Das Versprechen von Chancen durch KI verschleiert die Realität gesteuerter Verdrängung

Die kognitive Migration ist im Gange. Der Bahnhof ist überfüllt. Einige sind bereits eingestiegen, andere zögern, unsicher, ob das Ziel den Aufbruch rechtfertigt.

Der Harvard-Professor und Experte für die Zukunft der Arbeit, Christopher Stanton, kommentierte kürzlich die enorme Verbreitung von KI und bezeichnete sie als „außerordentlich schnell verbreitende Technologie“. Diese Geschwindigkeit der Einführung und Wirkung ist ein entscheidender Faktor, der die KI-Revolution von früheren technologiegetriebenen Transformationen wie dem PC und dem Internet unterscheidet. Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind, ging sogar noch weiter und prognostizierte , KI könne „zehnmal größer sein als die industrielle Revolution und vielleicht zehnmal schneller“.

Intelligenz, oder zumindest Denken, wird zunehmend von Menschen und Maschinen geteilt. Manche nutzen KI bereits regelmäßig in ihren Arbeitsabläufen. Andere gehen sogar noch weiter und integrieren sie in ihre kognitiven Routinen und ihre kreative Identität. Dazu gehören die „ Willigen “, darunter Berater, die sich mit Prompt Design auskennen, Produktmanager, die Systeme umrüsten, und diejenigen, die ein eigenes Unternehmen gründen und alles von der Programmierung über das Produktdesign bis hin zum Marketing übernehmen.

Für sie erscheint das Terrain neu, aber befahrbar. Aufregend sogar. Für viele andere hingegen ist dieser Moment seltsam und mehr als nur beunruhigend. Sie laufen nicht nur Gefahr, abgehängt zu werden. Sie wissen auch nicht, wie, wann und ob sie in KI investieren sollen – in eine Zukunft, die höchst ungewiss erscheint und in der sie sich ihren Platz nur schwer vorstellen können. Das ist das doppelte Risiko der KI-Bereitschaft : Es verändert die Art und Weise, wie Menschen das Tempo, die Versprechen und den Druck dieses Übergangs interpretieren.

Branchenübergreifend bilden sich neue Rollen und Teams, und KI-Tools verändern Arbeitsabläufe schneller, als Normen oder Strategien mithalten können. Doch die Bedeutung ist noch unklar, die Strategien unklar. Das Endergebnis, falls es eines gibt, bleibt ungewiss. Tempo und Ausmaß des Wandels wirken jedoch beängstigend. Jeder wird aufgefordert, sich anzupassen, doch nur wenige wissen genau, was das bedeutet oder wie weit die Veränderungen reichen werden. Einige führende Köpfe der KI-Branche behaupten, dass gewaltige Veränderungen bevorstehen, und zwar bald. Superintelligente Maschinen könnten bereits in wenigen Jahren entstehen.

Doch vielleicht scheitert auch diese KI-Revolution, wie andere vor ihr, und es folgt ein weiterer „ KI-Winter “. Es gab zwei bemerkenswerte Winter. Der erste ereignete sich in den 1970er-Jahren und wurde durch Rechengrenzen verursacht. Der zweite begann Ende der 1980er-Jahre nach einer Welle unerfüllter Erwartungen mit spektakulären Misserfolgen und unzureichender Leistung von „Expertensystemen“. Diese Winter waren geprägt von einem Kreislauf aus hohen Erwartungen, gefolgt von großer Enttäuschung, was zu erheblichen Kürzungen der Finanzierung und des Interesses an KI führte.

Sollte die heutige Begeisterung für KI-Agenten die enttäuschten Versprechen der Expertensysteme widerspiegeln, könnte dies zu einem weiteren Winter führen. Allerdings gibt es große Unterschiede zwischen damals und heute. Im Vergleich zu den Expertensystemen der 1980er Jahre ist die Akzeptanz der Institutionen, die Akzeptanz der Verbraucher und die Cloud-Computing-Infrastruktur heute deutlich höher. Es gibt keine Garantie dafür, dass es nicht zu einem neuen Winter kommt. Sollte die Branche dieses Mal scheitern, liegt es nicht an fehlendem Geld oder mangelnder Dynamik. Es liegt daran, dass Vertrauen und Zuverlässigkeit zuerst zerstört wurden.

