Ich habe eine besonders spannende Arbeitswoche hinter mir, deren Eindrücke sich anfühlen, als wäre ein ganzes Jahr passiert: Neben Besuchen der OMR in Hamburg mit einem Feuerwerk an Impulsen, wie Technologie nahezu jede Facette unseres privaten und beruflichen Lebensalltags durchdringt, “Early-Testing” von neuen KI-Lösungen bei Google und Microsoft, die deutlich machen, dass Spitzenkräfte von morgen als “AI Augmented Professionals” arbeiten, flatterte eben auch eine Anfrage von der Harvard Business School herein. Wenn eine der renommiertesten Universitäten der Welt Dich als deutsche Professorin anfragt, dann ist das eine Auszeichnung, aber auch eine Verpflichtung, inhaltlichen Mehrwert in den Hörsaal zu bringen und über ein Thema zu lehren, das 1. hochrelevant und 2. bislang zu wenig beleuchtet worden ist. Nicht nur in Harvard, sondern auch hier in Deutschland möchte ich zukünftig mehr über folgendes wichtiges Thema forschen und darüber diskutieren: “Human-Centric Indispensability in the Age of AI”. Damit ist die Frage nach einem strategischen Ansatz gemeint, wie wir Menschen am Arbeitsmarkt der Zukunft relevant und kontrollfähig bleiben. Diese Frage ist von hoher Bedeutung, da
- KI und insbesondere KI-Agenten (Agentic AI) weite Teile unserer kognitiven Arbeit und
- “Physical AI” – also die Integration von KI und Robotik – auch immer mehr physische Tätigkeiten
übernehmen und die Koexistenz von Mensch und Maschine am Arbeitsmarkt zunehmend von “Coopetition” (Cooperation & Competition) geprägt ist. Die Frage wird uns ökonomisch und gesellschaftlich schneller beschäftigen als viele von uns derzeit ahnen. FOBO (“Fear Of Becoming Obsolete”: Angst vor der beruflichen Überflüssigkeit) und FOLA (“Fear Of Losing Agency”: Angst vor menschlichem Kontrollverlust) sind nicht nur irrationale Gefühle, sondern rationale ökonomische Realitäten, die wir derzeit schon mit zunehmender Tendenz beobachten können. Zeit also, darauf durchdachte Antworten zu finden. Daher ist diese Newsletterausgabe “FOBO”, “FOLA” und Wegen zur “Human Centered Indispensability” gewidmet.
Agentic Teams als Vorboten für unsere Arbeit der Zukunft
KI ist nicht nur Treiber für die Notwendigkeit, ständig am Puls der Zeit bleiben zu müssen, sondern auch Enabler hierfür. Ich selbst arbeite seit geraumer Zeit nicht nur als “AI Augmented Professional”, sondern auch als “AI Augmented Learner”, wobei beide Rollen Hand in Hand gehen: Ich habe mir selbst einen “Morning Briefing Agent” (Agent 1) gebaut, der Hand in Hand mit meinem “Research Agent” (Agent 2) zusammenarbeitet, so dass ich jeden Morgen von “Agent 1” eine Zusammenfassung bekomme, was “Agent 2” weltweit an Daten zu “Future of Work with AI” ausgewertet hat. Über die Ergebnisse lasse ich noch einen “Fact Checker Agent” (Agent 3) laufen, der mir Widersprüche in den unterschiedlichen Daten aufzeigt, diese einordnet und Empfehlungen ausspricht. Kommende Woche werde ich einen weiteren “Nerd-Tag” bei Microsoft verbringen, wo wir testen werden, wie wir meinen “Social Media Agent” (Agent 4) sowie meinen “Writing Agent” (Agent 5) in den Workflow meines KI-Agenten-Teams sinnvoll einbauen können. In Zukunft werde ich vermutlich einen “Chief of Staff Agent” (Agent x) haben, der mir hilft, meine verschiedenen KI-Agenten zu orchestrieren, was ich momentan selber mache. Das kritische Bewerten der Ergebnisse meines KI-Agenten-Teams und das “menschliche Veredeln” verbleiben in meiner Hand. Mein Ziel ist also nicht, meine kognitiven Tätigkeiten vollständig zu automatisieren (bspw. schreibe ich diesen Newsletter gerade selbst), sondern zeitliche Kapazitäten so zu reallokieren, dass ich dort ansetze, wo ich mit meiner humanen Intelligenz besonderen Mehrwert stiften kann.
