Zwischen Merz und Altman: Was bleibt von der Arbeit? #9vor9

Paradoxe Arbeitswelt: Während die politische Rhetorik gebetsmühlenartig fordert, wir müssten wieder „mehr und vor allem effizienter arbeiten“, um den Wohlstand zu retten, verspricht die Tech-Elite eine Zukunft, in der Intelligenz zur bloßen „Meterware“ verkommt. Friedrich Merz beschwört das Ethos der Fleißigen, während Sam Altman Intelligenz als Gebrauchsgegenstand wie Strom oder Wasser aus der Steckdose verkaufen will. Über diesen Widerspruch sprechen Lars und ich mit einem gern gesehenen Gast in unserem Podcast #9vor9, dem Leipziger Personalmanagement-Professor Peter M. Wald.

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Vom Fleiß-Narrativ zur Meterware-Intelligenz

Besonders hängen geblieben ist mir Peters trockener Einstieg, als er auf das politische Merz-Zitat reagiert: „Ich denke, das erste Zitat war doch von 1995.“ Das ist mehr als ein Bonmot. Die eigentliche Frage ist nicht mehr, ob wir mehr arbeiten müssen, sondern ob unser Arbeitsbegriff überhaupt noch trägt. Wenn ein einzelner Mensch mit KI plötzlich Output erzeugt, für den früher ganze Teams nötig waren, dann kippt das Verhältnis von Leistung und Zeit. Dann ist „viel arbeiten“ schlicht keine sinnvolle Kategorie mehr, sondern ein nostalgisches Narrativ.

Wenn wir heute mit der Formel „100 Menschen plus KI gleich 1000 Menschen“ hantieren, schwingt darin nicht nur ein Heilsversprechen, sondern auch eine handfeste Drohung mit. In vielen Konzernen wird KI derzeit als rhetorisches Feigenblatt für Entlassungen genutzt – ein Phänomen, das wir als „AI-Washing“ bezeichnen müssen. Man entlässt nicht, weil die KI schon alles kann, sondern oft nur, um die massiven Investitionen in eben diese Technologie gegenzufinanzieren oder Entlassungen zu kaschieren.

Die verlorene Einstiegsphase: Wer lernt eigentlich noch wie?

Besonders schmerzhaft trifft diese Transformation die Einstiegspositionen. Wo früher Praktikumsplätze „an den Bäumen hingen“, herrscht heute oft Funkstille. Das ist eine gefährliche Entwicklung für unsere Lernkultur. Wenn die KI die „Junior-Tätigkeiten“ – das Erstellen von Folienschlachten oder Standardreportings – übernimmt, berauben wir junge Talente ihrer klassischen Übungsfelder. Peter plädiert dafür, dass Hochschulen praxisnaher werden müssen: „Längere Praxisphasen, mehr Projektarbeit – die Lernkurve muss in die Ausbildung verlegt werden.“

Ich musste an meinen Berufseinstieg als Journalist denken. Damals habe ich auf der Schreibmaschine Lokalnachrichten getippt – das war meine Schule. Doch wie lernen heute Journalisten, wenn KI die Standardtexte schreibt? Wir müssen uns wohl auf das konzentrieren, was Maschinen nicht können: kritisch denken, Geschichten erzählen, einordnen, kritisch kommentieren, Inhalte kuratieren.

Großkonzerne vs. Mittelstand: Zwei Geschwindigkeiten der KI-Adoption

KI in der Arbeitswelt ist nicht überall gleich. Großkonzerne experimentieren mit KI-gestützter Automatisierung – oft mit fragwürdigen Ergebnissen. Der Klassiker am Beispiel Klarna: Der Kundendienst durch Menschen wird durch Chatbots und KI ersetzt. Das funktioniert nur mäßig. Also muss man mühsam wieder Menschen einstellen.

Der deutsche Mittelstand steckt laut Peter im Vergleich zu Großunternehmen derzeit noch in einer frühen Orientierungsphase. KI ist dort eher noch „Spielerei“ statt systematisch im Einsatz. Kleinere Betriebe stehen vor massiven Hürden bei der Finanzierung, der operativen Umsetzung und vor allem der Datensicherheit.

Berufe unter Druck: Standardisierung als Risiko

Daneben geraten einzelne Berufsgruppen wie Steuerberater durch KI massiv unter Druck. Da die Erstellung einer Steuererklärung auf klaren, standardisierten Regeln basiert, können diese Routine-Tätigkeiten bei korrekter Datenfütterung wohl künftig von einer KI übernommen werden. Für die Betroffenen könnte dies eine radikale Zäsur bedeuten: Sie müssen sich von der reinen Abwicklung von Standardfällen verabschieden und sich durch gezielte Weiterbildung auf höherwertige Beratungsleistungen spezialisieren.

Parallel dazu bleiben Berufsfelder wie die Pflege oder die Arbeit im Krankenhaus von der direkten KI-Substitution weitgehend verschont. Es besteht die Hoffnung, dass diese „Deskless“-Bereiche durch die fortschreitende Automatisierung der Wissensarbeit eine neue gesellschaftliche Wertschätzung und bessere Vergütung erfahren. Hoffentlich.

Arbeitsverdichtung statt Entlastung: Die dunkle Seite der Effizienz

Im Podcast haben wir über eine weitere Gefahr der KI-Ära gesprochen. Nein, es ging nicht um Arbeitslosigkeit, sondern um Arbeitsverdichtung. Die Taktung wird gnadenlos. Wir produzieren mehr „AI-Slop“, mehr digitalen Müll, nur weil wir es können. Anstatt dass uns die KI Zeit für Pausen schenkt, nutzen wir sie oft nur, um die Schlagzahl der Output-Maschine weiter zu erhöhen. Und dies führt schon heute bei vielen zu mentalen Problemen.

Arbeit wird nicht weniger – aber grundlegend anders

Wo liegt dann also der Wert der Arbeit? Vielleicht dort, wo die KI scheitert: bei den viel beschworenen Soft Skills und den zwischenmenschlichen Fähigkeiten. Fachwissen allein wird nicht mehr genügen. Je mehr Routine verschwindet, desto stärker rücken Fähigkeiten in den Fokus, die lange unterschätzt wurden: Kommunikation, Kontextverständnis, Urteilsvermögen. Oder, wie Peter es formuliert: „Also weniger diese reinen Fachkompetenzen, sondern eher übergreifende Kompetenzen.“

Das ist keine Wohlfühlthese, sondern eine strukturelle Verschiebung. Fachwissen wird zunehmend externalisiert – in Systeme, Modelle, Tools. Was bleibt, ist die Fähigkeit, dieses Wissen sinnvoll zu nutzen. Wer das nicht kann, wird austauschbar. Wer es kann, wird relevanter denn je. Wir müssen weg von der „Spielerei“ und hin zu einer neuen Arbeitsgestaltung, die klärt, wer welche Entscheidung trifft und wo der Mensch als Supervisor fungiert, ohne dabei den Verstand zu verlieren. Arbeit wird in der KI-Ära nicht verschwinden, aber sie wird, wie Peter Wald treffend sagt, „anders auf alle Fälle“.
9vor9.podigee.io/203-ki-arbeit…

Unsere Hintergrund-Präsentation

Die Hintergrundpräsentation zum Thema auf Basis der Quellen, mit dem wir NotebookLM gefüttert haben.

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