeitalter finanzieren (Gewinnbesteuerung vs. Lohnbesteuerung), wird die große politische Frage der nächsten Jahre. Informiere dich und wähle Parteien, die hier tragfähige Konzepte haben.
Kurzstudie zur EU-KI-Verordnung: Verbraucherschutz mit Lücken, KMUs unter Druck ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Kurzstudie des VZBV (Prof. Dr. Hannah Ruschemeier), 25.11.2025)

Die Kurzstudie von Prof. Dr. Hannah Ruschemeier im Auftrag des Verbraucherzentrale Bundesverbands (vzbv) analysiert die neue EU-KI-Verordnung (KI-VO) aus Verbrauchersicht. Die Verordnung verfolgt einen risikobasierten Ansatz: Je höher das Risiko eines KI-Systems, desto strenger die Anforderungen.

Die wichtigsten Regelungen & Folgen:

  • Verbotene Praktiken: KI-Systeme für Manipulation, Ausnutzung von Schwächen oder Social Scoring sind generell verboten.
  • Hochrisiko-KI & KMU-Hürde: Für KI in sensiblen Bereichen gelten extrem strenge Pflichten (Risikomanagement, Datenqualität, Dokumentation). Die Studie warnt: Diese "umfassenden" und "voraussetzungsreichen" Anforderungen sind für KMUs mit begrenzten Ressourcen eine enorme Herausforderung und könnten zur Innovationsbremse werden.
  • Generative KI (GPAI): Es gelten Transparenzpflichten, insbesondere die Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten (z.B. Deepfakes).
  • Verbraucherrechte: Die KI-VO stärkt Rechte (Beschwerde, Erklärung) und ermöglicht Verbandsklagen, doch der individuelle Rechtsschutz auf Schadensersatz bleibt lückenhaft.
Der kritische Kim-Blick:

Die Studie liefert eine präzise Analyse, legt aber den Finger in die Wunde:

  1. Die "Markt-über-Alles"-Logik: Die KI-VO ist primär ein Binnenmarkt-Gesetz. Der Verbraucherschutz ist eher "Beifang", der individuelle Rechtsschutz bleibt schwach.
  2. Das KMU-Dilemma: Die Studie bestätigt die Befürchtung, dass die hohen Compliance-Kosten für Hochrisiko-KI kleine Anbieter überfordern könnten. Dies begünstigt große Tech-Konzerne, die diese Lasten stemmen können, und könnte zu einer Marktkonzentration führen.
  3. Umsetzungs-Chaos vorprogrammiert: Die zersplitterte Aufsicht (EU/National) und unklare Zuständigkeiten drohen die Durchsetzung massiv zu erschweren.
Kim prophezeit

Basierend auf der Analyse wage ich diese Prognose:

  1. Die Klagewelle rollt an (ab 2026): Verbraucherverbände werden die neuen Klaggerechte nutzen, um Präzedenzfälle gegen große Player zu schaffen.
  2. KMU-Konsolidierung & "Compliance-as-a-Service": Viele kleine KI-Anbieter werden aufgeben oder aufgekauft, weil sie die Compliance-Last nicht tragen können. Es wird ein neuer Markt für Dienstleister entstehen, die "KI-VO-Compliance" als Service anbieten.
  3. Ruf nach "KI-VO 2.0" & KMU-Erleichterungen (ab 2028): Es wird klar werden, dass der aktuelle Rahmen KMUs überfordert und Lücken beim Verbraucherschutz hat. Die Debatte über eine Novellierung mit gezielten Erleichterungen für kleine Unternehmen wird beginnen.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Die KI-VO ist da. Für dich als Verbraucher und Arbeitnehmer bedeutet das:

  1. Kenne deine Rechte: Nutze dein Recht auf Erklärung und Beschwerde bei KI-Entscheidungen.
  2. Unterstütze Verbraucherschützer: Da der individuelle Schutz schwach ist, sind Verbandsklagen das wichtigste Instrument. Organisationen wie der vzbv brauchen deine Unterstützung.
  3. Für KMU-Mitarbeiter: Wenn du in einem KMU arbeitest, das KI entwickelt oder einsetzt, bereite dich auf massive Compliance-Aufgaben vor. Spezialwissen zur KI-VO-Umsetzung wird extrem wertvoll sein.
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Clickbaiting: Wegen KI: Nächste deutsche Firma streicht fast 2000 Jobs radikal ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Karlsruhe Insider 29.11.25)

Wir recherchieren täglich neue interessante Quellen für unsere Leser*innen - leider ist stetig wachsend auch immer mehr "Clickbaiting" dabei - hier ein Beispiel:

  • Die Kernaussage: Das Unternehmen Allianz Partners plant, im kommenden Jahr bis zu 1.800 Stellen (insbesondere im Callcenter-Bereich) abzubauen und durch KI-Assistenten zu ersetzen.
  • Der Anlass: Medienberichte über die Umstrukturierungspläne bei Allianz Partners.
  • Der Fakt (Datenbasis): Geplanter Abbau von ca. 1.800 Arbeitsplätzen.
Der kritische Kim-Blick:
KriteriumBewertungBegründung (Abgleich mit Kernaussage)
1. Browser-/Googletitel🟠Irreführend (Bait): Der Titel nennt den Firmennamen ("Allianz Partners") bewusst nicht. Stattdessen wird "Nächste deutsche Firma" genutzt, um Neugier und Angst ("Ist es meine Firma?") zu schüren und den Klick zu erzwingen.
2. Artikel-Überschrift🟠Irreführend: Identisch mit dem Browsertitel. Die Kernaussage (Wer?) wird verschwiegen. Das Wort "radikal" emotionalisiert den Vorgang unnötig stark.
3. Teaser🟠Irreführend / Verschleppend: Die ersten drei Absätze wiederholen mantraartig denselben Satz ("Nächste Firma streicht Jobs"), ohne den Namen zu nennen. Die Kernaussage wird aktiv zurückgehalten, um die Lesezeit künstlich zu verlängern. Der Name fällt erst tief im Fließtext.
4. Visuelle Elementen.a.(Keine Bilder im bereitgestellten Text vorhanden.)
5. Daten-Visualisierungn.a.(Keine Charts vorhanden.)
6. Substanz🟡Vage / Aufgebläht: Die eigentliche Nachricht (Allianz Partners, 1.800 Jobs, Callcenter) macht nur einen kleinen Teil des Textes aus. Der Rest (ca. 50%) wird mit allgemeinem SEO-Fülltext über gefährdete Berufsgruppen (Übersetzer, Historiker vs. Dachdecker) aufgefüllt, der nichts mit der konkreten Firmenentscheidung zu tun hat.
Kim prophezeit

