Episode #145 // KI Und Arbeit // mit Wolfgang M. Schmitt

KI verspricht Entlastung, doch im Alltag fühlt es sich oft nach mehr Tempo an statt nach mehr Freiheit. Wir nehmen uns mit Wolfgang M. Schmidt die großen Erzählungen rund um Automatisierung, Produktivität und „Ende der Arbeit“ vor und schauen darauf, was in Unternehmen wirklich passiert, wenn Prozesse, Texte und Routineentscheidungen von Modellen übernommen werden.

Wir reden darüber, warum Effizienzgewinne im Wettbewerb fast nie als Freizeit ankommen, sondern als Verdichtung, neue Standards und zusätzlicher Output. Dabei wird „Human-in-the-loop“ zur harten Praxisfrage: Wer liefert Kontext, wer prüft Qualität, wer haftet für Entscheidungen? Und warum wird plötzlich „Taste“ als Kernkompetenz gehandelt, obwohl Geschmack eher aus Erfahrung, Mut zur Auswahl und einer souveränen Haltung entsteht als aus Prompt-Rezepten?

Dann ziehen wir den Rahmen größer: Wertschöpfung aus marxistischer Perspektive, die Illusion von Maschinen, die „selbst Wert produzieren“, und die oft übersehene Materialität der KI-Ökonomie. Hardware, Strom, Lieferketten, Clickworker und sogar ferngesteuerte Robotik zeigen, wie viel menschliche Arbeit weiterhin im System steckt und wie leicht sich Arbeit global dorthin verschiebt, wo sie billiger ist. Am Ende landet die entscheidende Frage bei Weiterbildung, Expertise und Vertrauen in Organisationen: Wie bauen wir Können auf, wenn KI viele Lernschleifen verkürzt?

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Transcript

Begrüßung Und Große KI-Fragen

SPEAKER_01 0:20

Der Mensch, der da vorher durch das ganze BBL-Studium and so weiter durchgegangen is anders, gemacht hat. And then see man, welchen effect the KI durchaus has auf the Gesamtgesellschaft, nämlich mehr in diesem Dienstleistungsbereich, der aber dann schlechter bezahlt sein wird.

SPEAKER_04 1:03

Hallo und herzlich willkommen zurück zur Corporate Therapy. Wir wollen uns heute mit einem Thema beschäftigen, das uns auch im Alltag ganz viel beschäftigt. Vor allem, glaube ich, dich, Human. Du bist der Vorreiter bei uns im Team. Entsprechend schön, dass wir zusammen podcasten heute. Wie geht's dir, Human?

SPEAKER_03 1:22

Guten Morgen, guten Tag. Ich freue mich, dass ich vorreiten darf. Aber ansonsten geht es mir hervorragend. Wie geht's dir, Mary?

SPEAKER_04 1:30

Mir geht es auch gut. Vielen Dank der Nachfrage. Ja, und das Pferd, auf dem wir heute reiten, das ist die KI. Mal wieder, aber es gibt ja verschiedene Perspektiven, die wir da beleuchten möchten. Und heute haben wir uns einen altbekannten Podcast-Gast zurückgeholt, und ich freue mich sehr, dass du wieder da bist. Hallo Wolfgang.

SPEAKER_01 1:50

Hallo Mary, hallo Human. Vielen Dank, dass ich wieder dabei sein darf und hoffentlich das Pferd zu sein, sondern die KI des Pferdes. Und da sind wir ja eigentlich schon bei dem Thema, ja, in das Ende des Menschen von Francis Fukuyama sagt er ja schon, was ist, wenn wir künftig dann mit einer transhumanistischen Vision schaffen, Menschen zu züchten, die einen Sattel haben und andere Menschen, die Sporen haben? Und dann haben wir eine Ungleichheit manifestiert, die unauflösbar ist und es kein Aufstiegsversprechen und all das mehr gibt. Jetzt ist ja die große Frage, sind das also menschliche oder künstliche Wesen, die wir erzeugen, die den Menschen unterdrücken, oder ist es eher so, dass wir für die KI anfangen zu arbeiten, aber wer produziert dann eigentlich den Wert?

SPEAKER_04 2:39

Ja, sehr gut. Damit hast du uns das Feld auch gelegt. Ich möchte aber, bevor wir weiter da rein einsteigen, einmal kurz, falls dich jemand nicht kennen sollte, noch einmal kurz sagen, wer du bist. Also dein voller Name wäre Wolfgang M. Schmidt. Man findet dich in diversen Formaten online, zum Beispiel bei den neuen Zwanzigern oder in die Filmanalyse oder bei Wohlstand für alle. Wenn man zusammenfassen müsste, was du tust, dann würde ich sagen, du bist Ideologiekritiker und ordnest wirtschaftliche Phänomene und kulturelle Phänomene ein, die unsere Zeit prägen. Ist das so? Gut zusammengefasst?

SPEAKER_03 3:16

Ole hat auch noch zwei Bücher mindestens geschrieben. Drei, drei. Die Filmanalyse hat ja auch als Buch. Fällt mir jetzt gerade ein.

SPEAKER_04 3:23

Sehr gut, man kann ich auch.

SPEAKER_01 3:25

Ich kann einfach bei ChatGPT nachgefragt werden, da wird da alles auch was wiedergegeben.

SPEAKER_03 3:31

Schon mal zu Gast bei uns, zu deinem ersten Buch, das du ja mit Ole veröffentlicht hast. Boah, das ist ja nicht. Ah, genau. Ich würde gerade die ganze bei den Körpern. Genau, Influencer. Und das andere ist ein Kinderbuch, das ja bei mir auch zu Hause steht und ich meiner Tochter vorlesen durfte. Die leider noch ein Tick zu jung ist, um ein paar Dinge da drin zu verstehen. Die kleine Holzdiebe und Das Rätsel des Juggernauts. Ein sehr zu empfehlendes Buch, auch mit sehr schönen Zeichnungen. Aber Mary hat es ja schon angeschnitten. Ich finde, wenn man euren Podcast, die 29er, verfolgt, merkt man, dass auch bei dir KI eigentlich Alltag, oder zumindest in jeder Episode, ist KI aber euch auch ein Thema. Also könnte man ja argumentieren, KI ist schon ein sehr krasses Zeitgeist-Thema.

Wie Wolfgang KI Wirklich Nutzt

SPEAKER_01 4:26

Oder wie siehst du das? Unbedingt. Mein Leben hat schon ständig Verbindungen zu KI. Es ist nicht so, dass ich Heavy User bin. Das gewiss nicht. Das ist dann Kollege Stefan Schulz. Aber natürlich nutze ich die KI regelmäßig, aber noch eigentlich viel mehr lese ich Texte über die Entwicklungen, höre mir Podcasts dazu an. Es ist gar nicht so, dass sich für meinen Bereich sich da so radikal viel gerade ändert. Das liegt aber auch an einer ganz anderen Arbeitsweise, in der ich zum Beispiel jetzt nicht unendlich viele Texte produzieren muss für, sagen wir, ja, ich mache keine Großworte für 50 Programmhefte, wo dann der Ministerpräsident den Redenschreiber früher beauftragte und jetzt macht das wahrscheinlich zum größten Teil die KI und dann geht nochmal jemand drüber, sondern ich versuche ja originelle Texte herzustellen oder Vorträge zu halten, in denen ich beispielsweise freispreche. Da ist die KI für mich auch ein Recherchetool, um die ein oder anderen Zahlen mir zu vergegenwärtigen oder auch ein paar Paper mir nennen zu lassen, die ich dann lesen kann. Aber so ist auch meine Arbeit durch die KI etwas unterstützt. Aber sie kann eigentlich relativ wenig davon ablösen, was ich tue. Zudem sehe ich ja mir Filme an und analysiere diese. Und da sind dann auch schon natürlich Zuschauer auf die Idee gekommen, mir KI-Filmanalysen zu schicken. Ich habe in einem Deep Dive, also meinem Paywall-Format der Filmanalyse auch mal darüber geredet und auch Teile daraus vorgelesen. Und da sind natürlich die Ergebnisse ungeheuer enttäuschend, was da rauskommt. Also das heißt, wenn man also der KI sagt, wie würde Wolfgang M. Schmidt den Michael Jackson-Film sehen, dann würde sie wahrscheinlich, weil sie den Wikipedia-Eintrag über mich gelesen hat, versuchen, einen ideologiekritisch bis marxistischen Ansatz zu wählen, in dem dann wahrscheinlich am Ende herauskommt. Wolfgang M. Schmidt kritisiert, dass in diesem Film die Kulturindustrie verherrlicht wird, die doch eigentlich eine Kommerzialisierung der Kunst vorantreibt, was unter Verwertungsgesichtspunkten als eine kapitalistische Ausbeutung zu verstehen ist. So was spuckt die aus, wo ich denke, ich habe den Michael Jackson-Film noch nicht gesehen, aber dass es so das Naheliegende, dass der kommerzielle Musik macht und dass das irgendwas mit Kapitalismus zu tun hat. Aber das wäre sicherlich nicht mein Ansatz, den ich wählen würde, um diesen Film zu analysieren.

SPEAKER_04 6:50

Ich finde das sehr spannend. Also ich glaube, ich habe es noch gar nicht so richtig gesagt, aber das Thema heute ist auch so, dass wir damit beschäftigen, was die KI eigentlich macht mit uns in der Arbeitswelt, ob sie uns Arbeit abnimmt, ob sie uns wirklich Arbeit erleichtert und ob sich das auch in einer, ich sag mal, neuen Freiheit äußern könnte. Weil ich würde sagen, das ist aktuell schon, wie Unternehmen damit umgehen, dass man sagt, das ist Produktivitätsgains. Das heißt, Leute, theoretisch, ihr müsstet weniger arbeiten, ihr könntet das ja mit der KI machen. Und ich glaube, die Zugänge sind aktuell extrem unterschiedlich dazu, je nachdem, wer wo arbeitet. Also wenn ich mich in meinem Freundeskreis umschaue, bei dem der Großteil Wissensarbeit macht, dann ist es sehr ungleich verteilt, quasi, wie viel damit wirklich gemacht wird. Und ich würde sagen, diejenigen, die damit wirklich schon Produktivitätsvorteile haben und wirklich sagen, ich verkürze meine Arbeitszeit von dem, was ich vorher gemacht hätte, habe aber ähnliche Ergebnisse. Und das ist ja das, was du gerade sagst, Wolfgang, das wäre bei dir nicht der Fall, quasi, dass da ähnliche Ergebnisse gerade rauskämen. Das würde ich sagen, begrenzt sich auf diejenigen, die sehr technisch arbeiten, also die zum Beispiel entwickeln, die coden, die programmieren. Und der Rest ist dann noch ein bisschen gemütlicher unterwegs, sage ich mal. Und der Rest, bei denen ist es klar, naja, wenn ich versuchen würde mit der KI die Sachen zu machen, die ich mache, dann würde die KI zwar ein Artefakt ausspucken, aber dieses Artefakt wäre deutlich qualitativ hinter dem zurück, was ich selbst machen würde. Und das ist, glaube ich, würde ich sagen, also das sehe ich gerade so als den Stand. Ich weiß nicht, wie ihr das wahrnehmt mit eurer eigenen Arbeit und außerhalb der Arbeit.

