KI bei der Arbeit: Berufe im rasanten Wandel

Künstliche Intelligenz verändert den Arbeitsmarkt heute schneller als das Aufkommen des Internets in den 2000er Jahren oder die weitverbreitete Nutzung von Smartphones in den 2010er Jahren. Während die Automatisierung früher vor allem manuelle Tätigkeiten betraf, haben neuronale Netze heute Einzug in den Bereich der intellektuellen Arbeit gehalten, wo Kreativität und Analyse seit jeher als das ausschließliche Vorrecht des Menschen galten.

Die Zahlen sprechen für sich: Laut aktuellen Studien (wie dem Bericht von Microsoft und LinkedIn) nutzen weltweit bereits etwa 75 % der Wissensarbeiter KI in ihrer täglichen Arbeit. Die Menschen sagen, dass KI ihnen hilft, Zeit zu sparen, sich auf ihre wichtigsten Aufgaben zu konzentrieren, kreativer zu sein und mehr Freude an ihrer Arbeit zu haben.

Wir stehen an der Schwelle zu einem massiven Wandel des Arbeitsmarktes. In diesem Artikel untersuchen wir, welche Branchen sich am schnellsten verändern, wie KI sich auf Berufe auswirkt, wie man neuronale Netze am Arbeitsplatz einsetzt, um die Produktivität um das 2- bis 10-fache zu steigern, und wie man vermeidet, den Anschluss zu verlieren, und stattdessen zu einem gefragten „KI-gestützten“ Fachmann wird.

Wie verändert KI tatsächlich unsere Arbeitsweise?

Viele Menschen machen sich derzeit Gedanken darüber, welche Berufe durch KI ersetzt werden. Maxim Massenkoff und Peter McCrory von Anthropic untersuchten den Unterschied zwischen den theoretischen Auswirkungen künstlicher Intelligenz (blau) und ihrer tatsächlichen Anwendung in der Praxis (rot).

Einsatz von KI in verschiedenen Branchen. Quelle: Anthropic

Wie wir sehen, könnte künstliche Intelligenz theoretisch Arbeitnehmer in folgenden Bereichen fast vollständig ersetzen:

• Management,
• Wirtschaft & Finanzen,
• Informatik & Mathematik,
• Büro & Verwaltung,
• Architektur & Ingenieurwesen,
• Rechtswesen,
• Kunst & Medien.

In der Praxis ist der tatsächliche Automatisierungsgrad in diesen Bereichen jedoch nach wie vor deutlich geringer. Daher sollte KI zum gegenwärtigen Zeitpunkt nicht als Bedrohung, sondern vielmehr als leistungsstarkes Werkzeug zur Steigerung der Produktivität betrachtet werden.

KI ersetzt Fachkräfte nicht so sehr, als dass sie sie vielmehr von routinemäßigen, sich wiederholenden und technischen Aufgaben entlastet. Dadurch haben die Menschen mehr Zeit für Aufgaben, die wirklich kritisches Denken, gutes Urteilsvermögen, Verantwortungsbewusstsein und ein Verständnis für den Kontext erfordern.

Genau aus diesem Grund sprechen wir heute zunehmend nicht mehr davon, Menschen zu ersetzen, sondern von einer neuen Partnerschaft: Menschen und KI arbeiten besser zusammen als getrennt voneinander.

Neuronale Netze übernehmen bereits einen Teil der Arbeit in den Bereichen Texterstellung, Analyse und Recherche: Sie helfen dabei, Informationen zu sammeln, Materialien zu strukturieren, Texte zu entwerfen, Ideen zu generieren, Thesen zu formulieren oder große Datenmengen zu einer übersichtlichen Zusammenfassung zu verdichten. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass KI die Rolle eines Spezialisten nicht ersetzt. Sie versteht den geschäftlichen Kontext nicht so tiefgreifend wie ein Mensch, erfasst die Zielgruppe nicht vollständig und ist nicht für das Ergebnis verantwortlich. Daher ist ein neuronales Netzwerk hier kein Autor oder Experte, sondern ein schneller Assistent, der es Ihnen ermöglicht, nicht bei Null anzufangen, sondern auf einer vorbereiteten Grundlage aufzubauen.

Menschen und KI können zusammenarbeiten

Eine der auffälligsten Auswirkungen der KI ist eine deutliche Steigerung der Produktivität. Aufgaben, die früher Stunden in Anspruch nahmen – wie die Suche nach Informationen, die Ausarbeitung von Optionen oder das Verfassen eines ersten Entwurfs – lassen sich nun in wenigen Minuten erledigen. Heute können Marketingfachleute Hypothesen schneller entwickeln, Manager Briefe und Berichte entwerfen, Designer Mockups und Konzepte erstellen und Analysten Zusammenfassungen und Schlussfolgerungen erstellen. Ein Designer, der generative Modelle nutzt, kann ein Konzeptboard in 15 Minuten statt in 5 Stunden erstellen. Der entscheidende Punkt ist jedoch, dass nicht nur der Prozess beschleunigt wird, sondern auch die Entscheidungsfindung: KI hilft dabei, schneller von der Idee zur Umsetzung zu gelangen.

Eine von der NNGroup im Jahr 2023 durchgeführte Studie zeigte einen Produktivitätsanstieg von 66 % bei Mitarbeitern, die KI-Tools für ihre Arbeit nutzten:

• Support-Mitarbeiter, die KI einsetzten, konnten 13,8 % mehr Kundenanfragen pro Stunde bearbeiten.
• Geschäftsleute, die KI einsetzten, konnten 59 % mehr Geschäftsdokumente pro Stunde verfassen.
• Programmierer, die KI einsetzten, konnten 126 % mehr Projekte pro Woche programmieren.

Auf den ersten Blick mag 66 % nicht nach einer riesigen Zahl aussehen, aber zum Vergleich: Das durchschnittliche Wachstum der Arbeitsproduktivität in den Vereinigten Staaten betrug in den 12 Jahren vor der COVID-19-Pandemie (2007–2019) 1,4 % pro Jahr, laut dem Bureau of Labor Statistics. In der Europäischen Union betrug das durchschnittliche Wachstum der Arbeitsproduktivität im gleichen Zeitraum 0,8 % pro Jahr, laut Eurostat.

