Was sind die Skills der Zukunft? Wer wird arbeitslos und wer besonders gefragt? Die Zukunft vorherzusagen ist zwar enorm schwer. Wir versuchen uns trotzdem daran. Wie wir uns für eine Zukunft mit KI resilient aufstellen und welche Kompetenzen bald besonders gefragt sein werden – diese Fragen versucht Kolja Wohlleben hier zu beantworten.
Vorhersagen sind schwer, besonders, wenn sie die Zukunft betreffen.
Geoffrey Hinton, der vielleicht bedeutendste KI-Forscher der Welt, hatte 2016 über Radiologen folgendes zu sagen:
„Ich glaube, wenn Sie als Radiologe arbeiten, sind Sie wie der Kojote, der schon über die Klippe gerannt ist aber noch nicht runtergeguckt hat … Wir sollten jetzt aufhören Radiologen auszubilden. Es ist einfach völlig offensichtlich, dass Deep Learning in fünf Jahren besser sein wird.“
Zehn Jahre später hat sich der Fachkräftemangel in der Radiologie weiter verschärft: Obwohl auf Grund von Hintons Prognose nirgends Ausbildungsprogramme eingestellt wurden, bleiben in Deutschland und den USA Tausende Stellen in der Radiologie unbesetzt, Tendenz steigend.
Einen kürzeren Zeithorizont als zehn Jahre wählte Elon Musk, der 2019 versprach:
„Ich bin sehr zuversichtlich, dass wir nächstes Jahr ganz sicher über eine Million Tesla Robotaxis auf der Straße haben.“
Als die ersten 20 Robotaxis im Sommer 2025 dann tatsächlich fuhren, war das Ergebnis beängstigend: Autos wechselten aus dem Nichts auf die entgegenkommende Fahrbahn, stoppten mitten auf Kreuzungen und beendeten ihre Fahrten plötzlich, weil es anfing zu regnen und ihre Sensoren mit Regen überfordert waren.
Aber nicht alle Prognosen zu Automatisierung und KI überschätzen den möglichen Fortschritt – mindestens genau so oft werden sie von der Wirklichkeit schnell überholt.
2013 bewertete eine einflussreiche Studie das „Automatisierungsrisiko“ von hunderten Berufen. Besonders vor Automatisierung sicher waren demnach Texter, Illustratoren, oder Softwareentwickler – schließlich seien Texte schreiben, Bilder erschaffen und Code schreiben Tätigkeiten, mit denen eine Maschine noch jahrzehntelang zu kämpfen habe.
Sehr weit oben auf der Liste der gefährdeten Berufe damals übrigens: LKW-Fahrer, Wirtschaftsprüfer, Kellner.
Die heutige Welt, in der KI bessere Texte und Bilder generieren kann als die meisten Menschen, während händeringend Millionen von LKW-Fahrern gesucht werden, war 2013 offensichtlich schwer vorstellbar.
Das Schwierigste am Olymp sind die Treppen
Ein Grund, aus dem es so schwierig ist, die Entwicklung von KI vorherzusagen, ist: Wir nutzen das menschliche Gehirn als Referenzpunkt für künstliche Intelligenz.
Deswegen ruft eine KI, die mal wieder eine Matheolympiade gewonnen oder ein Staatsexamen bestanden hat, neben aller Begeisterung auch immer eine sarkastische Gegenreaktion hervor: Wie kann es bitte sein, dass eine Maschine hochkomplexe Algebraprobleme löst, aber an einfachen sozialen Situationen scheitert, die ein 8-jähriger verstehen würde? Oder beim Treppensteigen verzweifelt?
Das Fettnäpfchen, in das Richard getreten ist, zu erkennen, oder eine Treppe zu steigen, wirken auf uns einfach, fast trivial.
Aber alles ist einfach, wenn man ein paar Millionen Jahre zum Üben hat.
Die Evolution hat uns mit unfassbar komplexen Fähigkeiten ausgestattet: Jeder Millimeter Bewegung auf einer Treppe ist ein hochkomplexes Zusammenspiel von visuellen, haptischen und propriozeptiven Informationen. Die Größe der Treppenstufen, Stolperfallen, die Beschaffenheit unserer Schuhe und hunderte andere Informationen werden in Millisekunden verarbeitet.
Empathie in komplizierten sozialen Situationen ist ähnlich multidimensional. Während wir zuhören, scannen wir Bruchteile von Mimik, analysieren Stimmlagen auf minimale Frequenzabweichungen und gleichen das Gesagte mit dem kulturellen Kontext, der gemeinsamen Geschichte und den subtilen Regeln der sozialen Hierarchie ab.
Im Vergleich dazu ist eine Aufgabe der internationalen Matheolympiade gewissermaßen banal.
Welche Berufe sind denn nun sicher?
Können wir also vorhersagen, welche Fähigkeiten uns auch in Zukunft vor der Arbeitslosigkeit bewahren? Sind es zum Beispiel, wie die OECD prognostiziert, „Datenkompetenz“ und „Programmieren“?
Wie Elon Musk und Geoffrey Hinton demonstriert haben, ist die Zukunftsperspektive von ganz spezifischen Berufen (Radiologen, LKW-Fahrern, Illustratoren) extrem schwer vorherzusagen: Technologie entwickelt sich oft viel schneller, viel langsamer, oder einfach anders als gedacht.
