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#475 – Wir «Alten» und die Stempeluhr

Juli 13, 2026Juli 13, 2026 kompetenz60plus

Zeit kontra Produktivität
Ende der 1980er Jahre übersiedelten meine Frau und ich von den USA in die Schweiz, nach Bern wo eine neue Aufgabe auf mich wartete. In der ersten Woche traf ich in der Einstellhalle unseres Bürogebäudes einen meiner Abteilungsleiterkollegen und wollte mit ihm ins Gespräch kommen. Eilig lief er voraus und war erst nach dem Registrieren seiner Zeiterfassungskarte an der Stempeluhr bereit, auf meine Fragen einzugehen. Präsenzzeit hat Vorrang gegenüber Problemlösung. Unter dem Titel «Keynes, KI und die Stempeluhr: Kommt nun die 15-Stunden-Woche?» schrieb Jürg Müller (42), Direktor des Think-Tanks Avenir Suisse, im Gastkommentar der NZZ am Sonntag vom 14. Juni 2026, wie der britische Grossmeister der Ökonomie John Maynard Keynes (1883-1946) mit seinen Vorhersagen zur Reduktion der Erwerbstätigkeit falsch lag. Die künstliche Intelligenz KI könnte diese Prophezeiung nun aber vollenden. Keynes wagte 1930 seine Prognose 100 Jahre in die Zukunft, wonach sich unser Lebensstandard vervier- bis verachtfachen wird, mit immer weniger Arbeitsaufwand. Nach fast 100 Jahren liegt das reale Pro-Kopf-Einkommen der Schweiz heute rund sechsmal so hoch wie 1930. Keynes voraussage der wöchentlichen Arbeitszeit ist mit rund 35 Stunden jedoch weit entfernt von den prognostizierten 15 Stunden. Wer Keynes allein an der Stempeluhr misst, übersieht jedoch, wo sich die eigentliche Revolution abgespielt hat: nicht in der Arbeitswoche, sondern in unserem Lebenslauf. Viele von uns, vor allem Frauen, leisten auch Arbeit die in keiner Stempeluhr auftauchen würde.

Präsentismus
In Kulturen mit Kontrollmentalität wird Anwesenheit mit Leistung verwechselt. Je mehr Stunden Arbeit, desto wertvoller das Ergebnis. Doch Zeit und Produktivität korrelieren nur bis zu einem gewissen Punkt. Studien zur Arbeitszeit zeigen: Nach etwa 6-8 Stunden konzentrierter Arbeit sinkt der Output pro Stunde spürbar. Mehr Anwesenheit heisst nicht automatisch mehr Ergebnis – ab einem gewissen Punkt sogar das Gegenteil, weil Fehlerquote und Erschöpfung steigen. Ein typischer Denkfehler ist, die Lernkurven zu ignorieren: Zeit, die in Klärung, Organisation oder Mentoring fliesst, wird oft als «unproduktiv» abgebucht, obwohl sie spätere Fehler verhindert. Die Erfahrung von uns «Alten» wird als Kostenfaktor und nicht als Zeitersparnis begriffen. Erfahrene «Alte» lösen ein Problem oft in einem Bruchteil der Zeit ihrer Junior-Kolleg:innen – weil sie Fallstricke im Voraus erkennen, die andere erst durch Ausprobieren finden. Zeit investiert in Erfahrung zahlt sich also indirekt in späterer Produktivität aus, auch wenn sie sich nicht in Anwesenheitsstunden messen lässt.