Wenn die „große kognitive Migration“ tatsächlich stattfindet, ist dies noch der Anfang der Reise. Einige sind bereits in den Zug eingestiegen, andere warten noch, unsicher, ob und wann sie einsteigen sollen. Inmitten dieser Ungewissheit ist die Stimmung am Bahnhof unruhig geworden, als ob Reisende eine unangekündigte Änderung ihres Reiseplans spüren.

Die meisten Menschen haben einen Job, machen sich aber Gedanken über das Risiko, dem sie ausgesetzt sind. Der Wert ihrer Arbeit verändert sich. Unter der Oberfläche von Leistungsbeurteilungen und Betriebsversammlungen brodelt eine leise, aber wachsende Angst.

KI kann die Softwareentwicklung bereits um das Zehn- bis Hundertfache beschleunigen , den Großteil des kundenorientierten Codes generieren und Projektlaufzeiten drastisch verkürzen. Manager können KI mittlerweile nutzen, um Mitarbeiterbeurteilungen zu erstellen. Selbst Altphilologen und Archäologen haben den Nutzen von KI erkannt und die Technologie zum Verständnis antiker lateinischer Inschriften eingesetzt.

Die „Willigen“ haben eine Vorstellung davon, wohin sie gehen, und könnten Anklang finden. Doch für die „Unter Druck“, die „Widerständigen“ und sogar diejenigen, die noch nicht mit KI in Berührung gekommen sind, fühlt sich dieser Moment wie eine Mischung aus Vorfreude und Trauer an. Diese Gruppen haben begonnen zu begreifen, dass sie möglicherweise nicht lange in ihrer Komfortzone bleiben werden.

Für viele geht es nicht nur um Tools oder eine neue Unternehmenskultur, sondern darum, ob diese überhaupt Platz für sie bietet. Zu langes Warten ist wie das Verpassen des Zuges und kann zu langfristigem Arbeitsplatzverlust führen. Selbst diejenigen, mit denen ich gesprochen habe, die bereits in der höheren Karrierestufe stehen und KI einsetzen, fragen sich, ob ihre Positionen gefährdet sind.

Hinter dem Narrativ von Chancen und Weiterbildung verbirgt sich eine unbequeme Wahrheit. Für viele handelt es sich nicht um Migration, sondern um eine gesteuerte Verdrängung. Manche Arbeitnehmer wollen KI nicht ablehnen. Sie entdecken, dass die Zukunft, die wir gestalten, sie nicht einschließt. Der Glaube an die Werkzeuge ist etwas anderes als die Zugehörigkeit zum System, das die Werkzeuge umgestalten. Und ohne einen klaren Weg zur sinnvollen Teilhabe klingt „Anpassen oder abgehängt werden“ weniger nach einem Ratschlag, sondern eher nach einem Urteil.

Genau diese Spannungen sind der Grund, warum dieser Moment so wichtig ist. Es wächst das Gefühl, dass die Arbeit, wie sie bisher gelebt wurde, zu schwinden beginnt. Die Signale kommen von oben. Microsoft-CEO Satya Nadella räumte dies in einem Memo vom Juli 2025 nach einer Personalreduzierung ein und stellte fest, der Übergang ins KI-Zeitalter könne sich „manchmal chaotisch anfühlen, aber Transformation ist immer chaotisch“. Doch diese beunruhigende Realität hat noch eine weitere Ebene: Die Technologie, die diesen dringenden Wandel vorantreibt, ist nach wie vor grundsätzlich unzuverlässig.

