# AI Workforce Transformation: Strategy, Skills, and Security

**Podcast:** AI FIRST Podcast
**Published:** 2026-05-29

## Transcript

Herzlich willkommen zum AI First Podcast.
Es gibt eine Frage, die ich öfter gestellt bekomme als fast alle anderen in diesen Tagen und zwar, was passiert eigentlich mit meinem Job und auch anderen Jobs in Zukunft durch KI?
Und ich glaube, dass die ehrliche Antwort ist, dass das niemand wirklich final beantworten kann, aber wir sehen inzwischen...
auch ein bisschen mehr, um die Frage besser zu stellen und da etwas differenzierter ranzugehen.
Und für diese Folge ist mein Ziel, dass man danach ein bisschen besser versteht, ist mein eigener Job eigentlich eher sicher oder unsicher.
Was für Aufgaben verändern sich und welche Fähigkeiten haben in Zukunft eine größere Bedeutung und was kann ich heute schon tun, um im KI-Zeitalter mich richtig aufzustellen, in welcher Rolle ich auch immer heute bin.
Dafür habe ich einen Gast an meiner Seite, Elisabeth Lorange, die Host vom Tech & Tales Podcast und ich freue mich, das mit dir zu besprechen.
Schön, dass du da bist.
Hello, freut mich sehr, wieder dabei zu sein und wir machen unsere beliebte Doppelfolge.
Tatsächlich ist es so, dass du bei mir als Gast am besten performst.
Also ich freue mich sehr.
Pressure is on.
Sag du doch mal, was glaubst du denn, wie dein Job Ende 2028 aussehen wird?
Und dabei kannst du auch noch mal kurz erklären, womit du so deine Zeit verbringst.
Also ich habe ja viele Hüte auf tatsächlich.
Ein Hut ist die Beratung.
Das heißt, in der Beratung sorge ich dafür, dass große Unternehmen die KI-Transformation bewältigen.
Und wir machen Strategien und dann setzen wir das Ganze um.
Das heißt, wir implementieren und helfen den Unternehmen dabei, die neuen Strategien und die neuen Tools und so weiter in Betrieb zu nehmen.
Und das ist der eine Teil.
Mein zweiter Job ist im Gesellschaftsrat von Otto.
Das heißt, auch da setzen wir die KI-Strategie für die verschiedenen Unternehmen fest.
und in welche Richtung die sich entwickeln sollen.
Mein dritter Hut ist tatsächlich Research.
Also das heißt, ich forsche an KI und Neuro und wir schauen uns in dem Kontext an, wie sich das menschliche Gehirn auf künstliche Intelligenz, wie sich das menschliche Gehirn mit künstlicher Intelligenz verhält.
So, und im ersten Teil, in der Beratung, gehe ich davon aus...
Und dann machst du auch den Podcast.
Achso, Verzeihung, ja, genau.
Und mache meinen Podcast, der einmal einen Tag nach deinem rauskommt.
Und in der Beratung gehe ich davon aus, dass der strategische Teil sich sehr verändern wird.
Ich sehe es jetzt schon, dass Kunden sehr gut informiert in Meetings kommen.
Die haben mit einem Modell bereits die Fragestellung, die die haben, durchgesprochen.
Aber, und das muss ich auch sagen, die Fähigkeit POCs, also Proof of Concepts oder MVPs, Minimal Viable Products oder Piloten auf Deutsch zu bauen, haben die meisten Unternehmen nicht.
Das heißt, dafür brauchen sie Engineers, also Entwickler, die das für sie umsetzen können.
Und das wird in den nächsten Jahren extrem wachsen.
Also da sehe ich sehr, sehr, sehr viel Wachstum und Bedarf auch, weil diese Profile, die die Entwickler haben, müssen sich auch...
dauernd verändern.
Wenn wir gucken, was noch 2023, was da gefragt war, irgendwie so ein Prompt Engineer oder sowas, das hat sich ja radikal verändert zu dem, was jetzt.
gefragt ist.
Das heißt, in der Beratung gehe ich davon aus, dass wir eher auf der technischen Seite mehr Schwerpunkte haben werden und eben auf der Implementierungsseite, weil auch das können die meisten Unternehmen nicht alleine.
Deswegen gibt es ja jetzt von OpenAI, von Anthropic, von den großen Tech-Unternehmen einige Initiativen selber, diese Beratung zu stellen, beziehungsweise auch Palantir und so weiter, die haben diese Front Engineers oder Upfront Engineers quasi.
wieder zum Leben gebracht.
Also es war lange Zeit immer Standard, dass man Sales Engineers quasi mitgeschickt hat als Unternehmen, damit die die Lösung jeweils implementieren.
Aber das Ganze hat jetzt noch mehr Aufschwung bekommen.
Und abgesehen davon, ich denke in der Forschung, ist KI super sinnvoll.
Das heißt, auch da wird es ein bisschen revolutionieren.
Wir sehen jetzt schon sehr, sehr viele Paper, die mit KI geschrieben sind.
Das heißt, da glaube ich, wird es tendenziell eher schwerer werden.
Und im Hinblick auf den Podcast ist mein Learning, dass ich alles wieder per Hand mache, so wie du auch.
Wir haben ja immer darüber gesprochen, dass...
Ich hatte mal eine kleine Zeit, da habe ich die Shownotes KI generieren lassen, die Storyline und so weiter.
Und es wirkt einfach so unorganisch und kein Mensch will dem zuhören oder es lesen.
Deswegen mache ich es alles wieder per Hand.
Also da glaube ich auch nicht, dass es da viel Disruption geben wird.
Aber ich denke eben auf der Beratungsseite, da wird sich sehr viel wandeln.
Also da wird kein Stein dem anderen gleichen mehr.
Wir wollen ja da jetzt so ein bisschen reindrillen, weil ich finde, es ist total, also ich glaube überhaupt nicht an dieses Schwarz-Weiß und eine bestimmte Berufskategorie wird aussterben und eine ganz neue wird nur entstehen, sondern ich glaube, dass es da viele Graustufen dazwischen gibt.