SPEAKER_01 8:31

Außerhalb der Arbeit sehe ich auch, dass sehr viele arbeiten damit, um das genau zu tun, was du da sagst, also unterstützend arbeiten. Ich habe noch niemanden getroffen, der sagt, ich habe freitags jetzt frei, weil die KI das dann macht oder schon gemacht hat, was ich sonst an fünf Tagen machte, sondern es bedeutet eher, dass man natürlich diese fünf Tage weiterhin arbeitet, aber dann andere Tätigkeiten macht, für die früher vielleicht keine Zeit waren. Oder man kann Dinge optimieren. Also ich bringe jetzt mal ein Beispiel wieder aus meiner Welt, bei Wohlstand für alle ist es so, dass für die Thumbnails, das ist sowieso so was Leidiges, dass man so weit was haben muss, aber man muss es haben, um gefunden zu werden bei YouTube als Podcast, dass diese Thumbnails von der KI teilweise erstellt werden. Das macht Ole, der kümmert sich darum. Davor hatten wir solche Thumbnails einfach nicht, in dieser Art. Das heißt, jetzt können wir das machen, aber es ist nicht jetzt so, dass dadurch eine Stelle gestrichen wurde oder dass wir mehr Zeit plötzlich haben, sondern wir sagen, ach ja, wunderbar, das kann man jetzt machen. Das kostet eine halbe Stunde Arbeit und dann ist das genauso, wie es aussehen sollte. Aber wir hätten jetzt nicht die Möglichkeiten, gehabt finanziell, einen Grafiker einzustellen, der sich einen Tag lang sich um Thumbnails kümmert. Dafür ist das dann nicht ertragreich genug. Und solche Verdichtungen finden statt oder Vereinfachungen, wie wir jetzt auch miteinander ja podcasten und nicht einen Übertragungswagen draußen stehen haben, indem fünf Techniker sitzen und gucken, dass die Aufnahme funktioniert. Aber wenn das jetzt nicht so möglich wäre, wie wir jetzt miteinander sprechen, dann gäbe es eben keinen Corporate Therapy Podcast, weil das sicherlich auch nicht im Budget drin wäre zu sagen, ja, ja, wir haben immer fünf Techniker, wenn wir aufnehmen. Das kann sich wahrscheinlich nicht rechnen. Deswegen muss man auch immer sagen, diese Effizienzgewinne sind da, aber sie bedeuten nicht gleich, dass man dadurch Stellen streicht, sondern vieles entsteht dann erst dadurch, dass man es machen kann.

Produktivität Bedeutet Selten Freizeit

SPEAKER_03 10:28

Ich will mal versuchen, eine Sache in den Raum zu stellen, weil ich habe über das Thema nachgedacht und vorher überlegt, was, wenn ich das, was ich alles bisher mir aufarbeitet habe über KI und Workflows und wie ich so viel Konzeptionsarbeit mache und sehr viel meiner Wissensarbeit mache, wenn ich mich sozusagen mich dafür entscheiden würde, zu sagen, ich stoppe jetzt, ich will nicht mehr weiterentwickeln, sondern ich belasse es, wie es ist. Wie viel mehr Freizeit könnte ich haben? Und ich würde sagen, es wäre immens. Ich müsste wahrscheinlich zwei Tage in die Woche arbeiten, aktuell. But Mary hat mich ja auch gut genug, ich bin es wahrscheinlich dann langweilig und will es dann weiter vorantreiben, weil ich dann immer noch weiter und noch mehr verstehen will und noch tiefer reingehe, würde ich schon sagen, ich arbeite mehr als sonst. Oder weiß ich nicht, ich arbeite immer nicht wenig, but it's the last time. And the Frage wäre für mich, and ich meine, ich bin jetzt anders, so ein Sonderfall, dass ich ja jetzt sozusagen keine Führungskraft habe, wo ich sozusagen rechtfertigen muss, womit ich meine Zeit vertreibe. But von dieser Perspektive aus gesehen, würde ich schon sagen, ich würde radikale Zeit sparen. Aber wie gesagt, das gilt wahrscheinlich ja für die wenigsten. Also wenn jetzt die Kollegen uns jetzt sagen würden, hey Leute, ich mach ja das Gleiche, was im Vertrag steht jetzt für zwei Tage, würde ich auch wahrscheinlich sagen, ja, aber da musst du schon was anderes finden, was du mit der zusätzlichen Zeit machst. Machen wir doch noch ein Projekt mehr oder so.

SPEAKER_01 12:17

Du verdichtest. Du verdichtest ja aber, du bist der Unternehmer oder der Kapitalist, um das mal marxistisch zu sagen, der dann sagt, wunderbar, man braucht das also nicht mehr, sondern du verdichtest das. Das ist aber auch schon die Möglichkeit, mit einem Aufnahmegerät Gespräche aufzunehmen, sie zu transkribieren. Da hat man früher auch immer Leute gehabt, die das nochmal extra machen, die das handschriftlich machen. Wenn sich jetzt ein neuer Kollege bei euch hinsetzen würde und sagen würde, ja, ich notiere das mit Stenografie und tippe das dann nachher auf der Schreibmaschine runter und dann können wir Kopien davon machen, dann würdet ihr sagen, ja, das ist aber nicht effizient, das machen wir mal lieber nicht. So, und jetzt haben wir natürlich einen enormen Effizienzschub durch diese KI. Aber ich will mal bei deinem Beispiel bleiben, weil du das so interessant jetzt bekundet hast mit der intrinsischen Motivation. Du arbeitest gerne, Mary, du arbeitest auch gern, du denkst jetzt auch nicht darüber nach, wie viele Monate brauche ich noch, bis Anthropic das und das Modell rausgebracht hat und dann kann ich daheimbleiben und kümmere mich nur noch um den wunderschönen Hund, den ihr habt. Das hat natürlich auch etwas, ja, hat eine Suggestivkraft, ich gebe das zu, aber die Sache ist, es geht ja hier nicht nur um persönliche Motivation. Nehmen wir mal an, ihr würdet gar nicht so sehr persönlich mehr motiviert sein und würdet sagen, ja, eigentlich wird das toll, zwei Tage nur noch arbeiten, kann ich mich um andere Dinge kümmern, die mir noch mehr Spaß machen. So, wenn ihr das aber machen würdet, hättet ihr ja folgendes Problem. Die Konkurrenz schläft nicht. Das heißt, den Vorsprung, den ihr jetzt gerade habt, weil ihr euch sehr intensiv mit dem Thema beschäftigt, weil ihr generell in der Beratung sehr gut seid und dann auch jetzt es versteht, diese KI zu nutzen und nicht solche Friktionen habt, weil erstmal drei Etagen entscheiden müssen, ob jetzt dies oder das gemacht werden darf. Dadurch habt ihr gerade einen Vorsprung und einen Effizienzgewinn und damit wahrscheinlich auch einen Gewinn des Umsatzes. Dieser würde aber sich sehr schnell schrittweise abbauen, weil natürlich die Konkurrenz auch sagen würde, vielleicht nicht jetzt gleich, aber übermorgen oder in einem halben Jahr, naja, dann machen wir das auch, das und das und das und auch. Und irgendwann bieten die Dienste, die jetzt bei der KI noch bezahlt werden können, also wo ihr schon die KI mit reinnimmt, bieten die die einfach schon mal gratis an, weil die sagen, da haben wir einen Wettbewerbsvorteil. Und für das, was wir noch menschliche Arbeit brauchen, da gehen wir jetzt mal wieder richtig rein und da intensivieren wir Beratung nochmal und heben das auf ein ganz anderes Level. Das heißt, ihr könntet gar nicht diesen Schritt gehen, ich lasse die KI jetzt für mich arbeiten und begnüge mich mit dem Einkommen, das man immer erzielt hat oder so, sondern ihr müsst in einem Konkurrenzdruck da mit agieren und deswegen wird die KI euch nicht arbeitslos machen oder beziehungsweise euch nicht in die Freizeit entlassen.

SPEAKER_04 14:58

Ja, 100 Prozent. Also, guck mal, wir haben vorher gesprochen und haben ja auch darüber kurz geredet, wie du gerade sagtest, dann machst du halt andere Dinge, die dir vielleicht mehr Spaß machen oder um die dich kümmern möchtest. Und eigentlich läuft das ja unter dem Überbegriff Innovation vielleicht auch, ne? Also so auch das, was du gerade meintest, Wolfgang, mit dann müssen wir vielleicht nochmal intensivieren, wie wir die Interaktion gestalten, also alles das, was außerhalb des Technologischen läuft. Und das ist ja dann, also quasi, das passiert ja in diesem kleinen Raum, wo man jetzt gerade diese Tasche hat von mehr Zeit. Aber alle anderen machen das ja auch, wie du sagst. Und deswegen wird sich ja dann auch daraus wieder ein Usus, ein Standard ergeben, wo man sagt, das ist jetzt aber auch der Mindeststandard. Und darinhinter kann man nicht mehr zurückfallen. Und entsprechend kann man dann eben nicht sagen, wir ruhen uns aus darauf, was jetzt die KI macht, sondern werden dann mit anderen Dingen unsere Zeit füllen oder mit mehr Arbeit unsere Zeit füllen, um diese Lücke schließen zu können, glaube ich auch.

SPEAKER_03 15:57

Ja, ja, ja. Aber ich frage mich halt, ob es bei der KI, bei der KI-Thematik so eine Art Grenze gibt. Und zwar in der Form, also was ist das, was bei Wissensarbeitern überhaupt noch Arbeit ist? Weil wenn ich alles rausgebe heute und lasse das Multi-Agenten-Systeme machen, große Research Agenten Frameworks aufsätze, die Dinge durchführen, ist ja schon irgendwann die Frage, was mache ich denn überhaupt noch? Weil ist dann Arbeit so etwas wie, ich lasse jetzt meine 20 Agenten für mich arbeiten, weil dann habe ich ja auch, also wie soll ich sagen, da verschiebt sich ja in Grunde eigentlich my Thema auf eine andere Dimension. And I think the Herausforderung is when I just ganz viele Leute für mich, also agenten for me arbeiten lasse, what is this, was then so bright bleibt from what's the thing. I have let us have a specific thing behind, and I was the faster this specific thing that a berating notwendic is. And zwar is a form of wissensarbe, which an expertise is extremely, so that's things in the rich. I would say this. So it's not actually a dimension that is in the berating relevant, and this is all Interaktion in the Situation. Es braucht eine gewisse Form von physische Repräsentation und so weiter. Also ich würde sagen, das ist ja das, was ich übrig habe, und der Rest ist ja dann schon fast gar nicht mehr relevant.

SPEAKER_04 18:08

Ich würde ganz gerne kurz einmal einhaken, weil ich glaube nicht, dass es jetzt schon so ist, sondern dass wir das auf uns zukommen sehen.

SPEAKER_01 18:14

Über sechs Monate würde ich sagen. Nee, nee. Ich würde auch das in Zweifel ziehen, dass menschliche Interaktion wichtiger wird, ganz gewiss. Und das sagen mir auch Leute, ich habe kürzlich mit jemandem gesprochen, der was ähnliches macht, wie ihr sagt, er kann fast nicht mehr, er muss jetzt inzwischen ja dreimal am Tag essen gehen, weil menschliche Interaktion so wichtig geworden ist. Ist ja also nur noch mit Kunden am Trinken und am Essen und ist fix und alle weiß gar nicht mehr, wie er das sportlich kompensieren soll. Also das hat sich auf jeden Fall verändert. Die KI arbeitet, isst nichts, trinkt nichts, aber man selbst muss jetzt plötzlich raus und muss sich laufend treffen. Okay, das wird sich wahrscheinlich auch noch intensivieren. Auf der anderen Seite aber muss die KI ja wissen, was sie machen soll. Und ihr seid jetzt Leute, die so tief in diesen Themen drin seid, dass ihr auch das entsprechend umsetzen könnt. Wenn ich jetzt in euer Büro käme und ihr würdet sagen, das ist das Aufgabenfeld, ich hätte ja nicht den blassen Schimmer, was dazu tun wäre. Das heißt, um das vernünftig bedienen zu können, braucht es ja Leute. Es braucht weniger Leute, aber es braucht diese Leute. Also es ist ja nicht so, dass die KI sich das Thema selbst sucht, dass es diese Vorstellung von Perpetuum Mobile dann selbst die Arbeit schafft und sie bewältigt.

