Werden wir alle ersetzt? Was KI wirklich mit unseren Jobs macht.

Hallo Freunde. Habemus Papam und er kommt aus Amerika. Man könnte denken, dass der Papst nicht viel mit KI zu tun hat. Aber er hat seinen Namen gewählt, weil er sich Sorgen darüber macht, was in seiner Amtszeit technologisch passieren könnte. Er wurde von Papst Leo XIII. inspiriert, der während der industriellen Revolution das Dokument ‚Rerum Novarum‘ geschrieben hat, um einen wichtigen Dialog zwischen der Kirche und der modernen Welt zu beginnen. Los gehts mit den Updates für heute!

Peanuts für heute:

• 🙇‍♂️ Werden wir alle ersetzt? Was KI wirklich mit unseren Jobs macht.

• 👩‍🎨 Figma mit neuen Vibe-Coding Features

• 🛠️ ChatGPT - Welches Modell für welche Aufgabe?

🥜 Die größte Nuss:

🙇‍♂️ Werden wir alle ersetzt? Was KI wirklich mit unseren Jobs macht.

Wer braucht eigentlich noch Menschen für die Arbeit? Wenn man in den letzten Monaten einigen CEOs zuhört, entsteht der Eindruck, dass Menschen als Arbeitskräfte ihren einstigen Wert verloren haben. Laut Anthropic werden intern bereits 90 % des Codes mit Hilfe von KI geschrieben. Google spricht von 25 %, Microsoft von 30 %. Aber Coding ist auch der KI-Usecase der Stunde, wie ist es in anderen Aufgabenbereichen?

Klarna ließ Anfang des Jahres verlauten, dass man in der Kundenbetreuung fast vollständig auf KI umstellen wolle. Klarna war eine der ersten "All-in"-Firmen, wenn es um KI geht, und plante, alle 700 Mitarbeitenden in der Kundenbetreuung durch KI zu ersetzen. Die selbe Firma kündigt nun an, wieder mehr Menschen im Kundenservice einzusetzen. Die Qualität hat gelitten. Beschwerden häuften sich – zu viele Fehler, zu wenig Vertrauen. Der geplante Börsengang ist eh erstmal verschoben also ist das Hype-Gehabe nicht mehr so notwendig?

Gleichzeitig meldet Amazon Fortschritte bei seiner Lagerautomatisierung. Die neuen „Vulcan“-Roboter sortieren in einer deutschen Lagerhalle bereits über 500 000 Produkte – schneller und effizienter als der menschliche Durchschnitt.

Was denn jetzt? Verlieren wir alle unseren Job, oder wird menschliche Arbeit unterschätzt? Im Jahr 2018, als man Elon Musk noch ernster nehmen konnte, twitterte er genau diesen Punkt: „Humans are underrated.“

Viel KI – wenig Effekt?

Dass Unternehmen versuchen herauszufinden, wie man KI einsetzen kann, gehört mittlerweile zum guten Ton. Laut einer aktuellen Umfrage des Wall Street Journal gaben 78 Prozent der befragten Firmen an, mindestens eine KI-Anwendung zu nutzen – 2023 waren es noch 55 Prozent. Sie sparen damit aber kaum messbaren Kosten. Typische Kosteneinsparungen lagen unter 10 Prozent, Umsatzsteigerungen unter 5 Prozent.

Und auch wenn alle von „Agenten“ sprechen – KI kann bislang nicht eigenständig über Benutzeroberflächen navigieren. Was bleibt, ist oft: Ein smarter Textassistent, der gut zusammenfasst – aber nicht selbstständig handelt.

Nicht der Job verschwindet – sondern die Routine

In 2018 habe ich (Lukas) meine Masterarbeit über die politische Steuerung von KI in Europa geschrieben – das Paper „Attention is All You Need“, das den Grundstein für Sprachmodelle gelegt hat, kam ein Jahr zuvor heraus. Sprachmodelle, wie wir sie heute gewohnt sind, spielten zu dieser Zeit noch keine große Rolle.

In Interviews mit mehreren Experten des Future of Humanity Institutes in Oxford (RIP: Es wurde letztes Jahr geschlossen) kam immer wieder zur Sprache, dass KI weniger Einfluss auf die Anzahl von Jobs haben würde und eher auf einzelne Aufgaben.

Was das konkret bedeutet, sieht man schon heute in vielen Branchen. Ein Junior-Entwickler schreibt keine ganzen Features mehr, sondern überprüft die Vorschläge seines KI-Copiloten. Eine Marketingkraft plant keine Newsletter mehr selbst, sondern bearbeitet Texte, die eine KI generiert. Ein Kundenbetreuer beantwortet keine Standardfragen mehr – die erledigt ein Chatbot. Er oder Sie springt ein, wenn Empathie, Fingerspitzengefühl oder Eskalation nötig sind.

