News AI-Tools nicht länger optional: Microsoft verpflichtet Mitarbeiter, KI-Assistenten zu nutzen

[iGameKudan]

Ich leite KI-Forschung & -Teams und was ich im Alltag bei uns feststelle (anderswo aus dem Netzwerk höre ich stets ähnliches), ist schlichtweg, dass die Senior Devs mit 10+ Jahren Erfahrung und auch entsprechendem Alter sich schlichtweg aus ideologischen Gründen verweigern.

Wäre ja schlimm, wenn du sowas leitest und es selbst als nicht sinnvoll erachtest. Vermutlich siehst du deshalb alles auch ein wenig unbewusst durch ne rosa Brille.

Offenbar scheint der Nutzen von KI wiegesagt nicht groß genug zu sein, als dass Ideologien überwunden werden oder man es im Kontext Arbeit schlicht nutzt um sich diese einfacher zu machen. Keiner macht sich mehr Arbeit wie nötig… Gerade in der IT.

Ich bin im ganzen Software-Ding nich drin… Aber vermutlich haben die Kollegen mit Berufserfahrung vermutlich mehr drauf wie die KI… Bzw. arbeiten ohne KI effizienter, weil deren Fehler vermutlich länger zur Behebung brauchen wie wenn mans gleich selbst erledigt.

 

[Fighter1993]

@ascer ich denke viele ältere weigern sich auch weil sie Angst haben ihren Job zu verlieren.
Und ganz unrecht haben sie nicht. Der Hauptgrund warum KI eingeführt wurde ist Effizienz. Und es werden Leute ihre Arbeit verlieren auf Dauer.
Das interessiert aber Niemanden von den Leuten die die KI pushen.
Wie du schon sagst Gewinn ist gestiegen etc.
Es geht doch nur ums Geld. Es wird den Leuten aber so nicht gesagt.

 

[Beitrag]

Und ganz unrecht haben sie nicht. Der Hauptgrund warum KI eingeführt wurde ist Effizienz. Und es werden Leute ihre Arbeit verlieren auf Dauer.

Ach ja, das leidige Thema mit den verlorenen Arbeitsplätzen bei Automatisierung.
Meistens wird die Arbeit nicht weniger, sie verändert sich nur.

Dafür, dass seit Tag 1 des großen LLM-Hypes immer schon versprochen wird, KI übernimmt alle Jobs, musste ich seitdem noch ganz schön häufig zur Arbeit gehen. Alles leere Versprechungen...

Naja, ich muss jetzt aber los, ins Büro...

 

[MonteDrago]

Also ich denke das K"I" in Zukunft irgendwann sicher nützlich sein kann.
Und in stark abgegrenzten Feldern auch jetzt schon.
Aber nur wenn man überlegt weiterentwickelt!.

Was ich im Moment aber sehe, ist ein sinnlos immer mehr Daten (größere LLM's!) auf die Algorithmen schmeißen, in der Hoffnung das die K"I" damit besser wird 🙄
Könnte es daran liegen, das die Entwickler ihre K"I" s selber schon nicht mehr verstehen?🤨

So wird das ganze IMO auf Dauer nichts vernünftiges.🙄
Oder anders gesagt, ich halte LLM's basierte k"I"s auf Dauer nicht für den richtigen Weg.

 

[fresco]

Ich leite KI-Forschung & -Teams und was ich im Alltag bei uns feststelle (anderswo aus dem Netzwerk höre ich stets ähnliches), ist schlichtweg, dass die Senior Devs mit 10+ Jahren Erfahrung und auch entsprechendem Alter sich schlichtweg aus ideologischen Gründen verweigern.

Man glaubt, man könne eh alles besser und habe die Weisheit mit Löffeln gefressen. Ist jetzt pauschalisiert und überspitzt, aber so waren tatsächlich viele Gespräche bisher zu dieser Technologie und eben in den allermeisten Fällen mit den älteren Mitarbeitern.