Und wir nähern uns dem jetzt mal so ein Stück weit an und gucken mal, welche Art von Tätigkeiten sich eigentlich verändern, weil so ein Job...
und wir sprechen jetzt vor allem mal an Jobs, die am PC stattfinden, besteht ja aus vielen Einzelteilen.
Also ich muss irgendwas recherchieren, ich muss was schreiben, ich muss mich mit jemandem abstimmen, ich muss irgendwas dokumentieren, ich muss Entscheidungen treffen, ich muss irgendwas prüfen und bewerten.
Und die Dinge sind ja unterschiedlich stark betroffen.
Was würdest du denn sagen, was sind heute schon und in Zukunft noch mehr Aufgaben?
in der Wissensarbeit die KI als erstes übernehmen?
Offensichtlich, also die gesamte Studienlage sagt ziemlich kohärent, dass natürlich Dinge wie Callcenter-Agenten, Customer Service, auch diese ganzen total brain-dead Jobs, die auch eigentlich keiner machen möchte, die werden sicherlich KI in den Schoß fallen.
Also es haben ja alle mal das Gefühl, dass diese...
oder auch diese normalen Bots, mit denen man bei den verschiedenen Fluggesellschaften zum Beispiel in Kontakt ist, dass die natürlich eher unangenehm sind und alle wollen mit Menschen reden, aber man darf dabei nicht vergessen, dass das die alten Modelle sind.
Und wenn man zum Beispiel mit den neuesten Sprachmodellen spricht, erkennt man den Unterschied nicht mehr.
Zum Beispiel ein Hamburger Unternehmen, Palor, von Gründer von Malte Kosoop, die neuesten Modelle, die die haben, sind unfassbar gut.
Das heißt, die werden mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit werden die den gesamten Customer Service Bereich komplett disruptieren.
Das heißt, das wird es an Wissensarbeit nicht mehr geben.
Aber jetzt zum Beispiel, da will ich mal einmal reingehen, zum Beispiel Trade Republic, ich glaube, die haben jetzt 20 Millionen investiert in ihr menschliches Callcenter.
Ja, weil die so viel negatives Feedback hatten, weil die gar keins hatten.
Ich glaube, die hatten auch so eine KI-Lösung.
Also die hatten kein Callcenter, sondern die hatten nur so ein Text-Chatbot.
Genau, aber die hatten kein Customer Service wirklich.
Das heißt, Leute sind verzweifelt daran, wenn ihre Accounts irgendwie gesperrt wurden oder irgendwie, was weiß ich, ja, irgendwer hat sich da reingehackt und so weiter und die konnten keinen erreichen.
Ich glaube, die hatten so viel negative Presse, dass sie ganz schnell was machen mussten.
Ja okay und dann war die menschliche, da können wir jetzt nur spekulieren, ich würde sehr gerne, wenn hier jemand von Trade Republic zuhört, der darüber mal sprechen möchte, würde mich sehr diese Strategie dahinter interessieren, weil ich bin noch nicht so ganz überzeugt, also ich glaube auch da bei den Callcenter-Agenten gibt es ja ganz unterschiedliche Arten von Aufgaben, ich glaube so dieser immer gleiche repetitive Call, der weiß ich nicht, irgendwie die das erste Anliegen des Kunden aufnimmt.
Frontline, ja.
Ja, und dann weiterleitet.
Ja, klar.
Aber ich meine, ich hatte tatsächlich noch keinen Call, glaube ich, mit einem Voice Agent in einer Hotline.
Hattest du das mal?
Ja, doch, auf jeden Fall.
Doch, doch.
Ja, schon.
Also, aber es hängt, also die Erfahrung, die du hast, hängt tatsächlich von der Aktualität des Agents ab.
Und weißt du, am Ende, warum nicht?
Also die Stimmen, Text-to-Speech und so weiter, das ist alles, wir sind alles auf einem absolut hohen Niveau und es dauert einfach nur, bis diese neuen Technologien in die jeweiligen Unternehmen diffundieren, weil das riesige Rollouts sind.
Es ist natürlich wesentlich teurer.
Also als ich mit meinem Unternehmen, als wir irgendwie so eine Stimmsynthese gemacht haben, dann haben schon ein paar Sekunden immer vier, fünf...
bis 10 Cent gekostet.
Und ich meine, wenn du das on scale siehst, das ist einfach unfassbar teuer für die Unternehmen, das den Kunden so stellen.
Das heißt, ich glaube, die werden erst, wenn sie nicht mehr anders können, dann werden sie irgendwann die neuen Systeme ausrollen.
Aber Customer Service wird ganz sicher.
Und das Gleiche gilt auch.
fürs Coden.
Also wenn wir jetzt schon sehen, dass totale Dilettanten, inklusive mir, mit Cloud Code irgendwie nicht nur HTML-Webseiten, sondern kleine Applikationen einfach im Halbschlaf bauen können, ist ja absehbar, wohin die Reise geht.
Das heißt, auch Entwickler werden massiv disruptiert werden.
Also die werden vielleicht...
Ich meine, vielleicht wird es neue Programmiersprachen geben.
Was ich sehe vor allen Dingen ist, dass es ja neuromorphe Chips irgendwann geben muss.
Also das heißt, es muss Chips geben, die halt für andere Modelle rechnen können, die energieeffizienter sind.
Und für zum Beispiel diese neuromorphen Chips musst du erstmal Programmiersprachen oder Sprachen haben, die damit funktionieren sozusagen.
Und da wird es immer wieder Innovationen geben und so weiter, die halt nach Talenten schreien.
die sich damit dann abmühen können.
Nur grundsätzlich, glaube ich, wird das Große dieser stumpfen Entwickler und so weiter, die werden eben absolut disruptiert werden.
Ohne Frage.
Okay, aber gehen wir da nochmal so, wir haben jetzt Customer Service und Engineering, haben ja auf jeden Fall einen ganz klaren Einfluss von generativer KI, Large Language Models, alles gekauft.
Aber gehen wir nochmal in diese Rollen rein, die machen ja nicht nur eine Sache.