Die durch KI erzielten Produktivitätssteigerungen von 66 % entsprechen 47 Jahren natürlicher Produktivitätssteigerung in den Vereinigten Staaten. Und in der Europäischen Union entspricht dies sogar 88 Jahren Wachstum!

Die Top 10 der Berufe, die sich bereits im Wandel befinden

Einer der führenden Entwickler von Tools für künstliche Intelligenz ist Anthropic, das Unternehmen hinter dem neuronalen Netzwerk Claude. Auf seiner Website veröffentlicht das Unternehmen regelmäßig aktuelle Daten darüber, wie Claude in verschiedenen Ländern und in unterschiedlichen Berufsfeldern eingesetzt wird. Derzeit enthält die Website Informationen zu 974 Berufen.

Die Auswirkungen der KI auf die Wirtschaft. Quelle: Anthropic

Dort können Sie sehen, wie aktiv Claude in bestimmten Bereichen eingesetzt wird und bei welchen Aufgaben es hilft. Dies liefert einen interessanten Überblick über die Informationen, ist jedoch nicht vollständig, da es sich nur um ein einziges neuronales Netzwerk handelt, während ein moderner Mitarbeiter bei seiner Arbeit möglicherweise zwei, drei oder mehr KI-Tools verschiedener Entwickler nutzt.

Werfen wir einen Blick auf 10 gefragte Berufe: Wie wird künstliche Intelligenz in ihnen eingesetzt, um reale Probleme zu lösen?

Beruf: Marketingfachmann

Was sich geändert hat: Während früher ein Großteil der Zeit für die manuelle Datenerfassung, die Erstellung von Entwürfen, die Wettbewerbsanalyse und die Formulierung von Hypothesen aufgewendet wurde, lassen sich diese Schritte heute wesentlich schneller erledigen. Marketingfachleute arbeiten zunehmend nicht mehr bei Null an, sondern mit Material, das bereits von KI gesammelt, strukturiert und teilweise verarbeitet wurde. Die Erstellung einer vollwertigen Werbekampagne, die früher Wochen dauerte, ist nun auf wenige Tage oder sogar Stunden reduziert worden.

Hochautomatisierte Aufgaben: KI kann bereits schnell Daten zu Wettbewerbern sammeln und strukturieren sowie Preise, Angebote, Werbekanäle und Positionierungsmerkmale analysieren. Sie eignet sich hervorragend für die Erstellung von Entwürfen für Werbetexte, E-Mails, Anzeigen, Content-Pläne und verschiedene Überschriftenvarianten. KI kann auch für die anfängliche Zielgruppensegmentierung, die Analyse großer Mengen an Bewertungen, Recherchen und Marktdaten sowie zur Identifizierung von Trends, Referenzen und Marketinghypothesen eingesetzt werden.

KI-unterstützte Aufgaben: Bei vielen anderen Aufgaben ersetzt KI den Marketingfachmann nicht, sondern verbessert seine Arbeit erheblich. Sie hilft dabei, Berichte schneller zu erstellen, Forschungsergebnisse zu visualisieren, Branchenstatistiken zu verarbeiten und Muster im Zielgruppenverhalten zu erkennen. KI ist nützlich für die Erstellung von Marketingstrategien, die Entwicklung von A/B-Hypothesen, die Suche nach Ideen für Kampagnen und die Durchführung von Recherchen vor der Produkteinführung. In diesen Fällen bleibt sie jedoch eher ein Beschleunigungswerkzeug als ein eigenständiger Ausführender, da die Qualität des Ergebnisses nach wie vor davon abhängt, wie die Aufgabe formuliert wird, sowie von der fachlichen Interpretation.

Was den Menschen bleibt: Marketer sind weiterhin verantwortlich für wichtige Entscheidungen, die Strategieauswahl, das Verständnis des Markt- und Geschäftskontexts, die Priorisierung von Hypothesen, die Entwicklung kreativer Konzepte und die abschließende Interpretation der Daten. Der Mensch entscheidet, welche Schlussfolgerungen wirklich wichtig sind, welche Ideen zur Marke passen und welche nicht, und welche Maßnahmen zum gewünschten Ergebnis führen. KI übernimmt keine Verantwortung für die Qualität der Kommunikation, die Angemessenheit der Strategie oder das Endergebnis.

Welche KI-Tools sollten verwendet werden: ChatGPT für Texte, Hypothesen, Analysen und Entwürfe. WriterZen und Content Harmony für das Clustering von Keywords und die Erstellung von Briefings für Texter auf Basis von Google-Suchergebnissen. Gemini für die Analyse von Daten in Google Docs und Sheets. Midjourney für visuelle Konzepte und kreative Referenzen. Claude für die Arbeit mit umfangreichen Dokumenten und die präzise Textbearbeitung sowie Notion AI für das Erstellen von Notizen.

Beruf: Texter

Was sich geändert hat: Während es früher viel Zeit in Anspruch nahm, die richtigen Formulierungen zu finden, Material zu sammeln, den Text zu strukturieren und mehrere Entwürfe zu verfassen, hilft KI nun dabei, dies wesentlich schneller zu erledigen. Infolgedessen verlagert sich die Rolle des Texters zunehmend vom reinen Verfassen von Texten hin zur Steuerung von Bedeutung, Stil, Genauigkeit und der Ausrichtung auf die Unternehmensziele.

Hochautomatisierte Aufgaben: KI ist bereits durchaus in der Lage, die Erstellung von Entwürfen für Artikel, Social-Media-Beiträge, Produktbeschreibungen, Werbetexte, E-Mail-Newsletter und Überschriften zu automatisieren. Sie kann zudem schnell Quellen analysieren, Textstrukturen vorschlagen, Inhalte an verschiedene Formate anpassen, Texte in einem anderen Ton umschreiben und mehrere Varianten derselben Idee generieren. KI zeichnet sich besonders bei standardisierten, volumenstarken und sich wiederholenden Textaufgaben aus.

