Frau Hammermann, mit dem zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz machen sich einige Arbeitnehmende Sorgen, dass KI den eigenen Arbeitsplatz bedroht. Ist das berechtigt?
Ich würde weniger von Bedrohung sprechen, denn es geht immer um die Frage, wie KI eingesetzt wird.
Sicherlich machen sich Beschäftigte Sorgen. Das ist natürlich, und es muss ernst genommen werden.
Insgesamt ist KI stärker sichtbar geworden. Vor einiger Zeit konnten Beschäftigte KI gar nicht greifen. Mittlerweile ist das Bewusstsein einfach stärker geworden, wo denn überall KI drinsteckt; es ist gesellschaftlich viel präsenter.
Man merkt das auch im Arbeitskontext, nicht zuletzt, weil generative KI dieses Gefühl gibt, dass man mit jemandem korrespondiert, wie mit dem Kollegen auch.
Andrea Hammermann
ist Senior Economist für Personalökonomik und seit 2013 beim Institut der deutschen Wirtschaft tätig. Zu ihren Forschungsschwerpunkten zählen der Wandel der Arbeitswelt, Vereinbarkeit von Beruf und Familie, Arbeitszeit und Arbeitsort, betriebliches Leistungsmanagement, Diversität und betrieblicher Erfolg sowie individuelle und organisationale Resilienz.
Nach dem Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Universität zu Köln promovierte Frau Hammermann an der RWTH Aachen.
Geht es dabei um ganze Berufsfelder oder eher um einzelne Tätigkeiten?
Wenn wir uns mit KI beschäftigen, schauen wir uns nicht Berufe an, sondern in der Regel sehr spezifische Tätigkeiten. Es gibt keine generalisierte KI; die Anwendungen dienen als Unterstützung einzelner Tätigkeiten.
Die größten Technologiefortschritte haben wir in den letzten Jahren im Bereich der generativen KI gesehen. Die Geschwindigkeit, in der sich die Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Texte, Sprache oder Bilder verbessert hat, ist enorm.
Es hilft immer dann, wenn es um standardisierte und datengestützte Prozesse geht. Entsprechend sind einige Berufsgruppen stärker betroffen als andere.
Wie genau funktioniert generative KI?
Letztendlich werden Wahrscheinlichkeiten abgeschätzt, zum Beispiel, wie sich ein Text fortführen lässt. Dabei wird auf Testdaten zurückgegriffen, und dann wird ein Text beispielsweise übersetzt, in ein anderes Format übertragen oder zusammengefasst.
Das hilft in vielen Berufsgruppen, die mit dem Computer arbeiten und sich mit Texten oder Bildern beschäftigen. Auch bei der Softwareprogrammierung haben wir in den letzten Jahren gesehen, dass KI immer öfter zu guten Ergebnissen geführt hat.
Für Berufseinsteiger kann KI in der Tat positiv sein, denn sie bietet die Möglichkeit, in einer kurzen Zeit viel zu lernen.
Inwiefern bietet KI Möglichkeiten, neue Kompetenzen zu erlernen?
Ich würde KI auf jeden Fall chancenorientiert betrachten. Alles hat natürlich immer zwei Seiten, je nachdem, wie man es verwendet. Gerade das Standardisierte beinhaltet aber viele repetitive Aufgaben, die man vielleicht auch gerne abgibt, um an anderer Stelle die eigene Zeit und Kompetenz stärker einzubringen. Da ist KI eine Entlastung.
An ganz vielen Stellen kann KI Prozesse vereinfachen und beschleunigen. In einigen Experimenten haben wir schon gesehen, dass dies insbesondere für Berufseinsteiger interessant sein kann, weil es die steile Lernkurve erleichtert. KI macht im Prinzip das Erwartbare; wer schon sehr lange einen Job ausübt, weiß ganz genau, wie diese Dinge zu tun sind.
Für Berufseinsteiger kann KI in der Tat positiv sein, denn sie bietet die Möglichkeit, in einer kurzen Zeit viel zu lernen – wenn man sie nicht nur als Automatisierungstool nutzt, sondern sich Dinge erklären lässt. Was sonst durch die Beobachtung von Kolleg:innen erlernt wurde, kann man sich mithilfe der KI quasi autodidaktisch aneignen.
Die Produktivitätsseffekte bei Berufseinsteigern sind diesbezüglich besonders stark. Insbesondere wurde dies bei Softwareprogrammierern und Call-Center-Agents beobachtet. Trotz allem ist das natürlich nicht immer generalisierbar.
Wo liegen die Grenzen von KI? Fehlerquoten und menschliche Kompetenzen wie Empathie und Moral spielen ja auch eine Rolle.
KI ist manipulierbar, denn sie stützt sich nur auf verfügbare Daten. Insofern sehen wir Verzerrungen. Gewisse Themen sind präsenter in digitalen Daten, zum Beispiel das Thema Technologien. Entsprechend gibt es da schon eine Wahrscheinlichkeitsverzerrung. Das treibt natürlich auch gewisse Stereotypen an.