Wir werden in Zukunft immer mal wieder auf solche Artikel hinweisen - die Anzahl nimmt stetig zu, leider.

Kim (JOBfellow) kommentiert

ERWARTUNG NICHT ERFÜLLT.

Der Artikel ist ein klassisches Beispiel für "Clickbaiting" durch Informations-Vorenthaltung. Titel und Einstieg verschleiern den Akteur (Allianz Partners) systematisch, um den Leser in den Text zu ziehen. Die eigentliche Nachricht ist dünn und wird mit allgemeinen Ängsten vor KI aufgebläht.

Mögliche Gefahren durch falsches Verständnis

  1. Erzeugung unspezifischer Angst: Da die Firma im Titel nicht genannt wird, fühlen sich Arbeitnehmer aller Branchen angesprochen und verunsichert ("Nächste deutsche Firma"). Dies schürt eine diffuse Angst vor dem technologischen Wandel.
  2. Verzerrung der KI-Debatte: Der Artikel rahmt KI ausschließlich als "Job-Killer", der "radikal" und "von heute auf morgen" zuschlägt. Differenzierte Aspekte (Fachkräftemangel, Effizienzsteigerung) fehlen, was die Akzeptanz für notwendige Modernisierungen in der Gesellschaft senken kann.
  3. Abstumpfung: Durch die reißerische Aufmachung ("Schock", "radikal") für eine normale Unternehmensentscheidung (Restrukturierung über das nächste Jahr hinweg) verliert der Leser das Gespür für echte Krisenmeldungen.
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HubSpot Report 2026: KI ist der wichtigste Marketing-Trend – aber die Strategie hinkt hinterher ( )
(Zusammenfassung der Quelle: HubSpot Report (November 2025), 28.11.2025)

Der HubSpot Report "State of Marketing 2026" (Daten von über 600 Marketing-Verantwortlichen in Europa, erhoben im Juni/Juli 2025) zeigt: Künstliche Intelligenz ist der mit Abstand wichtigste Trend im Marketing.

Die wichtigsten Ergebnisse:

  • KI als Top-Trend: Für die meisten Marketer ist KI der wichtigste Zukunftstrend (noch vor der Konsolidierung von Marketingkanälen).
  • Top-Tools: Die meistgenutzten KI-Tools sind Chatbots wie ChatGPT (71 %), generative KI für Bild-/Texterstellung (71 %) und Tools zur Verbesserung der Textqualität (55 %). KI wird am häufigsten für Marketing-Analysen und Reporting (50 %), Content-Erstellung (49 %) und Personalisierung (47 %) eingesetzt.
  • Vorteile vs. Hürden: Marketer sehen klare Vorteile: KI steigert die Effizienz bei der Content-Erstellung, ermöglicht personalisierte Kundenerlebnisse und spart Zeit durch Automatisierung manueller Aufgaben. Doch die Hürden sind hoch: Die Integration von KI in bestehende Systeme ist schwierig, die Technologie entwickelt sich zu schnell, und es mangelt an Zeit, um mit den Veränderungen Schritt zu halten.
  • Die Strategie-Lücke: Zwar nutzen fast alle KI, aber nur eine Minderheit hat eine klar definierte Strategie. Diejenigen mit einer dokumentierten KI-Strategie sind jedoch deutlich erfolgreicher: Sie erreichen ihre Ziele zu 94 % und sind 2,4-mal effektiver in ihren Kampagnen.
Der kritische Kim-Blick:

Der Report liefert solide Daten, hat aber blinde Flecken:

  1. Anbieter-Bias: Als Anbieter einer CRM- und Marketing-Plattform mit KI-Funktionen hat HubSpot ein Interesse daran, die Bedeutung von KI und Datenintegration zu betonen. Die Ergebnisse könnten daher tendenziell KI-positiver ausfallen.
  2. Fokus auf "Tools" statt "Skills": Der Report listet detailliert Tools und Anwendungsfälle auf, sagt aber wenig darüber aus, welche menschlichen Fähigkeiten (z.B. Prompt Engineering, kritisches Denken) notwendig sind, um diese Tools effektiv zu nutzen.
  3. Unklare "Strategie"-Definition: Es bleibt unklar, was eine "dokumentierte KI-Strategie" konkret beinhaltet. Ist es ein PDF im Intranet oder ein gelebter Prozess? Die hohe Erfolgsquote von 94 % wirkt fast zu gut, um wahr zu sein, und könnte auf eine Selbstselektion der erfolgreichen Unternehmen hindeuten.
Kim prophezeit

Basierend auf den Daten zur Strategie-Lücke und Integrationsproblematik wage ich diese Prognose:

  1. Das Ende der "KI-Spielwiese": 2026/27 werden Unternehmen die Zeit des wilden Ausprobierens beenden. Budgets für KI-Tools werden nur noch freigegeben, wenn ein klarer Business Case und eine Integrationsstrategie vorliegen. Die Nutzung wird von "Nice-to-have" zu "Must-prove-ROI".
  2. Der Aufstieg des "AI Marketing Operations Manager": Die Hürde der Systemintegration wird eine neue Schlüsselrolle schaffen. Es braucht Fachkräfte, die nicht kreativ sind, sondern die technische Infrastruktur (den "Marketing Tech Stack") so umbauen, dass KI-Tools nahtlos auf Daten zugreifen und Ergebnisse zurückspielen können.
  3. Die "Strategie-Dividende" wird sichtbar: Die Kluft zwischen Unternehmen mit und ohne KI-Strategie wird sich massiv vergrößern. Strategische Nutzer werden ihre Effizienzgewinne in bessere Qualität und Innovation reinvestieren, während planlose Nutzer im "Content-Slop" (Masse statt Klasse) ertrinken.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Report ist dein Argumentationsleitfaden für das nächste Budget-Meeting.

  1. Schließe die Strategie-Lücke: Wenn dein Team KI "einfach so" nutzt, bist du in der ineffizienten Mehrheit. Nimm die Statistik (2,4x effektiver mit Strategie) und fordere (oder erstelle) einen Plan. Definiere Ziele, Verantwortlichkeiten und KPIs für den KI-Einsatz.
  2. Fokussiere auf Integration: Die größte Hürde ist die Integration in bestehende Systeme. Wenn du dich als Marketer auch mit APIs, Datenflüssen und CRM-Integration auskennst, bist du unersetzbar. Löse das technische Problem, nicht nur das kreative.
  3. Nutze KI für mehr als nur Content: Content-Erstellung ist der Einstieg (71 % Nutzung). Der nächste Schritt ist die Analyse (50 %) und Personalisierung (47 %). Werde zum Experten darin, wie KI Daten nutzt, um bessere Entscheidungen zu treffen, nicht nur schnellere Texte zu schreiben.
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MIT-Simulation "Iceberg Index": 11,7 % der US-Jobs könnten heute durch KI ersetzt werden ( )
(Zusammenfassung der Quelle: heise online (Malte Kirchner), 27.11.2025)

Ein neues Simulationstool des MIT und des Oak Ridge National Laboratory, genannt "Iceberg Index", liefert eine detaillierte Analyse des Automatisierungspotenzials durch aktuelle KI-Systeme. Anders als bisherige Studien nutzt es einen "digitalen Zwilling" des US-Arbeitsmarktes auf einem Supercomputer. Dabei werden 151 Millionen Arbeitnehmer als individuelle Agenten mit spezifischen Skills (über 32.000 Fähigkeiten in 923 Berufsbildern) simuliert.

Die zentralen Ergebnisse:

  • Hohes Sofort-Potenzial: Aktuelle KI könnte bereits jetzt 11,7 % des US-Arbeitsmarkts ersetzen, was einer Lohnsumme von 1,2 Billionen US-Dollar entspricht.
  • Betroffene Sektoren: Am stärksten betroffen sind Verwaltung, Finanzen, das Gesundheitswesen und Unternehmensdienstleistungen – Bereiche mit viel Routinearbeit.
  • Die Eisberg-Metapher: Die sichtbaren Entlassungen in der Tech-Branche (z.B. Salesforce, Amazon) sind nur die "Spitze des Eisbergs" (repräsentieren nur 2,2 % der Wirtschaftskraft). Die wahre, unsichtbare Masse der Bedrohung liegt in den Routinearbeiten der Backoffices (Personal, Logistik, Finanzverwaltung) quer durch alle Branchen und Regionen.
  • Ziel des Tools: Entscheider sollen Automatisierungstrends vorhersehen können, bevor Entlassungswellen beginnen, um politisch gegenzusteuern oder Umschulungen zu simulieren.

Im Vergleich zur deutschen IAB-Studie (Prognose über 15 Jahre) fokussiert das MIT-Tool auf das heute technisch messbare Potenzial.

Der kritische Kim-Blick:

Das Tool ist beeindruckend, aber die Berichterstattung und Benennung werfen Fragen auf:

  1. Verwirrende Namensgebung: Dass das MIT sein Tool "Iceberg Index" nennt – exakt wie die bekannte Slalom-Studie zu KI-Adoptionshürden – ist extrem unglücklich und sorgt für Verwirrung in der Fachdebatte.
  2. Technisches vs. Ökonomisches Potenzial: Die Simulation zeigt, was technisch möglich ist (11,7 %). Sie sagt nicht, ob es sich für Unternehmen ökonomisch lohnt oder regulatorisch erlaubt ist, diese Jobs sofort zu ersetzen. Die Lücke zwischen technischer Machbarkeit und realer Umsetzung wird nicht thematisiert.
  3. US-Fokus: Die Ergebnisse basieren auf dem US-Arbeitsmarkt (digitaler Zwilling). Die Übertragbarkeit auf Deutschland mit seinem anderen Kündigungsschutz und Branchenmix ist begrenzt, auch wenn das IAB ähnliche Umbrüche sieht.
Kim prophezeit

Basierend auf der Existenz solcher Simulationstools wage ich diese Prognose:

  1. Das Ende der "überraschenden" Entlassungswelle: Unternehmen und Politik werden solche "digitalen Zwillinge" nutzen, um Arbeitsmarkteffekte präzise vorherzusagen. Die Ausrede "Das haben wir nicht kommen sehen" gilt ab 2026/27 nicht mehr.
  2. Präventive Arbeitsmarktpolitik: Statt reaktivem Arbeitslosengeld werden wir eine Debatte über präventive "Umschulungs-Pflichten" oder "Roboter-Steuern" erleben, basierend auf den Daten solcher Simulationen, bevor die Massenentlassungen in der Verwaltung beginnen.
  3. Die "stille Automatisierung" beschleunigt sich: Unternehmen werden die in der Simulation identifizierten Routine-Jobs nicht mit einem großen Knall abbauen, sondern Stellen bei natürlicher Fluktuation einfach nicht mehr nachbesetzen und die Aufgaben schleichend an KI übergeben.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Diese Simulation ist eine "Heatmap" für deine Karriereplanung.

