"Marco, welche Fähigkeiten brauchen wir in der Arbeitswelt von heute?"
1.000+ Menschen, 12 Aufträge, 7 Tage und 1 Frage, die alle beschäftigt. Was ich in einer Woche voller Workshops, Vorträge und unzähliger Gespräche über die Zukunft unserer Kompetenzen gelernt habe.
Inhalt
Intro
Luis Lehrling & Leonora Lernbegleiterin
Wie sich unsere Arbeit verändert
Die Lupe für unsere Fähigkeiten
KI-Kompetenz - sogar per Gesetz (EU AI Act, Artikel 4)
Gibt es auch Fähigkeiten, die wir nicht mehr brauchen?
Referenzen
In meiner letzten Ausgabe habe ich über die unterschiedlichen Sichtweisen in der Arbeitswelt gesprochen, über Martina Mitarbeit, Malcolm Management und Franz Führung. Über unterschiedliche Ängste, Hoffnungen und Erwartungen im Umgang mit KI. In dieser Ausgabe möchte ich über eine Gemeinsamkeit sprechen. Eine Frage, die mir diese Woche bei unseren Events, in Workshops und in unzähligen Gesprächen immer wieder begegnet ist: Welche Fähigkeiten brauchen wir in der Arbeitswelt von heute?
Wenn ich diese Frage wirklich beantworten könnte, würde ich wahrscheinlich etwas anderes machen als darüber zu schreiben (💸). Diese Frage ist unglaublich schwer zu beantworten, da es noch keine klaren Vorbilder oder Gebrauchsanleitung dafür gibt, wie KI in der Arbeit, in Schulen oder in Organisationen eingesetzt wird. Daher wissen wir auch noch nicht, welche Fähigkeiten wirklich benötigt werden. Doch ich denke, dass genau dies durch einen gemeinsamen Diskurs entstehen kann. Durch den Austausch zwischen Lehrenden, Unternehmen, Forschenden und den Menschen, die mitten in dieser Veränderung stehen. Durch Gespräche wie die, die ich in dieser Woche geführt habe.
Was gibt es also Besseres, um so viele Eindrücke verarbeiten und dabei möglichst reflektiert etwas mitzunehmen, als darüber zu schreiben? :)
Nach Martina Mitarbeit, Malcolm Management und Franz Führung - Bühne frei für: Luis Lehrling & Leonora Lernbegleiterin.
Luis Lehrling & Leonora Lernbegleiterin
In den letzten Jahren habe ich durch meine Arbeit unzählige junge Menschen kennengelernt. Einer von ihnen ist Luis Lehrling. Er steht symbolisch für alle Schülerinnen, Studierende und Lehrlinge, für die junge Generation, die in eine Arbeitswelt hineinwächst, für die es noch keine Gebrauchsanleitung gibt. Ein Grossteil von ihnen steht der Zukunft mit Neugierde und Ambition gegenüber. Das bestätigt auch eine meiner Lieblingsumfragen: In der aktuellen Ö3-Jugendstudie geben 63% der befragten Jugendlichen an, dass sie KI in Schule und Ausbildung zielgerichtet lernen wollen (ORF, 2026). Sie sind motiviert, offen und bereit für eine Arbeitswelt, die sich gerade grundlegend verändert.
Aber in der letzten Woche habe ich bei unseren Shows auch viel mit Eltern und Grosseltern gesprochen, die sich Gedanken machen. Was sollen ihre Kinder und Kindeskinder denn heute noch lernen? Oder auch mit vielen Lehrenden, die sich fragen, welche Kompetenzen sie im Unterricht vermitteln sollen. Und mit Ausbildenden, die plötzlich ihrem Luis Lehrling Fähigkeiten vermitteln sollen, die es vor zwei Jahren noch nicht gab. Leonora Lernbegleiterin steht für sie alle, für die Lehrerin, den Ausbildungsleiter, die Professorin, aber auch für die Mutter und den Grossvater, Menschen, die sich Gedanken machen, welche Fähigkeiten heute wichtig sind.