Ich will ein bisschen verstehen, wie du darüber nachdenkst, ob es Anteile in solchen Rollenprofilen gibt, die vielleicht gleich bleiben oder vielleicht sogar wichtiger werden in Zukunft.
Und dass eine bestimmte Aufgabe, wenn ich heute zehn unterschiedliche Aufgaben habe, dass manche davon natürlich von KI automatisiert werden, aber andere dafür noch wichtiger werden können.
Ich glaube, dass der größte Hebel oder was wir sehr viel sehen werden, sind einfach hybride Modelle.
Das heißt, ich glaube, man muss es echt differenzieren.
Zum Beispiel in Sektoren wie Marketing oder in alles so HR, People Operations, alles, was so sehr textlastig ist und so weiter.
Da werden große Aufgabengebiete automatisiert werden, ohne Frage.
Aber die menschliche Seite, die muss ja nach wie vor bedient werden.
Und die will auch bedient werden von der anderen Seite.
Das heißt, du kannst in gewissen Stellen gar nicht automatisieren.
Und es ist ja auch immer fraglich, ob das überhaupt notwendig ist.
bringt es dir, wenn du einen HR, FTE mit einem Agenten ersetzt, der aber das gesamte Umfeld dadurch so unglücklich wird, dass du halt durch diese Ersparnisse dir ganz andere Probleme ins Haus holst.
Also ich denke, dass es eine Abwägung sein wird zwischen Values letztlich oder auch Topline oder wo kannst du wachsen oder wie kannst du die Leute augmentieren.
versus wen kannst du mit KI substituieren.
Das sind so diese beiden, dieses Binäre.
Also das heißt, du fragtest ja nach welcher Aufgabenbereiche.
Ich würde sagen, es hängt halt absolut stark davon ab.
Aber nach wie vor, also die Grundregel ist immer, alles was textlastig ist, alles was bildlastig ist in deiner Arbeit, wird automatisiert werden.
Ohne Frage.
Aber nochmal, Es ist immer, am Ende bleibt immer offen, ob die Leute dann, also ob das die Mitarbeiter zumindest erstmal mittelfristig nicht so stark frustriert, dass man sich wirklich überlegen muss, ob das an der Stelle dann notwendig ist.
Ja, du hattest ja vorhin auch gesagt, dass du jetzt zum Beispiel und ich ja auch wieder Texte vermehrt selbst schreibe, weil das wieder organischer ist, irgendwie.
wieder den Bezug zu dem stärkt, was ich da eigentlich aus meinem Kopf auf Papier bringe und dass auch die Qualität steigert.
Das könnte man jetzt ja so gesehen auf ganz viele Bereiche übertragen und sagen irgendwie, ja, ich glaube, es gibt einen Unterschied zwischen, es ist automatisierbar und ich sollte es automatisieren.
Automatisierbar wird natürlich jetzt alles, was Text, Bild, Audio, vermehrt Video, Code, also all die Modalitäten, die KI-Modelle super gut abbilden, werden immer mehr automatisierbar.
Was aber nicht heißt, dass es immer sinnvoll ist, das zu automatisieren.
Und ich glaube, das ist genauso der Punkt, wo ich mich immer wieder frage, wo zieht man da die Linie und woran lässt sich das festmachen, wann es Sinn macht, diese Linie zu ziehen?
Ich glaube, eine, also diese...
ob es einen Return of Investment sozusagen gibt, das ist ohnehin, das lässt sich momentan noch nicht wirklich sehen.
Das heißt, ich persönlich finde als guter KPI, time to decision.
Also das heißt, wenn du eine KI nutzt und die dir maßgeblich dabei hilft, schneller eine Entscheidung zu treffen, ist die für mich die Kennzahl schon im Positiven.
Das heißt, das ist Nummer eins.
Das zweite ist, Und das würde ich als strategische Entscheidung mir auch immer überlegen.
Inwieweit willst du die Belegschaft quasi damit nerven im weiteren Sinne, mit neuen Tools sich auseinanderzusetzen, setzen zu müssen?
Weil es hängt so ein bisschen davon ab, aber der Durchschnittsmitarbeiter braucht ungefähr 10 bis 12 Wochen, um sich an wirklich neue Software und neue Prozesse zu gewöhnen.
Es heißt aber auch, dass...
bei einem neuen Tool sozusagen oder neuen Prozess, dass bei AI es so ist, dass innerhalb von drei bis sechs Monaten wieder Neues kommt.
Das heißt, du hast maximal drei Monate in der Zwischenzeit, dass deine Mitarbeiter überhaupt wirklich produktiv sind.
Und das menschliche Gehirn schafft es auch nur, 60 Prozent überhaupt von diesen neuen Tools, also von den neuen Applikationen grundsätzlich beizubehalten.
Und das heißt, wenn die sich nicht jeden Tag damit beschäftigen, dann hat man gemessen, dass Menschen nur noch 25 Prozent der Anwendung überhaupt leisten können.
Und dann, on top of it ist es so, dass wenn Menschen zwischen Tools, neuen Tools und so weiter immer hin und her switchen am Tag.
Also gerade dieses Switchen von Tasks oder von Aufgaben kostet das menschliche Gehirn extrem viel Energie.
Und man hat festgestellt, dass 40 Prozent der gesamten Energie des menschlichen Gehirns quasi dabei drauf geht im Arbeitsalltag, wenn du hin und her switchst.
Das heißt, momentan ist es halt so, dass diese ganzen neuen Tools und die neuen Prozesse und so weiter die Leute nicht notwendigerweise viel produktiver machen.
Das heißt, du hast Und momentan halt, wenn du Leute augmentieren willst, die Effekte noch nicht so, wie man sie gerne hätte.
Das ist Nummer eins.
Und Leute komplett mit KI zu substituieren, das ist ohnehin noch nicht der Fall.
Immerhin, also zumindest da, was ich sehe, weil die KIs halt nicht zuverlässig genug sind.
Aber grundsätzlich.
Es ist nicht immer nur eine schwarz-weiß Entscheidung, wie du gesagt hast, weil auch die Tokens, die kosten auch was.
Das darf man auch nicht vergessen.