  1. Alarmstufe Rot für Backoffice-Routine: Wenn du in Verwaltung, Finanzen oder HR arbeitest und dein Job aus standardisierten Prozessen besteht, zeigt dieses Tool: Du bist technisch jetzt schon ersetzbar. Warte nicht auf die Entlassungswelle, sondern entwickle dich weg von der Routine.
  2. Lass dich nicht von Tech-News blenden: Die Medien fokussieren auf Tech-Layoffs (die "Spitze"). Die wirkliche Veränderung passiert leise in den Verwaltungen der "Normalwirtschaft". Achte darauf, was dort passiert, nicht nur im Silicon Valley.
  3. Denke in "Skills", nicht in "Berufen": Das Tool analysiert 32.000 Skills. Überlege: Welche deiner Fähigkeiten sind schwer zu simulieren? (z.B. komplexe Verhandlung, Empathie, physische Interaktion in unstrukturierten Umgebungen). Stärke diese.
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Der Eisberg-Index: Warum KI-Pilotprojekte nicht skalieren ( )
(Zusammenfassung der Quelle: The Iceberg Index (Whitepaper von Slalom, Oktober 2025))

Ein neues Whitepaper der Unternehmensberatung Slalom, basierend auf einer globalen Umfrage unter 200 IT- und Geschäftsführern, untersucht, warum die meisten Unternehmen trotz hoher Investitionen nicht über die Pilotphase von generativer KI (GenAI) hinauskommen. Die Studie zeigt eine massive Kluft zwischen Anspruch und Wirklichkeit: Obwohl 83 % der Unternehmen die Dringlichkeit der KI-Einführung erkennen und 99 % Pilotprojekte durchführen, haben nur 2 % KI-Anwendungen erfolgreich skaliert und in Produktion gebracht.

Die unsichtbaren Hürden ("The Iceberg Index"):

  • Der Eisberg unter Wasser: Viele Unternehmen konzentrieren sich nur auf den "sichtbaren Teil" des KI-Eisbergs (Modellwahl, Schnittstellen). Die echten Probleme liegen jedoch "unter Wasser": veraltete Dateninfrastruktur, fehlende IT- und Daten-Governance, unklare Geschäftsstrategien, Silo-Denken und mangelnde technische Fähigkeiten.
  • Die Kosten der Inaktivität: Das Zögern, diese fundamentalen Probleme anzugehen ("Wait-and-See"-Strategie), wird von 63 % der Befragten als größeres Risiko angesehen als das Handeln selbst, da es zu Wettbewerbsnachteilen führt.
  • Die "Hidden Champions" (Vorreiter): Die wenigen erfolgreichen Unternehmen (die "Vorreiter") unterscheiden sich dadurch, dass sie KI als strategisches Unternehmensziel begreifen, massiv in Datenqualität und IT-Modernisierung investieren und eine Kultur des lebenslangen Lernens fördern.
Der kritische Kim-Blick:

Die Studie liefert eine wertvolle Analyse, hat aber deutliche Schwächen:

  1. Veraltete Datengrundlage (Gravierend): Die Haupterhebung fand im Oktober 2023 statt, mit einem Update im April 2024. In der extrem dynamischen GenAI-Entwicklung ist das eine Ewigkeit. Die Studie spiegelt den Stand vor den neuesten Modell-Generationen und Agenten-Frameworks wider.
  2. Beratungs-Bias: Als Whitepaper einer Unternehmensberatung liegt der Fokus darauf, Komplexität zu betonen und die eigene Expertise als Lösung anzubieten.
  3. Unklare "Vorreiter"-Definition: Die Definition (mehr als ein Modell im Einsatz) ist technisch schwammig und sagt wenig über den Geschäftserfolg aus.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Diese Studie zeigt: Der KI-Hype ist vorbei, jetzt beginnt die harte Arbeit im Maschinenraum.

  1. Werde zum "Eisberg-Taucher": Wenn du in einem Unternehmen arbeitest, das mit KI experimentiert, sei die Person, die die unbequemen Fragen nach Datenqualität, Infrastruktur und Governance stellt. Das ist der Schlüssel zur Skalierung.
  2. Investiere in "Foundational Skills": Statt nur Prompts zu schreiben, lerne die Grundlagen: Wie funktionieren Datenpipelines? Was ist Data Governance? Wie integriert man KI in bestehende IT-Systeme? Diese Skills sind jetzt Gold wert.
  3. Suche nach den Vorreitern: Wenn du den Job wechselst, frage gezielt danach, ob ein Unternehmen KI nur als Pilotprojekt betreibt oder bereits eine skalierbare Strategie hat. Gehe dorthin, wo man die "Eisberg-Probleme" ernst nimmt.
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Gen Z und KI: Digital Natives, aber keine "AI Natives" ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Personalwirtschaft (Prof. Dr. Yasmin Weiß), 26.11.2025)

Eine neue Studie ("GenZ und GenAI: A Good Match?") unter Leitung von Prof. Dr. Yasmin Weiß (TH Nürnberg) räumt mit dem Mythos auf, die Generation Z (1995–2010) sei automatisch KI-fit. Die Befragung von 1.409 Jugendlichen und jungen Erwachsenen zeigt, dass die "Digital Natives" eine zurückhaltende Selbsteinschätzung ihrer KI-Kompetenzen haben.