SPEAKER_03 19:26

Ich glaube, weniger im Sinne von, also vielleicht nochmal einen Schritt zur Seite zu gehen. Aus meiner Sicht funktioniert ja ein künstliches Intelligenzsystem immer in der Dualität mit einem Person, die was rein gibt. Deswegen wäre ich niemand who the KI macht, sondern a KI macht things in that moment where someone was formuliert. The formulier self got to this interactions-even. What the person gets all information about the real situation. That's an interaction. But this funktion, is so the interaction or the beobachting in a specific situation absolute zentral. And daraus then, this is the Mensch noch leisten, nicht nur noch, was der Mensch leisten muss, ist ja die Fähigkeit, das ist Expertenwissen, die Fähigkeit, das beobachtete so zu formulieren, that a system einordnen kann, differenzieren kann. Es muss eine sehr specifische anderes anderes Sprache sein. I had this discussion with a colleague, which meant when I system a building to make sure. I have not the spray to the KING, what I had. I had a photographer that much genuine can say that the lich sound and that, that, and so and so. It's that the KI system in my hand can not be answered the expert in a felt. When I as here is the Michael Jackson film, and this machine analyse with Wolfgang Schmidt, that would not clutter. It won't be a Wolfgang Schmidt, who says, shout my, or here can analyze the spray and the beobachtings have to come that the system. Produzieren kann. Für mich ist Beratung nicht nur Beobachtung anders, sondern zum Beispiel Modellierung und Konzeption. Der Teil fällt zum Beispiel immer mehr raus. Das war aber in der Vergangenheit der, ich sag mal, das war der teure Teil, aber vielleicht auch der Teil, der eine Firma besonders gemacht hat. Wir beraten mit diesem Fokus, weil wir die Zeit reingesteckt haben, um eine bestimmte Form zu verstehen. Aber das ist jetzt zum Beispiel insbesondere die Entwicklung, die sich gerade nimmt, würde ich sagen, bald einfach komplett austauschbar.

SPEAKER_02 22:45

Hey, Patrick hier. Patrick Breitenbach von 1789 Consulting. Sorry, dass ich diesen Podcast hier unterbreche. Aber ich wollte nur sagen: wenn du diesen Podcast wirklich, wirklich liebst, dann wirst du ganz sicher auf Spotify oder Apple Podcast eine 5-Sterne-Bewertung hinterlassen und das Ganze noch mit einem positiven Kommentar garnieren. Und wenn du dich dafür interessierst, was wir als Unternehmensberatung so machen, dann schau doch mal auf unserer Website vorbei: www.89-consulting.de oder sprech uns direkt bei LinkedIn an. Wir freuen uns und jetzt geht's weiter mit den Erkenntnissen. Viel Spaß!

Geschmack Als Neue Kernkompetenz

SPEAKER_04 23:27

Ich finde es richtig, was du sagst, aber ich glaube auch der Teil mit der Konzeption zum Beispiel, der kann aktuell bei dir gut funktionieren mit der KI, so wie du das machst oder wie wir das machen bei 1789, weil wir eine bestimmte Art und Weise aufgebaut haben, wie wir mit der KI auch interagieren. Das, was du meintest gerade mit dem Fotografen, das machen wir ja für unsere Expertise. Und auch die Art und Weise, wie Frameworks aufgebaut sind, in der die KI überhaupt agieren kann. Auch das sind ja Dinge, die sind, ich würde sagen, aktuell noch sehr einzigartig, wie wir in der Wissensarbeit damit umgehen, im Vergleich zu anderen Wissensarbeitenden, die ich kenne. Greg Brockman, das ist der Präsident von OpenAI, der hat vor kurzem mal einen Tweet getweetet oder ein, ich weiß gar nicht, wie das jetzt heißt, auf X etwas gesagt. Und er meinte, Taste is a new core skill. Und also Geschmack ist quasi so eine neue Kernfähigkeit. Und was ich sehr lustig finde, ist erstmal, dass Geschmack als Fähigkeit betitelt wird. Weil er natürlich, also weil überhaupt die ganzen Tech Bros gerade, also Taste, ich weiß nicht, wer sich so Te-Podcasts anhört, ist in den letzten Wochen nicht um das Wort Taste drumherum gekommen. Taste, taste, taste, taste, taste. Weil die alle sehr stark versuchen, Geschmack in ihre KIs irgendwie reinzubringen. Aber das ist natürlich ein super schwieriges Unterfangen, weil ich würde argumentieren, Geschmack ist keine Fähigkeit, sondern Geschmack ist etwas, das A auf einem Erfahrungs- und Interaktionsschatz aufbaut. Und dann ja sowas ist wie das Selbstbewusstsein oder die Überzeugung in seine eigenen Entscheidungen. Also ich treffe bestimmte Entscheidungen und andere Dinge lasse ich weg, bestimmte Dinge tue ich. Und diese Entscheidung, die wird von anderen als Geschmack wahrgenommen, sozusagen. Und quasi gepaart damit, dass ich selbstbewusst bin in diesen Entscheidungen, dass ich die wirklich gewollt getroffen habe und dass sie nicht zufällig irgendwo entstanden sind. Sonst würde mir niemand Geschmack zuschreiben. Also wenn die denken, oh, heute mal was Gutes angezogen, aus Versehen. So, okay. Es muss unkonsistent sein. Und Leute müssen das wieder und wiedersehen. Und es muss auch so einzigartig sein, dass man sagt, das ist die Leistung von dieser einen Person. Und ich glaube, also so wie die Tech-Welt Geschmack benutzt, ist das ein Unterfangen, das ist fast unmöglich, zu sagen, die KI soll Geschmack haben soll, weil die KI braucht keinen Mut, keine Confidence, kein Selbstbewusstsein und braucht auch keine Konsistenz in ihren Entscheidungen, weil sie ja, je nachdem, wer mit ihr interagiert, unterschiedlich ausgeben wird. Aber ich bin trotzdem davon überzeugt, dass die Personen, die mit der KI interagieren, die brauchen schon, ich nenne es jetzt einfach mal Geschmack, ja. Aber wenn wir das Geschmack nennen, das bedeutet auch, sie braucht Erfahrungsschatz, sie braucht eine Intuition, muss sie irgendwie aufbauen, sie braucht ein Fachwissen, wo sie Sachen einordnen kann. Das ist für mich, ich habe es schon häufig gesagt, aber das ist für mich quasi so auch diese Schwierigkeit, gerade, wie baut man das gut auf? Weil ich merke das schon bei mir, mir nimmt die KI wahnsinnig viel ab. Und diese Fähigkeiten oder diese Tätigkeiten, nicht Fähigkeiten, diese Tätigkeiten waren früher Dinge, die mich sehr intensiv haben, auseinandersetzen lassen mit der Materie, weil ich einfach viel Zeit dann damit verbracht habe. Und darüber, dass ich das dann zum Beispiel nochmal visuell anders aufgebreitet habe oder textlich anders aufbereitet habe, habe ich ja dann auch gemerkt, oh, hier ist eine Lücke, hier fehlt vielleicht was und so weiter und so fort. Anders, als wenn ich einfach nur Ergebnisse konsumiere, die eine KI mir gegeben hat. Also selbst wenn ich die kontrolliere, ist es anders, als wenn ich das selber erarbeitet habe. Und ich glaube, da wird es auf jeden Fall, also da denke ich einfach nur gerade drüber nach, ich habe noch keine Lösung dafür. Aber ich glaube, das wird schon ein bisschen verändern, wie Organisationen auch langfristig damit umgehen, wie KI eingesetzt wird, weil das natürlich einen Unterschied macht, wer die bedient und wie die bedient wird. Und das, glaube ich, braucht aber halt diesen Vorlauf an Entscheidungswissen, sodass man wirklich dann irgendwann sagt, ich glaube, so sollte das sein und ich stehe dazu. Und damit hängt auch nochmal ja zusammen ein gewisses Vertrauen, das man in eine Person dann wiederum hat. Zu sagen, okay, wenn Human das so und so gestaltet hat, dann glaube ich ihm, dass das alles durchdacht ist. Und dann ist es nicht halluziniert und dann ist es nicht eine generische Antwort von einer KI, sondern die passt auf diese eine Situation, weil ich mit Human in Interaktion bin, weil er mir im Gespräch auch seine Fähigkeiten darlegen kann und seine Kompetenz. Und das, glaube ich, wird ein Ding. Da müssen Unternehmen sehr stark drauf achten, dass sie eben diese Confidence und diese Fähigkeiten, dieses Expertentum schon vorhalten können. Auch wenn das quasi durch die KI natürlich ein bisschen Abstand gewinnt im alltäglichen Doing, wo man diese Erfahrung eigentlich aufbauen würde.

SPEAKER_01 28:10

Ihr habt ja wahrscheinlich alle die Serie Pluribus gesehen auf Apple. Und dort wird ja dieses Geschmacksthema so wunderbar in einer Szene verdeutlicht, was du jetzt so wunderbar ausgeführt hast. Denn du hast ja eigentlich gesagt, das sind Akte der Souveränität, die man beurteilt, um zu sagen, da hat jemand Geschmack. Und da gibt es diese Situation, wenn die Protagonistin wissen will von dieser KI, die sich dort gebildet hat. Also alle Menschen, die es auf der Welt gibt, sprechen nur noch im Wir. Sie sind eben nicht mehr das souveräne Individuum. Und dann wird diese eine Person plötzlich stutzig und fragt sich, wie schätzt eigentlich dieses kollektive Wir, das sich dort gebildet hat, das sinnbildlich für die KI steht, eigentlich meine literarische Qualität ein? Ich bin ja Schriftstellerin. Und fragt dann danach, wie dieses kollektive Wir, das sich gebildet hat, ihre Literatur findet. Dabei kommen nur durchschnittliche, floskelhafte Antworten, bei denen man sagen kann, das ist das Gegenteil von Geschmack. Das ist einfach nur eine Reproduktion von Durchschnittswerten. Es ist gerade nicht das Originelle, es ist nicht die Unterscheidung, die Distinktion, die da eine Rolle spielt. Und das ist sehr unbefriedigend. Und den Unterschied zu machen, das wäre das, was eigentlich die menschliche souveräne Geste ausmacht. Beziehungsweise, wenn man mit der KI zusammenarbeitet, würde man sehr viel von sich selbst hineingeben müssen, damit die KI eine nur annähernd auch souveräne Antwort ausspucken kann. Wenn sie das einfach nur über Mittelwerte tut, dann wird sie das nicht können.

SPEAKER_04 29:51

Was ja übrigens auch als die Protagonistin von Pluribus schreibt dann ja ein neues Buch. Und die, ich nenne sie mal, KI-Pilz-Menschen, die da so vernetzt quasi alle weltweit sind, warten so sehnsüchtig darauf, dass dieses Buch kommt, weil es natürlich das, also diese zwölf Leute, die nicht infiziert sind, sind ja der einzige Quell von Originalität, den sie haben können. Also das heißt, sie müssen, sie müssen, sie sind so richtig sehnsüchtig, dass dieses neue Buch kommt, weil woher sonst sollen sie mal irgendeinen originellen Gedanken bekommen?

SPEAKER_01 30:23

Darf ich Human eine Frage stellen? Bitte. Ja. Du hast jetzt ja eben mal ausgeführt gehabt, dass wenn jetzt Mitarbeiter von dir sagen würden, ich schaffe das jetzt auch an zwei Tagen, was ich sonst an fünf Tagen gemacht habe, dann würdest du denen doch andere Aufgaben anbieten, die sie erfüllen können und würdest nicht einfach sagen, na dann schönen Feierabend. Das heißt, da drückt sich doch das aus, was Marx den Werwolfsheißhunger der Mehrarbeit genannt hat. Das heißt, man versucht zum Beispiel den Arbeitstag zu verlängern. Man versucht ja möglichst viel aus den Arbeitskräften herauszuholen. Und das meine ich jetzt auch noch gar nicht moralisch wertend, sondern erst einmal das System beschreibend. Und wir haben jetzt diese Idee von Effizienzsteigerung, die du hast und du kannst jetzt viele Dinge machen, die du vielleicht früher nicht konntest. Und manches musst du auch nicht mehr machen. Und das fängt schon im Privaten an. Wir müssen in der Regel nicht mehr Rasen mähen, sondern wir schicken da den Roboter oder beim Staubsaugen ist das auch so weit gedient. Das bedeutet ja erstmal, dass man da für sich einen positiven Effekt draus hat, auf privaten Ebene. Also die wenigsten Leute werden Gärtner zu Hause angestellt haben. Da fallen jetzt sicherlich auch ein paar Jobs oder Arbeitsstunden weg. Das ist auch so bei Leuten, die jetzt den großen Mailroboter haben. Aber wir würden vermutlich sagen, ja, bei uns zu Hause saugt jetzt dieses kleine Männlein und dann haben wir damit ein bisschen mehr Zeit für uns selbst. Das ist ja erstmal für uns selbst ein Wert im Leben. Aber wenn wir jetzt auf der unternehmerischen Ebene darüber reden, dann müssen wir ja sagen, und da frage ich mich, ob du dem zustimmst, dass nur die menschliche Arbeit produziert.