Jobs verändern sich. Aus klar definierten Rollen entsteht ein Aufgabenmix – teils automatisiert, teils delegiert, teils neugestaltet. In einigen sehr spezifischen Aufgaben wird KI in rasantem Tempo besser als Menschen. In anderen Bereichen haben Menschen noch die Überhand.

Drei Szenarien – und ein offenes Rennen

Wie genau sich der Arbeitsmarkt verändert, hängt davon ab, wie gut Wirtschaft und Gesellschaft mit der Transformation umgehen. Der Ökonom Ansh Juneja beschreibt drei mögliche Szenarien:

Im besten Fall führt KI zu einem Produktivitätsschub, der neue Nachfrage erzeugt – mehr Produkte, mehr Dienstleistungen, mehr Jobs. Eine zweite Möglichkeit: Die Arbeitswelt verlagert sich – viele traditionelle Jobs verschwinden, aber neue Branchen entstehen. Im dritten, pessimistischen Szenario entfällt vor allem der „Einstieg“ in den Arbeitsmarkt: Junior-Stellen verschwinden, Umschulung gelingt nicht schnell genug, soziale Spannungen nehmen zu.

Welche Entwicklung eintritt, ist nicht determiniert. Es hängt davon ab, wie aktiv wir die Veränderung gestalten.

Was bremst die Entwicklung?

So mächtig das Potenzial – die Umsetzung stockt. Unternehmen zögern oft aus gutem Grund. Vertrauen fehlt, vor allem in sicherheitskritischen Bereichen wie Gesundheit oder Finanzen. Regulierungen sind langsam, Pilot-Projekte langwierig. Und Menschen neigen nun mal dazu, Bestehendes beizubehalten.

Der Fokus liegt immer wieder auf dem vollständigen Ersetzen von Arbeitsplätzen, anstatt darauf, wie man die Arbeit einzelner Menschen leichter, produktiver und effizienter gestalten kann. Mein persönlicher wichtigster Anwendungsfall für Sprachmodelle ist, deutlich schneller Dinge zu recherchieren und zu lernen – in Unternehmen spielt das jedoch nur eine Nebenrolle. Das könnte ein fataler Fehler sein.

Neue Technologien wie Sprachmodelle können monotone Aufgaben ersetzen und kreative, soziale, strategische Tätigkeiten stärken. Sie könnte gefährliche Jobs ersetzen, Inklusion fördern, Bildungsangebote personalisieren. Die entscheidende Frage ist: Werden wir sie nur als Kostenbremse betrachten – oder als Chance für ein anderes, besseres Arbeiten?

Dafür braucht es eine aktive Doppelstrategie: Bildungssysteme müssen nicht nur „KI“ als Thema integrieren, sondern Menschen gezielt auf neue Aufgaben vorbereiten – dort, wo der Mensch der Maschine, zumindest für eine Weile, überlegen bleibt: in Kontext, Verantwortung, Empathie & Kreativität. Und parallel braucht es Governance, die Fehlanreize verhindert – etwa den Druck, KI einzig zur Kostenoptimierung einzusetzen.

Lasst euch nichts einreden. Menschen werden unterschätzt.

🛠️ Trai it out:

ChatGPT - Welches Modell für welche Aufgabe?

Wer ChatGPT in der Bezahlversion nutzt, sieht sich wohl immer wieder mit der Frage konfrontiert: Welches der Modelle sollte ich denn eigentlich für welche Aufgabe nutzen?

Dazu hat OpenAI jetzt endlich sogar eine eigene Erklärung herausgegeben, hier unsere Zusammenfassung:

Generell: Normale vs. Reasoning-Modelle
Alle ChatGPT-Modelle in der “o-Serie” sind sogenannte Reasoning Modelle. Diese “überlegen” länger bevor sie eine Antwort geben. Das passiert vereinfacht gesagt über einen inneren Monolog, was dazu führt, dass man etwas auf eine Antwort warten muss, aber die Antworten dafür oft fundierter sind.

Web-Suche & Deep Research
Neben Dateianhängen lässt sich in ChatGPT außerdem per Click auf das “Globus-Icon” die Websuche aktivieren, was dazu führt, dass das Modell vor dem Beantworten der jeweiligen Frage immer noch eine Websuche durchführt, um Informationen zu bekommen. Übrigens: Nur, weil die Suche nicht aktiviert ist, heißt das nicht automatisch, dass ChatGPT sie nicht trotzdem nutzt. Je nach Frage entscheidet ChatGPT eigenständig, vor der Beantwortung eine Websuche durchzuführen.