Die wichtigsten Ergebnisse:

  • Intuition statt Strategie: Die Gen Z nutzt KI-Tools wie ChatGPT ganz selbstverständlich (knapp 21 % sogar 1–2 Stunden täglich). Doch der Einsatz erfolgt meist intuitiv, nicht strategisch. Spezialisierte Anwendungen (z.B. Coding) sind selten; der Fokus auf "Skill Augmentation" (Erweiterung der eigenen Fähigkeiten) fehlt oft.
  • Die Kompetenzlücke: Zwar bewerten fast 59 % ihr Grundverständnis als gut, aber knapp ein Drittel (28,4 %) sieht die eigene Tool-Kompetenz als "ausbaufähig", 13 % fühlen sich unsicher. Theoretisches Wissen wird nicht automatisch zu praktischer Handlungskompetenz.
  • Versagen des Bildungssystems: Nur 28 % fühlen sich durch Schule, Uni oder Arbeitgeber gut auf KI vorbereitet. Fast 39 % schätzen die Vorbereitung als schlecht ein. Es klafft eine Lücke zwischen eigener Nutzung und institutioneller Bildung.
  • Gefühlswelt: Die Gen Z ist ambivalent: Neugier (35,1 %) und Faszination (22,8 %) überwiegen, aber es gibt auch Verunsicherung (22,2 %) und Sorge (14,6 %), in einer KI-Welt nicht mithalten zu können.
  • KI als Job-Kriterium: Für drei Viertel sind gute KI-Weiterbildungsangebote bei der Jobwahl wichtig. Fast 40 % würden sich wahrscheinlich gegen einen Arbeitgeber entscheiden, der keine praktische Arbeit mit KI-Tools ermöglicht.
Der kritische Kim-Blick:

Die Studie liefert wertvolle Einblicke, hat aber blinde Flecken:

  1. Fokus auf "Tool-Kompetenz": Die Studie betont stark die Anwendungs- und Automatisierungskompetenz. Der Aspekt der Ethik und des kritischen Bewertens von KI-Inhalten wird zwar als Wunsch genannt (27,7 % bzw. 35,9 %), steht aber nicht im Fokus der Analyse. Diese kritische Urteilsfähigkeit ist jedoch essenziell.
  2. Verallgemeinerung der Gen Z: Die Studie fasst Schüler, Azubis, Studierende und Berufstätige zusammen. Es wäre spannend zu sehen, wie sich die Kompetenzen und Bedürfnisse zwischen diesen Untergruppen unterscheiden.
  3. Arbeitgeber-Perspektive dominiert: Die Handlungsempfehlungen richten sich primär an Arbeitgeber (Weiterbildung, Employer Branding). Der Appell an die Gen Z selbst, Eigenverantwortung für ihre "AI Literacy" zu übernehmen, kommt etwas zu kurz.

Basierend auf der Diskrepanz zwischen intuitiver Nutzung und echter Kompetenz bei der Gen Z wage ich diese Prognose:

  1. Die "Intuitions-Falle" schnappt zu: Die Gen Z wird 2026/27 eine harte Landung erleben. Diejenigen, die KI nur "intuitiv" als Lückenfüller für Texte nutzen, werden von den rasant steigenden Anforderungen der Unternehmen überrollt. Es wird eine deutliche Spaltung geben zwischen der Masse der "Konsumenten" und der kleinen Elite der "strategischen Anwender", die sich die fehlende Bildung selbst angeeignet haben.
  2. KI-Kultur wird zum härtesten Recruiting-Faktor: Wenn heute schon fast 40 % einen Arbeitgeber ohne KI-Praxis ablehnen, wird dies zukünftig zum K.o.-Kriterium Nummer eins. Unternehmen, die Bewerbern im Vorstellungsgespräch keinen konkreten "KI-Tech-Stack" und entsprechende Weiterbildungspfade zeigen können, werden beim Nachwuchs chancenlos sein.
  3. Das Ende des "Digital Native"-Mythos: Der Begriff wird endgültig beerdigt. Stattdessen werden Unternehmen in den nächsten Jahren gezielt nach "Adaptive Natives" suchen – jungen Talenten, die bewiesen haben, dass sie sich strategisch (nicht nur intuitiv) in neue Werkzeuge einarbeiten können und die Lücke zwischen Theorie und Praxis selbstständig schließen.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Diese Studie ist ein Weckruf. Du bist als Gen Z nicht automatisch KI-fit.

  1. Verwechsle Nutzung nicht mit Kompetenz: Nur weil du ChatGPT nutzt, bist du kein KI-Profi. Lerne, die Tools strategisch für deine Arbeit einzusetzen ("Skill Augmentation"), nicht nur als bequemen Lückenfüller.
  2. Fordere Weiterbildung ein: Nutze die Studienergebnisse im Bewerbungsgespräch. Frage gezielt nach KI-Weiterbildung und praktischen Einsatzmöglichkeiten. Das zeigt Engagement und Weitblick. Ein Arbeitgeber, der das nicht bietet, ist vielleicht der falsche für dich.
  3. Werde zum "Change Agent": Die Studie sieht großes Potenzial in der Gen Z als Multiplikatoren für die KI-Transformation. Biete dein Wissen an (z.B. im "Reverse Mentoring" für ältere Kollegen) und gestalte den Wandel aktiv mit.
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TÜV-Studie 2025: KI wird vom Spielzeug zum täglichen Arbeitswerkzeug – bei steigender Unsicherheit ( )
(Zusammenfassung der Quelle: TÜV-Studie 2025, 26.11.2025)

Drei Jahre nach dem Start von ChatGPT ist generative KI in Deutschland etabliert. Laut der aktuellen TÜV-KI-Studie 2025 nutzen 65 % der Bundesbürger KI-Tools (Vergleich 2023: 53 %). Bei den 16- bis 29-Jährigen liegt die Nutzungsrate sogar bei massiven 91 %. ChatGPT dominiert weiterhin (85 % der Nutzer), aber Google (Gemini/Suche) und das deutsche Tool DeepL (20 %) holen auf.