SPEAKER_03 32:10

Wo soll sonst Wert entstehen? When we just das KI-System, festhalten, dass die Interaktion sie erst relevant macht. This is ja die eine Dimension. Und die zweite Dimension, it is ja nicht eine einseitige, ist ja nicht einseitig. Wert entsteht ja auf der anderen Seite, in dem Moment, wo jemand was konsumiert. Das bedeutet, also Wert muss ja, also etwas hat ja Wert in dem Moment, wo ich zum Beispiel produziere, aber es muss ja auch auf der anderen Seite irgendwas mit, ne, sagen wir mal, man muss irgendwas auch kaufen. Und die Frage ist natürlich, wie funktioniert diese Seite? Und beides bedingt ja den Menschen. Deswegen würde ich gar nicht dagegen argumentieren, dass es den Menschen braucht, damit Wert entsteht.

SPEAKER_01 33:04

Ich frage mich nur, aber das ist doch die entscheidende Frage. Im Silicon Valley haben wir doch eigentlich die Idee vorherrschen, dass die KI in nächster Zeit so gut entwickelt sein wird, dass sie selbst Wert produziert. Und damit brauchen wir jetzt noch gar nicht in diese Diskussion, hat die AGI ein Bewusstsein oder sowas, das braucht man da eigentlich gar nicht, aber dass das selbst Wert produziert. Aber sie kann ja gar nicht selbst Wert produzieren.

SPEAKER_03 33:34

Also ich frage mich halt, wie soll das?

Wertschöpfung Marx Und KI-Mythen

SPEAKER_01 33:38

Und die marxistische Analyse wäre ja zu sagen, nein. Natürlich kann das effizienzsteigernd sein, sehr stark sogar, aber am Ende macht man ja einen Profit damit, dass man Leute für sich arbeiten lässt und die produzieren Wert, die bekommen einen Teil davon, auch ausgezahlt in Form von Lohn, aber den Mehrwert, den behält man für sich ein. Also niemand würde Angestellte haben, die mehr kosten, als sie einbringen, sondern sie sollen mehr einbringen, als sie kosten. Das ist ja die unternehmerische Logik. Und die Frage ist dann, wenn wir dieser Logik aber mitgehen, dann können wir ja eigentlich gar nicht davon ausgehen, dass wir künftig in einer Situation sein werden, wo die KI den Wert produziert und wir sind dann einfach alle so da. Und du hast ja dann recht, mit dem Tauschwert, es muss ja dann auch dieser Wert realisiert werden. Das heißt, es müssen ja Leute gefunden werden, die dafür dann auch was bezahlen. Und wenn es aber doch eh maschinell produziert werden kann, es einfach so da ist, dann ist auch die Frage, wie soll das funktionieren?

SPEAKER_03 34:41

Also ich habe halt den marxistischen Wertlogik immer verstanden, auch als eine dialectische Form, weil es braucht ja auch den Arbeiter, damit ein Wert entsteht. Also in den Produzenten und den Konsumenten. When we just all so tun, alles wird produziert, but it's niemand mehr, der das sozusagen, also es gibt keine Konsument mehr, and it's kind of produced, also when essential mehr gibt, der Dinge produziert, dann hat er ja kein Einkommen mehr. Dann kann this person ja auch gleichzeitig nicht konsumieren. Das gesamte System funktioniert ja nur in der Dialektik von Arbeiter, der Wert produziert, and sowohl auf der einen Seite erstellt das, and auf der anderen Seite braucht es ja den, der es sozusagen auch kauft. Es gibt ja wirklich so verrückte Ideen von a firm. But when we also, weil die KI macht alles andere, aber die KI can ja diese Produkte nicht consumieren. Es braucht ja sozusagen in einer arbeitszeitigen Gesellschaft, also braucht es ja sozusagen dieses Hin und Her, also man muss ja Dinge tun. But um deine Frage zu beantworten, aus meiner Sicht, ich glaube, dass die Silicon Valley Leute das sagen, vielleicht bin ich dazu sehr keiner, aber this acceleratism, also this beschleunigungsidee vorfolgen. I think they're died, die pushen diesen Gedanken push, dass wir alle demnächst nichts mehr machen würden. But we have this discussion transformieren oder transferieren von einer ökonomischen Diskussion. Weil ökonomisch hast du ja vollkommen recht. In der Welt von Unternehmen, auch systemtheoretisch, tickt ein Unternehmen in Einzahlung-Auszahlung. That bedeutet, wenn ich 40 Stunden von jemandem am Tag habe, is ja die einzige Likes, ich habe hier einen Auszahlungsstrom. Wie erzeuge ich daraus ein Einzahlungsstrom? Eine andere Rationalisierungsform hat ein Unternehmen nicht. Ich stell dir vor, ich bin CEO of einem riesen Unternehmen und sag, we have for dies to do, deswegen lassen wir sie 30% der Zeit einfach nur rumhocken oder 60% der Zeit. Das hält ja sozusagen die rationale Argumentation nicht. Das kann ja nur eine politische Frage sein. Das Wirtschaftssystem kann ja diese Frage gar nicht für sich verhandeln. Sie kann nur bei Produktivitätsgewinn die Entscheidung treffen, mehr Arbeit. Oder weniger Mitarbeiter, aber dann funktioniert das Gesamtsystem nicht mehr. Deswegen kann das ja nur auf einer politischen Dimension verhandelt werden, zu sagen, was machen wir mit der Arbeit, die wir haben.

SPEAKER_01 37:15

Es kann ja schon auf unternehmerischer Seite passieren. Wir haben ja jetzt keine gelenkte Wirtschaft, sondern wir haben politische Anreize, die geschaffen werden oder Regulierungen, Deregulierungen. Aber zunächst einmal ist es ja an jedem selbst, wenn man unternehmerisch tätig ist, so oder so zu handeln. Was ich nur deutlich machen wollte durch diese Ausführung war zu sagen, es gibt eigentlich aus der kapitalistischen Verwertungslogik heraus nur die Möglichkeit, mit menschlicher Arbeitskraft Geld zu verdienen. Dass es dann schon mal zwei, drei Sonderfälle gibt, wo Leute einen solchen Vorsprung haben oder aufgrund ihrer enormen Originalität sich als Marke herausarbeiten können, wo sie dann selbst so gut wie keine Angestellte haben, aber ein Milliarden-Business, ja. Das sind die Ausnahmen, die die Regel bestätigen. Aber generell können wir jetzt zum Beispiel jetzt doch bei der KI sehr gut sehen, dass es zwei Unternehmen gibt, die besonders profitieren. Bei den anderen haben wir es mit irgendwelchen verrückten Buchwerten zu tun und wissen dann noch gar nicht, wohin führt das. Da reden wir von Nvidia, die designen Chips, die haben aber auch, weiß ich nicht, 40.000 Mitarbeiter. Und dann haben wir TSMC, die stellen diese Chips her, die haben 80.000 Mitarbeiter. Und momentan, weil die einen solchen Know-how-Vorsprung haben und solche Produktionsketten aufgebaut haben, die nicht so schnell zu reproduzieren sind, haben sie einen enormen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz. Was bedeutet, sie können für sich extra Profite einfahren, sodass momentan wahrscheinlich ein Nvidia-Angestellter im Durchschnitt drei Millionen Euro Umsatz macht. Das liegt aber daran, dass die einfach da alleinige Herrscher sind, gerade auf diesem Gebiet oder so ziemlich. Das zeigt aber sehr, es ist eigentlich dann doch die menschliche Arbeitskraft, die am Ende entscheidend ist, die designed oder diese Chips produziert. Und genauso würde ich auch sagen, ist es in den anderen Bereichen, wird es die menschliche Arbeitskraft sein, die Wert produziert. Ob andere persönlich damit ihre Effizienz nochmal steigern können, und wir das auch in Privat. That is definitely the fall.

SPEAKER_03 39:26

Yeah, also the point schärfer. Und ich würde es wahrscheinlich sogar noch einen Schritt radikaler gehen. Ich würde sagen, there has Nvidia, there is the semiconductor and so we are. Then we have the gesamete logistikkette, die is jacked digital. There aren't jail, they transportieren. Also, we reden am Ende wirklich über physical, die hin und her bewegt werden, also hergestellt und hin und her bewegt werden müssen. Dann nicht zu vergessen, diese Massen an Menschen, die diese KIs irgendwo trainieren, die Dinger clicken. Also diese Dinger werden ja fine getuned. Das sind ja auch massen an Menschen. Also die Arbeitskraft verschiebt sich dahin gehen. And ich würde sogar ein Schritt weitergehen und sagen: Let's mal a Zukunft vorstellen, wo wir vielleicht, and this is so a bit hoffing, diese ganzen Cloud LLMs nicht haben, also these ganz Enthropic and OpenAI, sondern we have unsere lokalen LLMs. And I think what we erleben werden, ist ein radikaler Zurückschritt auf die Hardware. Weil wenn die KI in unserem System lives, wozu brauche ich noch sozusagen diese ganzen anderen und wenn die KI not für mich coden can, dann wäre eh die Frage, was machen diese ganzen Software-Dinger? Was aber at immer bleibt, and that is, would you say, the radical einsicht, that is fast unmost to give us the production dieser ding, the transport, the transport of danger, the thing, this electricity.

SPEAKER_04 41:25

Also, einmal ist die Frage so ein bisschen: wann muss dieser menschliche Anteil reinkommen? Also, einmal, ja, wie du gerade meintest, mit dem Klicken. Oder ich habe hier ein schönes Beispiel aus dem MIT-Review von einem Medizinstudent aus Nigeria, der jeden Abend, wenn er aus einem Krankenhaus nach Hause kommt, er sich ein iPhone an die Stirn befestigt, ein Ringlicht anmacht und dann stundenlang bügelt, um humanoide Roboter zu trainieren.

SPEAKER_01 41:54

Ach ja.

SPEAKER_04 41:55

Und da gibt es noch viele verschiedene Roboter, die so trainiert werden, wo jetzt ganz viele Gigworker ihre physischen Tätigkeiten filmen und dadurch quasi das Datenmaterial herstellen. Und ähnlich ist es ja auch mit den Kopf. What the fuck?

SPEAKER_03 42:10

Ich hätte letztens gesehen, ich hätte auch letztens gesehen, es gab so Roboter, wo die dann zu Hause den Haushalt machen, aber es war halt keine KI, es waren halt Menschen mit so einem Virtual Reality-System, die einfach irgendwo auf der Welt waren und die zugeschaltet sind, quasi. Genau, und der Roboter bewegt, also der funktioniert halt so gut, weil ein Mensch ihn steuert, aber halt irgendwo auf der Welt, wo sozusagen diese Reinigungskräfte und so weiter halt nochmal deutlich, deutlich günstiger sind, als wenn sie hier in Deutschland werden. Und das gibt es schon.

SPEAKER_04 42:40

Also wir sind erstmal schockiert. Und die zweite Ebene dann ist ja, wird es einen Austausch geben, wo man sagt, okay, bestimmte Dinge werden aber agentisch gelöst und wir gehen quasi mit Agenten um wie mit menschlichen Angestellten, im Sinne von, wir haben sie für eine bestimmte Tätigkeit eingestellt, während natürlich Menschen sind ja eingestellt für bestimmte Arbeitszeiten in der Regel. Also ja, Tätigkeitsgebunden, aber nicht eigentlich nicht nach Wirkung, sondern nach Zeitinvest. Quasi, also wann findet dieser Übertrag statt? Weil ich glaube, ja, der menschliche Anteil ist das, was dann quasi am Ende den Wert ausmacht, aber der bleibt nicht unbedingt für immer drin. Also wenn du einen Saugroboter machst, dann wurde der ja programmiert. Und ab einem bestimmten Zeitpunkt sagt man so, okay, und ab jetzt ist es quasi das Produkt, das unabhängig von den Leuten laufen kann, die es programmiert haben. So, und dann geht es die Skalierung, ja.