Hier muss ich aus der Praxis widersprechen.
Ich habe hier die Erfahrung in der Softwareentwicklung gemacht, dass die älteren Mitarbeiter:innen durchaus KI Tools einsetzen sofern es sinnvoll ist. Eben wie beim Schreiben von Boilerplate Code, als Recherchehilfe oder beim Übersetzen von einer Programmiersprache in eine andere.
Der Unterschied zu Jüngeren ist meiner Erfahrung nach, dass die Grenzen von den KI Helfern schneller erkannt werden.

 

[Vigilant]

Erlebe ich in der Praxis ähnlich.

Ältere, erfahrenere Mitarbeitende sind häufiger skeptisch, hinterfragen und testen zunächst einmal. Jüngere dagegen haben zwar eine schnellere Adaptionsfähigkeit, sind etwas schneller zu begeistern, laufen aber auch gerne mal in eben jene Begeisterungs- und Euphoriefallen.

Die Kunst besteht jetzt darin, das über Unternehmenskultur und Führung gut zusammenzubringen. Wenn das gelingt, sind diese mixed Teams meiner Erfahrung nach sehr effizient, effektiv, kreativ und motiviert unterwegs.

Andererseits halt ich nichts von Pauschalierungen. In beiden Gruppen, wenn man sie denn unbedingt bilden möchte, was ich an sich schon problematisch finde, gibt es die bekannten High- und Low-Performer, unabhängig von Alter und Erfahrung.

 

[poe05]

„... sind die AI-Tools nicht länger optional – sie sind der Kern jeder Rolle und jeder Ebene„

Da hat wohl der CEO KI benutzt 🤔

 

[ascer]

@ascer ich denke viele ältere weigern sich auch weil sie Angst haben ihren Job zu verlieren.
Und ganz unrecht haben sie nicht. Der Hauptgrund warum KI eingeführt wurde ist Effizienz. Und es werden Leute ihre Arbeit verlieren auf Dauer.

Würde ich auf @Beitrag verweisen und wie folgt antworten:

Ach ja, das leidige Thema mit den verlorenen Arbeitsplätzen bei Automatisierung.
Meistens wird die Arbeit nicht weniger, sie verändert sich nur.

Vollumfänglich ausschließen, dass niemals Jobs ersatzlos gestrichen werden, würde ich pauschal nicht.
Nichtsdestoweniger ist meine Beobachtung in der Tat auch genau das: Tätigkeiten werden ersetzt oder unterstützt, nicht Jobs. Die Arbeit wird nicht weniger, sondern deutlich mehr - und das funktioniert dadurch, dass der einzelne AN jetzt effektiver arbeitet.

Wäre ja schlimm, wenn du sowas leitest und es selbst als nicht sinnvoll erachtest. Vermutlich siehst du deshalb alles auch ein wenig unbewusst durch ne rosa Brille.

Natürlich ist zumindest der Verdacht auf Befangenheit naheliegend. Ebenfalls ist KI natürlich auch nicht in jedem UseCase pauschal sinnvoll und ich kann auch nicht abschließend für jeden Kunden hier sprechen, aber da ich in leitender Tätigkeit bin, spreche ich häufig mit dem Management der Kunden, kenne alle Projektzahlen und - je nach Projekt - auch beschränkten Zugriff auf die Geschäftszahlen der Kunden (soweit das eben für das Projekt oder die Optimierung notwendig ist).

Da kann ich aus der Praxis sagen: in den meisten Fällen ist das stark positiv zu bewerten.