Vom Hype zur Produktivität: Die Nutzung wandelt sich von Unterhaltung (sinkt auf 29 %) hin zu funktionalem Einsatz: Informationssuche (72 %) und Texterstellung/-optimierung (43 %) sind die Top-Anwendungsfelder. Im beruflichen Kontext zahlen bereits 31 % für Premium-Versionen. Interessant: Für über ein Viertel (27 %) ist KI bereits ein "unterstützender Coach", oft genutzt über Sprachfunktionen.

Wachsende Risiken & Ruf nach Regeln: Trotz der hohen Akzeptanz herrscht große Unsicherheit. 13 % haben bereits sensible Daten eingegeben, 51 % hielten KI-Fakes für echt. Die Angst vor Desinformation (83 %) und Deepfakes ist groß. Die Bevölkerung fordert lautstark Regulierung: 89 % wollen eine Kennzeichnungspflicht, 80 % unabhängige Sicherheitsprüfungen (z.B. durch den TÜV). Paradox: Den EU AI Act kennen nur 32 %.

Der kritische Kim-Blick:

Die Studie zeichnet ein klares Bild der Adaption, offenbart aber auch kritische Lücken:

  1. Die Kompetenz-Illusion: Dass 91 % der Jungen KI nutzen, aber gleichzeitig 51 % aller Nutzer auf Fakes hereinfallen, zeigt: Nutzungskompetenz ist nicht gleich Medienkompetenz. Es fehlt an kritischer Urteilsfähigkeit.
  2. Das Compliance-Desaster: Wenn 31 % KI beruflich nutzen (oft bezahlt), aber 13 % sensible Daten eingeben, rollt eine enorme Datenschutz-Welle auf Unternehmen zu. Hier wird "Schatten-IT" zum massiven Risiko.
  3. TÜV in eigener Sache: Die Forderung nach "unabhängigen Prüfungen durch Stellen wie den TÜV" (80 % Zustimmung) ist ein valider Punkt, dient aber natürlich auch dem Geschäftsmodell des Herausgebers der Studie.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Die Studie bestätigt: KI ist kein Hype mehr, sondern dein neues Arbeitsgerät. Aber nutze es smart:

  1. Professionalisiere deine Nutzung: Hör auf zu "spielen". Wenn du KI im Job nutzt, fokussiere dich auf die produktiven Cases (Recherche, Text-Optimierung) und lerne die Tools (auch jenseits von ChatGPT, z.B. DeepL für Sprachen) richtig zu beherrschen.
  2. Werde zum "Sicherheits-Champion": Die 13 %, die sensible Daten leaken, sind ein Warnsignal. Sei die Person im Team, die niemals interne Daten in öffentliche Modelle kippt. Kenne die Datenschutz-Regeln deines Unternehmens. Das macht dich vertrauenswürdig.
  3. Schule dein "Fake-Radar": Die Fähigkeit, KI-Inhalte (Deepfakes, halluzinierte Fakten) zu erkennen, wird zu einem entscheidenden Soft Skill. Verlasse dich nie blind auf den Output, sondern bleibe der kritische Editor.
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Allianz-Tochter plant massiven KI-Einsatz im Callcenter – 1.500 Jobs bedroht ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Manager Magazin, 26.11.2025)

Allianz Partners, die auf Reise- und Autoversicherungen spezialisierte Konzerntochter der Allianz, plant laut Berichten der "Süddeutschen Zeitung", "Reuters" und des "Versicherungsmonitors" einen massiven Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Kundenbetreuung. Das Ziel: Einfache Kundenanrufe (z.B. Adressänderungen, Statusabfragen) sollen vermehrt durch KI beantwortet werden, um manuelle Prozesse zu automatisieren.

Die Folgen:

Jobabbau: Laut Insidern sollen in den nächsten 12 bis 18 Monaten 1.500 bis 1.800 Arbeitsplätze wegfallen, vor allem in Callcentern.

Betroffene Länder: Frankreich, Großbritannien, Spanien und Deutschland (ca. 120 von 1.600 Stellen) sind betroffen.

Unternehmens-Reaktion: Allianz Partners bestätigte die konkreten Zahlen nicht, sprach aber von einer "frühen Phase der Prüfung", wie sich der technologische Wandel auswirkt. Vertrauliche Gespräche mit Arbeitnehmervertretern laufen bereits. Eine Sprecherin bestätigte, dass dies "Auswirkungen auf Rollen haben kann, die heute stark von manuellen Prozessen geprägt sind".

Hintergrund: Allianz Partners hat 22.600 Mitarbeiter, davon 14.000 im telefonischen Kundenservice. Die Sparte gilt als Wachstumstreiber.

Vorstands-Position: Vorstandschef Oliver Bäte hatte Stellenabbau-Programme bisher abgelehnt. Insider begründen den Sinneswandel mit der "rasanten technischen Entwicklung", die nicht vorhersehbar gewesen sei.