Denn die Frage „Welche Fähigkeiten brauche ich am Arbeitsplatz von heute?” ist für einen 17-jährigen Lehrlingsanfänger und eine 52-jährige Ausbildungsleiterin dieselbe, nur aus verschiedenen Blickwinkeln. Luis steht für die junge Generation, die in diese neue Arbeitswelt hineinwächst und Leonora für jede Person, die die Verantwortung dafür trägt, die nächste Generation darauf vorzubereiten. Ein Job, der in meinen Augen nochmals immens schwerer geworden ist.
Doch welche Fähigkeiten sind es, die für Luis und Leonora heute am Arbeitsplatz zählen?
Let’s talk about work, baby
Bevor wir uns anschauen, welche Fähigkeiten heute zählen, müssen wir über Arbeit selbst sprechen. Denn die verändert sich gerade. Schneller als die meisten merken, aber vielleicht anders, als viele befürchten.
Ich habe noch keine 100%ige Bestätigung dafür gesehen, dass wir die Auswirkungen von KI am Arbeitsmarkt bereits massiv sehen. Es gibt erste Anzeichen, wie etwa, dass in Unternehmen, die KI schon aktiv in ihre Prozesse integriert haben, die Beschäftigung in Junior-Positionen sinkt (Hosseini & Lichtinger, 2025). Aber es gibt auch viele Schlagzeilen, die ins Narrativ „KI-Angst” passen. Erst kürzlich begründete ein Tech-CEO die Kündigung von fast der Hälfte seiner Belegschaft direkt mit KI, doch ein ehemaliger Mitarbeiter nannte die KI-Begründung einen „bequemen Deckmantel für gewöhnlichen Unternehmensumbau” (Zamost, 2026). Dabei kann man von „AI Washing” sprechen. KI als Begründung für Kostensenkungen, die andere Ursachen haben (Davenport & Srinivasan, 2026). Analysen zeigen auch, dass der Rückgang bei Stellenausschreibungen in vielen der betroffenen Berufe bereits Monate vor ChatGPT begann und eher mit Zinserhöhungen als mit KI korreliert (Salathé, 2026).
Aus meiner eigenen Erfahrung bestätigt sich das. Die Unternehmen, mit denen ich arbeite, haben bisher keine Menschen wegen KI gekündigt. Was ich eher sehe ist, dass sie sich in bestimmten Bereichen überlegen, keine neue Personen einzustellen, weil sie davon ausgehen, dass KI diese Aufgaben übernehmen kann.
Trotzdem verändert sich die Arbeit selbst bereits spürbar. Wer KI nutzt, arbeitet schneller, übernimmt ein breiteres Aufgabenspektrum und dehnt die Arbeitszeit bis in den Abend aus, freiwillig (Ranganathan & Ye, 2026). KI scheint also aktuell keine Arbeit zu reduzieren, im Gegenteil, sie scheint die Arbeitslast sogar zu erhöhen. Doch gleichzeitig steigt die Qualität von Teamarbeit, allerdings die der KI-Mensch-Hybrid-Teams. Mitarbeitende, die mit KI zusammenarbeiten, übertreffen zum Teil rein menschliche Teams (Dell'Acqua et al., 2025). Und eine Studie, die ich seit 2023 in meinen Workshops zeige und die mittlerweile peer-reviewed veröffentlicht wurde, hat bereits damals gezeigt, dass Mitarbeitende dank generativer KI schneller arbeiten, mehr Aufgaben übernehmen und bessere Ergebnisse liefern (Dell'Acqua et al., 2026).
Und was mir in meinen Gesprächen mit Unternehmen immer wieder auffällt ist, dass in der Arbeitswelt am Ende des Tages das Ergebnis zählt. Wie es erreicht wurde, ob mit KI, ohne KI, mit drei Tools oder mit keinem, ist vielen Entscheidungstragenden, die ich kennenlerne, ehrlich gesagt ziemlich egal. Und genau das hat Konsequenzen für Luis & Leonora. Denn wenn am Arbeitsplatz nur das Resultat zählt, dann muss Leonora in Schulen, in der Ausbildung und an Hochschulen den richtigen Umgang mit diesen Werkzeugen lehren und einfordern. Und Luis muss bereit sein, ihn zu lernen.