Das heißt, viele haben festgestellt, dass die menschlichen Entwickler günstiger sind als die Tokens.
Dann sehen wir sehr viel Resistance, also gerade in Amerika.
Die sabotieren zum Teil die KI-Modelle.
Da gibt es Prompt Engineering.
Das heißt, die versuchen komplett, also die Modelle quasi mit ihren eigenen Prompts zu vergiften, wenn man so möchte.
Das heißt, also ich persönlich finde, dass das noch eine Weile dauern wird, bis die Jobs halt wirklich so hart disruptiert werden, wie immer vorhergesagt wird.
Also ich glaube auch.
Und du hast ja auch gerade was Gutes gesagt, nämlich, dass die Modelle ja zum Teil auch noch falsche Antworten liefern.
Ich glaube, wer richtig lernt, mit KI zu arbeiten, kann das schon auf ein Minimum reduzieren.
Und Menschen sagen ja auch mal was Falsches.
Ich glaube, dieses Modell gegen so die perfekt mögliche Lösung immer zu vergleichen, ist nicht der richtige Vergleich.
sondern gegen die durchschnittliche menschliche Leistungsfähigkeit in der Zeit.
Und da gewinnt KI dann schon oft.
Aber trotzdem brauchen wir ja in Prozessen oftmals zuverlässige Ergebnisse.
Also ist ja die Frage, was werden dann für Fähigkeiten wieder wichtiger?
Ich will immer wieder nochmal versuchen, so auf diese...
Fähigkeiten zurückzukommen.
Was wird wichtiger, wenn KI, was ja absehbar jetzt ist, einen immer größeren Anteil der Ausführungen übernimmt?
Im Customer Support, im Marketing, im Coding, im Sales kann man ja immer mehr Ausführungen an Agents insbesondere übergeben.
Welche Fähigkeiten gewinnen dann deiner Meinung nach an Bedeutung?
Das World Economic Forum hat ja immer diese Matrix, auf denen die Future Skills vermerkt werden.
Und die letzten Jahre waren immer die mathematischen, technischen Engineering Skills oben rechts, ganz wichtig, ganz weit oben.
Und die sind jetzt halt nach links unten quasi gerutscht, weil klar wird, dass die rein technischen Skills zu haben halt nicht unbedingt von Mehrwert ist.
Das heißt, Auf der einen Seite, das sind Soft Skills und ich mag nicht dieses Wort Soft Skills, weil das irgendwie diese menschlichen Fähigkeiten so ein bisschen degradiert in irgendwie weiche Skills, die nicht so wichtig sind.
Das denke ich, es wird wesentlich wichtiger, dass du mit Menschen umgehen kannst.
Ich denke, dass der cholerische Chef, der keine Fähigkeiten und keine Empathie hat, vom Aussterben bedroht ist, Gott sei Dank.
Und Menschen immer wichtiger werden, weil diese ganzen technischen Skills einfach von der KI gelöst werden.
Also das heißt, die gesamte Softwareentwicklung, haben wir ja schon gesagt, alles was so mit Wirtschaftsingenieurwesen, dann Marketing, Versicherung, so die Buchhaltung, also Daten und Analytics, alles so diese ganzen technischen Skills werden nicht mehr wirklich relevant sein, aber es heißt trotzdem nicht, dass man quasi sein Gehirn ausschalten kann, weil irgendwer wird diese ganzen Outputs bewerten müssen.
Und ich glaube, das ist der entscheidende Shift in den Karrieren später, dieses Verifizieren, Validieren, Falsifizieren von AI-Output.
Das heißt, Menschen werden zur Art, also orchestrieren, die werden zu Dirigenten der KIs und haben dann eben, am Ende hat ja auch immer der Mensch die Verantwortung für den Output.
Und einer muss ja die Verantwortung haben, einer Maschine kann so schlecht die Verantwortung geben.
Famous saying von IBM auch.
Und das heißt, die, meines Erachtens, wird das der neue Fokus sein.
Das heißt, es werden Leute navigieren, ein Anwalt wird zum Justice Architect, kann man sagen.
Oder ein Koch wird zu einem Geschmackskurator.
Und das heißt, die Menschen werden quasi auf einer höheren Ebene arbeiten.
So glaube ich das auf jeden Fall.
Ich meine, das hat ja Technologie auch in der Vergangenheit immer hervorgebracht, nämlich einfachere Aufgaben wurden an die Maschine gegeben und die durchschnittliche Aufgabe, mit der sich Menschen beschäftigt haben, ist höherwertiger geworden.
Genau, das heißt der Skillfloor, also die Einstiegshürde quasi wird damit gesenkt und das heißt auch viel leistungsschwächere Menschen können dann durch KI-Nutzung auf den gleichen aufs gleiche Niveau gehen, ja.
Kurz in eigener Sache.
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Für dich und die gesamte Community.
Ich danke dir.
Okay, also ist jetzt schon mal alles sehr hart betroffen, was auf dieser untersten Ebene, ich nenne das immer intellektuelle Fleißarbeit, angeht.
Also ich habe irgendwo was und muss das in eine Tabelle eintragen.
Oder ich muss einen Text lesen und den irgendwie in ein anderes Format.
umwandeln oder so, wo kein Transferwissen großartig notwendig ist, sondern das ein relativ einfacher, sehr simpler linearer Prozess ist, der ausgeführt wird.
Und dann ist dann wiederum das Überwachen der Qualität in diesem Prozess über ganz, ganz viele von diesen Aufgaben wird dann wieder Also ist zumindest jetzt erstmal noch eine Instanz.
Ich glaube ja, dass die auch fallen wird, weil ja ein Agent das viel besser machen wird als ein Mensch.
Weil ein Mensch hat ja wieder diese begrenzte kognitive Kapazität und ich glaube, einem Menschen geht viel eher was durch die Lappen als einem Agent.
Das stimmt.
Die OECD geht tatsächlich davon aus, dass eine Milliarde Menschen bis 2030 reskilled werden müssen.
Das heißt, es geht momentan darum, dass alle lernen, wie man mit den neuen Werkzeugen arbeitet.