Sommer 2026 nähe Bahnhofstrasse Zürich. Bild: WKR

Was machen wir mit der gewonnenen Zeit?
Im Gegensatz zu 1930, studieren heute viele Menschen zunächst und treten erst mit über 25 Jahren ins Erwerbsleben ein. In Rente geht es zudem meist mit 65, wobei heute Zwanzigjährige damit rechnen dürfen, rund 90 Jahre alt zu werden. Am Anfang wie am Ende des Lebens sind dies deutlich mehr Jahre ohne Erwerbsarbeit. Über die gesamte Lebenszeit gerechnet resultieren damit noch rund 20 Stunden pro Woche. Was heisst das nun für unsere Zeit, in der die künstliche Intelligenz KI den nächsten Technologieschub verspricht? Verschiedene Stimmen aus den USA wecken Erinnerungen an Keynes vor hundert Jahren. Jamie Dimon, CEO der Grossbank JP Morgan, prophezeit unseren Kindern die Dreieinhalbtagewoche. Und der Unternehmer Elon Musk sieht gar den Punkt kommen, an dem «kein Job mehr nötig» sei. In der Schweiz hat sich die Arbeitszeit über das Leben gerechnet bereits stark reduziert – wenn auch nicht im exakten Umfang von Keynes. Beschleunigt KI diesen Prozess weiter, stellt sich vermehrt jene Frage, der sich Keynes im selben Essay ebenfalls widmete: Wie geht der Mensch mit dem Wegfall ökonomischer Notwendigkeiten um? Jürg Müller plädiert für mehr Musse, Zeit ohne vorprogrammierte Aktivitäten. In der NZZ am Sonntag vom 12. Juli 2026, unter dem Titel «Endlich Sommerferien – füllen wir sie nicht mit Aktivitäten und Strebsamkeit» zitierte er den Entertainer Harald Juhnke: «Meine Definition von Glück? Keine Termine und leicht einen sitzen.» Anspruchsvoll ist, einfach einmal nichts zu tun: die eigene Rastlosigkeit zu erleben, aber nicht auszuleben. Die Kunst des leeren Nachmittags besteht also darin, ihn nicht mit Tätigkeiten und Strebsamkeit, sondern mit sich selbst zu füllen. Also die freie Zeit nicht zu nutzen, sondern einfach in ihr zu sein.

Wenn KI die Weiterbildung in Frage stellt
Wenn die KI in Sekunden erledigt, womit die Junioren sich früher die Sporen abverdienten und sich branchenspezifisches Grundwissen aneigneten, führt das zu einer gefährlichen Entwicklung: Der Organisationsforscher Hans Rusinek (37) von der Hochschule St. Gallen, warnt davor, dass Unternehmen ihre eigene Nachwuchs-Pipeline der kurzfristigen Effizienz opferten. Unter dem Titel: «Die verbaute Treppe: Macht KI die Gen Z zur neuen verlorenen Generation?» Sehen Nicole Althaus (58) und Patrizia Messmer (31) in der NZZ am Sonntag vom 5. Juli 2026, viel weniger Einstiegsjobs, viel mehr junge IV-Rentner und fragen sich ob die Generation Z aus dem Arbeitsmarkt auszuscheiden droht, bevor sie überhaupt richtig angekommen ist. Wer keine Juniors einstellt, wird die Seniors immer von aussen rekrutieren müssen. Für die Jungen aber fällt mit den Einstiegsjobs die traditionelle «Treppe» in den Beruf weg. «Im Grunde hängt der Markt schief», sagt Rusinek. «Die Unternehmen sind angesichts von KI je länger je weniger bereit, ihren Angestellten die Fähigkeiten beizubringen, die für die späteren Positionen verlangt werden. Und die es auch für Innovationen braucht.» Davon betroffen sind nach der grossen Akademisierungswelle der letzten zwei Jahrzehnte viele. In der Schweiz besitzt heute jede zweite Person unter 35 einen Hochschulabschluss oder eine höhere Berufsbildung. Zunächst einmal hat die Emanzipation dafür gesorgt, dass die Frauen zahlenmässig an den Universitäten nicht nur aufgeholt, sondern die Männer sogar überholt haben. Dann ist die hohe Hochschulquote auch der Durchlässigkeit des Schweizer Bildungssystems geschuldet. Vorab aber hat die Akademisierung ökonomische Gründe: Tertiäre Abschlüsse galten bisher als Gehalts-Booster.