KI-unterstützte Aufgaben: Bei komplexeren Arbeiten fungiert KI als Assistent: Sie kann Ideen für einen Content-Plan vorschlagen, unterstützende Argumente auswählen, bei der SEO-Struktur helfen, eine Landingpage entwerfen, die Lesbarkeit von Texten verbessern, Inhalte kürzen oder erweitern und sie an die Zielgruppe anpassen.

Was den Menschen bleibt: Der Texter behält die Verantwortung dafür, das Produkt, die Zielgruppe und den Kontext zu verstehen; den richtigen Ton zu wählen; mit Bedeutung zu arbeiten; Originalität zu gewährleisten; redaktionelles Urteilsvermögen anzuwenden; und die Verantwortung für die Qualität des Textes zu übernehmen. Ein Mensch entscheidet, wie gut der Text zur Aufgabe passt, ob er formelhaft wirkt, ob er überzeugend ist und ob er sein Ziel erreicht. Es ist auch der Mensch, der Fakten überprüft, Ungenauigkeiten beseitigt und den Text lebendig und aussagekräftig gestaltet.

Welche KI-Tools man verwenden sollte: ChatGPT und Claude zum Entwerfen, Bearbeiten, Generieren von Ideen, Anpassen des Stils und Arbeiten mit Text. Perplexity und Gemini sind nützlich, um schnell Informationen zu finden und Recherchen durchzuführen. Notion AI kann beim Organisieren von Notizen und beim Erstellen von Inhaltsplänen hilfreich sein. Nano Banana oder GPT Image können beim Erstellen von Illustrationen nützlich sein.

Beruf: Programmierer

Was sich geändert hat: Mit dem Fortschritt der KI ist die Arbeit eines Programmierers deutlich schneller geworden, insbesondere beim Schreiben von Standardcode, beim Debuggen, beim Verstehen des Codes anderer und bei der Arbeit mit Dokumentation. Heute kann KI dabei helfen, Standardcode schneller zu schreiben, Lösungen vorzuschlagen, die Syntax zu erklären und sogar architektonische Optionen vorzuschlagen. Daher verlagert sich die Rolle eines Programmierers allmählich vom reinen Schreiben von Code hin zum Entwerfen, Testen, Integrieren und Sicherstellen der Qualität von Lösungen.

Hochautomatisierte Aufgaben: KI eignet sich hervorragend für die Generierung von Boilerplate-Code, das Schreiben einfacher Funktionen, die Autovervollständigung, das Refactoring unkomplizierter Abschnitte sowie das Verfassen von Tests, Kommentaren und Dokumentation. Sie kann auch bei der Konvertierung von Code von einer Sprache in eine andere helfen, häufige Fehler identifizieren und schnell erklären, was ein bestimmter Codeausschnitt bewirkt. Dies ist besonders nützlich für routinemäßige und sich wiederholende Aufgaben.

KI-unterstützte Aufgaben: Bei komplexeren Entwicklungsprojekten hilft KI dabei, den Code zu analysieren, potenzielle Fehlerursachen zu identifizieren, Optimierungsmöglichkeiten vorzuschlagen, die Arbeit mit APIs, Dokumentation und Datenbankabfragen zu beschleunigen sowie beim Erlernen neuer Technologien zu unterstützen. In realen Projekten fungiert KI jedoch genau genommen als Assistent: Sie kann eine Lösung vorschlagen, versteht aber nicht immer den vollständigen Kontext des Systems, geschäftliche Einschränkungen oder Anforderungen an Sicherheit, Leistung und Support.

Was den Menschen bleibt: Der Programmierer bleibt verantwortlich für die Systemarchitektur, das Verständnis der Geschäftslogik, die Technologieauswahl, die Abwägung von Kompromissen, die Sicherheit, die Gewährleistung der Zuverlässigkeit der Lösung und die abschließende Codeüberprüfung. Es ist der Mensch, der Entscheidungen darüber trifft, wie das System als Ganzes funktionieren soll, wie es skaliert wird und wie sicher und wartbar es ist. Menschen sind auch dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass der Code nicht nur funktioniert, sondern auch angemessen und nachhaltig ist und die Projektanforderungen erfüllt.

Welche KI-Tools sollten verwendet werden: ChatGPT und Claude dienen zur Erläuterung von Code, zur Erstellung von Lösungsentwürfen, zur Refaktorisierung, zum Schreiben von Tests und zur Arbeit mit Dokumentation. GitHub Copilot und ähnliche Tools sind direkt in der Entwicklungsumgebung nützlich für die Autovervollständigung und zur Beschleunigung des Codeschreibens. Gemini und Perplexity können bei der Suche nach Dokumentation, dem Vergleich von Technologien und der Durchführung schneller technischer Recherchen helfen.

Beruf: Designer

Was sich geändert hat: Künstliche Intelligenz hat die Phasen des Brainstormings und der Entwicklung erster Konzepte erheblich vereinfacht. Mit Hilfe von KI lassen sich schnell mehrere Konzepte, Kompositionsvarianten, Farbschemata und sogar fertige Bilder generieren. Infolgedessen verlagert sich die Rolle des Designers zunehmend von der manuellen Erstellung jedes einzelnen Elements hin zu Auswahl, Verfeinerung, systematischem Denken und der Steuerung der visuellen Qualität.

Hochautomatisierte Aufgaben: KI automatisiert bereits effektiv die Erstellung von Konzeptkunst, einfachen Illustrationen, Variationen von Bannern, Hintergründen, Symbolen, Werbemitteln und groben Layouts. KI kann zudem schnell Hintergründe entfernen, Bilder verbessern, Stile ändern, Bilder vergrößern, mehrere visuelle Optionen auf Basis einer einzigen Beschreibung generieren und bei der Vorbereitung von Inhalten für Routineaufgaben helfen. Dies ist besonders effektiv, wenn ein schneller Ideenfluss oder eine große Menge ähnlicher visueller Materialien erforderlich ist.