Der kritische Kim-Blick:

Der Artikel zeichnet ein klares Bild des Wandels, lässt aber wichtige Aspekte offen:

Widerspruch zur "hohen Kundenzufriedenheit": Der Artikel erwähnt, die Allianz verweise auf eine angeblich "hohe Kundenzufriedenheit" mit Sprachcomputern. Dies steht im direkten Kontrast zum Einleitungssatz ("Wen es nervt..."), was die tatsächliche Kundenakzeptanz in Frage stellt.

Schlechte Planung vs. Unvorhersehbarkeit: Die Begründung der Insider, die Entwicklung sei "nicht vorhersehbar" gewesen und rechtfertige Bätes Kurswechsel, wirkt wie eine Schutzbehauptung. KI im Kundenservice ist kein neues Phänomen.

Fehlende Perspektive: Was passiert mit den 1.500 Mitarbeitern? Umschulung? Abfindung? Der Artikel bietet keine Informationen über soziale Abfederung oder Alternativen.

Kim prophezeit

Basierend auf den Plänen von Allianz Partners und der allgemeinen Marktentwicklung wage ich diese Prognose:

  1. Der "Allianz-Effekt" rollt durch die Branche: Dieser Stellenabbau ist erst der Anfang. In den nächsten 12–24 Monaten werden wir ähnliche Ankündigungen von fast allen großen Versicherern, Banken und Telekommunikationsanbietern sehen. Die Technologie ist da, der Kostendruck ist hoch, und die Allianz hat nun den Präzedenzfall geschaffen. Der "First-Level-Support" wird bis 2027 weitgehend maschinell sein.
  2. Qualitätskrise vor der Qualitätssteigerung: Die schnelle Substitution von 1.500 Mitarbeitern durch KI wird nicht reibungslos verlaufen. Wir werden 2026 eine Phase erleben, in der die Kundenzufriedenheit vorübergehend sinkt, weil die Bots noch nicht perfekt sind und komplexe Anliegen falsch routen. Der öffentliche Druck auf Unternehmen wird steigen, die "menschliche Eskalationsstufe" schnell und erreichbar zu halten.
  3. Das neue Berufsbild "AI Customer Experience Manager": Aus der Asche der alten Callcenter-Jobs entsteht ein neues, höherwertiges Profil. Unternehmen werden dringend Fachkräfte suchen, die nicht mehr selbst telefonieren, sondern die KI-Systeme trainieren, ihre Dialoge designen, die Qualität überwachen und die Schnittstelle zwischen Bot und verbliebenen menschlichen Experten managen. Dies wird ein gut bezahlter Job für kommunikationsstarke Tech-Versteher.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Fall ist ein Musterbeispiel für die Substitution durch KI. Wenn du im Kundenservice oder in einem Job mit hohem Routineanteil arbeitest, ist das dein Weckruf:

Routine ist dein Feind: Wenn deine Arbeit aus "manuellen Prozessen" (Adressänderungen, Statusabfragen) besteht, bist du akut gefährdet. Die KI übernimmt das.

Spezialisiere dich auf "komplexe Fälle": Der Artikel sagt, KI leitet "in komplexeren Fällen an einen Mitarbeiter weiter". Das ist deine Nische! Werde der Experte für die Probleme, die Empathie, Fingerspitzengefühl und kreative Lösungen erfordern – das kann die KI (noch) nicht.

Werde zum KI-Manager: Statt gegen die KI zu kämpfen, lerne, sie zu steuern. Wer trainiert die Chatbots? Wer überwacht ihre Qualität? Wer greift ein, wenn sie scheitern? Hier entstehen neue, höherwertige Jobs.

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KI als Klimaretter: Potenzial zur Emissionsminderung überwiegt eigenen Energieverbrauch ( )
(Zusammenfassung der Quelle: npj Climate Action (Stern et al.), 23.06.2025)

Ein Artikel in npj Climate Action (Stern et al., 2025) untersucht das Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) für die Klimawende. Die Autoren argumentieren, dass der Übergang zu "Net Zero" keine Kosten, sondern eine Chance für nachhaltiges Wachstum ist, die durch KI als Allzwecktechnologie beschleunigt werden kann. Sie identifizieren fünf Schlüsselbereiche für den KI-Einsatz: 1. Transformation komplexer Systeme, 2. Innovation und Ressourceneffizienz, 3. Verhaltensänderung ("Nudging"), 4. Klimamodellierung und 5. Anpassungsmanagement.

Quantitative Analyse (Power, Food, Mobility): Die Studie schätzt das Emissionsminderungspotenzial von KI in drei Sektoren (Energie, Ernährung, Mobilität), die für fast 50 % der globalen Emissionen verantwortlich sind.

  • Ergebnis: KI könnte in diesen drei Sektoren bis 2035 jährlich 3,2–5,4 GtCO2e an Emissionen einsparen.
  • Energie (Power): KI optimiert die Netzintegration erneuerbarer Energien und kann deren Auslastung um bis zu 20 % steigern, was 1,8 GtCO2e einspart.
  • Ernährung (Food): KI beschleunigt die Entdeckung alternativer Proteine (besserer Geschmack/Textur) und senkt Produktionskosten, was die Akzeptanz erhöht (Potenzial: 0,9–3,0 GtCO2e).
  • Mobilität: KI optimiert Shared Mobility und verbessert die Erschwinglichkeit/Zugänglichkeit von E-Autos (bessere Batterien, Ladesäulen-Planung), was 0,5–0,6 GtCO2e einspart.

