Kollegin, Killer, Komplizin: Wie KI unsere Jobs wirklich verändert

Wir dachten, Roboter würden die harte, körperliche Arbeit übernehmen. Stattdessen schreiben sie jetzt Gedichte, erstellen Businesspläne und programmieren Software. Die rasante Entwicklung von KI-Systemen, sogenannten »Large Language Models« (LLMs) wie ChatGPT, hat unsere Vorstellungen von Arbeit und Automatisierung auf den Kopf gestellt. Was bedeutet diese technologische Welle konkret für unseren Arbeitsalltag, für unsere Jobs, für die Struktur unserer Wirtschaft?

Um die Auswirkungen zu verstehen, müssen wir kurz hinter den Vorhang blicken. Im Kern sind LLMs keine denkenden Wesen. Sie sind gigantische statistische Modelle, die darauf trainiert wurden, eine einzige Aufgabe zu erfüllen: das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen. Sie wurden mit unvorstellbaren Mengen an Texten aus dem Internet, aus Büchern und Artikeln gefüttert und haben daraus gelernt, wie Sprache strukturiert ist – grammatikalisch, aber auch inhaltlich.

Ted Chiang vom Magazin The New Yorker verglich ChatGPT treffend mit einem »verschwommenen JPEG des Internets«: Eine komprimierte, aber verlustbehaftete Kopie unseres kollektiven Wissens. Das macht diese Modelle nützlich, aber auch fehleranfällig. Sie »halluzinieren«, erfinden also Fakten, weil sie nicht zwischen Wahrheit und statistischer Plausibilität unterscheiden können. Trotz dieser Schwächen sind ihre Fähigkeiten so weitreichend, dass sie die Arbeitswelt nachhaltig verändern werden. Die entscheidende Erkenntnis der Literaturstudie von Michael Seemann ist jedoch, dass dieser Wandel nicht für alle gleich aussieht. Er lässt sich in drei Szenarien fassen.

Für einige Berufe bedeutet der Einzug von KI eine existenzielle Bedrohung. Ihnen droht die Disruption. Das betrifft vor allem Tätigkeiten, die sich gut durch die Kernkompetenzen von LLMs ersetzen lassen. Die Studie nennt hier als Beispiele Callcenter-Angestellte, Clickworker*innen oder Übersetzer*innen.

Nehmen wir das fiktive Beispiel der Übersetzerin Lucia aus der Studie: Früher war ihre Expertise in Sprache und Kultur gefragt. Heute erledigen LLMs Übersetzungen schneller, günstiger und oft mit einer Qualität, die an die menschliche heranreicht. Lucias Job hat sich zu dem einer »KI-Lektorin« gewandelt, die nur noch die Fehler der Maschine korrigiert – bei sinkenden Preisen und schwindender Anerkennung. Ihr Beruf, wie sie ihn kannte, ist verschwunden.

Die zweite Gruppe von Berufen wird sich kaum verändern. Hier wird KI als Werkzeug integriert, das den Arbeitsalltag erleichtert, aber nicht den Kern der menschlichen Tätigkeit ersetzt. Dazu gehören laut Studie zum Beispiel Bauarbeiter*innen, Ärzt*innen, Immobilienmakler*innen oder Pfleger*innen.

Im Szenario des Altenpflegers Achmed zeigt sich das deutlich: Sprachassistenten helfen bei der Dokumentation, Sensoren überwachen Vitalwerte und KI-Systeme werten medizinische Daten aus. Das erleichtert die Arbeit und kann die Versorgungsqualität verbessern. Die eigentliche Pflege aber – die Arbeit am Körper, die Empathie, die menschliche Zuwendung – bleibt unersetzlich. Die KI ist hier ein nützlicher, aber klar untergeordneter Assistent. Gleichzeitig zeigen sich hier aber auch die Schattenseiten: Die ständige digitale Erfassung aller Arbeitsschritte führt zu einem Gefühl permanenter Überwachung und erhöht den Leistungsdruck.

Die größte Gruppe von Berufen wird weder verschwinden noch unberührt bleiben. Sie steht vor einer fundamentalen Transformation. Die alten Arbeitsweisen funktionieren nicht mehr, die Berufsfelder müssen sich neu erfinden. Das betrifft laut Studie, insbesondere Medienberufe, Lehrberufe sowie Verwaltungs- und Managementtätigkeiten.

Das Beispiel der Hochschuldozentin Sophie illustriert diesen radikalen Wandel: Als Hausarbeiten und Essays per Knopfdruck von KI erstellt werden konnten, brach das traditionelle System der Leistungsbewertung zusammen (die »Homework-Apokalypse«). Gleichzeitig führte die massenhafte Produktion von KI-generierten wissenschaftlichen Texten zu einer »Paper Explosion«, die das Publikationswesen lahmlegte. Die Reaktion war eine komplette Neuordnung: Mündliche Prüfungen wurden wichtiger, der Fokus verlagerte sich von der reinen Wissensvermittlung auf die Begleitung von Lernprozessen und die Bewertung von Forschung wurde von Grund auf neu gedacht. Der Beruf ist nicht verschwunden, aber er ist ein völlig anderer geworden.

Neben diesen direkten Auswirkungen auf Berufe warnt die Studie vor subtileren, aber ebenso wirkmächtigen »Metaeffekten«.

• Deskilling und Machtverteilung: Statt Arbeitende für höherwertige Aufgaben zu qualifizieren, könnte KI dazu genutzt werden, komplexe Aufgaben so zu zerlegen, dass sie von Geringqualifizierten ausgeführt werden können. Die Gewinne aus der Produktivitätssteigerung landen dann nicht bei den Beschäftigten, sondern einseitig bei den Kapitaleigner*innen.

• Neue Formen der Überwachung: KI-gestützte Software ermöglicht es, nicht nur die Arbeitszeit, sondern auch die Qualität von E-Mails oder die Kreativität in Texten zu messen. Das schafft einen enormen Konkurrenzdruck.

• Erosion der Kommunikation: Wenn jede Nachricht mit minimalem Aufwand generiert werden kann, verliert sie an Wert. Ein allgemeines Misstrauen macht sich breit: Wurde diese E-Mail wirklich von einem Menschen geschrieben oder von einer KI? Dieser »Informationsmüll« und der permanente Verdacht untergraben die Integrität unserer Kommunikation.

Die Zukunft der Arbeit mit KI ist also kein monolithisches Schicksal. Sie ist ein komplexes Feld voller Widersprüche, Risiken und Chancen. Ob KI zum Jobkiller, zum hilfreichen Kollegen oder zum Katalysator für eine völlig neue Arbeitswelt wird, hängt nicht nur von der Technologie ab, sondern davon, wie wir sie gestalten – durch Unternehmensstrategien, politische Regulierung und gewerkschaftliches Handeln.

Auf der LABOR.A® 2023 hat Michael Seemann in einem Panel zusammen mit Matthias Hornschuh (Initiative Urheberrecht) über realistische technische Spielräume und zukünftige Szenarien diskutiert. Dabei ging es auch um die Frage, was die Bedingungen sind, unter denen das Potential von KI in der Transformation genutzt werden kann ohne bestehende Machtstrukturen zu stärken und menschliche Arbeit zu entwerten.