Ein Klick auf das Teleskop-Icon aktiviert den Deep Research Modus. Das ist ein ChatGPT Agent, der für längere Recherche und Denkaufgaben sinnvoll ist. Das Modell führt dann iterativ immer wieder Web Suchen durch, und stellt seine Antwort auf ein breites Fundament aus Informationen. Je nach Komplexität der Aufgabe, kann die Antwort dann durchaus auch mal über 15-30 Minuten auf sich warten lassen.

GPT-4o
Das aktuelle Standard-Modell eignet sich hervorragend für alltägliche Aufgaben wie Brainstorming, Zusammenfassungen, E-Mails oder kreative Inhalte. Es ist vollständig multimodal – man kann also nicht nur schreiben, sondern auch Bilder, Dokumente, Tabellen oder Audio-Dateien hochladen.

Beispiel: „Fasse diese Meeting-Notizen in 3 zentrale To-dos zusammen.“

GPT-4.5 (versteckt im Bereich “More models”)
Ideal, wenn mehr Kreativität oder emotionale Intelligenz benötigt wird. Dieses Modell punktet bei feinfühliger Kommunikation, “empathischen Texten” oder originellen Ideen – z. B. für Social Media Posts, Produkttexte oder komplexere E-Mails.

Beispiel: „Erstelle einen originellen LinkedIn-Post über die Auswirkungen von KI auf kreative Berufe – locker, aber professionell.“

o4-mini
Blitzschnell vor allem bei technischen Aufgaben – ideal für kurze Programmierfragen, wissenschaftliche Zusammenfassungen oder Datenextraktion.

Beispiel: „Zieh mir bitte aus dieser CSV die fünf Produkte mit dem höchsten Umsatz raus.“

o4-mini-high
Wenn’s technisch richtig tief geht: Komplexe Rechenaufgaben, Code mit vielen Abhängigkeiten oder ausführliche Erklärungen.

Beispiel: „Schreibe eine SQL-Abfrage, die alle Nutzergruppen mit mehr als 100 aktiven Nutzern in den letzten 30 Tagen auflistet.“

o3
Für große, verschachtelte Aufgaben mit mehreren Lösungsschritten: Strategische Planung, Business-Analysen, fortgeschrittenes Coding, Datenvisualisierungen und Co. Dieses Modell kombiniert interne Tools wie Code-Ausführen, Suchen und Bildanalyse mit Denkschritten.

Beispiel: „Analysiere diese Tabelle und prognostiziere den Umsatz, erstelle dann daraus Visualisierungen mit begleitenden Erklärungen als Grundlage für eine Präsentation.”

Spannende Demos:

Tools kurz & knackig:

• Migma — Marketing E-Mails mit KI erstellen

• FirstQuadrant — KI Tools für B2B Sales

• Bugster — Software Testing Agent

🍭🍬 Gemischte Tüte

🇪🇺 EU-News:

• Mistrals „Le Chat Enterprise“ richtet sich gezielt an Unternehmen – ein KI-Assistent speziell für Business-Kontexte, internes Wissen und sichere Kollaboration. Link

👩‍💻 Tech-News:

• Figma hat auf seinem AI Day neue Tools vorgestellt, mit denen sich UI-Mockups automatisch in Code umwandeln lassen. Ziel ist es, Design- und Dev-Teams enger zu verzahnen und den Weg von der Idee zur App zu verkürzen. Link

• OpenAI holt sich Verstärkung: Instacart-Chefin Fidji Simo übernimmt als CEO of Applications künftig die Produktentwicklung und Geschäftseinheiten. Altman kann sich dadurch stärker auf Forschung, Sicherheit und Rechenleistung konzentrieren. Link

• Claude kann jetzt bis zu 45 Minuten recherchieren – dreimal so lange wie vorher. Dabei wird die Aufgabe in Teilfragen zerlegt und aus Hunderten Quellen mit Zitaten beantwortet. Ideal für Report-artige Antworten – aber bitte trotzdem Fact-Check. Link 

• GitHub lässt sich jetzt direkt mit ChatGPT verbinden – für bessere Codeanalyse, Refactoring-Vorschläge und Quick-Doku. Ideal für Devs und Teams, die tiefer einsteigen möchten. Link 

• Microsoft integriert offenbar Elon Musks KI-Modell Grok in seine Azure-Plattform – ein Zeichen, dass dort die OpenAI-Abhängigkeit langsam aufweicht. Link 

• Meta holt den ehemaligen DeepMind-Forscher Rob Fergus zurück ins Boot – er übernimmt die Leitung des Facebook AI Research Labs. Link

• Augment Code bringt mit „Remote Agent“ einen KI-Codeassistenten, der auch arbeitet, wenn dein Laptop aus ist – komplett in der Cloud. Link