Praktische Erfahrung schlägt Akademia
In Echtzeit kann man heute beobachten, wie KI das verändert: Gemäss einer Umfrage einer Recruiting-Firma wertet in den USA bereits jeder vierte Arbeitgeber bei Bewerbungen praktische Erfahrung höher als einen Bachelor-Abschluss. Natürlich werden tertiäre Abschlüsse für Mediziner und Richterinnen, für Ingenieure und Biochemikerinnen nicht so bald obsolet. Doch gemäss Rusinek wissen die Jungen durchaus, woher der Wind weht: «Studierende haben heute vermehrt den Anspruch, im Studium auch praktische Kompetenzen zu erwerben.» Von Kollegen in Deutschland habe er gehört, dass bei KI-exponierten Studiengängen die Bewerbungszahlen bereits sänken. Auch wenn Prognosen im Zusammenhang mit KI einem Kaffeesatzlesen gleichkommen, ist Monika Bütler (64), Ökonomin und Honorarprofessorin für Wirtschaftspolitik in St. Gallen zuversichtlich, dass die Gesellschaft sich an die neu gesuchten Berufsprofile im Markt anpassen werde. Wir «Alten», mit unserem Hintergrund, unserer Kompetenz und Erfahrung müssen uns, im Team mit den Jungen, in diesen Prozess aktiv einbringen. Doch eines glaubt Bütler mit ziemlicher Sicherheit voraussagen zu können: «Die Einkommensverteilung wird teilweise auf den Kopf gestellt. Für Politik und Gesellschaft bedeutet das eine grosse Herausforderung.» Die Löhne von vielen Handwerkern etwa, das zeige sich in angelsächsischen Ländern bereits, schlössen zu den Gehältern von Akademikern auf. «Die künstliche Intelligenz KI», so Bütler, «hat Bildung als Garant für ein hohes Ansehen und Gehalt infrage gestellt.»

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Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
Projektadministrator und Initiator

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Blog, KI-ÖKONOMIE 1.0

#474 – «Alte» verbleiben im Arbeitsprozess

Juli 6, 2026Juli 6, 2026 kompetenz60plus

Generationen von Menschen
Zum ersten Mal in der modernen Geschichte Amerikas arbeiten fünf Generationen gleichzeitig, sagt Professorin Leah Georges (+40). Die Sozialpsychologin forscht zum Generationenkrieg am Arbeitsplatz. In ihrem TEDxCreightonU Vortrag vom April 2018 (11:25) unter dem Titel: «Wie uns Generationenstereotypen bei der Arbeit behindern» erklärt sie, wie unsere gegenseitigen Vorurteile uns daran hindern, besser zusammenzuarbeiten und zu kommunizieren. Sie zeigt auf, wie wir mehr Gemeinsamkeiten als Unterschiede haben und bietet hilfreiche Strategien für unseren Umgang im generationsübergreifenden Arbeitsumfeld. Zu den fünf Generationenkohorten zählt sie die stille Generation, geboren zwischen 1922 und 1943, die Babyboomer geboren zwischen 1944 und 1960, die Generation X oder Schlüsselkinder, geboren zwischen 1961 und 1980. die Millennials, geboren zwischen 1981 und 2000 und die Generation Z, geboren im 21. Jahrhundert. In Gesprächen mit Organisationen die Menschen unterschiedlichen Alters beschäftigen hat Georges gelernt: Wir sind uns viel ähnlicher, als wir denken.

Arbeiten mit Menschen
Die Menschen wollen sinnvolle Arbeit, sie wollen Flexibilität, Unterstützung, Wertschätzung und besseren Kaffee. Aber nichts davon ist an eine bestimmte Generation gebunden. Bei der Fokussierung auf Generationenkohorten, haben wir einfach vergessen, dass Menschen, Menschen sind. Und um zu wissen, wer wir wirklich sind, mit wem wir wirklich zusammenarbeiten, müssen wir herausfinden, wie wir uns in diesem generationsübergreifenden Arbeitsumfeld besser zurechtfinden können. Und plötzlich, wenn man Menschen in ihrer Einzigartigkeit begegnet, an ihrem speziellen Ort in dieser Welt, reden wir nicht mehr von einer Generation. Wir reden über Jim oder Jen oder Candice. Unsere Herausforderung besteht darin, deren Einzigartigkeit zu erkunden und was sie zur Arbeit mitbringt, das sonst niemand mitbringen kann. Und wenn wir das konstant wiederholen, arbeiten wir eines Tages mit Menschen, statt Generationen.