SPEAKER_01 43:36

Ja, das ist ein guter Aspekt. Denn der produziert ja dann nicht mehr selbst Wert. Also für dich persönlich. Ich meine jetzt, ich rede jetzt vom Wert im kapitalistischen Sinne, also dass der einen Tauschwert erzielt, dass damit ein Profit gemacht werden kann. Aber wenn du den zu Hause hast und dann ist der einfach da und dann hat der für dich persönlichen Wert. Oder du hast in der Firma eine Software, die funktioniert, die hast du gefunden. gekauft und da steckt menschliche Arbeitskraft drin von Programmierern und Entwicklern. Aber dann, wenn du sie für Tauschwert realisiert hat auf dem Markt, du hast sie gekauft, dann wendest du die an und dann hat sie nicht mehr lebendige Arbeit, wenn du sie jetzt einfach nutzt. Damit kann sie aber auch keinen Wert mehr produzieren. Und das ist das Entscheidende. Deswegen ist es immer die Arbeitszeit, die wichtig ist.

Versteckte Arbeit Hinter Automatisierung

SPEAKER_04 44:26

Jetzt stelle ich mir die Frage, also nehmen wir mal zum Beispiel ein Softwareprodukt, ja, also es wird entwickelt und so weiter, dann wird das geschippt. Irgendwie wir nutzen Microsoft oder Riverside hier gerade zum Aufnehmen. So, und dann gibt es ja häufig noch quasi, also dann ist ja wieder die Frage, wo wird dann weiter Wert produziert, weil jetzt nutzen wir einfach die Software und es läuft halt einfach. Aber es gibt ja dann immer nochmal eine Weiterentwicklung, Troubleshooting und so weiter. Irgendwas funktioniert nicht und so weiter und dann kümmert sich jemand. Und dieses dann kümmert sich jemand, kann ja wahrscheinlich zukünftig schon im Großteil von Agenten abgedeckt werden, also von der agentischen KI abgedeckt werden, die das dann selbst regelt und so weiter und so fort. Und damit wird quasi auch dieses, diese, was bisher quasi menschliche Arbeit war, wird dann produktisiert angeboten.

SPEAKER_01 45:08

Ja, das auf jeden Fall. Das ist dann eine Effizienzsteigerung, es spart Lohnkosten. Die Produktivkräfte, die ja menschliche Arbeit beinhalten, wie aber auch Ressourcen wie Maschinen, die werden dann dadurch produktiver, na, sagen wir, sie werden günstiger, produktiver im Sinne von, dass sie Wert produzieren, dann wiederum, wenn wir menschliche Arbeit reingeben. Also wir nutzen jetzt Riverside und geben aber jetzt unsere menschliche Arbeit rein, danach schneidet das jemand nochmal menschliche Arbeit und dann kommt da was am Ende ein Podcast bei raus, der vertrieben wird. Und diese Wartung der Systeme, den Hoster, den ihr nehmt oder so, den zahlt ihr und da steckt auch wieder menschliche Arbeit drin. Jetzt sind wir natürlich hier in einem sehr speziellen Feld mit Podcast und so weiter. Was wir, glaube ich, feststellen können, aber da hast du vollkommen recht ist, dass solche einfachen Controlling-Wartungsarbeiten immer mehr von der KI übernommen werden. Und wir haben ja auch, also man muss ja, wenn ich dann nochmal auf Marx kommen darf, es gibt ja in der kapitalistischen Produktion wahnsinnig viel Fauxfrais. Deswegen gibt es auch Unternehmensberater, die dann sich ja genau damit auseinandersetzen müssen. Das heißt, es werden, ja, sagen wir, Unkosten entstehen einfach dadurch, dass konkurrenzhaft untereinander gewirtschaftet wird. Ja, deswegen braucht man Marketing, braucht man Dies, braucht man das, braucht man Agenturen, die mit anderen Agenturen verhandeln, welche Werbedeals so und so weiter. Also man könnte das ja auch anders organisieren. Das hat man jetzt privatwirtschaftlich so, macht man das jetzt momentan. In einem Sozialismus wäre das zum Beispiel anders. Im Sozialismus hätte er auch Unternehmensberater, aber die hätten andere Tätigkeiten und wahrscheinlich gäbe es nicht so viele. Das würde ich euch schon schon mal als Mahnung mitgeben. Aber es ist jedenfalls so, dass diese Faufrais dann möglicherweise durch die KI etwas weniger werden, weil die KIs miteinander kommunizieren könnten und man nicht über drei verschiedene Leute in der Agentur, wo die eine Hand nicht weiß, was die andere tut, kommunizieren muss. Wir alle kennen das, wenn 100 E-Mails geschrieben werden muss für eigentlich eine kleine Sache. Das wäre wahrscheinlich friktionsfreier zu lösen. Da ist die Frage, was geschieht mit diesen Leuten? Und da kommt wieder dieser Punkt hinein, wie entwickelt sich da im Gesamten die Gesellschaft, die ja nicht im Großen geplant wird, sondern das ist ja alles auch in der Privatwirtschaft sozusagen liegt, dass die Politik nur Rahmen momentan zumindest vorgeben. Und was wir da eigentlich sehen, ist, dass wir eine Kluft haben, die ja sowieso schon groß geworden ist, also diese verschwindende Mitte und all das. Das heißt, wir werden immer mehr Menschen erleben, die in einem Dienstleistungssektor machen, die körpernahe Tätigkeiten und all das ausführen, weil wir auch jetzt schon darauf zurückgreifen. Also wir können ja nur mal mit unseren Eltern oder so reden oder mit Leuten, die 30 Jahre älter sind und fragen, wie oft die Essenbahn sich mit einem Uber hin und her fahren lassen oder mit einem Taxi, die andere solche Dienste die ganze Zeit in Anspruch nehmen, diese sind aber sehr schlecht bezahlt, sind auch volkswirtschaftlich nicht unbedingt skalierbar. Da gibt es nicht so eine Skalierbarkeit wie in der industriellen Produktion zum Beispiel. Und das wird eher zunehmen, sodass ich mir durchaus vorstellen könnte, um das überspitzt auszudrücken, jetzt mal für euren Bereich. Wenn ihr jetzt eine Stelle gehabt hättet im Betrieb, die sich darum kümmert, die Memos zusammenzufassen, zu koordinieren und sonst etwas, also sagen wir mal so administrativ und bewahrend dazu arbeiten, Archivierarbeiten zu machen, dann würde man diese Stelle jetzt wahrscheinlich bald ausrangieren könnten. Ihr würdet dann aber sagen, was könnten wir zum Beispiel Hilfreiches hier haben, was kostet uns eigentlich sehr viel Zeit? Und möglicherweise wäre es für euch besser, wenn ihr einen Koch anstellt, der euch einfach morgens ein Frühstück serviert, mittags könnt ihr einen Snack haben und abends zu Abend essen. Und das sind eure neuen Betriebskosten. Der Koch wird aber vermutlich schlechter bezahlt sein als der Mensch, der da vorher durch das ganze BWL-Studium und so weiter durchgegangen ist und bei McKinse schon war und dann bei euch die Tätigkeiten gemacht hat. Und dann sieht man, welchen Effekt eine KI durchaus haben kann auf die Gesamtgesellschaft, nämlich mehr in diesen Dienstleistungsbereich, der aber dann schlechter bezahlt sein wird.

SPEAKER_04 49:32

Also ich glaube, da gibt es einmal diese Möglichkeit des Austausches, aber es gibt ja auch die Möglichkeit, und vielleicht so ein bisschen alles, was man vielleicht auch den Unternehmen manchen zumindest nahelegen könnte, wäre ja zu gucken, also es gibt ja jetzt aktuell Experten in den Organisationen, wo wir wissen, da ist schon wahnsinnig viel Arbeit reingeflossen, die zu Experten zu machen. Wir haben aber lauter Leute, die eigentlich nicht Experten sein müssen, um die Tätigkeiten auszuführen, die sie ausführen. Sondern das ist auch so ein bisschen einfach gewachsen quasi, ja, du brauchst halt ein Masterstudium, weil alle anderen haben halt ein Masterstudium, aber ganz ehrlich, um diesen Prozess hier durchzuboxen, braucht man kein Masterstudium, da muss man halt den Prozess gelernt bekommen. Aber nichtsdestotrotz haben diese Leute ja eine Expertise, die haben ein Erfahrungswissen, die kennen sich in der Organisation gut aus, dann wäre für mich schon auch eine wichtige Frage, wenn ich eine Organisation wäre, ab einer bestimmten Größe, eigentlich egal, egal welche Organisation wäre, würde ich mich jetzt fragen, wie kann ich mit diesen Leuten, die ich schon habe, die ich schon gewonnen habe, die eine gute Expertise haben, die deswegen auch einen Vorsprung haben gegenüber allen, es tut mir sehr leid, aber allen, die jetzt neu in den Arbeitsmarkt kommen und vielleicht diese Expertise auch schwieriger aufbauen können, dadurch, dass eben KI so viele Sachen schon übernimmt, wie kann ich die jetzt nutzen, neu ausbilden, weiterbilden und so weiter in andere Bereiche bringen, wo sie ihre Expertise gut anwenden können in der Orchestrierung von KI, in der vielleicht machen sie dann was anderes, was nicht KINA ist und so weiter. Aber ich glaube, es wird viel wichtiger werden für Unternehmen in den nächsten, also in so einem kurz- bis mittelfrischen Zeithorizont, wie sie Ausbildung, Weiterbildung, Lernen in den Organisationen gestalten.

SPEAKER_01 51:13

Ja, darf ich da etwas fragen? Du hast das jetzt beschrieben, dass es also jetzt eigentlich möglich ist, wohl wegen des technischen Fortschritts oder wegen Behaarungskräften, man muss schon das und das studiert haben und das und das Zertifikat vorweisen können, um diese Position zu füllen. Aber es gibt wohl einen Umschwung, dass man auch ohne diese Zertifikate, ohne diese Ausbildung ja eigentlich die Tätigkeit, die verlangt wird, ausführen kann. Würdest du sagen, das ist eigentlich vergleichbar mit einer frühen KI-Situation, die wir ja schon hatten, nämlich Uber, der Taxischein, ich kenne jemanden, der in Frankfurt einen Taxischein machen musste. Das war, und zwar vor 15 Jahren, das war verrückt. Du musst ja wirklich jede Gasse kennen.

SPEAKER_04 51:58

Ich kann die Straßen alle kennen, du musst genau wissen, wie du verstanden kannst.

Lernen Ausbildung Und Gatekeeping

SPEAKER_01 52:01

Was alles verlangt wurde. So, jetzt hat man diese Disruption durch Uber. Dort sitzen Menschen am Steuer, die oft kein Deutsch sprechen können, die auch nicht, wenn man ihnen sagen würde, fahren Sie mich bitte zur Oper, wissen, wo die Oper ist, aber sie fahren einen dahin, weil man das eingegeben hat in die App. Man hat damit das wirklich disruptiert in einem ganz erheblichen Maße und damit haben die Taxin dann auch sich dem anpassen müssen oder sie gehen unter. Würdest du sagen, dass man eigentlich eine ähnliche Disruption da erlebt, in dem Bereich, den du beschrieben hast?