Die meisten Negativfälle sind aus meiner Praxis sowie Netzwerk auch eher Dinge wie:

• Kunde will die upfront Investition in neue Technologie nicht tragen oder zumindest nicht lange genug tragen - wenn halbherzig modernisiert wird oder mittendrin abgebrochen, dann kommen Positiveffekte natürlich nicht zu Stande. Es gibt natürlich UseCases, wo das Return of Investment schon in 3-12 Monaten Technologieeinsatz erfolgt oder wo überhaupt neue Dienste und Umsatz nur mit der neuen Technologie möglich ist. Es gibt aber auch UseCases, wo im Zweifelsfall sogar Jahre investieren muss - und da brechen gerade deutschen Kunden häufig mittendrin ab (oder sind generell bei Projektstart schon "geizig")
• Kunde hat generell keine ordentliche Digitalstrategie - beispielsweise stark heterogene Daten oder gar nicht selten immer noch ein hoher Anteil handschriftlicher / ausgedruckter / mündlich kommunizierter / ... Daten. Ausreichende Digitalisierung sowie ausreichend verfügbare Daten sind die Punkte das, welche meiner anekdotischen Evidenz nach die meisten KI-Projekte killen.
• Ideologisch begründeter Widerspruch: du hast eine automatisierte, digitale Lösung für einen Workflow, die gut funktioniert, aber diverse MA beim Kunden drucken dann doch wieder Dinge aus, machen irgendwas handschriftlich, scannen es manuell wieder ein, ...

Gerade beim letzten Punkt hatte ich einmal sogar bereits einen Fall, wo der GF einer Medienbude dann gesagt hat "die fraglichen MAs haben immer eine Ausrede, kündigen kann ich sie in D nicht...ich werde die jetzt Stück für Stück in andere Abteilungen versetzen, wo die Weigerungshaltung egal ist, weil ich den Produktivitätsgewinn bei den MAs, die damit arbeiten, deutlich sehe".

Natürlich kann man dann darüber streiten, ob (gerade vom Management) auch wirklich die richtigen KPIs herangezogen werden, um das überhaupt zu bewerten - oder ob es Nachteile gibt, die in deren KPIs nicht vorkommen und die sie auch nicht interessieren, weil es den Profit gesteigert hat oder so...aber das ist eine andere Diskussion.

Ich bin im ganzen Software-Ding nich drin… Aber vermutlich haben die Kollegen mit Berufserfahrung vermutlich mehr drauf wie die KI… Bzw. arbeiten ohne KI effizienter, weil deren Fehler vermutlich länger zur Behebung brauchen wie wenn mans gleich selbst erledigt.

Auch hier kann man natürlich hinterfragen, ob ich die richtigen und relevanten KPIs intern festsetze oder ich etwas übersehe. Aber bei meinem Team kann ich nur sagen, dass es sehr deutlich hilft: Junior Devs schaffen jetzt Dinge, wofür ich früher Senior Devs brauchte und Senior Devs sind bedeutend schneller als vorher - insbesondere bei repetitiven Tätigkeiten rasen die nahezu durch und können sich dadurch um mehr komplexe Tätigkeiten kümmern, als vorher.

Hier muss ich aus der Praxis widersprechen.
Ich habe hier die Erfahrung in der Softwareentwicklung gemacht, dass die älteren Mitarbeiter:innen durchaus KI Tools einsetzen sofern es sinnvoll ist. Eben wie beim Schreiben von Boilerplate Code, als Recherchehilfe oder beim Übersetzen von einer Programmiersprache in eine andere.
Der Unterschied zu Jüngeren ist meiner Erfahrung nach, dass die Grenzen von den KI Helfern schneller erkannt werden.

Natürlich gibt es die auch, hatte aber genauso (wie man hier in den Kommentaren ja auch teilweise sieht) "Totalverweigerer". Darauf bezog sich auch hauptsächlich der Kommentar, inklusive der Versetzung solcher.

Ich würde hier vor allem sagen, dass es zu viele gibt, die ihren gewohnten Workflow nicht verändern oder zumindest nur marginal.

Die Kunst besteht jetzt darin, das über Unternehmenskultur und Führung gut zusammenzubringen. Wenn das gelingt, sind diese mixed Teams meiner Erfahrung nach sehr effizient, effektiv, kreativ und motiviert unterwegs.

Absolut. Das war auch genau meine Beobachtung. Junior Devs sind eigenständiger denn je und Senior Devs "fliegen" teilweise durch die Sprints.