Aber am Ende ist es ja immer noch so, dass Menschen mit Menschen Business machen wollen, dass Menschen mit Menschen arbeiten wollen.
Und wir sind nun mal eine Wirtschaft und Gesellschaft voller Menschen und nicht Maschinen.
Das heißt, die sind am Ende ja auch nur Mittel zum Zweck, um uns ein bisschen effizienter zu machen, um uns ein bisschen Arbeit abzunehmen und vielleicht ein bisschen besser zu machen.
Aber am Ende des Tages gab es noch nie in der Geschichte irgendeinen Zeitpunkt, dass disruptive Momente wie dieser dafür gesorgt haben, dass tatsächlich diese Massenarbeitslosigkeit eintritt.
Ich glaube nicht an diese Apokalypse, die zum Teil propagiert wird.
Es gibt eine lustige Geschichte.
In 1967 wurde vor dem amerikanischen Senat erzählt, dass in 1985 bestimmt die Menschen nur noch 22 Stunden arbeiten würden und mit 1938 dann endlich in Rente gehen können.
Und warum?
Naja, weil es auf einmal einen Föhn gab für die Frauen, weil es ein Bügeleisen gab.
Das heißt, es gab auf einmal einen Backofen und so weiter.
Das heißt, diese ganzen Haushaltsgeräte sollten den Frauen so viel Zeit freimachen, dass keiner mehr arbeiten musste.
Ich meine, das Gegenteil ist natürlich eingetreten.
Und das ist ja das, was wir momentan auch bei allen Leuten sehen, die AI nutzen.
Die brennen eher aus, weil sie auf einmal nicht nur diese ganzen...
Agenten mit orchestrieren sollen, sondern weil sie erstmal die ganzen Tools lernen müssen.
Wie ich gesagt habe, es dauert, dafür brauchen die meisten Stunden.
Und weil sie eben viel mehr auf einmal haben im Vergleich zu dem vorher.
Ja, okay.
Und das würde ich nochmal mit aufnehmen, weil wenn ich jetzt in einer Rolle bin, in der ich limitiert bin in der Arbeit, die es gibt.
Also nehmen wir zum Beispiel mal ein Customer Service.
Da gibt es wahrscheinlich, die Limitierung der Arbeit entsteht durch die Anrufe und Anfragen, die kommen.
Das ist wahrscheinlich stärker gefährdet als ein Engineer.
Also ich habe hier in den letzten Episoden mit zum Beispiel David Gebhardt gesprochen.
Das ist der CTO von mobile.de oder Andreas ist der CTO von Finn.
Und in beiden Teams ist das schon so, dass die Engineers fast 100% von ihrem Code von KI schreiben lassen und trotzdem jetzt halt immer mehr neue Sachen bauen können.
Also dieser begrenzende Faktor, wie schnell bin ich darin, Code in meine Tastatur zu hacken, der ist halt weg.
Und jetzt ...
entwickeln sich die Engineering-Rollen zu so Product Engineers, die also ein Stück weit Product Management Arbeit mitmachen können und ihre Rolle ausweiten.
Das ist das eine, was passiert.
Die können natürlich viel, viel mehr der möglichen neuen Features oder Produkte umsetzen, also einen höheren Durchlauf oder schnellere Time-to-Market.
Und das Dritte ist, dass durch immer mehr Code, aber auch durch immer mehr bessere Coding-Agents, die von potenziellen Angreifern genutzt werden können, dieser Security-Aspekt viel, viel wichtiger.
Also Skalierbarkeit ist wichtiger geworden von der Plattform und der Security-Aspekt ist wichtiger geworden.
Das gab es vorher nicht.
Also das ist so dieser Punkt, was entstehen für neue Jobs, ist, glaube ich, manchmal noch gar nicht so klar, bis Dinge passieren, die auf einmal wichtiger werden.
die es vorher nicht gab, nämlich viel, viel mehr feindliche Attacken auf die eigene Codebase oder Plattform.
Und jetzt müssen sie zum Beispiel viel mehr Leute in diese Security-Engineering-Rollen weiterentwickeln.
Und am Ende ist das jetzt bei weitem nicht so, dass sie da ihre ganzen Entwickler gehen lassen müssen, sondern können mit denen eben einfach viel, viel mehr Wert erzeugen und brauchen auch immer mehr für neue Herausforderungen, die aufgetreten sind, die es vorher nicht gab.
Auf jeden Fall, vor allem überleg mal, wie viele schlechte Webseiten und Produkte es noch gibt.
Das heißt, alleine mal das gesamte Internet zu überholen, weißt du, allein mal diese ganzen schlechten, ich meine, es gibt noch Webseiten, die sehen aus wie Word 97, das heißt, wenn die, weißt du, die müssen ja erstmal sich komplett erneuern.
Und das können sie sicherlich alle mit Agenten machen, mit AI, Empowered Engineers und so weiter.
Nur, wie du schon sagst, auch alle, die jetzt AI nutzen, um ihre eigenen Sachen einfach so mal schnell zu bauen, haben dieses Security-Problem.
Die Journalistin Eva Wolfangel hat nämlich in der Zeit einen langen Artikel darüber geschrieben, wie einfach es geworden ist, Webseiten und digitale Produkte zu bauen, aber wie defizitär die auf der Security-Seite sind.
Also das heißt, der überwiegende Anteil von allen Produkten hat massive Sicherheitslücken und Löcher und so weiter, was natürlich problematisch ist, weil stell dir mal vor, du baust einfach was und hast dann sofort die Daten von deinen Usern, deinen Nutzer.
Und bist eben, da ist Tür und Tor offen für jeglichen Angriff sozusagen.
Und daher gebe ich dir recht, es wird sicherlich sehr viele neue Profile auf der Security-Seite geben.
Und vor allen Dingen auch, weil die Hacker natürlich immer die Ersten sind, die neue Technologien nutzen.
Das heißt, die bringen KI auf jeden Fall weit voran.
Deswegen kann man davon ausgehen, dass das, glaube ich, eines der zukunftsträchtigsten Jobs sein wird, AI Security zu machen.