SPEAKER_04 52:33

Ich glaube, jein, also ich glaube, die Disruption ist da, im Sinne von, dass viele Tätigkeiten jetzt so automatisiert werden, dass man sagt, man braucht gar nicht mehr die Person, die dabei ausgebildet ist. Ich würde aber sagen, die Art und Weise, wie durch bestimmte Studiengänge und so weiter und so fort ja bereits ein Gatekeeping auf Positionen stattfand, war vorher auch schon nicht gerechtfertigt nach den Positionen. Sondern es war quasi ein auch nachvollziehbares, wir haben hier eine Flut an Leuten und wir müssen irgendwie gucken, wie kriegen wir halt die besten Leute. Aber ob das jetzt wirklich eins zu eins gematcht ist, keine Ahnung. Also ich glaube im anglosischen sächsischen Raum hat man das schon länger verstanden, wo es ja auch egal ist, was du studiert hast, sondern es ist wichtiger, wo du studiert hast. Weil man daran sagt, okay, dann messen wir daran irgendwie so ein bisschen A, vielleicht Intelligenz, aber B eben auch, wie wurde diese Person sozialisiert. Während in Deutschland das ja noch sehr viel darauf ankommt, was du studiert hast, welche Zertifikate du hast und so weiter. Vor allem, wenn man in den öffentlichen Dienst geht, dann ab dann hast du ja immer diese Voraussetzung mit ABC, nur diese Einordnung, wenn auch diese Abschlüsse und so weiter. Und da würde ich sagen, das war, also ich weiß gar nicht genau, wann das eins zu eins gerechtfertigt war, weil eine Person, die ein BWL-Studium absolviert hat, kann nicht arbeiten, weil sie dieses Studium gemacht hat, sondern kommt dann rein und hat so ein Grundvokabular. Aber dieses Grundvokabular, ob du jetzt ins Personalwesen gehst oder ins Controlling, ja, ist ja egal, was das gleiche studiert, aber nur der Abschluss hat halt gezählt. Und ich glaube aber, das, was ich jetzt gerade meinte, ist, wir haben jetzt gerade Leute, die, also ich nehme jetzt mal einfach mich als Beispiel, damit niemand dazu nahe treten. So, ich bin durch die BeraterInnen Schule gegangen im Sinne von, naja, we müssen jetzt halt einen Artefaktor stellen, also mache ich jetzt PowerPoints. Also ich twote on einer PowerPoint. Und dadurch bitte ich expertise in wie ich etwas didaktisch vermittel, in which I was graphisch gestalte, wie mache ich Informationsaufbereitung. Dann muss ich den Termin machen. In dem Termin have vorbereitet. Human and I have uns vorher zusammengesetzt and lange gequatscht and so weiter and so forth. And then irgendwann sitze ich halt mit anderen Leuten zusammen und quatsch mit denen darüber. Und durch sowohl das Mitmachen als auch das selber machen, als auch das wieder anderen Leuten das vermitteln, was man eben so macht im Laufe seiner Karriere, bekommt man ja vielschichtige Einsichten auf ein Problem. Und wenn jetzt aber viele von diesen Dingen von der KI übernommen werden, wie zum Beispiel, ich mache meine Präsentationen nicht mehr selber, and auch kein Praktikant macht die für mich, was früher eben Praktikantenarbeit häufig war. So this bedeutet aber, ein Praktikant lernt nicht über diese Arbeit langsam die Materie und B auch die ganze Methodologie, die da drum herum läuft. Und da sehe ich jetzt gerade so ein Risiko and Chance, beides so ein bisschen for organization. Wir haben jetzt gerade in organization extrem viele Leute anders ausgebildet. They have bereits diesen ganzen Weg hinter sich. Also jeder der Ü30 is, würde ich sagen, hat schon einen wahnsinnigen Wissensschatz, den man nicht einfach so vermitteln kann im Sinne von ich mache das jetzt mal als Studium. While da diese ganze Sozialisation dranhängt, dieses ganze Erfahrung, die Ausbildung des Geschmacks, so, das hängt da dran. Und da sind hoffentlich Leute, die sagen, das ist der richtige Weg. Ich habe zum Beispiel ein Beispiel aus einem Beratungsprojekt aktuell. Da sind Leute, die machen eine Prozessreorganisation, da sind viele Juristen drin. Wenn die Juristen, die von außerhalb kommen, sich das anschauen, dann sagen die ABC. Dann sagen die Juristen, die aber drinstecken seit Jahren in diesem Prozess, sagen, Leute, ABC funktioniert da und da und da nicht, weil hier arbeiten wir mit sieben anderen Ländern zusammen. Wenn wir das so machen, dann beißt uns das hinten quasi wieder ein Schwanz. So, und das zu verstehen, dazu musst du ja ein bisschen drin gewesen sein. Du brauchst ein Problemverständnis. Und das auszubilden, das wird jetzt wahnsinnig schwierig. Und wenn wir dann sagen, irgendwie so nur weil jemand BWL studiert hat, kann diese Person das, das wird glaube ich herausfordernd, weil wir jetzt nicht mehr so lange diesen Ramp Up haben.

SPEAKER_03 56:45

Die Vertiefung fehlt. Ja, aber das war ja schon vorher nicht so. Also dieses BWL-Studium, wie du ja sagst, hatte ich vorher nicht vorbereitet. Und ich weiß gar nicht, ob das so ein Riesenproblem ist, weil wenn das notwendig ist für das Unternehmen, dass jemand, also klar könnte auch ein PWC-Partner beispielsweise, die PowerPoint selbst machen, wobei ich sagen würde, der kriegst du wahrscheinlich schon nicht mehr hin, weil er das schon lange nicht mehr gemacht hat. Wenn du aber weißt, dass es wichtig ist, dass jemand anders das macht für die Entwicklung, dann lässt du halt die andere Person das machen. Die einzige Sache ist halt, ganz kurz, sie kann einfach nur jetzt mehr PowerPointspräsentation vorbereiten, weil sie nicht mehr eine oder zwei Wochen an einer Präsentation sitzt, sondern vielleicht drei Stunden. But die Logik bleibt ja erstmal genau die gleiche, weil du ja in diesem Prozess ja eine gewisse Form von Ausbildung machen musst. Also es verschiebt sich im Grunde vielleicht so einen Zeitaspekt. Ich glaube, um das so einen Schritt zur Seite zu gehen, ist ja die Frage, was ist die Kernfunktion einer Organisation oder eines Unternehmens? Also was du sozusagen, weil klar, du hast vorhin this Beispiel gebracht mit einer Assistenz. Aber eine Assistenz ist natürlich nicht die Kernwertschöpfungslogik. Da kannst du dir assistinges, but I think interessant wird es ja dort, wo man die Kernwertschöpfungselemente anfassen würde. When I just in die, that was where I angefangen. Dort reden we have a Bereich that in KI wahrscheinlich the Kernlogik zu großen Teilen irrelevant macht. That gilt auch für die Steuerberatung. Auch die Steuerberatung wird jetzt in großen Teilen, das die Kernwertschöpfungslogik ist, einfach redundant, also man braucht sie in der Form nicht mehr. Dort wirst du wahrscheinlich nicht hinkommen und sagen, die Leute machen mehr, die Leute braucht es in der Form einfach nicht mehr. Es wird immer noch Arbeit notwendig sein, aber das ist ja nur wenn das bei Wissensprüfung und Steuerbarkeit. Also das haben wir dabei.

SPEAKER_01 58:52

Jetzt zum Beispiel bei der Steuerberatung, das ist ja verrückt, dass wir tausende Euros ausgeben müssen dafür, dass wir unsere Steuern überhaupt zahlen dürfen. Und dass man je nach Berechnung, das funktioniert ja bei den Steuerberatern dann, je nach Quitt, also jede Quittung, die die eingeben, rechnen die ab, da bekommen die immer einen gewissen, ich weiß nicht, Prozentsatz oder irgendeinen Fixbetrag, jedenfalls, also alles, was man einreißt, kostet immer ein bisschen Geld. Wenn man 500 Quittungen einreißt statt 5, ist es teurer. Und das ist natürlich, wenn du das vollkommen automatisieren kannst, etwas, was dann nicht mehr abzurechnen geht. Das ist erstmal für uns alle ein Vorteil und da sehe ich auch jetzt keinen Sinn drin, das aufrechtzuerhalten. Also da sollte man auf keinen Fall zum Maschinenstürmer werden, sondern sagen, das ist sehr positiv. Die Frage wäre dann wieder, was passiert mit den Menschen? Und bei den Menschen kann dann sehr gut sein, dass man manche, die ja schon die Expertise haben und da es auch mal durchgearbeitet haben, für andere Felder einsetzen kann, so wie Mary das jetzt skizziert hat, dass ja Leute sind mit einem großen Erfahrungsschatz, mit dem sie dann aber die Frage ist, wie wird man die alle mit dem großen Erfahrungsschatz benötigen, oder weniger. Und diese werden dann möglicherweise keine Tätigkeit mehr in dem Bereich finden. Und deswegen habe ich eben gesagt, wird dieser Dienstleistungssektor so groß, also Dienstleistungen jetzt mit körpernahen Diensten, mit ja, auch ganz vielen einfachen Services, was dann sehr schwierig sein wird. Wir wissen ja schon, wie die Deindustrialisierung in Deutschland und das Ende der Steinkohle, was das für Schwierigkeiten bedeutet hat. Das ist auf jeden Fall so. Auf der individuellen Ebene würde ich der Mary auch nochmal recht geben wollen, dass dieses gründliche Durcharbeiten und nicht einfach auf den Knopf drücken und dann wird die Präsentation schon erstellt, etwas sehr Entscheidendes sein kann. Nicht in allen Bereichen. Und ich musste auch viel Bullshit-Jobs machen, als ich noch in der Uni war, einfach irgendwelche Aufsätze in dem Style-Sheet anpassen. Das ist nun keine sinnvolle Tätigkeit, aus jedem Semikolon ein Komma zu machen für den einen Verlag und andersrum wieder, wenn der Aufsatz in einem anderen Verlag erscheint. Das war eine Nonsensarbeit und die wird wahrscheinlich auch jetzt noch gemacht, weil die immer noch in der Vergangenheit leben, da an der Uni. Jedenfalls ist es aber gut, sich mit Dingen intensiv auseinanderzusetzen, auch wenn ich nicht alles davon brauche. Und ich sehe jetzt eher bei den Wissensarbeitern das Problem, dass sie sagen, muss ich eigentlich das ganze Buch lesen? Oder reicht es nicht, wenn ich mir erstmal die Thesen von Luhmann Zizek, Marx, wem auch immer zusammenfassen lasse. Und dann kann ich mir nochmal so einen Absatz rausgeben lassen, den lese ich dann noch im Original. Wenn ich jetzt an meine Arbeitsweise denke, dann war die eine, die das Buch komplett gelesen hat. Und zwar gründlich, was aber dann mir auch ermöglicht, mit diesem Erfahrungswissen heute auf neue Texte wahnsinnig schnell zuzugreifen. Und ich muss jetzt nicht immer erst 500 Seiten lesen, um dann etwas dazu sagen zu können.

SPEAKER_03 1:02:03

Ja, ich sind jetzt mehrere Dimensionen drin. Ich würde sagen, diese gründlichkeit erhalten, but verschiebt sich nur auf eine andere Dimension. Also ich can mit einer KI super grindlich arbeiten oder nicht. Also the frage is jacked what is this thing, we sauber this and this is a wicked dimension, we have my eye in this process. There's this concept human in the loop and this is a triviality. In this moment we have the KI-systems is completely upholding from the person who is in interaction with this system is there is a interest between someone who says, machine race or someone who in this process in the interaction stays. And that would lose, while with text interagency, I would say I leave heads in my life. The men of text gets the deck and grind or not. The other thing with Bücher had two perspectives. But it's another dimension and this is what we're KI rezipiert. And zwar steckt in this text man as the text for team and that's texte that is easy and by other texts. Or when Zizek plötzlich in der Fußnote anfängt eine theoretic und dann verwirft er sie unterwegs noch. Solche Gedankensprünger or this muss ja erstmal auch jemand entdeckt manchmal ist es auch ein Durcharbeiten.