Seebadeanstalten in letzten Jahrhundert, NZZ. Foto: Wilhelm Gallas, Baugeschichtliches Archiv der Stadt Zürich

«Bullshit-Jobs»
Die Technologie stammt wie immer, mit grossem Wissensvorsprung, aus Amerika, während wir in Europa alles versuchen, diese mit Regulierung zu bremsen. Verloren geht in der Diskussion, wie sich KI bereits auf unsere tägliche Arbeit auswirkt. Die Kolumnistin, Arbeits- und Organisationspsychologin und Mitgründerin der Beratungsfirma Gobeyond Nicole Kopp (+40) beschreibt im Beitrag der NZZ vom 20. Juni 2026 unter dem Titel «Der lange Arm der Bullshit-Jobs: Warum uns sinnbefreite Arbeit bis ins Bett verfolgt» wie mehr als jede:r Dritte zu erschöpft ist, um in der Freizeit noch etwas auf die Beine zu stellen. Zu hohe Belastung bei der Arbeit ist nur ein Grund dafür. Schlimmer ist, wenn dem Job der Sinn fehlt. Wer Erschöpfung allein auf zu viele Arbeitsstunden schiebt, argumentiert, als stünden wir alle noch am Fliessband. Doch Erschöpfung hat viele Ursachen. Sie entsteht auch, wenn wir uns nicht mit unserer Arbeit identifizieren oder keinen Sinn in ihr sehen. Der US-amerikanische Kulturanthropologe David Graeber (1961-2020) prägte dafür den Begriff der «Bullshit-Jobs»: Tätigkeiten, die selbst die Ausführenden für überflüssig halten. Wer täglich Dinge tut, an die er oder sie nicht glaubt, fühlt sich abends genauso leer wie jemand, der sich körperlich verausgabt hat.

Künstliche Intelligenz KI transformiert Arbeit
Soziale Eingebundenheit ist laut den amerikanischen Psychologen Edward L. Deci (1942-2026) und Richard M. Ryan (73) eines der drei Grundbedürfnisse für Zufriedenheit bei der Arbeit. Die beiden anderen sind Kompetenz und Autonomie: Kompetenz heisst, sich wirksam zu fühlen, etwas zu können und die gewünschte Wirkung zu erzielen. Autonomie bedeutet, selbst zu bestimmen, etwa wie man seine Arbeit erledigt. Nicole Kopp plädiert dafür, dass wir unsere eigenen Arbeitgeber werden. Job-Crafting beschreibt das gezielte Zuschneiden der eigenen Arbeit, damit mehr von dem darin Platz findet, was uns entspricht. Job-Crafting lässt sich gut mit den drei Grundbedürfnissen verknüpfen: Wie kann ich meine Kompetenzen besser einsetzen? Durch welche weiteren Aufgaben, Rollen oder Veränderungen spüre ich mehr Autonomie? Die «Fabrik der Zukunft» transformiert unsere Arbeitsweise mithilfe der KI ganzheitlich. Sie schafft Wert durch von Grund auf neu gestaltete Prozesse, die über isolierte Automatisierung oder KI-gestützte Anwendungsfälle hinausgehen. Erfahrene «Alte» im Team bringen institutionelles Gedächtnis, Kontextwissen und eine Art «historisches Korrektiv» mit – die Erinnerung, was schon einmal nicht funktioniert hat. Das ist in der KI-Entwicklung tatsächlich unterbewertet, wo oft jugendlicher Enthusiasmus den Ton angibt.