Die Vermischung der Rollen
Es verändert sich aber nicht nur die Arbeit selbst, sondern auch die Rollen, die wir darin einnehmen. Wer gestern noch klar definierte Aufgaben hatte, findet sich heute in Tätigkeiten wieder, die vor zwei Jahren noch einer ganz anderen Abteilung gehört hätten. Die Grenzen zwischen Berufsbildern werden durchlässiger und das schneller, als die meisten Stellenbeschreibungen hinterherkommen. Hier ein paar Beispiele aus meiner aktuellen Arbeit:
Ein Vertriebsmitarbeiter wird zum Marketingprofi. Ich habe einen Vertriebsmitarbeiter kennengelernt, der mit Gemini direkt beim Kunden Bilder generiert und Entwürfe zeigt, ohne Grafikabteilung, ohne Wartezeit.
Ein Handwerker wird zum digitalen Prozessoptimierer. Ich habe einen Pflasterer getroffen, der n8n zur kompletten Automatisierung seines Backoffice nutzt, damit er mehr Zeit für seine eigentliche Arbeit hat.
Eine Lehrerin wird zur Programmiererin. In einem Workshop, den ich gemeinsam mit Marco Moosbrugger geleitet habe, hat eine Lehrerin während unseres Vortrags angefangen zu „vibe coden” und ein Spiel für ihren Unterricht programmiert.
Eine Personalleiterin wird zur Software-Projektleiterin. Ich begleite eine HR-Verantwortliche, die gemeinsam mit agentischer KI ein Softwareprojekt im Unternehmen umsetzt, das vorher Monate bei einem externen Dienstleister gelegen hätte.
Ein Einkäufer wird zum Marktforscher. In einem meiner Workshops hat ein Einkäufer angefangen, mit Deep-Research-Tools ganze Märkte zu analysieren, Lieferantenrisiken zu bewerten und Verhandlungsstrategien vorzubereiten, statt nur Preislisten zu vergleichen.
David Epstein (grossartiger Autor, unglücklicher Nachname in der heutigen Zeit) beschreibt in seinem ausgezeichneten Buch Range (2019), warum in einer zunehmend komplexen Welt die Fähigkeit, breites Wissen aufzubauen und Zusammenhänge über Disziplinen hinweg herzustellen, immer wichtiger wird. Wir leben in einer Welt, in der sich Rahmenbedingungen schneller ändern, als wir Pläne schreiben können. In der Unsicherheit nicht die Ausnahme ist, sondern der Normalzustand (Cascio, 2020). In so einer Welt ist in meinen Augen die Fähigkeit, viele verschiedene Kompetenzen zu verbinden, ein wichtiges Asset.
Das Weltwirtschaftsforum veröffentlicht alle paar Jahre einen grossartigen Bericht darüber, welche Fähigkeiten in Zukunft gebraucht werden, den Future of Jobs Report (WEF, 2025). Und naja, wenig überraschend stehen KI, Big Data und technologische Kompetenz auf den oberen Plätzen. Aber darum geht es mir hier gar nicht primär. Was der Report wirklich zeigt, ist die schiere Vielfalt der Fähigkeiten, die immer wichtiger werden: kreatives Denken, Resilienz, Flexibilität, Neugierde, lebenslanges Lernen. Es ist eben nicht mehr die eine Kompetenz, die zählt. Es sind viele und sie werden quer über Rollen und Branchen gebraucht.
Die Lupe für unsere bereits vorhandenen Fähigkeiten
Doch bevor wir über neue Fähigkeiten sprechen, sollten wir uns anschauen, welche Fähigkeiten es heute mehr denn je lohnt, sowohl zu bewahren als auch auszubauen. Ich sage dabei immer, dass Werkzeuge wie Claude, ChatGPT und Co. als Lupe für unsere Fähigkeiten agieren. Denn wenn ich an eine Lupe denke, dann denke ich an ein Werkzeug, mit dem ich Dinge vergrössern kann. Aber wer als Kind schon mal mit einer Lupe in der Sonne gespielt hat, weiss auch: Man kann damit Dinge anzünden. Und genau so verhält es sich mit diesen Werkzeugen. Wir stehen vor der Herausforderung, Fähigkeiten zu verlieren, sie sogar aktiv zu zerstören und gleichzeitig Fähigkeiten, die wir bereits haben, unglaublich vergrössern zu können.