Andererseits halt ich nichts von Pauschalierungen. In beiden Gruppen, wenn man sie denn unbedingt bilden möchte, was ich an sich schon problematisch finde, gibt es die bekannten High- und Low-Performer, unabhängig von Alter und Erfahrung.

Auch das ist richtig, natürlich. Ich würde da nur sagen: "Verweigerungshaltung" seinen Workflow mit KI anzureichern, ist nun ein weiterer Index, an welchem man Low-Performer erkennt. Nicht immer, nicht bei jedem UseCase, aber definitiv bei ausreichend Tätigkeiten (insbesondere, wenn es wirklich "Totalverweigerer" sind).

 

[Fighter1993]

Würde ich auf @Beitrag verweisen und wie folgt antworten:

Aber was bedeutet Effizienz, das es auf Personen bezogen zb weniger Personal benötigt um etwas herzustellen.
Das bedeutet das hierdurch weniger Leute dafür benötigt werden also verlieren Leute ihren Job auf Dauer.
Ob sie dann was anderes machen steht auf einem andern Blatt.

Nur mal so als Veranschaulichung. Früher haben 5 Leute auf einem Feld gearbeitet heute macht die Arbeit 1 Person in einem Traktor.
Also 4 Leute die man nicht mehr benötigt.
Und man benötigt nur noch 1 Person weil der Tranktor effizienter ist so wie es mit der KI auch sein wird.

Du kannst schreiben was du willst es werden viele Leute hierdurch arbeitslos.
Ob jetzt neue Jobs entstehen und die Leute das auch besetzen können steht wieder auf einem anderen Blatt.
Aber Fakt ist Immernoch und ich wiederhole es auch zum 100 mal für dich.
KI wird wenige Leute sehr reich machen und viele arm…

 

[swage]

Gemini pro hat 1 Mio Tokens Kontext

Das klingt nach viel, ist es aber nicht. Also ich bekomme 300.000 Token Kontext mit einem Dutzend Bilder voll. Hängt natürlich von der Auflösung und so weiter ab, aber wenn es das Bild "bewusst" wahrnimmt ist ganz schnell Feierabend, also konkret speziell initialisierte (für maximale Kontextlänge) Ministral mit 24 Milliarden und Gemma3 Modelle mit immerhin 27 Milliarden Parametern. Eigentlich sind das keine richtigen Large Language Models Mehr da sie Vision Enabled sind, also "sehen" können. Reden kannst du mit denen praktisch endlos.

Ein paar Zeilen Code auszuspucken ist eine Sache, eine ganz andere Software mit mehreren tausend Zeilen Code umfangreich zu erfassen den verteufelter Weise steigen die Anforderungen exponentiell.

Das ist auch der Grund für Modelle mit extrem großen Kontextfenstern, die z.B. ein Buch rationalisieren können. Das ist nicht so ohne und das ist nur Text, der verzweigt nicht in Ablaufmustern.

Oder lass mal spaßeshalber einen längeren Text sagen wir vom englischen ins deutsch übersetzen. So bekommst du, sagen wir mal GPT 4.5 ganz schelle zum halluzinieren. Und das läuft nicht eben mal lokal auf einer GPU, das läuft im Rechenzentrum.

Die Technik ist toll, hat aber definitiv noch mit einer ganzen Reihe von Kinderkrankheiten zu kämpfen.

Jeden falls ist ein Fazit das ich gezogen habe das das für Bilderkennung besser kleine, schlanke Modelle zu nutzen sind um mehr VRAM für wachsenden Kontext freizuhalten und wenn es um Echtzeiterfassung geht sind die auch viel schneller. Natürlich hat ein kleineres Neuralnetzwerk seine Auswirkungen auf die Gesamtfähigkeit der KI.