Schon heute ist meine “wichtigste Inbox” nicht mehr das Emailfach, sondern meine Multi-Agenten-Plattform, wo ich morgens nachsehe, zu welchen Ergebnissen meine Agenten gekommen sind, während ich schlief. Dieser Automatisierungsgrad ist individuell für mich sehr hilfreich und erhöht meine Arbeitsproduktivität signifikant, zeigt jedoch auch sehr klar auf, warum wir Antworten sowie ein neues “Skill-Stack” (gezieltes Zusammenbringen und Verknüpfen von Fähigkeiten) brauchen, um FOBO und FOLA entgegen zu wirken.
Zwei unbequeme Fragen, für die wir smarte Antworten brauchen
Diese Woche habe ich von den Konferenzen und aus meinen persönlichen Morning Briefings, in der ich mir aktuelle international geführte KI-Debatten zusammenfassen lasse, folgende ernstzunehmende Fragen mitgenommen:
- “Are we racing towards collective suicide?“: Steuern wir als Menschheit womöglich mit hoher Geschwindigkeit und ohne anerkannte Spielregeln auf den kollektiven Selbstmord zu, indem wir die Kontrollfähigkeit über eine immer leistungsfähiger werdende KI verlieren? Genau das ist der Kern von FOLA. Dass diese Frage nicht theoretisch, sondern real ist, zeigt der Effekt, den Claude Mythos in den vergangenen Wochen erzielt hat. Claude Mythos ist ein vom US Unternehmen Anthropic entwickeltes extrem leistungsfähiges KI-System, das Sicherheitslücken mit einer bislang unerreichten Präzision und Geschwindigkeit aufspüren kann. Das Risiko liegt darin, dass es die Barriere für komplexe, KI-gesteuerte Cyberangiffe massiv senkt und Angreifer so schnell agieren lässt, dass herkömmliche Sicherheits-Updates nicht mehr hinterherkommen. Um einen Missbrauch zu verhindern, hat Anthropic ihr KI-System zunächst nicht auf den Markt gebracht, sondern ausgewählten Unternehmen (Project Glasswing) zur Verfügung gestellt, die das KI-System nun nutzen, um Schwachstellen in ihrer Software zu schließen, bevor sie in falsche Hände geraten.
- “Are we entering an automation race to the bottom?” Steigen wir gerade in eine Abwärtsspirale einer Hyperautomatisierung menschlicher Arbeit ein, die Arbeitsplätze in hohem Ausmaß schneller vernichtet als dass neue geschaffen werden und damit menschliche Arbeit entwertet wird? Das ist der Kern von FOBO. Dass auch dieses Gefühl sich bereits jetzt in ökonomischer Realität niederschlägt, zeigt das Beispiel des Softwarekonzerns META (Facebook, Instagram, WhatsApp), der bis Ende Mai 2026 etwa 10% seiner weltweiten Belegschaft abbauen wird und zudem die Besetzung von mehreren tausend offenen Stellen gestoppt hat. Begründung ist der hohe Investitionsbedarf in KI-Infrastruktur, der durch Einsparungen in Personalkosten und realisierte Effizienzgewinne durch KI ermöglicht wird.
Diese Entwicklungen machen sehr deutlich, wie wichtig es ist, an “Human-Centric Indispensability” zu forschen und proaktiv Maßnahmen zu ergreifen, um die negativen Auswirkungen der KI-Transformation abzufedern.
“Human-Centric Indispensability-Framework”: Fähigkeiten, die menschliche Relevanz und Kontrollfähigkeit fördern
Es macht für uns Menschen wenig Sinn, menschliche Arbeit so zu gestalten, dass wir mit Technologie in Bereichen konkurrieren, in der wir mit unserer menschlichen Intelligenz und Kraft schon jetzt nicht wettbewerbsfähig sind. Worauf wir uns stattdessen konzentrieren sollten, ist menschliche Kontrollfähigkeit und bewusste Fokussierung auf die Bereiche, in denen wir Menschen durch die Kombination aus menschlichen Stärken unsere Relevanz am Arbeitsmarkt bewahren.
Welche Elemente umfasst der “Human-Centric Indispensability-Framework“, an dem ich derzeit forsche? Der Ansatz umfasst die gezielte Förderung von vier Elementen, die ich nachfolgend grob umreißen möchte:
1. Persönliche KI-Resilienz
Persönliche KI-Resilienz resultiert aus einer Kombination aus Fähigkeiten, die in den nachfolgenden Punkten 2 (Radical Adaptability), 3 (Skill Stacking) und 4 (Human Agency) beschrieben werden; zunächst aber ist KI-Resilienz Ausdruck eines Mindsets, das KI als komplementären Partner begreift, mit dem man eine dynamische Aufgabenverteilung aus Mensch und Maschine eingeht, bei der stärkenbasiert mal der eine und mal der andere führt. KI-resiliente Menschen passen ihre eigenen Arbeitsweisen und ihr Fähigkeitenportfolio fortlaufend an und entwickeln ihre Profession im Zusammenspiel mit KI fortlaufend weiter, um mit jeder technologischen Weiterentwicklung im Team mit KI leistungsfähiger als zuvor zu werden.