Reibung Macht Denken Besser

SPEAKER_01 1:04:14

Man muss auch durch diese Widerstände stoßen. Das Problem bei der KI ist ja auch, dass man jederzeit dir sagen kann, mach's nochmal einfacher, sag's mir nochmal einfacher, noch mal einfacher. Aber da stimmt der alte Satz von Einstein, man sollte alles so einfach machen wie möglich, nun nicht einfacher. Und das ist dann der Punkt, an dem man häufig ankommt, dass man sagt, ja, aber so stimmt es dann nicht mehr. Das heißt, diese Reibungslosigkeit, die man haben möchte für den Alltag, ich habe das ja heute auch mehrmals betont, sich ein Uber zu nehmen, sich etwas zu bestellen und das kommt ins Haus, das wird dazu einem großen Problem, wo diese Reibungslosigkeit dann auch ein Denken hervorbringt, bei dem keine Widerstände mehr erlaubt sind. Deswegen finde ich ja auch, dass das eigentlich so gleichzeitig gerade geht. Wir haben so eine Diskussion über Sensitive Reading und Triggerwarnungen und alle wollen schon vorher vor allem gewarnt sein. Ich habe jetzt gerade gesehen, der Schauspieler Yannick Schümann regte sich über ein Buch auf oder über den Verlag, der ein Buch herausgegeben hat in Pastelltönen. Das Cover und irgendein Titel, der, ich glaube die Namen heißt das Buch, und in dem Buch ging es aber um häusliche Gewalt und darauf war er beim Lesen nicht vorbereitet. Und dann würde ich sagen, ja, willkommen in der Welt der Literatur. Das den Verlag jetzt vorzuwerfen, ist genau aber das, was man gerne von der KI hätte. Bitte sag es mir so, dass es mich nicht verletzt, dass es anschwiegsam ist und so weiter.

SPEAKER_03 1:05:39

Das macht die KI ja radikal. Also vielleicht, um mal zwei Beispiele zu nehmen von meiner konkreten Arbeit. Ich habe mit einer KI, für uns bin ich durch einen Strategieprozess gegangen, weil ich mal sagen wollte, hey, ich würde mal gerne für unsere kleine Firma mal den gleichen Prozess durchmachen, wie als würde ich eine McKinsey Beratung holen oder eine Riesenberatung, die macht das mal so richtig aufwendig. Sie kriegt das nicht hin. Sie kriegt das nicht hin, weil sie die ganze Zeit einen Kompromiss sucht. Sie will die ganze Zeit so durch die Mittelmäßigkeit, alles ist schon irgendwie gut, aber auch nicht so viel. Also das ist auf eine Art und Weise, also die Analysen, ich finde das richtig bei den Analysen, die sind sogar ganz interessant. Aber immer wenn es jetzt darum geht, zu sagen, jetzt mach die Ableitung, jetzt mach mal den Sprung sozusagen, da kommt eine Mittelmäßigkeit rum, die ist schon wirklich überraschend, wie banal sie ist. Da brauchst du wiederum mich als Menschen, um ihm zu sagen, ich muss dich jetzt wieder zu einer Richtung pushen. Das gleiche habe ich gerade an einer neuen Website mit so Texten und so weiter. Du kriegst eine KI dazu, dass sie eine Analyse macht. Here is my text, analysier ihn mal, um was rauszuholen. Aber wenn du ihm dann sagst, mach mal jetzt den Switch and überleg dir mal einen interessanten Text, dann fängt sie an, wahrscheinlich so eine Mischung aus SEO, optimiert, but avant garde and bla bla bla. And then mittelmäßig, also this is the schlechteste of allen, was he produzieren können. Weil sie halt diese Reibungspunkte versucht to versöhnen, anstatt in a position zu nehmen, die Widerstand erzeugen muss.

SPEAKER_04 1:07:16

Marie Kilk, Tech-Journalistin, war auch schon hier im Podcast, hat mal gesagt, dass when man faul is mit der KI, dann verlagert man die Arbeit an jemand anderen. Aber sie wird passieren.

SPEAKER_03 1:07:28

Du machst ja mehr Arbeit, würde ich sagen.

SPEAKER_04 1:07:31

Ja, aber es kann auch sein, wenn man sagt, hier mach mal einen Text oder macht er einfach mal irgendeinen Text und eine andere Person muss diesen Text lesen und hat dadurch Zeit verloren. Und das ist quasi dann, die Zeit geht dann da rein. Also man verlagert quasi, wo das aufploppt. Und das ist so ein bisschen.

SPEAKER_03 1:07:47

Das ist mega geil, dass du das sagst. Das gibt es ja an so vielen Orten. Also wir hatten das, ich hatte letztens eine Diskussion mit einem Richter, wo die ganzen Anwälte Texte produzieren und die Richter müssen das jetzt alles begutachten und merken, wie viel Bullshit dabei rumkommt.

SPEAKER_01 1:08:00

Man kriegt auch immer längere E-Mails, ist mir inzwischen aufgefallen. An irgendwelchen Anfang. Ich lese die ja nicht. Also ich lese ja wirklich nur die Begrüßung und gucke, ob am Ende irgendwas über ein Honorar steht und dazwischen lese ich gar nicht.

SPEAKER_04 1:08:13

Ja, genau. Und ich glaube, das ist super wichtig, auch gerade wenn wir im Organisationskontext bleiben. Weil auch so kollegiales Vertrauen beruht ja auch darauf, dass ich sage, hey, diese Person ist kompetent, das, was sie mir liefert, das ist geprüft, das ist gut und so weiter, darauf kann ich mich verlassen. Wenn ich dann aber merke, dreimal, oh, keine Ahnung, das war jetzt irgendwie überhaupt nicht der Anspruch, den diese Person hat, ja, dann habe ich jetzt auf einmal diese ganze Arbeit und dann reg ich mich auf und das macht was mit dem Klima, würde ich sagen.

SPEAKER_01 1:08:46

Das heißt, dieser unglaubliche Hype, den wir da jetzt gerade erleben, zu einer Zeit, wo so vieles nicht funktioniert, liegt natürlich auch daran, dass hier was kompensiert werden muss. Dass man eigentlich merkt, es verschlechtert sich so vieles und deswegen hat man jetzt nochmal so einen kurzen Tech-Optimismus, der aber dann doch in sehr vielen Bereichen gar nicht gerechtfertigt ist. Und wenn man das jetzt mal ein bisschen runterdampft, dann muss man sagen, also es gibt enorme Effizienzsteigerungen, die damit erzielt werden können und auch im privaten Markt einiges damit leichter werden. Aber diese Ideen vom Ende der Arbeit oder sogar solche Ideen wie, wir können uns bald alle uns ausruhen und die KI macht das für uns schon, sind Vorstellungen von Leuten, die eigentlich über Produktionsprozesse nicht richtig Bescheid wissen. Beziehungsweise ja, es ist Investoren, sprich, der offenbar relativ gut funktioniert. Meine These wäre dann immer, weil gar kein Verständnis, kein marxisches Verständnis von Ökonomie vorhanden ist und dass man tatsächlich glaubt, dass Maschinen sich einfach so verselbstständigen können und produktiv sein können und dann den Wert schon schaffen werden, wie der realisiert wird und so weiter, spielt dann gar keine Rolle mehr. Und das ist etwas, was mich umtreibt, dass das so dominant geworden ist, wo das doch eigentlich sehr klar, wir haben ja heute schon ziemlich viele dieser Aspekte durchgesprochen, wo doch eigentlich ziemlich klar ist, dass das nicht sein kann.

SPEAKER_04 1:10:20

Also jein, wieder noch. Also ich stimme dir zu, mit dem Sternchen da dran, mit dem Aber, dass es ja aber schon sehr viel Produktivität aufnimmt. Also was Humann gerade vorher gesagt hat, mit den eigentlichen Arten. Wenn du die Qualität nicht verändern würdest und die Menge nicht verändern würdest, dann könntest du deine Arbeitszeit schon wahnsinnig reduzieren. Natürlich passiert dadurch diese Verdichtung. Ich glaube, was halt wichtig ist und was, also aus meiner Sicht das Ding ist, was.

SPEAKER_01 1:10:50

Das ist ja niemals realisierbar, Mary. Ja, aber es ist nicht so. Du hast auch zu kapitalistischen Verhältnissen. Also das glaube ich schon, dass wir weniger arbeiten könnten und trotzdem wäre für alle gewählt.

SPEAKER_04 1:11:00

Also ich glaube nicht, dass wir weniger arbeiten werden. Das nicht. Ich glaube aber trotzdem, dass die KI wahnsinnig viel tut, in dem, was jetzt gerade da ist, das stark zu verändern. Und ich glaube, das, was ausgeblendet wird am meisten, ist quasi dieser sinnvolle Umgang damit. Weil also allein, wenn ich auf das schaue, wie wir im Team damit arbeiten und wie unterschiedlich die Leute, die in diesem Büro sitzen, da rangehen und wie viel ich gelernt habe von Human, Patrick, Stefan, weiß ich nicht, die sich sehr anders mit der Technologie befassen, als ich das sonst getan hätte. Da würde ich sagen, da gibt es wahnsinnig viele gute Potenziale, wahnsinnig viel zu erreichen und Luft zu schaffen, um innovativ zu sein, um quasi diese Verdichtung, die daraus passiert, auf eine wettbewerbsfördern Art und Weise zu nutzen. Und in dem Teil würde ich dann quasi den Investoren sprechen, so einen Tacken zustimmen.

Ungleichheit Dienstleistung Und Robotik

SPEAKER_03 1:11:53

Ja, aber der Punkt wäre, dass die Prämisse, I must argue, außer I was arbeits, then I would argue, but my job was rationalised. But it's not self-wollt, but when I a person who is in a name, then that's not wahr sein. This is the eyes of the ground where I in KI investigation would be. Number two, on a gesamwirtschaft, where we have a wettbewerbssituation, wird sich das ja wahrscheinlich auch die Produktionsgewinne verschieben sich vielleicht in eine neue Dimension. Also, genauso when we come from Agrar, verschiebt sich zu Industrie, verschiebt sich zu Services und digitalen Dinger and so weiter. We have im Grunde ja die Produktionskette, äh, die Produktionsgewinne verschieben sich sozusagen. Und wer weiß, welche Dimension dazu kommt, wenn wir jetzt über KI-Dinger reden und wo dort die Produktionsgewinne stattfinden. Das wissen wir noch gar nicht. Also, vielleicht noch ein Seitenschritt. Das wollte ich vorhin noch mal einbringen. Wir haben ja jetzt schon Szenarien, wo ich einem Chatbot eine Aufgabe geben kann, der dann zu so Freelancer-Plattformen gehen kann und bestimmte Teile seiner Arbeit dort outsourcen kann, damit das eine Klick-Person macht. Oder irgendjemand soll irgendjemand in Indien mit die PowerPoint bauen, anstatt die KI. Also wir haben ja sozusagen, dass meine KI schon wiederum Menschen anwirbt, um seine Aufgaben zu machen. Von daher, glaube ich, irgendwo verschieben sich diese Produktionsgewinne.

SPEAKER_01 1:13:31

Oder sei der Druck wird nach unten abgegeben. Also ich denke, dass die KI die Ungleichheit noch verstärken wird. Da mache ich mir gar keine Illusionen. Für manche wird das auch nochmal schnell eine Aufstiegschance geben. Das ist immer so, Disruptionentechnische, das kann man sehr gut nachlesen bei Franko Milanovic, führen in der Regel dazu, dass es mehr, sagen wir, Austausch gibt, beziehungsweise das System ist dann nicht so manifest. Es gibt nicht so viele gläserne Decken. Wenn wir uns ansehen, diese erste große Welle der Digitalisierung mit Consumer Electronics und all dem hat ja sehr viele Leute an die Spitze der Einkommenspyramide katapultiert, die vorher nicht aus armen Verhältnissen kam, aber aus mittelständischen Verhältnissen oder vielleicht oberer Mittelstand. Da sieht man immer, das alte Kapital kommt dann später und investiert dann auch da rein, aber erst einmal gibt es da eine hohe Fluktuation. Das ist jetzt bei der KI selbstverständlich wieder zu erleben, diese hohe Fluktuation und die wird sich sicherlich auch nochmal steigern. Aber im Ganzen gesehen wird die Ungleichheit sich eher verstärken, weil man plötzlich auch noch in ganz anderer Weise ausnutzen kann. Also das Beispiel ist ja nun das Beste überhaupt, was Human eben mal genannt hatte, von Menschen, die in anderen Ländern stehen und Roboter bedienen, die durch westliche Haushalte laufen und dort reinigen, weil hier der Mindestlohn bei 14 Euro noch was liegt und dort liegt er bei 2 Euro. Das heißt, das ist eigentlich der Sinn, das ist wirklich das Bild für das, was wir durch die KI erleben können. Was aber eine generelle Entwicklung auch schon vorher war, weil das Uber-Beispiel ist ja genau das, dass man Menschen hat, die einen ganz prekären Status haben, die darauf angewiesen sind, dass wenigstens übers Trinkgeld ein bisschen was reinkommt. Und dadurch hat man aber die Taxen, wo es auch jetzt nicht rosig aussah, aber die hat man die Taxen abgelöst bzw. disruptiert.