Und doch bleibt diese immer weiter verbreitete Technologie trotz aller Dringlichkeit und Dynamik fehlerhaft, begrenzt, seltsam brüchig und alles andere als zuverlässig. Dies wirft eine zweite Ebene der Zweifel auf: nicht nur hinsichtlich der Anpassung, sondern auch hinsichtlich der Frage, ob die Werkzeuge, an die wir uns anpassen, den gewünschten Erfolg haben. Diese Mängel sollten vielleicht nicht überraschen, wenn man bedenkt, dass die Ergebnisse großer Sprachmodelle (LLMs) noch vor wenigen Jahren kaum kohärent waren. Heute jedoch ist es, als hätte man einen Doktortitel in der Tasche; die Idee der On-Demand- Umgebungsintelligenz, einst Science-Fiction, ist fast Wirklichkeit geworden.

Unter der Oberfläche bleiben Chatbots, die auf diesen LLMs basieren, jedoch fehlbar, vergesslich und oft übermütig. Sie halluzinieren immer noch, sodass wir ihren Ergebnissen nicht vollständig vertrauen können. KI kann zwar sicher antworten, aber nicht zuverlässig. Das ist wahrscheinlich auch gut so, denn unser Wissen und unsere Expertise werden weiterhin benötigt. Sie haben außerdem kein persistentes Gedächtnis und können ein Gespräch nur schwer von einer Sitzung zur nächsten fortführen.

Sie können auch den Faden verlieren. Kürzlich hatte ich eine Sitzung mit einem führenden Chatbot, und dieser beantwortete eine Frage völlig unlogisch. Als ich ihn darauf hinwies, antwortete er erneut abseits des Themas, als wäre der Faden unseres Gesprächs einfach abgerissen.

Sie lernen auch nicht, zumindest nicht im menschlichen Sinne. Sobald ein Modell veröffentlicht ist – sei es von Google, Anthropic, OpenAI oder DeepSeek –, werden seine Gewichte eingefroren. Seine „Intelligenz“ ist festgelegt. Stattdessen ist die Kontinuität einer Konversation mit einem Chatbot auf die Grenzen seines Kontextfensters beschränkt, das zugegebenermaßen recht groß ist. Innerhalb dieses Fensters und der Konversation können die Chatbots Wissen aufnehmen und Verbindungen herstellen, die ihnen im jeweiligen Moment zum Lernen dienen, und sie wirken zunehmend wie Savants.

Diese Gaben und Schwächen machen die KI zu einer faszinierenden und betörenden Erscheinung. Doch können wir ihr vertrauen? Umfragen wie das Edelman Trust Barometer 2025 zeigen, dass das Vertrauen in KI geteilt ist. In China drücken 72 Prozent der Menschen ihr Vertrauen aus. In den USA sind es dagegen nur 32 Prozent. Diese Divergenz unterstreicht, dass das öffentliche Vertrauen in KI ebenso stark von Kultur und Governance wie von den technischen Möglichkeiten geprägt wird. Wenn KI nicht halluzinieren würde, wenn sie sich erinnern könnte, wenn sie lernen könnte und wenn wir verstünden, wie sie funktioniert, würden wir ihr wahrscheinlich mehr vertrauen. Doch das Vertrauen in die KI-Branche selbst bleibt trügerisch. Es gibt weit verbreitete Befürchtungen, dass es keine sinnvolle Regulierung der KI-Technologie geben wird und dass die Bürger kaum Einfluss auf ihre Entwicklung und ihren Einsatz haben werden.

Wird diese KI-Revolution ohne Vertrauen scheitern und einen weiteren Winter herbeiführen? Und wenn ja, was passiert mit denen, die Zeit, Energie und ihre Karriere investiert haben? Werden diejenigen, die mit der Nutzung von KI gewartet haben, davon profitieren? Wird die kognitive Migration ein Flop?