2. Radical Adaptability (Radikale Adaptivität)
Über das „lebenslange Lernen“ hinausgehend, beschreibt dieser Begriff die Fähigkeit zur iterativen Identitätsbildung. In regelmäßigen Zyklen von wenigen Monaten müssen Teile des professionellen Selbstbildes (Denk- und Arbeitsweisen) aktiv „verlernt“ werden, um Platz für neue Denk- und Verhaltensmuster und Arbeitsweisen zu machen und neue Fähigkeiten und Zusammenarbeitsmodelle mit KI zu erlernen. Dies umfasst auch das Bewusstsein dafür, dass sich bislang erfolgreiche Geschäftsmodelle radikal verändern können.
3. Strategic Skill Stacking (Strategische Kombination an Fähigkeiten)
Damit ist die strategische Kombination von mindestens drei nicht-korrelierenden menschlichen Fähigkeiten gemeint, die in ihrer Schnittmenge ein anforderungsgerechtes und nachgefragtes Profil ergeben, das statistisch unwahrscheinlich durch eine KI oder einen Roboter repliziert werden kann. Hierzu zählen die Kombination aus tiefem Domainwissen und Erfahrung (schärft menschliche Intuition), ausgeprägte Sozialkompetenzen, und Fähigkeiten, die bei Tätigkeiten benötigt werden, die eine hohe kontextuelle Ambiguität und physische Unvorhersehbarkeit aufweisen. Denn hier sind Menschen deutlich besser als Maschinen. Je besser wir dieses “Strategic Skill Stacking” umsetzen, desto geringer ist das Verdrängungspotenzial durch Maschinen.
4. Human Agency (Menschliche Kontrollfähigkeit)
Im Bereich Human Agency besteht von allen vier Elementen dieses Frameworks vermutlich der dringlichste Aufholbedarf – sowohl in der Forschung als auch in der praktischen Umsetzung. Human Agency beschreibt die tatsächliche Fähigkeit der Menschen, die letzte Entscheidungsgewalt über autonome Systeme auszuüben und deren Handlungen an menschlichen Werten auszurichten. Es geht darum, dass wir als Kotrollinstanz agieren und die KI aktiv steuern können, um eine schleichende menschliche Entmündigung durch automatisierte Prozesse zu verhindern. Neben kritischem Denken ist vor allem auch Interventions-Kompetenz zu stärken: Damit ist die menschliche Fähigkeit gemeint, automatisierte Prozesse bei Bedarf manuell zu stoppen (Kill-Switch-Kompetenz); hier liegt die größte Herausforderung bei sehr leistungsfähigen, autonom handelnden KI-Systemen.
Fazit: Es ist die falsche Zeit zum Pennen
The best answer to uncertainty is proactivity.
Viele mögliche “Zukünfte der Arbeit” liegen vor uns, deren gemeinsamer Nenner darin besteht, dass vieles noch wahnsinnig unsicher ist. Der beste Weg, mit dieser Unsicherheit umzugehen, ist proaktives Handeln. Technologie wird noch leistungsfähiger. Unsere menschliche Arbeit wird sich stark verändern. Mit den Potenzialen steigen die Risiken. Wir sind sehr gut beraten, unsere wertvolle Zeit in das zu investieren, was FOBO und FOLA abmildert. Es darf nicht passieren, dass wir Menschen die Kontrolle über KI verlieren. Es darf nicht passieren, dass wir den den Wert von menschlicher Arbeit abschaffen.
Ich bin überzeugt: Fortschritt ist nicht nur das, was wir Neues schaffen, sondern auch das, was uns erspart bleibt. Mir fällt sehr viel ein, was wir uns als Menschheit im Zuge der weiteren KI-Entwicklung ersparen sollten. Selten lagen die Chancen des Gelingens und des Scheiterns so nahe beieinander wie jetzt. Ich persönlich möchte zum Gelingen der KI-Transformation beitragen.
In diesen Sinne, ein schönes Wochenende, herzlich
Eure Yasmin Weiß