Code schreiben, Texte entwickeln, Bilder erstellen: Möchte ich das in Zeiten generativer KI überhaupt noch selber machen? | LABOR.A® 2025

Die Befunde kommen aus dem wissenschaftlichen Forschungsprojekt »genkia – Generative KI in der Arbeitswelt«, das von der Denkfabrik im Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) gefördert wird. Im Team aus Forschenden des Humboldt-Instituts für Internet und Gesellschaft (HIIG), des Wissenschaftszentrums Berlin für Sozialforschung (WZB) und des Weizenbaum-Instituts untersucht das Projekt explorativ, wie sich Arbeit durch generative KI verändert. Im Mittelpunkt steht nicht die Frage nach der Ersetzbarkeit menschlicher Arbeit, sondern nach neuen Anforderungen, Interaktionsformen und Verschiebungen.

Im Marketing, so beschreibt es Georg von Richthofen (Humboldt-Institut für Internet und Gesellschaft), sind die Veränderungen besonders deutlich sichtbar. Vor allem in der Marketingkommunikation werden Texte und Visuals zunehmend mit KI erzeugt – geprüft, ausgewählt und angepasst von Menschen. Arbeit verschiebt sich vom Produzieren zum Bewerten, vom Creator zum Curator.

Zugleich erweitert KI bestehende Handlungsspielräume. Ein Creative Director schildert, wie er mithilfe von Bildgeneratoren Ideen visualisieren kann, die er selbst nie hätte zeichnen können – nicht als Ersatz, sondern als Verständigungshilfe im Team.

Doch auch die Kehrseite zeigt sich. Agenturen geraten unter Druck: Ihre Rolle und ihre Daseinsberechtigung wird zunehmend hinterfragt, Geschäftsmodelle geraten ins Wanken, neue Wettbewerber drängen in den Markt. Gleichzeitig steigen die Erwartungen an Geschwindigkeit und Output deutlich.

Die Hoffnung auf Entlastung erfüllt sich im Marketing nur punktuell. Anfangs konnten einzelne Aufträge schneller erledigt werden. Inzwischen aber führen KI-Verfügbarkeit und hohe Qualitätsansprüche zu verdichteter Arbeit.

Die Kundenseite erwartet schnelle Ergebnisse und Originalität. Gleichzeitig schwankt die Arbeitslast: Kurze Phasen extremer Belastung wechseln sich mit Leerlauf ab – ein Zeichen dafür, dass sich neue Routinen noch nicht eingespielt haben.

Im Journalismus verläuft die Einführung generativer KI langsamer. Christine Gerber (Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung) beschreibt eine Suchbewegung: Redaktionen testen, verwerfen, probieren neu. Der Grund liegt in der besonderen Rolle des Journalismus als öffentliches Gut – Glaubwürdigkeit und Verlässlichkeit sind nicht verhandelbar.

Eingesetzt wird KI im Journalismus vor allem als Werkzeug: zur Erschließung großer Archive, als Textassistenz, für Titelvorschläge oder als Sparringpartner bei der Themenfindung. Automatisierung spielt ebenfalls eine Rolle, etwa bei Untertiteln oder Text-to-Speech – aber meist unter menschlicher Kontrolle.

Im Zusammenhang mit generativer KI wird eine mögliche Polarisierung von Tätigkeiten diskutiert. Unter anhaltendem ökonomischem Druck entstehen unterschiedliche Rollen, bei denen sich Aufgaben in der journalistischen Arbeit verschieden verteilen können. Welche Tätigkeiten und Bereiche dabei an Bedeutung verlieren und welche neu entstehen, ist derzeit offen und wird betrieblich wie überbetrieblich ausgehandelt.

In der Programmierung, so Ann Katzinski (Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung), wird generative KI vor allem für einfache und repetitive Code-Sequenzen eingesetzt. Sie macht also Fachkräfte für Programmierung nicht entbehrlich, sondern fungiert als weiteres Werkzeug, das geprüft, integriert und kontrolliert werden muss.

Besonders kontrovers ist die Frage nach Einstiegsjobs im IT-Bereich. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, wie Ausbildung und Arbeitskontexte so gestaltet werden, dass Nachwuchskräfte Kompetenzen aufbauen können, die über das reine Schreiben von Codes hinausgehen.

Im Personalmanagement verändert generative KI vor allem standardisierte Prozesse: Absageschreiben, Interviewleitfäden, Textbausteine. Gleichzeitig greifen Bewerbende selbst auf KI zu – Anschreiben verlieren an Bedeutung, neue Prüfmechanismen entstehen.

Sonja Köhne (Humboldt-Institut für Internet und Gesellschaft) liefert dazu eine Anekdote, die ein zentrales Problem sichtbar macht: Ein perfekt generierter Interviewleitfaden ließ fast vergessen, Bewerbende nach ihren eigenen Erwartungen zu fragen – genau hier liegen die Grenzen des KI-Einsatzes.

Warum dieses Video sehenswert ist

Die Session zeigt, dass sich die Debatte über generative KI bislang zumeist auf die Ersetzbarkeit menschlicher Arbeit und Automatisierung konzentriert. Hier setzen die Forschenden an und machen sichtbar, wie sich Arbeit in verschiedenen Berufsgruppen konkret verschiebt, verdichtet und neu organisiert – je nach Arbeitsfeld auf sehr unterschiedliche Weise. Statt technischer Heilsversprechen stehen reale Arbeitspraktiken, neue Anforderungen und offene Gestaltungsfragen im Zentrum.

Wer verstehen will, warum generative KI unsere Arbeit nicht einfach ersetzt, sondern grundlegend verändert, findet hier einen präzisen und differenzierten Einblick.