KI-unterstützte Aufgaben: Bei komplexeren Arbeiten hilft KI Designern dabei, visuelle Richtungen zu erkunden, Stile zu testen und Optionen für Benutzeroberflächen, Präsentationen oder Werbematerialien zu entwickeln. Sie kann nützlich sein für die Erstellung von UX-Texten, die Beschreibung von Nutzerszenarien, die Generierung von Ideen für die visuelle Kommunikation und die Beschleunigung von Routineaufgaben.

Was den Menschen bleibt: KI ersetzt das Design Thinking nicht: Sie versteht nicht immer die Marke, die Aufgabe, Produktbeschränkungen, das Verhalten der Zielgruppe oder die Logik der Benutzererfahrung. Daher bleibt der Designer verantwortlich für das Verständnis der Aufgabe, das Gespür für Komposition, Geschmack und Angemessenheit, die Kenntnis der Zielgruppe, die Arbeit mit der Marke, die Logik der Benutzeroberfläche, das visuelle System und die Benutzererfahrung. Es ist der Mensch, der entscheidet, welche Option wirklich funktioniert, welche visuellen Lösungen mit den Geschäftszielen übereinstimmen und wie benutzerfreundlich, verständlich und konsistent das Design ist. Der Designer ist auch für Originalität, Qualität und die Integrität des Systems verantwortlich und stellt sicher, dass das Ergebnis nicht nur schön, sondern auch funktional und sinnvoll ist.

Welche KI-Tools sollten verwendet werden: Midjourney, Nano Banana, DALL·E und Adobe Firefly – zur Generierung visueller Konzepte, Illustrationen und schneller kreativer Optionen. ChatGPT und Claude können bei der Konzeptformulierung, der Erstellung von UX-Texten, der Präsentationsstruktur und der Ideenfindung helfen. Figma AI und Adobe-Tools sind nützlich, um die Arbeit in einer vertrauten Designumgebung zu beschleunigen, insbesondere bei der Erstellung von Mockups, der Bearbeitung von Inhalten und der Ausführung von Routineaufgaben.

Beruf: Business Analyst

Was sich geändert hat: Mit dem Fortschritt der KI hat sich die Arbeit eines Business Analysts in Bezug auf die Informationsverarbeitung, die Erstellung von Dokumenten, die Analyse von Anforderungen sowie die Strukturierung großer Daten- und Textmengen beschleunigt. Es wird nun weniger Zeit für die Beschreibung von Prozessen, die Erstellung von Sitzungsprotokollen und die Formalisierung von Aufgaben aufgewendet. Infolgedessen hat sich die Rolle des Business-Analysten von der mechanischen Erfassung von Informationen hin zur Interpretation, Koordination, Priorisierung und der Entwicklung einer Logik für geschäftliche Veränderungen verlagert.

Hochautomatisierte Aufgaben: KI automatisiert effektiv die Transkription und Zusammenfassung von Besprechungen sowie die Erstellung von Anforderungsentwürfen, technischen Spezifikationen, Übersichtstabellen und Vergleichen. Sie kann auch bei der Klassifizierung von Anfragen, der Identifizierung von Kernproblemen, der Erstellung von Risikolisten, der Vorbereitung von Berichtsvorlagen und der Umwandlung unstrukturierter Informationen in ein verständlicheres Format helfen. Dies ist besonders nützlich in Umgebungen mit einem hohen Volumen an sich wiederholenden Dokumentations- und Kommunikationsaufgaben.

KI-unterstützte Aufgaben: Bei komplexeren analytischen Arbeiten hilft KI dabei, Geschäftsprozesse zu analysieren, Widersprüche in Anforderungen zu identifizieren, Hypothesen zu formulieren, Fragen für Stakeholder-Interviews vorzubereiten, die Struktur der Dokumentation zu verbessern und bei der Fachbereichsrecherche zu unterstützen. Sie kann die Vorbereitung von Präsentationen, Begründungen und Lösungsansätzen beschleunigen.

Was den Menschen bleibt: KI kann einen Business-Analysten nicht vollständig ersetzen, wenn es darum geht, die verborgenen Interessen der Stakeholder, den organisatorischen Kontext, reale geschäftliche Zwänge und die Feinheiten der Umsetzung von Veränderungen zu berücksichtigen. Daher bleibt der Business-Analyst verantwortlich für die Kommunikation mit Stakeholdern, die Ermittlung der tatsächlichen Geschäftsanforderungen, die Lösung von Konflikten, die Priorisierung von Anforderungen, das Treffen von Entscheidungen unter Unsicherheit und die Gewährleistung der Richtigkeit von Interpretationen. Es ist der Mensch, der versteht, was das Unternehmen wirklich braucht, welche Veränderungen realistisch sind, wo die Risiken liegen und wie die Interessen verschiedener Parteien in eine praktikable Lösung umgesetzt werden können. Der Mensch ist auch verantwortlich für die Qualität der Anforderungen, die Logik der Prozesse und die Sicherstellung, dass Veränderungen tatsächlich einen Mehrwert liefern.

Welche KI-Tools sollten eingesetzt werden: ChatGPT und Claude zum Entwerfen von Anforderungen, Strukturieren von Informationen, Generieren von Fragen und Analysieren von Dokumenten. Notion AI, Microsoft Copilot und ähnliche Tools sind nützlich für die Arbeit mit Notizen, E-Mails, Tabellenkalkulationen und interner Dokumentation. Perplexity und Gemini können bei der Marktforschung, dem Vergleich von Lösungen und dem schnellen Auffinden von Informationen innerhalb eines bestimmten Themenbereichs helfen.

Beruf: Produktmanager

Was sich geändert hat: Künstliche Intelligenz hat den Zeitaufwand für die Erfassung von Nutzererkenntnissen und die Analyse von Feedback, die Strukturierung von Interviews, die Vorbereitung von Präsentationen, die Formulierung von Hypothesen und die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen reduziert. Infolgedessen hat sich die Rolle des Produktmanagers von der manuellen Verarbeitung von Informationen und dem Ausfüllen von Tabellenkalkulationen hin zur Festlegung der Ausrichtung, der Priorisierung von Aufgaben, der Koordination des Teams und der Definition der Zukunft des Produkts verlagert.