Ich habe auch schon daran gedacht z.B. eine kleine Ki für Motorik und Bilderkennung zu verwenden um diese dann mit einem großen LLM für kognitives zu ergänzen, wie eine Spinne die mini-Gehirne für jedes Bein hat. Habe ich dann aber wieder verworfen da man die dann sowieso gleichzeitig betreiben müsste. Das mag sinvoll sein, eingespart wird dabei aber nichts, im Gegenteil.

 

[ascer]

Aber was bedeutet Effizienz, das es auf Personen bezogen zb weniger Personal benötigt um etwas herzustellen.
Das bedeutet das hierdurch weniger Leute dafür benötigt werden also verlieren Leute ihren Job auf Dauer.
Ob sie dann was anderes machen steht auf einem andern Blatt.

Dabei lässt du aber etwas sehr Wichtiges vollkommen außen vor: du gehst von unveränderter Nachfrage aus - das ist inkorrekt.

Geringere Stückkosten bzw. Kosten pro Wertschöpfung (je nachdem, was man so anbietet), führen nur dann direkt zum Wegfall der Arbeitsplätze, wenn ich exakt dieselben Dienstleistungen oder Güter in exakt demselben Umfang anbiete.

Nur mal so als Veranschaulichung. Früher haben 5 Leute auf einem Feld gearbeitet heute macht die Arbeit 1 Person in einem Traktor.
Also 4 Leute die man nicht mehr benötigt.

Um bei deinem Beispiel zu bleiben: wenn du pro Kartoffel jetzt geringere Kosten hast, dann werden auf einmal Kartoffeln von mehr Menschen gegessen und in jedem Supermarkt hast du auf einmal 10 verschiedene Kartoffelsorten, statt nur einer. Also brauchst du jetzt wieder 5 Leute, die Traktoren fahren - die stellen nur mehr her als vorher, weil die Nachfrage auch steigt.

Das ist eine ganz normale Entwicklung.

Mal aus meiner Erfahrung aus der Praxis: ich habe die Beschäftigten unter mir im letzten Jahr verdoppelt und vom Projektvolumina bearbeiten wir fast 4x soviel, wie zuvor.
Liegt in der IT auch insbesondere daran, dass man natürlich nicht nur das bisherige Tagesgeschäft effizienter gestaltet, sondern dass Kunden auf einmal gänzlich neue Lösungen mit neuen Technologien realisiert haben wollen, die früher ohne diese Technologie undenkbar gewesen wären.

 

[Fighter1993]

Dabei lässt du aber etwas sehr Wichtiges vollkommen außen vor: du gehst von unveränderter Nachfrage aus - das ist inkorrekt.

Nachfrage steigt doch nicht immer?
Davon kann man doch nicht ausgehen.

 

[ascer]

@Fighter1993 richtig - nicht immer. Es ist aber ebenso falsch unveränderte Nachfrage anzunehmen - das war ja deine Annahme (sprich das andere Extrem: die Nachfrage steigt nie).

Und, wie gesagt, auch aus meiner persönlichen Erfahrung: bei den Kunden entsteht nicht nur eine erhöhte Nachfrage, weil die Kosten sinken und deshalb mehr Kunden sich etwas leisten können, sondern vor allem auch Nachfrage nach neuen Produkten, die ohne diese Technologie nicht möglich waren.

 

[Vigilant]

Es wird vermutlich beides geben, wie bisher auch. Alte Jobs fallen weg, neue Jobs kommen hinzu.

Allerdings ist Skepsis angebracht, ob das auch zumindest ausgeglichen erfolgt oder weniger Jobs hinzukommen als wegfallen. Passiert eine Verschiebung von Jobs national oder eher global?

Ein weiterer Aspekt könnte sein, dass es weniger Jobs für mittel qualifizierte Menschen gibt, die dann Arbeitnehmende aus Jobs verdrängen, die eigentlich eine geringe Qualifizierung erfordern, damit sie überhaupt einen Job bekommen.

Ein gerne gehörtes Argument ist aktuell, dass mit KI einem (Fach)kräftemangel aus bspw. hohen Ruhestandsquoten geburtenstarker Jahrgänge entgegengewirkt werden kann. Auch hier scheint Skepsis angezeigt. Wenn wir diese wegfallenden Arbeitskräfte ersetzen können, was hindert daran, das auch mit den verbliebenen zu machen?