Identitätskrise durch KI
Vermitteln Unternehmen Kompetenzen, die Ihre Mitarbeitenden tatsächlich anwenden, oder haken sie damit nur eine Schulungspflicht ab, fragen Allison Bailey, Hean-Ho Loh, Elizabeth Lyle, Julie Bedard, Charles Westrin, and Susanne Dyrchs im Boston Consulting Group BCG Beitrag vom 10. Juni 2026. Die meisten Weiterbildungsprogramme sind nach wie vor auf den Abschluss optimiert. Die Teilnehmenden absolvieren Kurse, bestehen Prüfungen und demonstrieren ihr Verständnis. Doch unter realem Arbeitsdruck verfallen die Mitarbeitenden unmerklich in alte Verhaltensmuster zurück oder erleben zunehmend eine kognitive Überlastung, wenn sie versuchen, neue Tools in ihre ohnehin schon anspruchsvollen Arbeitsabläufe zu integrieren. Das Risiko dieses Ansatzes ist subtil, aber allgegenwärtig: Unternehmen verwechseln blosse Bekanntheit mit tatsächlicher Wirkung. Dies ist wichtiger denn je, denn in KI-gesteuerten Umgebungen entsteht Wert nur dann, wenn neue Tools, Co-piloten und KI-Agenten effektiv im realen Arbeitsalltag eingesetzt werden. Grundlagenwissen schafft zwar Bewusstsein, verändert aber nicht die Arbeitsweise. Ohne angewandte Praxis – wiederholt, gefestigt und mit konkreten Ergebnissen verknüpft – führt Kompetenz nicht zu Leistung. Unternehmen, die echte Ergebnisse erzielen, integrieren das Lernen direkt in die Arbeit selbst, sodass Kompetenzaufbau im Bedarfsfall (unter «Gefechtsbedingungen») stattfindet und zu einer Verhaltensänderung führt. Noch wichtiger ist jedoch, dass neue Arbeitsweisen im Team verinnerlichten werden.

KI nutzen um KI zu lehren
Die Einführung von KI stagniert selten weil die Mitarbeitenden die Tools nicht verstehen, sondern weil sie unsicher sind, was diese Tools für ihre Rolle, ihre Expertise und ihren Wert bedeuten. Rollen, Verantwortlichkeiten und Arbeitsweisen scheinen ständig im Wandel zu sein. Erfolgreiche Organisationen kombinieren deshalb Lernkonzeption mit Verhaltenswissenschaft – sie definieren Rollen neu, schaffen sichere Umgebungen zum Experimentieren und festigen neue Verhaltensweisen durch Führungskräfte und Kollegengruppen, wobei Führungskräfte als Vorbilder fungieren. Anstatt KI als etwas zu behandeln, das gelehrt werden muss, kann diese den Lernprozess selbst verändern. Die überwiegende Mehrheit der KI-Schulungsprogramme basiert weiterhin auf statischen Modulen, standardisierten Lernpfaden und periodischen Trainingszyklen. Diese Ansätze standen bereits unter Druck, bevor KI das Tempo des Wandels im menschlichen Lernprozess beschleunigte – nicht nur in Bezug darauf, was Menschen lernen müssen. KI ist die erste Technologie, die in der Lage ist, Kompetenzentwicklung in grossem Umfang zu personalisieren, sich an den individuellen Kenntnisstand anzupassen, Echtzeit-Anleitung zu geben und Verhalten direkt im Arbeitsablauf zu verstärken (plug and play). Je mehr Aufgaben die KI übernimmt, desto wichtiger werden Aspekte, welche die menschliche Leistungsfähigkeit auszeichnen: Urteilsvermögen, Kommunikationsfähigkeit, systemisches Denken und Anpassungsfähigkeit. Kreative «Alte» im Mehrgenerationen-Team steuern dank ihrer Reife und Erfahrung einen Teil als Mentor:innen, Coaches oder Sparringspartner bei.

Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
Projektadministrator und Initiator

Blog, KI-ÖKONOMIE 1.0

#473 – KI und die Erinnerung von uns «Alten»

Juni 29, 2026Juli 3, 2026 kompetenz60plus

«Tragbare» KI
Die Diskussionen rund um künstliche Intelligenz KI und ihren Einfluss auf die Zukunft unserer Arbeit, fokussieren meiner Meinung nach auf zuviele Nebenschauplätze: Persönlichkeitsschutz, rechtliche Regulierungen, Zugriffsbeschränkungen, Gebühren oder den Einsatz im Schulbetrieb. Bei aller Relevanz solcher Überlegungen, stehen wir erst am Anfang einer technologischen Revolution, ohne genau zu wissen wohin die Reise gehen wird. Es werden Hemmnisse aufgebaut und Entwicklungen mitten in ihrer Entstehung gebremst. Natürlich liest es sich schön, wenn der Wirtschaftsjournalist Markus Städeli (52), in der NZZ vom 19. Mai.2026 verkündet, wie die Lausanner Firma «Giotto.ai», die mit der Schweizer Armee zusammenarbeitet, ihr ganz auf Effizienz getrimmtes KI-Modell lanciert. Es biete «Fähigkeiten auf Silicon-Valley-Niveau», versprechen seine Macher mit Nachdruck auf das kalifornische Tal, immernoch Massstab aller Modelle. Gerne wird übersehen, wie das Rennen um die grossen Sprachmodelle in den USA und China entschieden wird. Europa hat es gar nicht erst aus den Startblöcken geschafft. Trotzdem brauchen sich europäische Firmen oder Behörden gemäss dem Lausanner Unternehmen Giotto.ai nicht in eine Abhängigkeit von amerikanischer oder chinesischer Technologie zu begeben. Das Spezielle daran: Es ist derart auf Effizienz getrimmt, dass es mit einem Bruchteil der Rechenleistung anderer Modelle auskommt und als tragbare Version fürs Büro als eine Art Workstation für 20-30 Mitarbeitende angeboten wird. Mittelfristig will das Unternehmen, das 2017 von einer Gruppe Mathematikern gegründet wurde, die sich von der ETH Lausanne her kennen, laut dem CEO Aldo Podestà (-40) ein eigenes Datencenter mit 5000 bis 10 000 Halbleitern – eine «KI-Fabrik» bauen.

Einzigartiger Ansatz oder Wunschdenken
Giotto.ai verfolgt dabei einen Ansatz, der sich scheinbar von jenem der grossen KI-Anbieter unterscheidet. Diese versuchen alle Informationen der Welt in den Parametern ihrer Modelle zu speichern. Giotto dagegen löst sozusagen das Gedächtnis aus dem Sprachmodell heraus, so dass es mit bloss 50 Gigabyte Daten auskommt – anstatt mehrere Terabyte zu beanspruchen. Das KI-System von Giotto.ai wisse nicht alles, suche sich die notwendigen Informationen aber einfach zusammen, wohl aus dem Internet wie die anderen Modelle. Viele der Unternehmen, die sich für die KI von Giotto.ai entschieden, machten sich Sorgen darüber, dass ihre Mitarbeitenden auf eigene Faust KI-Systeme verwenden könnten, sagt Podestà. Um kritische Prozesse jedoch sicher auf ihrer KI laufen zu lassen, müssen IT-Verantwortliche (Mitarbeitende) jederzeit überwachen können, was die KI tue. Das ist umso wichtiger, als diese unbeschränkten Zugang zu internen Daten und IT-Systemen hat, und wohl auch auf das Internet. Dieses wurde als Netzwerk voller Redundanzen dahingehend entwickelt, uns das weltweite Wissen (das Gedächtnis) zugänglich zu machen. Ausser in totalitären Regimen, wo der Zugang zum Internet gesperrt ist, wird man solche «Insellösungen» kaum kontrollieren können. Und einmal im Netz veröffentlichte Daten werden nie mehr gelöscht. Wir Menschen füttern gewollt oder ungewollt diese riesige Datenbank täglich mit Trillionen von Token, mit oder ohne Überwachung.