Das Verbrennen 🔥
Es gibt bereits erste Anzeichen dafür, dass diese Technologie Fähigkeiten gefährden kann, die wir schon besitzen.
Erstens unser Gedächtnis: Wer Texte gemeinsam mit ChatGPT schreibt, kann sich danach schlechter an die eigenen Inhalte erinnern als jemand, der ohne KI geschrieben hat (Kosmyna et al., 2025). Zweitens unser kritisches Denken, also die Fähigkeit, Informationen eigenständig zu hinterfragen und einzuordnen. In einer Welt voller Desinformation, Social Media und KI-generierter Inhalte wichtiger denn je. Doch eine grosse Umfrage zeigt, dass mit zunehmender KI-Nutzung immer weniger selbst gedacht und immer mehr nur noch kontrolliert wird (Lee et al., 2025). Wer nur noch überprüft statt selbst zu denken, verlernt genau die Fähigkeit kritisch zu denken, genau die, die es braucht, um KI-Ergebnisse überhaupt beurteilen zu können.
Und drittens unsere Lernfähigkeit. Wenn Schülerinnen und Schüler KI nutzen, um Aufgaben erledigen zu lassen, statt sie als Unterstützung beim eigenen Denkprozess einzusetzen, schneiden sie bei späteren Prüfungen messbar schlechter ab (Bastani et al., 2025). Sie hatten die KI als Krücke benutzt statt als Lernhilfe. Gerade in einer Zeit, in der lebenslanges Lernen zu den wichtigsten Fähigkeiten gehört, stimmt das nachdenklich.
Gedächtnis, kritisches Denken, Lernfähigkeit. Drei Fähigkeiten, die wir riskieren, wenn wir gedankenlos mit diesen Werkzeugen umgehen.
Das Vergrössern 🔍
Mein Vater hat mir schon relativ früh nach der Einführung von ChatGPT geschrieben: „Marco, für die Benutzung dieser Tools braucht es eine Portion eigene Intelligenz.” Ich würde es eher so sagen: Es braucht eine Portion EIGEN. Eigene Intelligenz, eigene Neugierde, eigene Motivation und vor allem eigene Fähigkeiten.
Wenn ich in meinen Workshops über effektives Prompt und Context Engineering spreche, sage ich gerne: Wir haben zwar alle die gleichen Werkzeuge an der Hand. Aber das heißt nicht, dass wir auch alle die gleichen Möglichkeiten haben, sie einzusetzen. Jemand, der bereits Fachwissen in seinem Beruf aufgebaut hat, hat ein ganz anderes Vokabular, kennt Prozesse, versteht Zusammenhänge und kann deshalb auf einem völlig anderen Niveau mit diesen Werkzeugen arbeiten.
Eine aktuelle Studie aus der Softwareentwicklung unterstreicht dieses Muster nochmals. Daniotti et al. (2026) haben aufgezeigt, dass erfahrene Entwickler durch KI-Tools ihre Produktivität signifikant steigern und sogar ihr Tätigkeitsfeld in neue Bereiche erweitern, während Berufseinsteiger kaum profitieren. Beide nutzen die gleichen Tools und können gleich schnell Code schreiben (lassen). Aber der Senior kennt die Systemarchitektur, versteht den Firmenkontext, stellt die richtigen Fragen und weiss, wo die Fallstricke liegen. Die KI vergrössert, was da ist. Und wer mehr mitbringt, bekommt mehr heraus.
Die gleichen Beispiele sehe ich auch in meiner Arbeit. In einem Workshop mit Lehrenden konnte ein erfahrener Lehrer mit Hilfe der KI sehr schnell neue und bessere Stundenpläne erstellen und Lehrmaterialien entwickeln als ein jüngerer Kollege. Nicht weil er technisch begabter war, sondern weil er durch seine langjährige Erfahrung wusste, was gute Qualität ist, welche didaktischen Ansätze funktionieren und wie ein sinnvoller Unterricht aufgebaut sein muss. Wer sich für die Vorteile von KI im Bildungsbereich interessiert, findet hier mehr Infos: Unlocking Six Weeks a Year With AI (Gallup, 2025).