Wenn wir uns das aktuelle Wirtschaftsmodell anschauen, basiert die Wertschöpfung zu einem großen Teil auf Arbeitseinkommen, das über den Konsum von Produkten und Dienstleistungen zu den Unternehmen fließt und gleichzeitig Steuereinnahmen für den Staat erzeugt, aus denen gesellschaftliche und auch wirtschaftlich relevante Aufgaben finanziert werden und ebenso durch Auftragsvergabe an Unternehmen dorthin zurückfließen.

Wenn der Faktor Arbeitseinkommen durch massiven KI-Einsatz signifikant geschwächt wird, kommt das ganze Modell ins Wanken und erfordert ganz neue Ansätze zur Verteilung der Wertschöpfung.

 

[gymfan]

und in jedem Supermarkt hast du auf einmal 10 verschiedene Kartoffelsorten, statt nur einer.

Hoffentlich sind das dann auch alles genießbare Kartoffelsorten. Aber die KI ist mind. so unfehlbar wie der Bauer selber, sowas zu bewerten (genauso, wie die KI auch fehlerhafte SW mind. so gut erkennt und selber behebt wie der Entwickler).

Wenn der Faktor Arbeitseinkommen durch massiven KI-Einsatz signifikant geschwächt wird, kommt das ganze Modell ins Wanken und erfordert ganz neue Ansätze zur Verteilung der Wertschöpfung.

Irgendwie kommt mir das sehr bekannt vor und kam, genauso wie der Wegfall "einfacherer" Arbeitsplätze, mit der Einführung der Robotik genauso auf (da wollten die Leute halt Roboter besteuern).

Mag aber natürlich sein, dass mit KI alles anderes wird, wir endlich einen Sprung nicht nur beim autonomen Fahren machen, sondern auch Forschung, Entwicklung und Produktion plötzlich von der KI in Eigenregie übernommen wird.

Bis heute hat der Ersatz von Arbeitnehmern noch nicht einmal im abgeschlossenen Bereich des Einzelhandels geklappt. Seltsamer weise scheinen menschliche Arbeitnehmer dort immer noch günstiger zu sein und es liegt nicht nur an den alten Kunden, sie sich standhaft weigern, ihren Krempel im Supermarkt selber zu scannen und am Ende nicht nur die Verantwortung dafür zu tragen, dies richtig gemacht zu haben sondern auch noch den selben Preis zu zahlen wie mit der Bedienung an der Kasse (was auch gleich noch den Arbeitsplatz sichert).

Die Arbeit wird nicht weniger, sondern deutlich mehr - und das funktioniert dadurch, dass der einzelne AN jetzt effektiver arbeitet.

Also noch mehr Arbeitsverdichtung, weniger Zeit, sich (da es um die SW-Entwicklung ging) um die Qualität der abgelieferten Arbeit zu kümmern (dafür sorgt die KI) usw.

Irgendwie zweifele ich spätestens mit sochen Aussagen daran, dass die Junior-Entwickler mit ihrer gestiegenen Produktivität jemals zum echten Senior werden. Das müssen sie aber auch nicht, KI-Sklaven, die überwiegend lernen, wie sie die KI effizient nutzen, reichen völlig aus. Hauptsache, der abgelieferte Code läuft, verstehen muss ihn nur die KI oder er wird bei Fehlern gleich neu generiert.

Wenn die KI nicht als hilfreiches Tool eingesetzt wird, um mir einen Lösungsweg (oder u.U. auch mehrere) vorzuschlagen, den ich danach aber verstehen muss (nur so kann ich zusichern, dass der Code auch wie von mir erwartet funktioniert), sondern zur Arbeitsverdichtung (andere nennen es auch "Effizienzsteigerung"), dann bin ich, völlig unabhängig vom Alter, froh, mittlerweile nicht mehr im Tätigkeitsfeld arbeiten zu müssen.