Hochautomatisierte Aufgaben: KI automatisiert effektiv die erste Analyse von Nutzer-Feedback sowie die Erstellung von PRD-Entwürfen, Präsentationen, E-Mails und Berichten. Sie kann Feedback schnell nach Themen gruppieren, wiederkehrende Punkte identifizieren, Hypothesen formulieren, Dokumentvorlagen vorbereiten und bei der Beschreibung von Funktionen helfen. KI ist auch nützlich für Wettbewerbsanalysen, das Sammeln von Marktinformationen und die Erstellung erster Entwürfe für Produkttexte.

KI-unterstützte Aufgaben: Bei komplexeren Aufgaben hilft KI dem Produktmanager dabei, Nutzersegmente zu analysieren, Muster im Kundenverhalten zu erkennen, Lösungsoptionen zu generieren, Experimente zu entwerfen sowie Kennzahlen und Szenarien zur Produktnutzung zu formulieren. Sie kann bei der Synthese qualitativer und quantitativer Daten sowie bei der Kommunikation mit Designern, Analysten und Entwicklern nützlich sein.

Was den Menschen bleibt: Der Produktmanager bleibt verantwortlich für die Wahl der Entwicklungsrichtung des Produkts, das Verstehen der tatsächlichen Nutzerbedürfnisse, das Abwägen von Geschäfts- und Kundeninteressen, das Treffen von Entscheidungen unter Bedingungen unvollständiger Informationen und das Übernehmen der Verantwortung für das Ergebnis. Es ist der Mensch, der bestimmt, welche Probleme gelöst werden sollen, welche Hypothesen getestet werden sollen, worauf bei begrenzten Ressourcen verzichtet werden muss und wie die Prioritäten des Teams gesetzt werden. Der Mensch behält auch die Fähigkeit, ohne direkte Weisungsbefugnis Einfluss zu nehmen, Erwartungen zu steuern und die Produktvision zu gestalten.

Welche KI-Tools sollten eingesetzt werden: ChatGPT und Claude zum Verfassen von Dokumenten, Analysieren von Interviews, Strukturieren von Hypothesen, Generieren von Ideen und Formulieren von Anforderungen. Notion AI, Microsoft Copilot und Google Gemini sind nützlich für die Arbeit mit Notizen, Tabellen, E-Mails und Präsentationen. Perplexity kann für schnelle Markt- und Wettbewerbsanalysen hilfreich sein, während DeepSeek nützlich ist, um Muster in Nutzerdaten und Feedback zu erkennen.

Beruf: Personalvermittler

Was sich geändert hat: Dank der Fortschritte im Bereich der KI können Personalvermittler nun schneller nach Kandidaten suchen und große Mengen an Bewerbungen bearbeiten. Während früher viel Zeit für die manuelle Sichtung von Lebensläufen, das Verfassen von Stellenbeschreibungen, das Schreiben sich wiederholender Nachrichten und die Organisation der Rekrutierungsphasen aufgewendet wurde, hilft KI nun dabei, viele dieser Aufgaben zu automatisieren.

Hochautomatisierte Aufgaben: KI automatisiert effektiv das Verfassen und Optimieren von Stellenanzeigen, die erste Lebenslaufprüfung, den Abgleich der Kandidatenqualifikationen mit den Stellenanforderungen, das Erstellen von Nachrichtenvorlagen und die Zusammenfassung von Interviewergebnissen. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Kandidaten anhand formaler Kriterien zu bewerten, Schlüsselkompetenzen zu identifizieren, die Vollständigkeit von Profilen zu überprüfen und die Bearbeitung einer großen Anzahl von Bewerbungen zu beschleunigen. Dies ist besonders nützlich bei Massenrekrutierungen und in Situationen mit vielen ähnlichen Stellenangeboten und sich wiederholenden Phasen.

KI-unterstützte Aufgaben: Bei komplexeren Aufgaben hilft KI dabei, das ideale Kandidatenprofil zu definieren, den Einstellungs-Funnel zu verbessern, Gründe für Ablehnungen zu analysieren, Engpässe im Rekrutierungsprozess zu identifizieren und Fragen für Vorstellungsgespräche vorzubereiten. Sie kann nützlich sein für die Analyse des Kandidatenmarktes, der Gehaltsvorstellungen und konkurrierender Stellenangebote sowie für die Vorbereitung von Argumenten für den einstellenden Manager.

Was den Menschen bleibt: Der menschliche Personalverantwortliche ist dafür zuständig, Vertrauen zum Kandidaten aufzubauen, die Motivation einzuschätzen, die Nuancen eines bestimmten Teams zu verstehen, auf Zweifel und Erwartungen einzugehen und Entscheidungen zwischen dem Kandidaten und dem Unternehmen abzustimmen. Der menschliche Personalverantwortliche versteht am besten, wie gut ein Kandidat wirklich zum Unternehmen passt – nicht nur in Bezug auf Fähigkeiten, sondern auch hinsichtlich Arbeitsstil, Reife, Flexibilität und Karriereerwartungen. Der menschliche Recruiter ist außerdem verantwortlich für die Einhaltung ethischer Grundsätze bei der Einstellung, die Reduzierung von Voreingenommenheit, die Gewährleistung einer positiven Kandidatenerfahrung und das Treffen endgültiger Entscheidungen gemeinsam mit den Personalverantwortlichen.

Welche KI-Tools sollten verwendet werden: Juicebox (PeopleGPT) für die Suche nach Kandidaten auf Basis semantischer Abfragen. ChatGPT und Claude für das Verfassen von Stellenanzeigen, das Sichten von Lebensläufen und das Verfassen von Nachrichten an Kandidaten. DeepSeek für die Beschreibung komplexer technischer Rollen und die Vorbereitung von Fragen für Kandidaten. Microsoft Copilot und Notion AI für die Suche, Sortierung und Verwaltung der Bewerberdatenbank. Fireflies.ai, Otter.ai, Gorgias, Flowrite und ähnliche Tools für die Transkription von Audio in Text, die Beschleunigung des Feedbacks und die Dokumentation von Kommunikationsergebnissen.