Und ich glaube eben aber auch, also ich glaube auch, dass man dieses Filtern sozusagen von Agenten oder es wird sicherlich Jobprofile geben, die dafür sorgen werden, dass wir nicht mehr von den KIs nicht so geflutet werden.
Ein großes Problem zum Beispiel ist, und das ist nicht so sehr in Deutschland, aber auch, aber vor allem in den USA und UK, dass die Arbeitgeber von KI-generierten Bewerbungen überflutet werden, die dann wiederum von KIs beantwortet werden.
Das heißt, in den letzten Studien sah man, dass Hiringmanager, also HR-Leute, die die Leute einstellen sollen, fühlen sich zu 52 Prozent völlig überfordert.
weil die zu viele Bewerbungen bekommen werden.
Und ich meine, das ist ja ein Problem und so ein Problem, das schreit natürlich nach einer Lösung und dazu wird es wieder jemanden geben, der mit AI und Human dieses Problem löst.
Also genauso wie du sagst, ich glaube, es werden durch die KI so viele Probleme entstehen, warum die sich dann wiederum Menschen kümmern müssen.
Und das ist halt ein fortwährender Zyklus und ich meine, so ist halt unsere Welt, so ist die Wirtschaft, das ist einfach ein Teil der wirtschaftlichen Evolution meines Erachtens.
Ich habe da noch ein schönes Beispiel, was ich gefunden habe, was ich total irgendwie motivierend fand.
Das ist von Ikea, schon aus dem Jahr 2021 bis 2023 lief das.
Die haben so ein Chatbot eingeführt im Kundensupport, Billy heißt der.
weiß ich gar nicht, ob die das nach diesem Billy-Regal benannt haben, jedenfalls war das der Bot und der konnte dann schon ungefähr 2023 47 Prozent von allen Support-Anfragen beantworten und damit standen 8500 Support-Agents.
So gesehen brauchten sie diese Rolle nicht mehr.
Und was sie dann aber herausgefunden haben, ist, dass ein Großteil der Kunden das Problem hatte, dass sie nicht wussten, wie sie ihre neue Wohnung oder ihr Haus einrichten konnten.
Also der hat dieser Interior Design Skill gefehlt.
Und was sie dann gemacht haben, ist so ein riesengroßes...
Upskilling oder Reskilling-Programm ist es eher gemacht und haben die Support Agents zu Interior Design Consultants, so haben sie das genannt, gereskilled und haben dieses Cost Center in ein eine Milliarde Profit Center gedreht, weil die auf einmal diesen Interior Design Service an Kunden weiterverkaufen konnten.
Ja, ich habe die Story erst vor kurzem gefunden, aber das fand ich sehr ermutigend, dass es geht, wenn man versteht, wo gibt es heute eigentlich Lücken, wo wir einen deutlich größeren Wert für unsere Kunden generieren könnten und wo wir Menschen, die uns als Unternehmen, unsere Produkte, unsere Kunden auch schon gut kennen.
aber wo sich der Job jetzt gerade verändert, weil eine Maschine das einfach deutlich günstiger und besser oder mit der gleichen Qualität kann und schneller macht, hin entwickeln können.
Auf jeden Fall.
Und ich denke, das zeigt halt diese Veränderung des Operating Models.
Also das heißt, wie verdienen die Unternehmen Geld und wie könnten sie sonst ebenfalls Geld verdienen mit den bestehenden Komponenten, die da sind?
Also auf einmal, das heißt, die haben vielleicht Fabriken, haben Maschinen, mit denen sie immer gewisse Plastikteile gedruckt haben.
Und stellen fest, dass vielleicht komplett andere Geschäftsmodelle und komplett andere, wie gesagt, Operating-Modelle möglich sind.
Und ich glaube, das ist auch eines der größten Mehrwerte von KI, dass sie A, hilft dabei, das herauszufinden, das ist Nummer eins.
Und B, eben, dass vielleicht vorher Menschen für irgendetwas notwendig waren, um diese alten Geschäftsmodelle am Leben zu halten, die man mit KI eben… eliminieren kann und weiterentwickeln kann.
Das heißt, ich meine, in der Forschung sieht man das natürlich im Übermaß, aber auch in der Wirtschaft, im Mittelstand und so weiter, die profitieren wahnsinnig davon, glaube ich.
Ich lese öfter, dass durch KI mehr neue Jobs geschaffen werden, als bestehende Jobs abgelöst werden.
Und dann kommen manchmal so Beispiele wie AI-Engineers oder AI-Researcher.
Und da denke ich immer, ja, okay, oder Agent-Manager oder sowas.
Und dann denke ich immer, okay, das ist ja ganz schön Bullshit, weil wie viele AI-Engineers oder AI-Researcher oder Agent-Manager brauche ich denn jetzt wirklich netto in so einer Firma versus...
wie viele der aktuellen Jobs oder der aktuellen Aufgaben stehen unter massivem KI-Einfluss, werden sich massiv verändern, wenn nicht potenziell Schritt für Schritt übernommen werden können.
Was ist dein Take darauf?
Und siehst du so ein paar wirklich über diese sehr AI-heavy Rollen hinaus Profile, die in Zukunft entstehen werden?
Ja, also genau, diese Forward Deployed Engineers, die ich auch am Anfang meinte, die Palantir und die anderen Unternehmen alle gerade losschicken, das ist natürlich momentan die beliebteste Rolle, die besetzt werden muss, weil alle diesen Hybrid brauchen.
Die Unternehmen brauchen… Leute, die sowohl das Business verstehen, also sowohl den Sektor als auch das Geschäftsmodell, als auch die Industrie, dass sie das in Kombination mit Engineering eben beziehungsweise mit einem Verständnis von KI so.
Und das heißt, oder was bedeutet das?
Das heißt eigentlich im Umkehrschluss, dass alle von uns mit AI oder KI umgehen müssen und uns quasi selber damit augmentieren.
Das heißt, wenn wir wissen, was unsere Stärken und unsere Schwächen sind, sollten wir die jeweiligen Schwächen versuchen, mit KI auszugleichen.