SPEAKER_03 1:15:35

Ja, ich meine, dieses Ding mit den Roboterarbeitern, das ist ja das Radikalste, was es gibt. Ich meine, eine Reinigungskraft in Deutschland, auch wenn sie vielleicht Mindestlohn kriegt oder vielleicht sogar Schwarz noch weniger, die lebt ja immer noch in Deutschland, um es in Deutschland zu zahlen und alles andere.

SPEAKER_04 1:15:49

Aber irgendjemand in irgendwo auf der Welt, wo, sagen wir mal, das ist auch physisch da, du siehst sie als Person. Also sie findet irgendwie nicht mehr so gut.

SPEAKER_03 1:15:59

Diese Person lebt komplett woanders. Das heißt, die kommt mit weniger Geld klar. Zweitens, keine Ahnung, wie dort die Arbeitsbedingungen sind. Dafür müssen wir uns in Deutschland ja gar nicht rechtfertigen. Also es ist ja die radikalste, also wir nehmen im Grunde genommen.

SPEAKER_01 1:16:12

Aber wenn du eine Dating App nutzt, wenn du eine Dating-App nutzt oder eine Social Media Plattform nutzt, hast du ja auch die Clickworker im Hintergrund, die 16 Stunden am Tag für Hungerloren die ganze Zeit pornographische Bilder angucken und anklicken müssen, ob die notwendig, ob die auf der Platform veroffentlicht werden dürfen or not.

SPEAKER_03 1:16:31

And I have this dimension is we can relevant. And it's, and we do this, this is the heraus. I could forget that he in my world who are berater, they are freelancer, and they say, hey, I just have two times in the week, but I this, this, this, and this week automatisated. But we are in a phase where this. Every Kunden sagt, but why have you so many Tage zur Konzeption drinks? That is not vollkommen normal, so Tagessitze oder Budgets aufzurufen, wo irgendjemand, der schlau ist anders, boah, aber das habe ich jetzt komplett wegautomatisiert. But here wird sich ja über Zeit, da kommt ja der Wettbewerb rein, das immer weiter schließen.

SPEAKER_04 1:17:25

Also das würden wir ja noch nicht mal machen, sondern wir nutzen ja dann die Zeit, die wir angesetzt haben, und machen dann halt mehr damit. Also selbst wir füllen das ja sogar noch auf, statt zu sagen, aber das Geld ist ja safe, können wir ja.

SPEAKER_03 1:17:37

Ja, aber ich würde sagen, dass der Punkt wird kommen, wo wir sagen, ey, wir können jetzt einfach 10.000 Euro weniger in Rechnung setzen. So, dann kann der eine jetzt auch nicht mehr einfach mit seinen einfachen Workflows, jetzt muss er plötzlich auch nachziehen, weil sonst reicht ihm das Einkommen. Also ich glaube schon, wir dürfen, wie wir jetzt, also wir sind so in so einer Phase von Effizienzabschöpfung, Arbitrage sozusagen, die aber, wo der Markt nur hinterher ist. Aber in dem Moment, wo ja so KI sich sozusagen stabilisiert hat, so wie Digitalisierung sich irgendwie gesetzt hat und alle benutzen jetzt irgendwelche Cloud-Dienste und so weiter und benutzen MS-Teams und müssen wir nicht immer Meetings machen. Das heißt, wenn das sich ja gesetzt hat in den Lösungen, dann sind ja diese Arbitraginger ja gar nicht mehr da. Das heißt, ich müsste ja dann mitziehen.

SPEAKER_01 1:18:21

Ja, das habe ich ja anfangs gesagt, das sind die Extra-Profite. Die kann man nur in einer Phase der Innovation und der Disruption für sich einfahren, wenn es tatsächlich noch viele Wettbewerbsvorteile gibt, gerade die man für sich nutzen kann und auch eine Unkenntnis im Markt. Um mal im Podcast-Business zu bleiben, ich finde es ja immer verwunderlich, wenn irgendwelche prominenten Podcasts bekommen oder man den öffentlich-rechtlichen Podcast verkauft, da sind ja dann auch immer noch dazwischen private Podcast-Firmen und dann sieht man, dass da zehn Leute dran arbeiten an diesem Podcast. Und man fragt sich, wie haben die das geschafft, denen im Sender zu verklickern, dass man zehn Leute braucht, um diesen Podcast zu produzieren? Denn in der Regel braucht man zwei Hosts und wenn die es nicht können, dann maximal noch eine Person, die stundenweise mal kurz noch ein bisschen den Schnitt übernimmt. Und dann ist das Ding eigentlich fertig. Guckt man sich das aber genauer an, sieht man dann im Impressum, dass da 15 Leute angegeben sind oder zehn, dann weiß man, dass diese Produktionsfirmen sagen, ja, pro Folge müssen wir leider 9000 Euro nehmen, die wir produzieren. Aber da ist natürlich einfach nur das Unwissen der anderen, der Profit für die einen. Und das ist natürlich etwas, was wir jetzt auch erleben und das können wir aber immer wiedersehen. Also das ist ja, wenn man auch mit Marketingleuten redet haben, die natürlich auch solche Tricks immer drauf gehabt. Aber das gleicht sich dann an, weil irgendwann wissen sogar die Leute beim Öffentlich-Rechtlichen, ach so, wir könnten eigentlich diese ganzen Podcasts ja einfach mal im Deutschlandfunk, wir haben ja da alles, wir könnten die einfach nur zusammensetzen, dann ist das ja der Podcast. Oder die könnten sich einfach, wir schicken denen jeweils ein rote Mikrofon und dann können die sich aufnehmen und schicken uns die Dateien und wir veröffentlichen den Podcast. Bis die noch da sind, werden noch einige lang verdienen.

SPEAKER_03 1:20:06

Und ich glaube, da ist tatsächlich wieder KI interessant, weil ich glaube, when man fuchsige Locke in Unternehmen hat, and that's an IT-Bereich, and there are a lot of people who spielen. Or by me, also the software entwickling or new felt, vielleicht machen wir dazu ein Podcast. Ich beschäftige mich mit so 3D-Modellierungen, mit so CAD-System and 3D-Druck. Das sind alles so Dinge, da hätte ich nicht gewusst, wie ich die anfassen soll. Jetzt habe ich einfach Claude dazwischen geschaltet. Und wenn ich etwas modellieren will, sage ich, Claude, kannst du mir daraus ein 3D-Modell machen? Dann öffnet er bei mir Adobe von Fusion, also Fusion von Autocard, dann modelliert er mir das, ich sage ihm, wie ich das gerne hätte, überführt das in mein 3D-Druck-Programm und das Ding drückt das mir aus. Das ist ja alles früher.

Materialität Hardware Und Schluss

SPEAKER_01 1:21:03

Du hast die Produktionsmittel dadurch mehr in der Hand. Aber es sind dann wieder andere Dinge, die wichtiger werden, wo du wieder Geld für brauchst. Also ich sage mal so, heute einen Podcast aufzunehmen, kostet, also das Equipment für einen Podcast zu zweit kostet unter 1000 Euro. Die Frage ist, wie wird der Podcast populär? Da muss man vielleicht dann Marketing ausgeben oder muss sehr berühmte Leute nehmen, die den Podcast hosten, was auch immer. Da sehen wir also plötzlich, muss man das, genau, deswegen habt ihr mich eingeladen. Nein, das ist also der Punkt und was du jetzt da beschreibst, ist damit vergleichbar. Aber da, das ist erstmal für dich eine tolle, sagen wir, Souveränitätsgeste, die du jetzt an den Tag legen kannst. Du musst nicht mit irgendwelchen Leuten telefonieren, die dir auch vielleicht noch dreimal sagen, es geht nicht, sondern du sagst es der KI und sie macht es. Aber jetzt, wenn wir auf die Verwertung blicken, dann heißt das, dass das momentan dir einen Vorsprung sichert, aber dieser Vorsprung wird sicherlich geringer werden. Und damit er nicht allzu gering wird, arbeitest du jetzt nach wie vor oder vielleicht sogar noch mehr, damit dieser Vorsprung erhalten bleibt.

SPEAKER_03 1:22:15

Ja, und ich würde sagen, sogar wenn wir so weit gehen und wir sagen, hey, ich can mir vieles selbst machen, and so weiter, es gibt immer einen Kern, der bleibt natürlich. Ich finde das so lustig, weil an vielen Stellen werde ich immer landen. Es geht um hardware, it is so material, so it's actually a reasonable industry. So this hard kern will not be, dammit all this other function. And damage that all the other function, verlagert irgendwo hin.

SPEAKER_01 1:22:51

But I would like to do it. We read seit five years over nichts and material. We reden in allen forden nur über Material, ob es pünktlich ankommt, was es kostet, wird es zu teuer sein, können wir irgendwie Material, also auch im Sinne von Energie, können wir es irgendwo anders herholen. Es geht seit fünf Jahren oder seit fast sechs Jahren, jetzt geht es um nichts anderes als um Material. Das heißt also, diese Idee von postmateriellen Zeitalter und so etwas is a really illusion, and I'm wondering, that it's so long gehaltened.

SPEAKER_03 1:23:44

Vielleicht is it either to oh, material is extremely. Yeah, and the digital will not. Also, da sind schon Dimensionen, die sich verschiebt. Da verschiebt sich diese Arbeit wieder nicht mehr, es ist nicht mehr zentral von SAP koordiniert, sondern es wird jetzt dezentral, kann das jetzt von den Unternehmen oder von den, wen auch immer, organisiert und orchestriert werden. Ich glaube, da tut sich super viel. Es ist schon eine spannende Zeit, aber es wird auch eine Umbruchzeit sein. Also ich glaube, große Teil von dem, was wir in der Arbeit gewertschätzt haben, wie Gründlichkeit and so eine Art Diligence. Leute machen diese eine Sache und das ist immer sauber and so weiter. Das wird jetzt natürlich etwas weniger wichtig. Also ich glaube, was jetzt mehr wichtig ist, ist dieses echte Fachwissen. Also nicht nur so reine Prozesswissen, so läuft der Prozess, also ist das hier gerade richtig, sondern wirklich eine Expertise über etwas zu haben, um zu verstehen, wenn das System einen Fehler produziert, ist das gerade ein Fehler, was ich beobachte oder nicht? Ich glaube, das ist heute oder ist ja was, wohin sich das entwickelt. Aber so reines, ich habe ganz viel, ich sag mal so, Fleißwissen. Das ist natürlich etwas, was wegfällt. And ich würde aber sagen, große Teile unserer Wirtschaft is auf diese Menschengruppe ausgelegt. Keine Ahnung, was mit dem passiert. Irgendwas wird mit dem passieren.

SPEAKER_04 1:25:44

Aber für jetzt würde ich sagen, lasst uns unsere Arbeitszeit hier beenden. Es hat viel Spaß gemacht mit euch zu sprechen und hoffe, wir machen das ganz bald wieder KI gestützt, digital, aber mit uns als Wertschaffenden. Ciao, ciao.

SPEAKER_00 1:26:03

Money, money, I want more money, I want more. I don't even know why.

unknown 1:26:05

Why? Why? Why?