Beruf: Kundensupport-Spezialist

Was sich geändert hat: Mit dem Fortschritt der KI hat sich die Rolle des Kundensupports deutlich in Richtung der Automatisierung von Routineanfragen verlagert. Während früher der Großteil der Zeit damit verbracht wurde, sich wiederholende Fragen zu beantworten, Anfragen weiterzuleiten, in der Wissensdatenbank nach Informationen zu suchen und Anfragen manuell zu bearbeiten, übernehmen KI-Chatbots und intelligente Assistenten nun einen erheblichen Teil dieser Aufgaben. Infolgedessen verlagert sich die Rolle eines Support-Spezialisten zunehmend vom bloßen Abarbeiten eines Skripts hin zur Lösung von Ausnahmesituationen, zur Entlastung der Kunden und zur Aufrechterhaltung der Servicequalität in komplexen Fällen.

Hochautomatisierte Aufgaben: KI automatisiert effektiv die Beantwortung häufig gestellter Fragen, die erste Klassifizierung von Anfragen, die Ermittlung des Themas und der Dringlichkeit einer Anfrage, die Übersetzung von Nachrichten, die Extraktion von Daten aus der Korrespondenz sowie die Erstellung von Antwortvorlagen. Sie kann dem Mitarbeiter schnell relevante Artikel aus der Wissensdatenbank vorschlagen, Tickets erstellen, die Stimmung des Kunden ermitteln und die Anfrage an das zuständige Team weiterleiten. In einigen Unternehmen ist KI bereits in der Lage, einen erheblichen Teil der Routineanfragen ohne menschliches Eingreifen vollständig zu lösen.

KI-unterstützte Aufgaben: In komplexeren Situationen hilft KI den Mitarbeitern, den Kontext schneller zu erfassen, die Interaktionshistorie mit einem bestimmten Kunden einzusehen, ähnliche Fälle zu finden, präzise Antworten zu formulieren und die Standards für den Kommunikationsstil einzuhalten. KI ist im Multi-Channel-Support nützlich, wo Mitarbeiter schnell zwischen Chats, E-Mails und Anrufen wechseln müssen. KI kann zudem nächste Schritte vorschlagen, vor Eskalationsrisiken warnen und bei der Schulung neuer Mitarbeiter anhand von Fällen aus der Praxis helfen.

Was den Menschen bleibt: Support-Spezialisten behalten die Verantwortung für Empathie, Konfliktdeeskalation, Entscheidungsfindung in nicht standardisierten Situationen, den Schutz der Kundeninteressen im Rahmen der Unternehmensrichtlinien und die Fähigkeit, in strittigen Situationen Verantwortung zu übernehmen. Der Mensch ist besser darin, komplexe Verhandlungen zu führen, wenn es für den Kunden wichtig ist, nicht nur eine Antwort zu erhalten, sondern auch das Gefühl zu haben, wirklich verstanden worden zu sein. Der Spezialist behält auch die Fähigkeit, das Kundenerlebnis zu verbessern, Erkenntnisse an das Management weiterzugeben und Entscheidungen zu treffen, wenn Regeln die Situation nicht vollständig abdecken.

Welche KI-Tools sollten verwendet werden: Intercom Fin, Zendesk und Freshdesk für die automatische Klassifizierung, die Suche nach Antworten in der Wissensdatenbank und die Bereitstellung einer kurzen Zusammenfassung des Gesprächs für den Agenten. ChatGPT, Claude und Microsoft Copilot zur Vorbereitung von Antworten, Zusammenfassung von Interaktionen, Verbesserung der Kommunikationsqualität und Beschleunigung der Anfragebearbeitung. Gong und Dialpad zur Transkription von Anrufen in Text. Sentimentanalyse zur Identifizierung der unzufriedensten Kunden in eingehenden Nachrichten, damit diese zuerst bearbeitet werden können. Glean und Notion AI zum Verfassen von Antworten auf der Grundlage erfolgreich abgeschlossener Tickets.

Beruf: Lehrer

Was sich geändert hat: Der Einsatz von KI-Tools im Unterricht hat den Zeitaufwand für die Erstellung von Unterrichtsplänen, die Auswahl von Übungen, die Benotung von Beispielaufgaben und die Erläuterung desselben Stoffes gegenüber verschiedenen Schülern reduziert. Infolgedessen verlagert sich die Rolle des Lehrers allmählich von der reinen Vermittlung von Informationen hin zur Organisation des Lernens, zur Förderung des kritischen Denkens, zur Stärkung der Motivation und zur Begleitung des Bildungsprozesses.

Hochautomatisierte Aufgaben: KI automatisiert effektiv die Erstellung von Entwürfen für Unterrichtsmaterialien, Tests, Übungen, Lernkarten, Präsentationen, Unterrichtspläne und Aufgaben, die an unterschiedliche Schülerniveaus angepasst sind. Sie kann bei der Benotung von Musteraufgaben, der Generierung von Beispielen, der Erstellung von Fragen, der Übersetzung von Materialien, der Vereinfachung oder Komplizierung von Texten sowie der Vorbereitung kurzer Erklärungen zu einem Thema helfen.

KI-gestützte Aufgaben: Bei komplexeren Aufgaben hilft KI Pädagogen dabei, Wissenslücken der Schüler zu analysieren, personalisierte Lernpfade vorzuschlagen, das Format von Erklärungen auf bestimmte Schüler zuzuschneiden und zusätzliche Materialien für Schüler mit Schwierigkeiten oder fortgeschrittene Schüler vorzubereiten. KI hilft auch dabei, schneller Feedback zu geben und das Lernen anpassungsfähiger zu gestalten. Allerdings kann KI die direkte pädagogische Interaktion nicht vollständig ersetzen, da sie keine echte Verantwortung für die Entwicklung eines Schülers trägt und die Gruppe nicht auf dieselbe Weise wahrnimmt wie ein Lehrer.