Anfänglich wurde KI beispielsweise zur Leistungsmessung eingesetzt, um festzustellen, wer in einem Unternehmen gut performt. Damit sind einige Unternehmen auf die Nase gefallen, weil sich in der Vergangenheit gewisse Muster gezeigt haben, die man aber eigentlich nicht fortschreiben wollte.
KI kann nicht ethisch oder moralisch bewerten. Sie nutzt Daten aus der Vergangenheit für die Zukunft.
KI kann aber vor allem nicht ethisch oder moralisch bewerten. Sie nutzt Daten aus der Vergangenheit für die Zukunft. An einigen Stellen wollen wir das natürlich nicht, und zwar zu Recht. Da muss es natürlich menschlichen Verstand und auch einen Wertekodex geben, den nur Menschen bewerten und verantworten können. Die KI ist dafür nicht verantwortlich.
Ebenso muss man sich an Gesetze halten, beispielsweise Datenschutz und Antidiskriminierung berücksichtigen. Die Verantwortung, Ergebnisse zu prüfen und sorgsam damit umzugehen, liegt beim Anwender.
Ist die Angst Beschäftigter, durch KI ersetzt zu werden, berechtigt?
In unseren Befragungen sehen wir, dass diese Angst relativ gering ist. Es gibt eine diffuse Angst, dass KI uns irgendwann arbeitslos machen könnte. Aber wenn man dann ganz konkret fragt, inwieweit die eigene Arbeit ersetzbar wäre, wird das eigentlich nicht bestätigt. Schließlich weiß man, wie vielfältig die Arbeit in der Regel ist.
Wir stellen aber fest, dass es eine konkrete Angst gibt, dass erworbene Kompetenzen und Fähigkeiten aufgrund der Technologie zukünftig weniger wert sein könnten. Denn gewisse zuvor gut entlohnte Dinge können einfacher automatisiert und somit nicht mehr zu Geld gemacht werden. Das heißt aber nicht, dass die gesamte Arbeit obsolet wird. Es bedeutet lediglich, dass man sich umstellen muss auf Tätigkeiten oder eigene Fähigkeiten, die früher vielleicht weniger priorisiert wurden.
Ich rate auf jeden Fall dazu, sich mit KI zu beschäftigen.
Was raten Sie Arbeitnehmenden mit Blick auf KI am Arbeitsplatz?
Ich rate auf jeden Fall dazu, sich damit zu beschäftigen und sich nicht von der Angst leiten zu lassen, dass sie einen irgendwann ersetzen könnte oder Fähigkeiten weniger wert sind. KI kann uns an bestimmten Stellen unterstützen, und jeder muss für sich selbst ganz konkret gucken, an welchen Stellen da im eigenen Job Potenziale stecken.
Wir sind als Gesellschaft gut beraten, uns mit dem Thema auseinanderzusetzen, denn wir stehen auch international im Wettbewerb. Andere Länder sind beim Thema KI-Entwicklungen schon ein Stückchen weiter. Im Vergleich zu vorherigen Technologien ist der Durchdringungsgrad in der Arbeitswelt gravierender, und die Geschwindigkeit ist außergewöhnlich. Das haben wir mit vorherigen Technologien so nicht erlebt.
Ein Vorteil vieler KI-Tools ist die einfache Anwendung durch Sprachbefehle. Der Umgang damit lässt sich nahezu intuitiv durch Ausprobieren erlernen.
Wenn Unternehmen es schaffen, hierzulande Datenschatz mit unternehmensspezifischer KI zu verbinden, dann liegt darin auch ein ordentlicher Produktivitätsschub.
Wie steht Deutschland im internationalen Vergleich da, insbesondere mit Blick auf Datenschutz?
Wir beschäftigen uns sehr stark mit den Risiken und versuchen, die richtigen Weichen zu setzen, damit KI auch so eingesetzt wird, wie wir uns das wünschen würden. Das verlangsamt den Prozess sicherlich, denn somit zögert der ein oder andere, KI einzusetzen.
Ein Vorteil vieler KI-Tools ist die einfache Anwendung durch Sprachbefehle. Der Umgang damit lässt sich nahezu intuitiv durch Ausprobieren erlernen. Zwischen dem, was technologisch möglich ist und dem, was auch genutzt wird, gibt es noch eine große Diskrepanz. Vieles befindet sich noch in der Entwicklungs- und Pilotierungsphase.
Befragungen zeigen, dass Unternehmen insgesamt noch recht zurückhaltend sind, KI einzusetzen, auch international, denn der erhoffte Produktivitätsschub bleibt vielerorts bislang aus. Das spiegelt wider, dass dahinter ein Prozess steckt. Man kann eben nicht eine Technologie ins Unternehmen einführen und von heute auf morgen wird alles schneller und besser.
Technologien müssen in Prozesse und Strukturen eingebunden und mit spezifischen Daten verknüpft werden. Das ist ein Prozess. Da, glaube ich, liegt die Stärke von Deutschland, denn wir haben immer noch einen starken Industriesektor mit wertvollen Daten, die eben nicht öffentlich zugänglich sind.
Wenn Unternehmen es schaffen, hierzulande diesen Datenschatz mit unternehmensspezifischer KI zu verbinden, dann liegt darin auch ein ordentlicher Produktivitätsschub.