 

[Snapuman]

Warum auch nicht? Ich bin ja nicht gezwungen, überall KI-Vorschläge in der Entwicklung oder der Forschung zu nutzen. Aber wenn ich z.B. bei der Datenanalyse beginne, die erste Zeile zu coden und mir Copilot dann (korrekt!) darauf basierend die nächsten 20 lines vervollständigt - wunderbar.

Natürlich gibt es auch mal Situation, wo es falsch ist...aber ganz ehrlich, ich habe früher VIEL mehr Zeit mit Stackoverflow und sonstigem zugebracht, um Dinge zu debuggen. Vor allem mit viel Berufserfahrung ist das Tooling Klasse, weil man nur Sekunden braucht, um einzuschätzen, ob die KI gerade auf dem richtigen Weg ist oder man lieber noch neu prompt'ed oder ob man es doch lieber manuell macht.

Das ist ein wichtiger Punkt den du da angesprochen hast finde ich. Von daher gehe ich auch nicht davon aus, dass KI Programmierer (generell) ersetzen wird, sondern nur die Art und Weise wie programmiert wird - zugegegben schon sehr stark - aber letztlich doch nur verändert. Das was Technologischer Fortschritt nun mal mit sich bringt - es verändert die Dinge.

Ach ja, das leidige Thema mit den verlorenen Arbeitsplätzen bei Automatisierung.
Meistens wird die Arbeit nicht weniger, sie verändert sich nur.

Dafür, dass seit Tag 1 des großen LLM-Hypes immer schon versprochen wird, KI übernimmt alle Jobs, musste ich seitdem noch ganz schön häufig zur Arbeit gehen. Alles leere Versprechungen...

Genau, das war ja bei den vorherigen industriellen Revolutionen nicht anders, da waren die Befürchtungen letztlich die gleichen wie jetzt bei KI - letztlich hat sich aber dann doch nur die Art und Weise wie wir arbeiten verändert - und nicht dass wir arbeiten. Wobei die propagierte vollautomatisierte Produktion natürlich schon realistisch das Potential hat, Erwerbsarbeit als solche nicht vollständig zu verdrängen, aber durchaus deutlich zurück zu drängen. Aber auch dafür existieren bereits Lösungen um die Kaufkraft und damit auch Wohlstand zu erhalten, ein BGE wäre z.B. eine solche - das wäre aber letztlich auch nur eine (aber grundlegende) Veränderung wie und was wir in unserer Gesellschaft als Arbeit definieren.

Ein weiterer Aspekt könnte sein, dass es weniger Jobs für mittel qualifizierte Menschen gibt, die dann Arbeitnehmende aus Jobs verdrängen, die eigentlich eine geringe Qualifizierung erfordern, damit sie überhaupt einen Job bekommen.

Das ist doch nicht neues, mit jeder industriellen Evolutionen stieg bisher die durchschnittliche Qualifikation der Arbeiter.

Wenn wir uns das aktuelle Wirtschaftsmodell anschauen, basiert die Wertschöpfung zu einem großen Teil auf Arbeitseinkommen, das über den Konsum von Produkten und Dienstleistungen zu den Unternehmen fließt und gleichzeitig Steuereinnahmen für den Staat erzeugt, aus denen gesellschaftliche und auch wirtschaftlich relevante Aufgaben finanziert werden und ebenso durch Auftragsvergabe an Unternehmen dorthin zurückfließen.

Wenn der Faktor Arbeitseinkommen durch massiven KI-Einsatz signifikant geschwächt wird, kommt das ganze Modell ins Wanken und erfordert ganz neue Ansätze zur Verteilung der Wertschöpfung.

Genau, sie oben z.B. das Modell BGE mit seiner grundlegend gesellschaftlichen Veränderung.