Beide Beispiele beschreiben, was wir heute schon erleben, nämlich Augmentation. Mensch und KI arbeiten gemeinsam an einer Aufgabe und verbessern dabei Prozesse und Ergebnisse (Nguyen & Elbanna, 2025). Doch neben Augmentation gibt es auch Automation. Und die rückt gerade näher. In der Ära der agentischen KI, also KI-Systemen, die nicht mehr nur bei einer einzelnen Aufgabe helfen, sondern eigenständig ganze Abläufe über längere Zeiträume erledigen können, vergrössert sich nicht mehr nur eine Fähigkeit, sondern ganze Arbeitsketten. Und genau das verlangt nochmals andere Fähigkeiten, nämlich die der KI-Agenten-Orchestrierung. Wie formuliere ich ein klares Ziel? Wie delegiere ich sinnvoll? Wie bewerte ich Ergebnisse, die ich nicht selbst erstellt habe? Ethan Mollick nennt das treffend “Management as AI Superpower” und zeigt auf, dass wer gut delegieren, Ziele formulieren und Ergebnisse bewerten kann, auch KI-Agenten besser führen wird (Mollick, 2026). Das Spannende daran ist, dass viele von uns diese Fähigkeiten bereits mitbringen, ohne es zu wissen. Wer heute ein Team führt, Projekte koordiniert oder Aufgaben verteilt, ist auf die Zusammenarbeit mit KI-Agenten besser vorbereitet, als er oder sie vielleicht denkt.
Die Lupe wird zum Teleskop. Und genau deshalb lohnt es sich, jetzt sowohl bestehende Fähigkeiten bewusst einzusetzen als auch in neue zu investieren.
Die neuen technischen Fähigkeiten:
KI-Kompetenz (sogar per Gesetz)
KI-Kompetenz ist nicht nur sinnvoll, sie ist mittlerweile sogar in Unternehmen gesetzliche Pflicht. Seit dem 2. Februar 2025 ist Artikel 4 des EU AI Act in Kraft. Er besagt, dass Unternehmen, die KI-Systeme entwickeln oder einsetzen, sicherstellen müssen, dass ihre Mitarbeitenden über ein „ausreichendes Maß an KI-Kompetenz" verfügen (Europäische Union, 2024). Das gilt für alle, die KI-Tools nutzen, vom Vertrieb über HR bis zur Geschäftsführung. Was genau „ausreichend" bedeutet, ist allerdings nirgendwo klar definiert. Artikel 4 sagt „ihr müsst", aber nicht „wie". Die EU-Kommission hat vier Dimensionen benannt, die berücksichtigt werden sollen: technisches Wissen, Erfahrung, Ausbildung und der Kontext, in dem KI eingesetzt wird (EU AI Office, 2025).
Ich komme ursprünglich aus dem Social-Media-Bereich. Und dort habe ich gesehen, was passiert, wenn Kompetenzen zu spät aufgebaut werden. Die Probleme, die wir heute mit Desinformation, Filterblasen und digitaler Abhängigkeit haben, sind zu einem grossen Teil entstanden, weil wir als Gesellschaft die Auswirkungen dieser Technologie zu spät verstanden haben.
Deshalb setze ich mich in meinen Workshops immer wieder für den bewussten Umgang mit diesen Werkzeugen ein. Ich habe bereits im Oktober 2024 in einer Ausgabe darüber geschrieben, was es für eine “richtige” Nutzung von KI-Tools wirklich braucht. Der Artikel könnte mittlerweile sicher ein Update gebrauchen, aber die Grundsätze gelten immer noch.