Was den Menschen bleibt: Die Lehrkraft bleibt verantwortlich für die pädagogische Anleitung, die Motivation der Schüler, die Förderung des kritischen Denkens, die Schaffung einer sicheren und unterstützenden Umgebung, die Beurteilung der Verständnis-tiefe und die Wahrnehmung der formativen Rolle, wo es darauf ankommt. Es ist die Lehrkraft, die besser erkennen kann, wenn ein Schüler nicht nur ein Thema nicht verstanden hat, sondern auch Selbstvertrauen, Interesse oder Engagement verloren hat. Lehrer behalten auch die Verantwortung für die Förderung einer Diskussionskultur, die Entwicklung von Selbstständigkeit, die Gewährleistung eines ethischen Einsatzes von KI im Lernprozess und die Entscheidung darüber, was und wie im breiteren Bildungskontext unterrichtet wird.

Welche KI-Tools sollten verwendet werden: Perplexity zur Erstellung von akademischen Materialien mit Quellenangaben. Microsoft Copilot, Google Gemini und Notion AI helfen bei der Arbeit an Dokumenten, Präsentationen, Tabellenkalkulationen und der Personalisierung von Materialien. QuestionWell zur Erstellung von Fragen und Tests. Curipod zur Erstellung interaktiver Präsentationen.

Beruf: Rechtsanwalt

Was sich geändert hat: Während Anwälte früher viel Zeit damit verbrachten, nach Rechtsvorschriften zu suchen, eine vorläufige Analyse der Rechtsprechung durchzuführen, Standarddokumente zu entwerfen, Formulierungen zu überprüfen und Fallmaterialien zu organisieren, kann ein erheblicher Teil dieser Aufgaben nun mit Hilfe von KI schneller erledigt werden. Folglich verlagert sich die Rolle eines Nachwuchsjuristen allmählich vom reinen „Finden und Entwerfen“ hin zum „Überprüfen, Interpretieren, Vergleichen und Vermeiden von Fehlern“.

Hochautomatisierte Aufgaben: KI automatisiert effektiv die Erstellung von Entwürfen für Standardverträge, Vollmachten, Schreiben, Klageschriften, Geheimhaltungsvereinbarungen, interne Richtlinien und einfache juristische Memos. Sie kann schnell wichtige Bestimmungen aus Dokumenten extrahieren, Vertragsversionen vergleichen, Risiken in Standardklauseln identifizieren, Rechtspositionen gruppieren und bei der ersten Recherche von Vorschriften und Rechtsprechung helfen. KI ist auch nützlich, um die Dokumentstruktur zu überprüfen, komplexe Texte zu vereinfachen, Rechtssprache in verständlichere Begriffe zu übersetzen und Vorlagen zu erstellen.

KI-gestützte Aufgaben: Bei komplexeren Arbeiten hilft KI Anwälten, den Kontext eines Falles schnell zu erfassen, eine erste Liste von Fragen zusammenzustellen, eine Liste von Argumenten vorzubereiten, potenzielle Schwachstellen einer Position zu identifizieren und eine Struktur für die rechtliche Analyse vorzuschlagen. Sie ist nützlich für die Analyse großer Dokumentenmengen, die Vorbereitung von Fragen für Mandanten und die Organisation von Fakten. KI hilft auch unerfahrenen Anwälten beim Lernen: Sie erklärt Begriffe, veranschaulicht die Logik eines Dokuments und schlägt alternative Formulierungen vor.

Achtung! KI kann Fehler bei der Zitierung von Rechtsvorschriften machen, Rechtsordnungen verwechseln, Rechtsprechung erfinden oder mit übertriebener Zuversicht eine schwache Schlussfolgerung vorschlagen; daher ist der Einsatz ohne menschliche Überprüfung riskant.

Was den Menschen bleibt: Anwälte behalten die juristische Fachkompetenz, die Verantwortung für Schlussfolgerungen, die Auslegung von Rechtsvorschriften in einem bestimmten Kontext, die Berücksichtigung der Rechtsprechung und das fachliche Urteilsvermögen, wenn es keine eindeutige Antwort gibt. Es ist der Mensch, der verstehen muss, inwieweit eine Regel anwendbar ist, wo die Risiken liegen, wie eine Position am besten formuliert wird, was dem Mandanten mitgeteilt werden soll und welche Konsequenzen die gewählte Entscheidung haben wird. Ebenfalls dem Menschen überlassen bleiben Verhandlungen, Prozessstrategie, Ethik, Vertraulichkeit, das Vertrauen des Mandanten und die abschließende Überprüfung aller Dokumente.

Welche KI-Tools sollten verwendet werden: ChatGPT zum Verfassen einfacher Klageschriften, Forderungen und Mandantenbriefe. Es hilft dabei, komplexe Rechtssprache in leicht verständliches Englisch zu übersetzen. Claude zur Analyse langer Dokumente und zur Identifizierung „versteckter Fallstricke“ darin. Perplexity zum Auffinden von Informationen mit Links zu Quellen. Otter.ai oder Fireflies zur Transkription von Audio in Text und zur kurzen Analyse des Inhalts von Audioaufnahmen. Caselook oder Casebook zur eingehenden Analyse von Gerichtsverfahren. Sie helfen dabei, den Ausgang eines Rechtsstreits auf der Grundlage einer KI-Analyse ähnlicher Urteile eines bestimmten Richters vorherzusagen.

Welche Fähigkeiten werden entscheidend?

So wie der Taschenrechner den Beruf des Buchhalters nicht verdrängt hat und die Textverarbeitung die Arbeit von Schriftstellern nicht überflüssig gemacht hat, sind auch neuronale Netze lediglich ein Werkzeug – eine neue Art, Aufgaben zu erledigen. Daher lautet die Frage nicht: „Wird KI den Menschen ersetzen?“, sondern vielmehr: „Welche Fachkräfte werden lernen, besser als andere damit zu arbeiten?“

Die wichtigsten Fähigkeiten sind:

• die Fähigkeit, mit Prompts zu arbeiten (Prompt Engineering),
• kritisches Denken,
• Faktenprüfung,
• digitale Kompetenz,
• Kreativität.