So, das heißt, wenn wir uns dann für einen Job irgendwo bewerben, da sollten wir quasi nicht nur uns selber anpreisen, sondern eben auch die Agenten, die wir gebaut haben, die uns helfen, unseren Tag zu bewältigen.
Meinetwegen kannst du kein Englisch.
Das heißt, du hast dann immer schön deinen Agenten dabei.
Dir hilft halt komplett, sehr gut, fluently Englisch zu schreiben und zu sprechen oder wie auch immer.
Und ich glaube...
Dieses Mindset ist dringend notwendig.
Wer das mitbringt, ist die vielbescholtene Gen Z.
Und ich finde, das ist ein interessanter irgendwie ...
in der Story der Gen Z, die immer gebasht wurde, weil sie irgendwie freitags frei nehmen wollen wegen ihres Chihuahuas und bloß nicht länger als 16 Uhr und so weiter.
Also dieser Generationenkonflikt, der original in jeder Generation vorhanden war.
Und ich habe das auch mal bedauert, weil ich dachte, das bringt überhaupt nichts so zu polarisieren und einen Teil der Bevölkerung zu schalten.
Also am Ende müssen wir zusammen alle gemeinsam klarkommen.
Aber das ist jetzt die Generation, die AI-Native ist.
Und die haben es jetzt schon gecheckt, weil die halt versuchen, sich selber irgendwie, man könnte böse sagen, weil die keine Lust haben, so viel zu arbeiten, haben die relativ schnell Wege und Möglichkeiten gefunden, ihre eigene Arbeit quasi mit AI zu kompensieren.
Aber das ist auf jeden Fall der richtige Ansatz.
Und deswegen werden die nämlich auch weiter gehired werden.
Deswegen sehe ich auch keine...
Jobapokalypse der Eingangsjobs, weil wir diese Fähigkeiten brauchen.
Wir brauchen die Leute, wir brauchen die Jungen, die Kids, die quasi das mit der Muttermilch schon aufsaugen, wie man mit KI arbeitet und nicht erst irgendwie so wie wir, die das quasi später gelernt haben.
Ich meine mit KI umgehen nicht, dass man irgendwie Google durch Chat-GPT ersetzt, sondern inzwischen braucht man ja bei Google auch keine, also sind es ja auch alles AI-generierte Antworten, sondern ich meine, dass man tatsächlich Sachen baut.
Also das heißt, dass man sich selber Produkte, kleine Produkte baut, die einem so die kleinen Helferchen des Alltags.
Und eigentlich, es muss jeder von zwischen 88.
demnächst in der Lage sein, eigene kleine Agenten zu bauen, eigene kleine Produkte zu bauen, um eben gewisse Dinge für einen zu erledigen.
100%.
Vielleicht nochmal, ich habe gleich noch eine abschließende Frage.
Vorher, ich habe natürlich auch die KI gefragt und habe der gesagt, mach mal so eine First-Principal-Analyse, übrigens liebe ich diesen Prompt, also auf den, also aus der, Grundannahme bzw.
vom Grundproblem her kommend eine bestimmte Fragestellung zu beleuchten.
Kann KI wunderbar gut und hilft klarer zu denken.
Und was es gesagt hat, hier GPT 5.5, hat gesagt, fast jeder Job am PC besteht eigentlich aufs Fünf-Baustein.
Nämlich, ich muss einen Input verstehen.
Dann muss ich diesen Input irgendwie verarbeiten, vor allem auch darüber nachdenken.
Ich muss ein Output erzeugen, die Qualität bewerten und am Ende Verantwortung für das Ergebnis tragen.
Wobei das Verantwortung tragen, weiß ich nicht, inwieweit das noch eine Aktivität ist, aber diese fünf Bausteine fand ich schon mal sehr nachvollziehbar.
Und wenn man dann guckt bei diesen fünf Bausteinen, was kann KI davon heute eigentlich schon gut?
Nämlich ein Input, verstehen, wahrscheinlich schon relativ gut.
Und ein Output erzeugen, auch schon relativ gut.
Ich würde sagen, beim Nachdenken, da arbeiten die AI-Labs gerade sehr, sehr stark daran.
Aber die Qualität bewerten, wahrscheinlich noch eher Luft nach oben.
Und Verantwortung dafür tragen, halt schon mal gar nicht.
Also da sind wir bei der menschlichen Beziehung insbesondere, da sind wir stark.
Und ich glaube, wenn man da ...
Da sind wir ja auch bei rausgekommen.
Dann könnte man natürlich in diese Punkte, die jetzt menschlich wichtiger werden, nochmal stärker investieren.
Und was auch noch rauskam, ist, dass man sich anschauen sollte, wenn eine Aufgabe, der Input digital vorliegt, der Output ebenfalls digital.
erstellt wird und die Qualitätskriterien für diesen Output sehr einfach beschreibbar sind.
Und da sind wir zum Beispiel beim immer wieder gleichen Call.
Ich habe einen digitalen Audio-Input, digitalen Audio-Output und es ist eine einfache Anfrage, die einfach beantwortet werden kann, wo ganz klar ist, auf diese Frage muss diese Antwort kommen.
Dann ist es etwas, was eher übernommen werden kann als Nicht digitale Inputs, Outputs oder etwas, wo die Qualitätskriterien nicht so klar beschreibbar sind.
Das fand ich nochmal ganz interessant oder passend von der Herleitung.
Ja, total.
Klar, es setzt immer eine gewisse Monotonie der Arbeit voraus und eine gewisse Vorhersehbarkeit.
Und ich glaube, das ist das größte Hindernis in diesen ganzen Annahmen, dass Menschen einfach nicht immer das Gleiche machen wollen.
Welche Fähigkeiten werden wichtiger?
Urteilskraft, Problemdefinition, Kontextfähigkeit, also Dinge zueinander ins Verhältnis setzen, Prozessdenken.
Ich glaube, das ist so ein Schlüssel.
Wer gut in Prozessen denken und diese beschreiben kann, hat so einen unfassbaren Hebel auf seine Arbeit.