Kernerkenntnis: Die geschätzten Einsparungen (3,2–5,4 GtCO2e) überwiegen deutlich den eigenen Anstieg der Emissionen durch den Stromverbrauch von Rechenzentren und KI (geschätzt auf 0,4–1,6 GtCO2e für alle KI-Aktivitäten).

Der kritische Kim-Blick:

Der Artikel liefert eine wichtige quantitative Basis, hat aber Limitationen:

  1. Datenverfügbarkeit: Die zugrundeliegenden Daten sind "aus Gründen der Sensibilität" nicht öffentlich zugänglich, was die Überprüfbarkeit der Ergebnisse einschränkt.
  2. Ausblendung von Rebound-Effekten: Die Studie berücksichtigt keine Rebound-Effekte (z.B. KI macht CO2-intensive Prozesse effizienter und billiger, was deren Nutzung steigert).
  3. Fokus auf drei Sektoren: Die Analyse ist auf drei Sektoren beschränkt. Intersektorale Effekte und Spillover, die das Potenzial weiter erhöhen könnten, werden nicht modelliert.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Artikel ist ein Must-Read, wenn du im Bereich Nachhaltigkeit, Energie oder Technologie arbeitest. Er widerlegt das pauschale Argument "KI ist ein Klimakiller".

  1. Nutze die Zahlen für deine Argumentation: Wenn du KI-Projekte im Nachhaltigkeitskontext vorantreiben willst, liefert dieser Artikel die wissenschaftliche Basis, dass der Netto-Effekt positiv ist.
  2. Fokussiere auf die 5 Impact-Bereiche: Überlege, wie du KI in deinem Unternehmen für diese fünf Bereiche einsetzen kannst. Besonders "Ressourceneffizienz" (z.B. weniger Verpackungsmüll bei Amazon) und "Verhaltensänderung" (Nudging) sind oft "Low-Hanging Fruits".
  3. Werde zum "System-Transformierer": Die größten Hebel liegen in der Optimierung komplexer Systeme (Energienetze, Städte, Lieferketten). Kompetenzen in der Verknüpfung von KI und Systemdenken sind extrem wertvoll.
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Edelman-Studie 2025: Massive globale Kluft bei der KI-Akzeptanz – Deutschland skeptisch ( )
(Zusammenfassung der Quelle: dpa (via Edelman Trust Barometer), 26.11.2025)

Das "Trust-Barometer 2025" der Unternehmensberatung Edelman offenbart eine tiefe Spaltung bei der Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz zwischen westlichen Industrienationen und Schwellen- bzw. Entwicklungsländern. Während in Deutschland 42 % der Menschen die wachsende Nutzung von KI generell ablehnen (in den USA sind es sogar 49 %), ist die Ablehnung in China mit nur 10 % am geringsten.

Die wichtigsten Ergebnisse:

  • Globale Diskrepanz: In China befürworten 54 % eine stärkere KI-Nutzung. In Deutschland wünschen sich dies nur 16 %, in den USA 17 %.
  • Bedingung für Akzeptanz: Die Zustimmung steigt in Deutschland signifikant (auf 53 %), wenn garantiert wird, dass KI zur Produktivitätssteigerung und nicht zum Abbau von Arbeitsplätzen eingesetzt wird. Auch die Hilfe bei komplexen Sachverhalten erhöht die Akzeptanz.
  • Branchen-Gefälle: Die Begeisterung ist in Technologie- (55 %) und Finanzbranchen (43 %) hoch. In Sektoren wie Transport (20 %), Bildung (25 %) sowie Lebensmittel/Getränke (23 %) ist die Skepsis deutlich größer.
Der kritische Kim-Blick:

Der Artikel liefert wichtige Zahlen, kratzt aber nur an der Oberfläche der Ursachen:

  1. Fehlendes "Warum": Der Artikel konstatiert die Kluft zwischen West und Ost/Süd, analysiert aber nicht die kulturellen, politischen oder ökonomischen Gründe (z.B. unterschiedliches Datenschutzverständnis, staatliche Digitalisierungsnarrative).
  2. Die "Produktivitäts-Falle": Die Hoffnung der Deutschen, dass KI nur die Produktivität steigert, aber keine Jobs kostet, wird unkritisch wiedergegeben. Historisch führen massive Produktivitätssprünge oft zu strukturellen Arbeitsmarktveränderungen und Jobverlusten in bestimmten Bereichen.
  3. Branchen-Logik: Dass Tech- und Finanzbranchen (die Profiteure) KI mögen, während Transport und Bildung (die potenziell Ersetzten) skeptisch sind, ist wenig überraschend. Die Studie bestätigt hier eher bestehende Ängste als neue Erkenntnisse zu liefern.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Diese Studie zeigt, dass Deutschland im globalen KI-Wettlauf auf der Bremse steht. Für dich bedeutet das:

  1. Schau über den Tellerrand: Während hierzulande Skepsis dominiert, preschen China und Brasilien vor. Dein Wettbewerb ist global. Orientiere dich an den Standards, die dort gesetzt werden, nicht am deutschen Durchschnitt.
  2. Sei Pionier in skeptischen Branchen: Arbeitest du in Bildung oder Transport? Die Skepsis dort ist riesig (nur 20-25% Zustimmung). Das ist deine Chance! Wer hier KI sinnvoll integriert, hat einen enormen Vorsprung vor der abwartenden Masse.
  3. Verlass dich nicht auf das "Produktivitäts-Versprechen": Die Hoffnung, dass KI keine Jobs kostet, ist trügerisch. Bereite dich darauf vor, dass sich dein Jobprofil ändert. Fokussiere dich auf Aufgaben, die KI nicht kann (Empathie, komplexe ethische Abwägung), statt darauf zu hoffen, dass alles beim Alten bleibt.
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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