Die Basics verstehen: Eine kostenpflichtige Version ausprobieren, normal und menschlich mit den Tools sprechen, einfach mal zehn Stunden experimentieren
Die Limitationen kennen: Halluzinationen (KI erfindet Dinge), Kontext-Limits (das “Gedächtnis” ist begrenzt), Sycophancy (KI schmeichelt und bestätigt statt zu hinterfragen)
Von der Antwortmaschine zur Co-Intelligenz: Custom Instructions nutzen um kritisches Feedback einzufordern, erst selbst denken dann KI als Sparringpartner einsetzen (”Think first, augment second”), Simulationen und Perspektivwechsel nutzen, die KI Rückfragen stellen lassen statt nur Antworten abzuholen
Framework für jeden Chat: Ziel → Kontext → Rückfrage
Datenschutz beachten: Keine sensiblen Dokumente hochladen, bewusster Umgang wichtiger denn je
Und wahrscheinlich wird neben dem bewussten Umgang auch eine weitere Fähigkeit immer wichtiger, nämlich die Reflexion über die eigene Nutzung. Diese Woche habe ich auf der AI Agents4Qual Konferenz mein erstes wissenschaftliches Paper vorgestellt, “Synthetic Voices, Authentic Patterns?”. Das Besondere an der Konferenz war, dass der Fokus nicht primär auf den Ergebnissen lag, sondern auf der Reflexion der Verwendung von KI. Wie wurde KI eingesetzt, welche Entscheidungen wurden bewusst getroffen, wo lagen die Grenzen? In meinen Augen wird genau diese Meta-Fähigkeit zunehmend entscheidend. Denn wenn KI immer mehr Aufgaben übernimmt, wird nicht nur das Ergebnis bewertet, sondern auch, ob man den Prozess dahinter versteht, erklären und verantworten kann.
Die unterschätzte Fähigkeit: Kommunizieren, was man kann
Aber technische Kompetenz allein reicht nicht. Neulich habe ich mit einem Jobsuchenden gesprochen, der sich nicht sicher war, ob er die KI-Fähigkeiten, die er sich gerade privat aneignet, in seinen Lebenslauf schreiben soll. Lustigerweise hatte ich am Tag zuvor in einer Runde mit Personalverantwortlichen genau darüber gesprochen und gesehen, wie sehr sich Unternehmen Mitarbeitende wünschen, die diese Fähigkeiten mitbringen. Aber nicht als stille Experten, die im Verborgenen arbeiten (wir erinnern uns an unsere Secret Cyborgs). Sondern als Menschen, die sagen: „Schaut mal, was ich herausgefunden habe. Soll ich euch zeigen, wie das geht?”
Ich habe in der letzten Ausgabe ausführlich über die Ängste geschrieben, die Mitarbeitende haben, wenn sie ihre KI-Nutzung offenlegen. Diese Ängste sind real und nachvollziehbar. Aber für alle, die sich gerade auf einen neuen Job bewerben oder auf der Suche sind, diese Fähigkeiten solltet ihr definitiv kommunizieren. Unternehmen stellen zunehmend nach Fähigkeiten ein, nicht nach Abschlüssen (Microsoft, 2024). Wer seine KI-Kompetenzen nicht nur besitzt, sondern sichtbar macht und bereit ist, andere damit zu befähigen, wird in Zukunft einen entscheidenden Vorteil haben.
Gibt es auch Fähigkeiten, die wir nicht mehr brauchen?
Diese Frage ist provokant, aber berechtigt. Wenn KI bestimmte Aufgaben besser und schneller erledigt als Menschen, ist es dann sinnvoll, diese Fähigkeiten weiterhin zu trainieren?
Schon Sokrates warnte vor der Schrift – sie würde das Gedächtnis der Menschen zerstören und wahres Wissen unmöglich machen. Generationen von Schülerinnen und Schülern haben gehört: „Du wirst nicht immer einen Taschenrechner dabei haben.”Kulturpessimismus bei neuen Technologien ist so alt wie die Technologie selbst. Und trotzdem hatten die Skeptiker nie ganz Unrecht. Wir haben tatsächlich Fähigkeiten verloren, aber andere gewonnen.
Ethan Mollick bringt es in seinem letzten Newsletter auf den Punkt: Wir befinden uns gerade in genau der Phase, in der unsere Initiative darüber entscheidet, welche Fähigkeiten heute wichtig sind.