Das sehen wir in unseren Kundenprojekten die ganze Zeit.
Die Menschen, die das können und auch noch den Prozess verstehen.
sind so wertvoll, weil sie diesen Prozess einer KI übergeben können.
Wer aber es nicht schafft, im Prozess und den einzelnen Schritten zu denken und dann natürlich diesen Prozess auch nicht aufteilen können zwischen was mache ich eigentlich am besten, was kann ich einer KI am besten delegieren.
Die haben diesen Skalierungshebel über sich hinaus nicht so stark.
Qualitätsbewusstsein, glaube ich auch.
Das durchschnittliche Ergebnis zu erzeugen, ist halt so einfach geworden wie nie zuvor.
Echte Exzellenz, was außerordentlich Gutes zu machen, es wird dadurch, glaube ich, eher noch viel, viel wertvoller.
Lernfähigkeit hattest du auch angesprochen.
Ich glaube auch, dort sind eher junge Menschen vorne, die richtig Lust haben zu lernen, können halt viel, viel schneller langes Erfahrungswissen aufholen heutzutage.
Kommunikation.
Da hattest du auch in einer der letzten Folgen gesagt, wenn, dann würdest du Sales lernen heute und Verantwortungsfähigkeit.
Abschließende Frage, was sind jetzt Skills, in die du immer weiter investieren würdest, weil du glaubst, dass, also abseits von Sales, weil du glaubst, egal in welchem Job man heute steckt, das wird noch lange tragen und eher wertvoller als von KI.
abgelöst werden?
Also erstens die eigene Lernfähigkeit beziehungsweise das eigene Gehirn sollte man pflegen.
Und ich tue das hardcore, indem ich jede Menge Magnesium Supplements nehme.
Ne Quatsch, tue ich tatsächlich, aber abgesehen davon.
Ich glaube, es ist extrem wichtig, dass wir uns dem bewusst sind, was auch Social Media mit unserem Gehirn macht.
Das heißt, ich würde sehr darauf achten, diese ganz hart Dopamin-triggernden Aktivitäten zu versuchen, ein bisschen runterzufahren, Nummer eins.
Also das heißt, die eigene Urteilsfähigkeit zu schärfen, die eigene Fähigkeit zu denken, zu lernen und so weiter zu schaffen, das ist super wichtig.
Dann als Fähigkeit, als Skill würde ich tatsächlich AI-Skills fördern und damit meine ich, dass man lernt, mit Claude oder wie auch immer kleine Dinge zu bauen.
Es ist so, dass 71 Prozent der Menschen ihre eigenen AI-Skills völlig überschätzen.
Und das heißt, dass man quasi fluent wird, dass man flüssig wird.
Das ist, als ob man eine Sprache spreche, muss man diese verschiedenen, oder sollte man diese verschiedenen Modelle zumindest so bedienen können, dass sie einem helfen im Alltag.
Also das heißt, das ist für mich eine Skill, die unabdingbar ist.
Dann ist tatsächlich diese Inter-Human-Skills, glaube ich, ist auch nicht zu vernachlässigen.
Das heißt, ich glaube, nach Corona sind viele Menschen in diesen Art Einsiedler-Modus gegangen.
Also mich inkludiert.
Ich habe gemerkt, wie schwer mir so soziale Veranstaltungen und so weiter gefallen sind, auch noch Jahre später und ich eigentlich überhaupt keine Lust habe.
Ich habe quasi mehr Freude daran, nicht hinzugehen, als dann hinzugehen.
Das merkt man dir nie an.
Es ist wirklich Zwang, ich sage es dir.
Am liebsten sitze ich allein zu Hause und spreche mit einer KI.
Aber es ist tatsächlich so, dass Menschen verlernt haben, mit anderen Menschen klarzukommen, zu sprechen, zu interagieren.
Und ich denke, dass das sehr wichtig sein wird, weil die Währung wird Trust sein später.
Also es heißt Trust in andere Menschen, Trust in Systeme, in die Vendoren, in die Verkäufer deiner Wahl, die Software deiner Wahl.
Weil wir alle so überflutet werden mit diesem ganzen AI-Slop.
dass auf allen Ebenen, dass diese Interhuman-Beziehung eines der wichtigsten Währungen sein wird.
Das heißt, das sind die drei Skills, glaube ich, auf die ich setzen würde.
Okay Liz, vielen, vielen Dank.
Jetzt sind wir einmal durch dieses Thema durchmarschiert.
Ich finde es weiterhin unfassbar komplex, aber was jetzt rausgekommen ist, dass es, also dieses Schwarz-Weiß, bestimmte Berufsgruppen werden komplett verschwinden und es wird ganz eindeutig andere geben, die jetzt aus dem Boden sprießen, gibt es nicht.
Die Graustufen dazwischen sind wichtig und ich glaube...
sich für sich selbst anzuschauen, wo gibt es heute schon Fähigkeiten von KI, die einfach mir überlegen sind und einen realistischen Blick drauf zu haben und diese Fähigkeiten für sich selbst nutzbar zu machen und sich nicht als ...
sondern eher in die Schöpferrolle zu gehen und zu sagen, wenn ich das nutzen kann, was kann ich denn heute anderes tun, womit ich eine viel, viel größere Wirkung haben kann und dafür natürlich seine menschlichen Skills noch zu stärken und mit KI zu erweitern.
Ich glaube, dass das der Weg ist und ich bin ziemlich sicher, dass ganz, ganz viele Jobs sich unfassbar weiterentwickeln werden und wir mit KI so viele neue Dinge machen werden in so vielen Bereichen, die wir uns heute noch gar nicht vorstellen werden und ein Großteil der Arbeit tendenziell einfach interessanter und auch fordernder werden wird als andersrum.
Gut, dann nehmen wir das als Strich drunter.
Schön, dass du wieder da warst.
Hat mich auch sehr gefreut und wir nehmen nämlich jetzt weiter auf.
Der zweite Teil der Folge, nämlich Felix Berichte aus der Praxis, kommt morgen früh raus.
Also schaltet einen bei Tech & Tales.
Bis dann.
Bis dann.
Ciao, ciao.