Genauso schwierig ist es deswegen, “die Skills der Zukunft” zu bestimmen. Sind Datenkompetenz und Programmierkenntnisse in einigen Jahren relevanter als vorher, weil das Management von Coding-Agenten nur dann funktioniert, wenn man selbst Softwareentwicklung beherrscht? Oder machen Tools wie Claude Code bald die meisten Programmierer völlig obsolet?
Was können wir also trotz aller Unsicherheit tun, um in einer Welt der zunehmenden Automatisierung resilient zu bleiben?
The Best Predictor of Future Behavior is Past Behavior
Vermutlich werden wir mit künstlicher Intelligenz eine neue Stufe darin erreichen, menschliche Aufgaben an Maschinen abzugeben. Neu ist dieses Phänomen aber natürlich nicht. Auch vor dem KI-Boom wurden kognitive Tätigkeiten zunehmend automatisiert: Buchhalter rechnen nur noch selten selbst und technische Zeichner nutzen CAD-Software, keinen Bleistift.
Demnach wäre zu erwarten, dass solche Kompetenzen im Vergleich immer weniger wichtig werden.
Eine faszinierende Studie aus Schweden illustriert genau diese Entwicklung: Dort müssen junge Männer, die zum Wehrdienst eingezogen werden, eine Reihe von Tests absolvieren. Sie werden dort auf ihre kognitiven Fähigkeiten (Mathematik, Analytik etc.) sowie auf nicht-kognitive Fähigkeiten untersucht (Gewissenhaftigkeit, Konfliktlösung etc.).
In Schweden, wo Datenschutz offensichtlich anders verstanden wird als in Deutschland, ist es möglich, die Gehaltsdaten sämtlicher Bürgerinnen und Bürger beim Finanzamt abzufragen. Forscher konnten also die Testergebnisse aus dem Wehrdienst mit dem Einkommen der Rekruten 20 Jahre später abgleichen.
Was sich dadurch bei Tausenden Männern in Schweden zeigen ließ:
Nicht-kognitive Fähigkeiten – im Prinzip das, was wir oft „Soft Skills“ nennen – sind jedes Jahr wichtiger für den Karriereerfolg geworden. Zwischen 1992 und 2013 verdoppelte sich der Einfluss von Fähigkeiten wie Teamwork oder Konfliktlösung auf das Gehalt.
Statt ganz spezifischen Jobs die Automatisierung oder Langlebigkeit zuzusprechen, ist es vermutlich besser, sich daran zu orientieren, was per definition die beste Chance hat, menschliche Arbeit zu bleiben.
Eine Prognose (trotz allem)
Meine Prognose ist daher folgende: Menschliche Resilienz in Zeiten künstlicher Intelligenz wird im Arbeitsmarkt in drei Fällen hoch bleiben:
- Dort, wo Soft Skills besonders wichtig sind. Wo es wichtig ist, Konflikte zu managen, Menschen zu motivieren, und klar aufzutreten, bleibt es für KI schwierig. Dass Softwareingenieure seit den 60er Jahren glauben, Lehrer automatisieren zu können, jetzt aber deutlich früher ihren eigenen Job in Gefahr sehen, ist so gesehen zwar ironisch, aber ziemlich erwartbar.
- Dort, wo menschliche Beziehungen an sich wichtig sind. Eine Tätigkeit, die ich alleine an einem Schreibtisch erledigen kann, ist erst einmal einem größeren Risiko ausgesetzt als eine, in der ein menschliches Netzwerk ins Spiel kommt. Der Vertriebler, dessen Job hauptsächlich aus dem Verfassen von E-Mails und LinkedIn-Nachrichten besteht, wird im Vergleich zu dem, der ein großes persönliches Netzwerk pflegt, noch weiter zurückfallen als ohnehin schon.
- Wo handwerklich-körperliche Kompetenz gefragt ist. Diese Prognose ist die riskanteste. Jede Arbeit, die ein Klempner oder eine Tischlerin ausführt, ist ein extrem komplizierter Vorgang, der trotz aller Fortschritte in der Robotik weiterhin fordernd bleiben wird – siehe Treppensteigen.
Das Gute ist: Soft Skills, Beziehungen und Handwerksarbeit ohnehin – sie sind alle kultivier- und lernbar. Jede Möglichkeit, die wir haben, um uns weiterzuentwickeln, oder unser Jobprofil zu bestimmen, sollten wir dafür nutzen.
Wir können bewusst daran arbeiten, wie wir Konflikte lösen, wie wir klar kommunizieren, wie wir Empathie zeigen. Und: Wir können bei der Personalauswahl mehr Wert auf Fähigkeiten mit hoher Halbwertszeit setzen – in diesem Fall eben die so genannten „weichen Faktoren“.
Wir können mehr Arbeit in Beziehungspflege stecken als wir es bisher getan haben.
Und wir können unsere Jobs so gestalten, dass sie so viel wie möglich auf fundamental menschlichen Kompetenzen aufbauen – was sie im besten Fall auch erfüllender macht.
Oder wir werden Radiologen, die scheinen auch eine resiliente Gruppe zu sein.