The feeling of uncertainty will likely only spread further. But uncertainty is not the same as helplessness. When a technology is this powerful and this unsettled, the choices that individuals and organizations make right now matter more. We can see the shape of the Thing now, but we can still influence the Thing itself, and what it means for all of us. We clearly don’t have rules or role models for how AI gets used at work, in schools, or in government. That’s a problem, but it also means that every organization figuring out a good way to use AI right now is setting a precedent for everyone else. The window to shape the Thing may not last long, but it is here now. - Ethan Mollick (2026b)
Wir haben auf unserer Event-Reihe ganz viele Fragen zu KI-Tools beantwortet, über Fähigkeiten der Zukunft diskutiert, über Ängste und Chancen gesprochen. Egal welche Frage aus dem Publikum kam, ob technisch, strategisch oder persönlich, Lukas hat jeder Antwort einen sehr menschlichen Touch gegeben. Er hat immer wieder daran erinnert, dass hinter all der Technologie Menschen stehen, die verstanden, gehört und abgeholt werden wollen. Daher habe ich ihn gefragt, ob er die Abschlussworte für diese Ausgabe übernehmen möchte.
Und genau dieses Zeitfenster, von dem Ethan Mollick spricht, macht Platz für die wohl wichtigste Währung der Zukunft am Arbeitsmarkt und in der Gesellschaft: unsere Menschlichkeit. Ja, Algorithmen werden unsere Daten in Zukunft verarbeiten. Ja, wir werden eine Entwicklung erleben, die effizienter ist als je zuvor. Und ja, selbst die Sterne fühlen sich mithilfe von KI plötzlich erreichbar an. Aber genau hier dürfen wir das Wesentliche nicht aus den Augen verlieren: Am Ende aller Innovation stehen doch bitte echte Menschen. Und Menschen kaufen, aber vor allem vertrauen am liebsten anderen Menschen.
Empathie, emotionale Intelligenz und aufrichtige Kommunikation sind daher keine netten Nebenerscheinungen mehr, sondern unser unverzichtbares Fundament, oder werden zur ungestillten Sehnsucht.
Wenn wir jetzt nicht lernen, künstlich von authentisch zu unterscheiden, dann verlieren wir nicht nur den Bezug zur Realität unserer Arbeit, sondern auch zueinander. Die Aufgabe, der wir uns heute stellen müssen, ist es nicht, mit der Maschine zu konkurrieren, sondern durch unsere Menschlichkeit einen Rahmen zu schaffen, in dem diese Technologie uns dienlich ist. Eine Aufgabe, an der wir bereits vor der Entwicklung generativer KI kläglich gescheitert sind und deren weiteres Scheitern wir uns in Zukunft nicht mehr leisten können. - Lukas
Quellen
Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö. & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122
Cascio, J. (2020, 29. April). Facing the age of chaos. Medium. https://medium.com/@cascio/facing-the-age-of-chaos-b00687b1f51d
Daniotti, S., Wachs, J., Feng, X. & Neffke, F. (2026). Who is using AI to code? Global diffusion and impact of generative AI. Science. https://doi.org/10.1126/science.adz9311
Davenport, T. H. & Srinivasan, L (2026, 29. Januar). Companies are laying off workers because of AI’s potential—not its performance. Harvard Business Review. https://hbr.org/2026/01/companies-are-laying-off-workers-because-of-ais-potential-not-its-performance
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Dell’Acqua, F., Ayoubi, C., Lifshitz-Assaf, H., Sadun, R., Mollick, E. R., Mollick, L., Han, Y., Goldman, J., Nair, H., Taub, S. & Lakhani, K. R. (2025). The cybernetic teammate: A field experiment on generative AI reshaping teamwork and expertise (NBER Working Paper No. 33641). National Bureau of Economic Research. https://www.nber.org/papers/w33641
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Hosseini, S. M. & Lichtinger, G. (2025). Generative AI as seniority-biased technological change: Evidence from U.S. résumé and job posting data. SSRN. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5425555
Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I. & Maes, P. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task. arXiv.https://arxiv.org/abs/2506.08872
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Ö3-Jugendstudie. (2026). Ö3-Jugendstudie 2026: Future? Die grosse Zukunftsfrage. ORF. https://www.oe3jugendstudie.at/
Ranganathan, A. & Ye, X. M. (2026, 9. Februar). AI doesn’t reduce work—it intensifies it. Harvard Business Review.https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it
Salathé, M. (2026, 13. Januar). AI and jobs: The decline started before ChatGPT. Engineering Prompts.
World Economic Forum. (2025). Future of jobs report 2025. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/
Zamost, A. (2026, März). Jack Dorsey isn’t telling the real story about Block’s AI layoffs [Meinungsbeitrag]. The New York Times.
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