Künstliche Intelligenz vervielfacht die Fähigkeiten erfahrener Fachkräfte, könnte aber gleichzeitig genau jenen Weg schwächen, auf dem junge Menschen diese Erfahrung erst erwerben.
Im Zeitalter von KI und Agents scheinen nur wenige Berufsgruppen dieser Transformation so stark ausgesetzt zu sein wie Hochschulabsolventen – insbesondere aus Bereichen, in denen diese Revolution am härtesten zuschlägt, etwa Informatik und Jura. Doch schon bald dürfte sich dieser Trend auch auf andere Dienstleistungsberufe ausweiten.
Aus meiner beruflichen Erfahrung kann ich sagen: Aufgaben, die wir als „agentic“ bezeichnen, werden besser von erfahrenen oder Senior-Fachkräften koordiniert und überwacht. Der Grund dafür ist, dass sie Agents deutlich effektiver auf die Ziele des zu lösenden Problems abstimmen, bessere Anweisungen geben und die erzielten Ergebnisse präziser bewerten können. So verstärken sich Agent und Senior gegenseitig: Korrekturen helfen dabei, Anweisungen und künftige Prozesse zu verfeinern, während der Senior das gewonnene Wissen in einer engen symbiotischen Beziehung direkt aufnimmt.
Bis vor Kurzem delegierten Unternehmen unkritische, aber notwendige Aufgaben an Berufseinsteiger – etwa repetitive Tätigkeiten oder das Sammeln und Sortieren von Informationen. Heute erledigt die KI viele dieser kleineren Arbeiten in Sekunden. Das reduziert die Möglichkeiten für Newcomer drastisch, ihr fachliches Können unter Beweis zu stellen, Erfahrungen zu sammeln und sich bei Kollegen und Vorgesetzten einen Namen zu machen.
Ein Junior bringt zwar frisches Wissen und Energie mit, es fehlt ihm jedoch die Erfahrung und das Urteilsvermögen, die erst durch die berufliche Praxis entstehen. Zudem lässt sich das, was an Universitäten und Hochschulen gelehrt wird, nicht immer eins zu eins in der realen Wirtschaft anwenden. Wenn ein Junior mit KI/Agents arbeitet, hinterfragt er deren Ergebnisse oft nicht ausreichend – und wenn doch, fehlt ihm meist der nötige Maßstab. Oberflächlich betrachtet mögen die Resultate von Juniors und Seniors mit KI gleichwertig erscheinen, doch aktuelle Studien wie eine Untersuchung von Google Research zeigen: Dieser Shortcut mag die Arbeitsqualität eines Anfängers heute verbessern, führt aber nicht zwangsläufig dazu, dass sich jene mentalen „Muskeln“ und das kritische Urteilsvermögen entwickeln, die ihn morgen zum Experten machen.
Darüber hinaus enden manche Projekte nicht mit dem fertigen Deliverable; ihr tatsächlicher Erfolg zeigt sich erst mittel- bis langfristig im Produktivbetrieb. Das gilt beispielsweise für Cloud-Softwareplattformen oder SaaS, wo die langfristige Kundenbindung sogar noch wichtiger ist als der Verkauf selbst. Bei solchen Projekten spielen Seniors ihre Stärken voll aus, denn sie steuern nicht nur die Agents, die sie programmieren, sondern neigen auch dazu, die Architektur zu vereinfachen und zu standardisieren, um künftige Betriebskosten zu minimieren – einschließlich der Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Ausfallzeiten. Das ist eine Aufgabe, die nur das Selbstbewusstsein echter Expertise ermöglicht, da man dabei häufig der KI widersprechen muss. Ein Junior akzeptiert und vertraut den Ergebnissen des Agents in der Regel viel leichter, gibt vage (oder übermäßig spezifische) Anweisungen und übernimmt automatisch Lösungswege und Verzweigungen, die die Software unnötig verkomplizieren und damit Betriebs-, Wartungs- und künftige Änderungskosten in die Höhe treiben.
Für erfahrene Fachkräfte ist das zweifellos eine enorme Chance: Ihre Fähigkeiten vervielfachen sich nicht nur, auch ihre Jobsicherheit dürfte in den kommenden Jahren weiter wachsen. Schließlich wird die Verantwortung für Arbeit, die mit KI entsteht, weiterhin bei Menschen und Organisationen liegen – vom gesetzlichen Vertreter eines Unternehmens bis hin zur Abteilungsleitung. Die Erklärung dafür ist simpel: Man kann eine KI rechtlich nicht für schlechte Arbeit belangen oder bestrafen – am Ende trägt immer ein Mensch die Verantwortung (zumindest vorerst).
Doch was geschieht mit den jungen Fachkräften? Eine Generation, die zunehmend Schwierigkeiten hat, auf dem Arbeitsmarkt Fuß zu fassen, und in Zeiten von Fehlinformationen zudem Manipulation ausgesetzt ist, wird sich kaum allein aus einer Krise befreien können, die sich mit der Ausbreitung von KI in weitere Branchen und Anwendungsbereiche noch verschärfen könnte. Wir dürfen nicht vergessen: Frustration, erzwungener Leerlauf, mangelnde Erfahrung, fehlende echte Verantwortung und keine Perspektive fürs Leben können unter bestimmten Umständen zum perfekten Nährboden für Unruhen und soziale Spannungen werden. Die Antwort auf diese Frage bleibt offen.