Einige namhafte KI-Forscher warnen, dass KI in ihrer aktuellen Form – die hauptsächlich auf Deep-Learning-Neuronalen Netzwerken basiert, auf denen LLMs basieren – hinter den optimistischen Prognosen zurückbleiben wird. Sie behaupten, dass weitere technische Durchbrüche nötig seien, um diesen Ansatz deutlich weiter voranzutreiben. Andere hingegen halten nichts von den optimistischen KI-Prognosen. Der Romanautor Ewan Morrison betrachtet das Potenzial einer Superintelligenz als Fiktion, die als Anreiz für Investoren dient. „Es ist eine Fantasie“, sagte er, „das Produkt eines durchgedrehten Risikokapitalgebers.“

Vielleicht ist Morrisons Skepsis berechtigt. Doch trotz ihrer Schwächen zeigen die heutigen LLMs bereits einen enormen kommerziellen Nutzen. Sollte der exponentielle Fortschritt der letzten Jahre morgen zum Stillstand kommen, werden die Auswirkungen des bereits Erreichten noch jahrelang nachwirken. Doch hinter dieser Entwicklung verbirgt sich etwas Fragileres: die Zuverlässigkeit der Werkzeuge selbst.

Derzeit gibt es weiterhin exponentielle Fortschritte, da Unternehmen KI-Tests durchführen und zunehmend einsetzen. Ob aus Überzeugung oder aus Angst, etwas zu verpassen – die Branche ist entschlossen, voranzukommen. Sollte ein weiterer Winter kommen, könnte alles zusammenbrechen, insbesondere wenn KI-Agenten nicht die gewünschten Ergebnisse liefern. Dennoch herrscht die Annahme vor, dass die heutigen Defizite durch bessere Softwareentwicklung behoben werden. Und das könnte auch passieren. Tatsächlich ist es wahrscheinlich, zumindest bis zu einem gewissen Grad.

Die Wette besteht darin, dass die Technologie funktioniert, dass sie skalierbar ist und dass die von ihr verursachten Umbrüche durch die Produktivität, die sie ermöglicht, aufgewogen werden. Erfolg in diesem Abenteuer setzt voraus, dass der Verlust an menschlicher Nuance, Wert und Bedeutung durch Reichweite und Effizienz wettgemacht wird. Das ist das Risiko, das wir eingehen. Und dann ist da noch der Traum: KI wird zu einer Quelle des weit verbreiteten Überflusses, wird den Zugang zu Intelligenz und Chancen erweitern, anstatt ihn zu konzentrieren, und sie wird ihn erweitern statt ausschließen.

Das Beunruhigende liegt in der Kluft zwischen beidem. Wir schreiten voran, als ob uns dieses Wagnis die Erfüllung unseres Traums garantieren würde. Es ist die Hoffnung, dass uns die Beschleunigung an einen besseren Ort führt, und der Glaube, dass sie die menschlichen Elemente, die das Ziel erst erstrebenswert machen, nicht untergräbt. Doch die Geschichte lehrt uns, dass selbst erfolgreiche Wetten viele zurücklassen können. Der derzeitige „chaotische“ Wandel ist nicht nur eine unvermeidliche Nebenwirkung. Er ist die direkte Folge davon, dass die Geschwindigkeit die menschlichen und institutionellen Kapazitäten, sich effektiv und behutsam anzupassen, übersteigt. Vorerst geht die kognitive Migration weiter, und zwar auf der Grundlage von Vertrauen und Überzeugung.

Die Herausforderung besteht nicht nur darin, bessere Werkzeuge zu entwickeln, sondern auch darin, uns die Frage zu stellen, wohin sie uns führen. Wir wandern nicht einfach ins Ungewisse aus; wir bewegen uns so schnell, dass sich die Landkarte im Lauf der Zeit verändert und wir uns durch eine Landschaft bewegen, die noch im Werden begriffen ist. Jede Migration birgt Hoffnung. Doch unerforschte Hoffnung kann riskant sein. Es ist an der Zeit, nicht nur zu fragen, wohin wir gehen, sondern auch, wer dort hingehört, wenn wir ankommen.

Gary Grossman ist EVP für Technologiepraxis bei Edelman und globaler Leiter des Edelman AI Center of Excellence.