Wir haben in einem unserer früheren Artikel darüber geschrieben, wie man Prompts richtig formuliert. Kurz gesagt: Es reicht nicht aus, sich einfach an die KI zu wenden – man muss die Aufgabe klar definieren, den Kontext bereitstellen, Details klären und, falls nötig, den Prompt anpassen, um ein wirklich nützliches Ergebnis zu erhalten. Die Qualität des Endergebnisses hängt zunehmend davon ab.

Kritisches Denken wird zu einer ebenso wichtigen Kompetenz. Da KI zunehmend an der Erstellung von Texten, Analysen und Lösungen beteiligt ist, wächst der Bedarf, die erhaltenen Informationen zu überprüfen, Ungenauigkeiten zu erkennen, logische Lücken zu identifizieren und zwischen überzeugender Darstellung und tatsächlicher Genauigkeit zu unterscheiden.

Selbst die besten Sprachmodelle neigen zu Halluzinationen – das ist der Fall, wenn ein Chatbot Fakten spontan erfindet. Der gravierendste Fall ereignete sich im Jahr 2023 (Mata v. Avianca, Inc.). Die Anwälte Steven Schwartz und Peter LoDuca nutzten ChatGPT, um einen Antrag zu entwerfen, und das neuronale Netzwerk „fand“ auf einmal mehrere überzeugende Präzedenzfälle, komplett mit Aktenzeichen und Zitaten.

Steven Schwartz

Das Problem kam ans Licht, als weder der Richter noch der gegnerische Anwalt diese Fälle in den Datenbanken finden konnten. Es stellte sich heraus, dass die KI sie einfach erfunden hatte. Infolgedessen sahen sich der Anwalt und seine Kanzlei nicht nur einer weltweiten Blamage ausgesetzt, sondern mussten auch eine Geldstrafe von 5.000 Dollar zahlen, und der Richter betonte, dass der Einsatz von KI im Rechtswesen zwar zulässig sei, die Verantwortung für die Richtigkeit jedes einzelnen Wortes jedoch beim Menschen liege.

Gleichzeitig gewinnt die Kreativität zunehmend an Bedeutung. Je mehr Routineaufgaben an Algorithmen übergeben werden, desto deutlicher wird der Wert der menschlichen Fähigkeit, unkonventionelle Ideen vorzuschlagen, neue Ansätze zu identifizieren und automatisierte Ergebnisse in sinnvolle und substanzielle Ergebnisse umzuwandeln. Genau diese Kombination aus technologischer Anpassungsfähigkeit, kritischem Denken und einem kreativen Ansatz macht einen Spezialisten widerstandsfähig gegenüber Veränderungen und gefragt im neuen beruflichen Umfeld.

So fangen Sie sofort mit KI an

Die Integration von KI in Ihren Arbeitsablauf ist einfacher, als es scheint. Der beste Ansatz ist, mit 2–3 Tools zu beginnen, die wirklich für Ihre spezifischen Aufgaben geeignet sind: zum Beispiel für Textverarbeitung, Datenanalyse, Ideenfindung, Routineautomatisierung oder Bildverarbeitung. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, schnell genau zu verstehen, wo KI den größten Nutzen bringt, ohne Ihre Prozesse mit unnötigen Diensten zu überfrachten.

Der nächste Schritt besteht darin, KI in Ihre täglichen Aufgaben zu integrieren. Setzen Sie sie dort ein, wo Sie ohnehin jeden Tag Zeit verbringen: beim Verfassen von E-Mails, beim Vorbereiten von Texten, beim Brainstorming, beim Planen, bei der Bearbeitung von Kundenanfragen, beim Zusammenfassen von Dokumenten oder beim Übersetzen. Erst die regelmäßige Nutzung bringt echte Ergebnisse: KI wird nicht nur zu einer „coolen Funktion“, sondern zu einem praktischen Werkzeug, das Zeit spart und die Qualität der Ergebnisse verbessert.

Sobald die grundlegenden Szenarien laufen, ist es an der Zeit, zur nächsten Stufe überzugehen – der Automatisierung sich wiederholender Prozesse. Dazu können Standardantworten, das Erstellen von Textvorlagen, die Verarbeitung ähnlicher Daten, das Generieren von Beschreibungen, die Umwandlung von Audio in Text, das Sortieren von Informationen und andere Routineaufgaben gehören. Je mehr sich wiederholende Aufgaben Sie an die KI delegieren, desto mehr Zeit gewinnen Sie für strategische, kreative und wertschöpfendere Arbeit.

Um den Einstieg zu erleichtern, ist es hilfreich, verschiedene Modelle an einem Ort zu vergleichen und das beste Tool für ein bestimmtes Szenario auszuwählen. TalkAI bietet Zugriff auf verschiedene ChatGPT-, Claude-, Gemini- und DeepSeek-Modelle für die Textverarbeitung sowie auf GPT Image- und Nano Banana-Modelle für die Bildgenerierung.

Es ist wichtig zu verstehen: KI wird den Menschen nicht von selbst ersetzen, aber Fachleute, die diese neuen Tools ignorieren, könnten tatsächlich von denen überholt werden, die bereits wissen, wie man sie in ihrer Arbeit einsetzt. Deshalb ist die Schlüsselkompetenz heute nicht nur die Beherrschung eines bestimmten neuronalen Netzwerks, sondern die Fähigkeit, sich schnell anzupassen, neue Lösungen zu testen und die beste KI für die jeweilige Aufgabe auszuwählen. Jetzt ist der beste Zeitpunkt, um anzufangen, denn der Markt verändert sich sehr schnell, und wer die Technologie vor anderen beherrscht, verschafft sich einen Vorteil.

Wenn Sie die beste KI für die jeweilige Aufgabe auswählen und sofort in der Praxis anwenden möchten, probieren Sie TalkAI aus – es ist eine bequeme Möglichkeit, die Fähigkeiten moderner KI-Tools zu testen und eine Lösung zu finden, die wirklich für Sie funktioniert.