• Visual Studio Code bekommt neue AI-Coding-Features. Microsoft will damit Entwicklern helfen, schneller zu debuggen und effizienter zu schreiben – direkt im Editor. Link

• US-AI-Beauftragter David Sacks rechnet vor: Die Leistung aktueller KI-Systeme werde sich in den nächsten vier Jahren um den Faktor eine Million verbessern. Der Clip ist viral gegangen. Link

🇨🇳 China & AI Race:

• Sam Altman (OpenAI), Lisa Su (AMD) und andere Tech-Chefs haben letzte Woche im US-Senat zum Thema AI-Race ausgesagt. Der Tenor: Die USA müssen massiv in AI-Forschung, Bildung und Infrastruktur investieren – und bitte keine neue Regulierung. Link, Link

• Ein US-Senator fordert GPS-Tracking für AI-Chips. Ziel: verhindern, dass Hochleistungschips aus den USA in chinesischen Supercomputern landen. Link

👷 Work & Education:

• ChatGPT wird im Studium zum neuen Standard. Laut New York Magazine nutzen College-Studierende das Tool mittlerweile ganz selbstverständlich – ähnlich wie einst Taschenrechner oder Rechtschreibprüfung. Die Frage ist jetzt: Was soll ein Test überhaupt noch messen? Link

• Die Vereinigten Arabischen Emirate führen KI als Pflichtfach in allen Schulklassen ein – ab 2025. Ziel: Talente im Land halten, statt sie importieren zu müssen. Link 

• Google will künftig Uploads in Deep Research ermöglichen. Nutzende sollen bald eigene Dateien, PDFs oder Bilder als Kontextmaterial für ihre Recherche hochladen können. Link

• Ein neuer CEO-Report von IBM zeigt: Viele Unternehmen treiben KI-Projekte nicht aus Überzeugung, sondern aus Angst, den Anschluss zu verlieren. Viele Pilotprojekte scheiterten – häufig an der Umsetzung. Link

• Google DeepMind-Chef Demis Hassabis rät Studierenden: Lern die Basics, nicht nur den neuesten Tech-Hype. Solide Grundlagen + eigene Neugier sei der bessere Karrierebooster. Link 

• WPP-Technologiechef Stephan Pretorius erklärt, wie der Werberiese generative KI systematisch in der Praxis einsetzt – von der Produktion bis zur Kundenansprache. Link

• Johnson & Johnson macht aus zahlreichen KI-Pilotprojekten wenige strategische Schwerpunkte. Der neue Fokus liegt auf Bereichen wie Arzneimittelentwicklung und Supply-Chain-Optimierung. Link

• DeepMind-Forscher Nikolay Savinov sagt: Auch wenn KI-Modelle Millionen Tokens verarbeiten können, ist weniger oft mehr. Schlankere Inputs liefern oft bessere Antworten – etwa, wenn man ein PDF vor dem Upload kürzt. Link 

🆕 Neue Anwendungsfelder:

• Amazon launcht „Enhance My Listing“ – ein KI-Tool für Händler auf Amazon, das automatisch Produktseiten aufpoliert. Link

• Brave testet eine neue KI-Funktion, die Cookie-Banner automatisch für dich auswählt. Ziel: Einmal klicken, nie wieder genervt werden. Link

• Das US-Spezialkommando SOCOM arbeitet künftig mit Seerist zusammen – ein Unternehmen, das mit KI geopolitische Risiken analysiert und Prognosen liefert. Ziel: KI-gestützte Aufklärung. Link 

🔐 AI Safety:

• Mehr als 80 NGOs fordern in einem offenen Brief an Mark Zuckerberg, den Zugang Minderjähriger zu Metas AI-Companions einzuschränken. Link

• SoundCloud ändert seine Richtlinien und erlaubt künftig KI-Training auf Nutzerdaten – wenn diese zustimmen. Link

• Google testet kleine LLMs direkt im Chrome-Browser, um betrügerische Webseiten frühzeitig zu erkennen. Die Modelle laufen lokal auf dem Gerät und analysieren verdächtige Formulare in Echtzeit. Link

🏥 Health & Science:

• OpenAI spricht mit der FDA über die Nutzung von KI zur Arzneimittelzulassung. Erste Anwendungsfelder sind die Analyse klinischer Studien und die Risikobewertung. Link

🖼️ Kreativindustrie:

• NBC Sports will die Stimme des 2017 verstorbenen Sprechers Jim Fagan per KI wieder zum Leben erwecken – und künftig in der NBA-Berichterstattung einsetzen. Link 

• Über 400 Musikerinnen und Musiker – darunter Elton John, Dua Lipa und Coldplay – fordern mehr Urheberrechtsschutz gegen KI-generierte Musik. Link

🧂 Salty Memes:

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