 

[swage]

Ich denke die Arbeitsplatzdebatte ist NICHT die Ki Debatte, sondern eher eine soziökonomische und Ki, wenn auch ein entscheidender Faktor, ist nicht das Hauptthema. Automatisierung hat schon immer zum Wegfall von Jobs geführt, das war schon im 18ten Jahrhundert so. Mein Vater war auch Schriftsetzer Meister. Man kann einfach nicht die Stopptaste in der technischen Entwicklung drücken und erwarten das das so gut ist.

Nein wir hätten uns schon vor Jahrzehnten, wenn nicht vor Jahrhunderten über Umverteilung von Arbeit Gedanken machen sollten. Aber wir Leben in einer Arbeitskultur. Während der Pandemie sind einige Dinge offensichtlich(er) geworden, so z.B. das es wenig Sinn macht Milliarden von Autos jeden Tag zum Arbeitsplatz zu bewegen, wenn 80% der Leute auch von zu Hause aus arbeiten könnten um dann große Reden über net zero zu halten.

Arbeitsplätze werden wegfallen. Absehbar ist nun das praktisch ALLE wegfallen werden. Ausnahmslos. Und man wird das Arbeit und Konsummodell überdenken müssen da der Druck immer größer wird. Was wir schon lange hätten machen sollen. Es wird jetzt eben nochmal forciert.

Also ich sehe das nicht speziell als Grundproblem der Ki, das wäre bei jedem potenziell umwälzenden Tool genauso, ob das nun Ki oder ein Nanitenfertigungsprozess ist, ist egal.

Und nein, die Welt wird nicht in ihrer Entwicklung anhalten. Das geht in die Falsche Richtung. Aber wenn man etwas sucht dem man unbedingt die Schuld geben will, bitte.

Dann reduzieren wir eben erstmal das Arbeitspensum, z.B. 4 Tage Woche. Oder 3. Das schafft Arbeitsplätze. Aber im Endeffekt sollten wir anfangen darüber nachzudenken ob wir die wirklich zwingend brauchen. Das ist noch nicht so weit, die Technik ist im Moment nicht ausgereift aber es wird passieren. Und relativ schnell.

 

[Vigilant]

Absolut interessantes und wichtiges Thema, wie ich finde. Ist hier aber eher Off Topic und gehört wohl besser in den gesellschaftspolitischen Bereich des Forums.

 

[MonteDrago]

Nachfrage steigt doch nicht immer?
Davon kann man doch nicht ausgehen.

Richtig, aber das ist nun mal das Dogma der Konsumgesellschaft.
"Ewiger Wachstum, und unendlicher Konsum!".
Dabei hat diese Gesellschaft ihren Höhepunkt schon vor ca. 30 Jahren überschritten.🙄

Arbeitsplätze werden wegfallen. Absehbar ist nun das praktisch ALLE wegfallen werden. Ausnahmslos. Und man wird das Arbeit und Konsummodell überdenken müssen da der Druck immer größer wird. Was wir schon lange hätten machen sollen. Es wird jetzt eben nochmal forciert.

Ja wie gesagt, hätte das schon längst passieren müssen!
Nur wie z.b. Helmut Schmidt in einen Interview Ende der 80'er schon sagte, das will keiner hören, und gewählte Politiker die das Ansprechen, brauchen über eine Wiederwahl nicht nachdenken.

Und das hat sich halt bei den meisten bis heute nicht geändert.😒

 

[Vigilant]

Auch "etwas" Off-Topic", aber passend zu den bisher hier geäußerten Gedanken:

https://www.spiegel.de/wirtschaft/u...setzen-a-f2c2477f-2f47-46bb-ae7b-db28ec5631f2

»Künstliche Intelligenz wird buchstäblich die Hälfte aller Angestellten (im Original: White-collar worker) in den USA ersetzen«, sagte Ford-Chef Jim Farley vor wenigen Tagen beim Aspen Ideas Festival. In einem anschließenden Gespräch mit dem US-Schriftsteller und Biografen Walter Isaacson warnte Farley: »KI wird viele Angestellte zurücklassen.«