Art Basel 2026, Ai Weiwei (69), chinesischer Künstler: Schafende Venus mit Kleiderbügel (unten links) 2022, Lego Bausteine, 3 x 5 Meter. Bild: WKR

KI – Sprache als gesellschaftliche Differenzierung
Heraufbeschwört wird die drohende Abhängigkeit von amerikanischer oder chinesischer Technologie mit der Forderung nach lokal kontrollierter KI. Anstelle weltweiter Verbindung von Wissen und Ideen, wird eine Souveränität Europas gefordert. Argumentiert wird mit Nutzungsgebühren an amerikanische Unternehmen für Cloud und Hardware. Wenn man auch noch für KI-Dienste bezahlen müsse, die dann im Gegenzug Arbeitsstellen ersetzten, «gefährden wir unser gesamtes System», meint Aldo Podestà. KI basiert auf grossen Sprachmodellen LLM, was für mich ein Ansatz zur Differenzierung darstellt. Eine Überlegung wäre es wert, anstelle das Gedächtnis aus dem Sprachmodell, das Sprachmodell aus dem Gedächtnis zu lösen. Damit liessen sich länderspezifische Modelle generieren. Die Qualität der Daten wäre lokal beeinflussbar. Den Aufstieg von KI vergleicht Andrew Ng (50) Gründer und CEO von Landing AI, in seinem TED talk vom April 2022, mit dem Aufstieg der Alphabetisierung. Vor einigen hundert Jahren glaubten viele Menschen, es müssten nicht alle lesen und schreiben können. Es reichte aus, dass die Hohepriester, Priesterinnen und Mönche die heilige Schrift lesen konnten.

Demokratisierung von Sprachmodellen
Die Menschen hörten den Hohepriestern und Priesterinnen beim Vorlesen zu. Glücklicherweise hat man inzwischen erkannt, dass wir eine viel reichere Gesellschaft erhalten, wenn viele Menschen lesen und schreiben können. Damit zeichnet sich ein neuer Weg ab, KI-Systeme zu entwickeln, die mehreren von uns die Teilhabe ermöglichen. So wie Stift und Papier, der Steintafel und Meissel technologisch weit überlegen, massgeblich zur Alphabetisierung beigetragen haben, entstehen neue KI-Entwicklungsplattformen, die den Fokus von der Programmierung auf die Datenbereitstellung verlagern. Eine Demokratisierung der Sprachmodelle. Bleiben würde die weltweite Verbindung von Wissen und Ideen. Menschen (IT-Verantwortliche) als «Gatekeeper» solcher Systeme, bleiben wegen Personalfluktuationen eine Schwachstelle. Damit steht und fällt das Ganze mit dem Generieren von Daten durch uns Menschen. Wobei wir wieder bei den kompetenten «Alten» im Team wären, die dank ihrer Erfahrung und Geschichtsbewusstsein (Gedächtnis) einen Beitrag zur Entwicklung der Systeme leisten.

Art Basel 2026, Ai Weiwei (69), chinesischer Künstler: Detail aus schafende Venus mit Kleiderbügel 2022, Hunderttausende Lego Bausteine. Bild: WKR

KI-Anfragen auf dem iPhone verarbeiten
Die KI in unserer Tasche ist nicht mehr wegzudenken. Wie Marie-Astrid Langer (41) aus Cupertino in der NZZ vom 9.Juni.2026 berichtete, stellte Apple an der diesjährigen Entwicklerkonferenz seine neue KI vor. Dreieinhalb Jahre nach dem Beginn der KI-Revolution präsentierte Apple den Sprachassistenten Siri, von Grund auf erneuert und künstlich intelligent. Hilfe bekommt der iPhone-Konzern ausgerechnet vom Konkurrenten Google. Doch Kunden in der EU können den Dienst wegen Überregulierung nicht nutzen. Die Schweiz sei davon nicht betroffen. Die neue «Siri-KI» kann über Programme hinweg auf Informationen von Nutzern zugreifen, Fragen beantworten und selbständig Aktionen ausführen – zum Beispiel Konzerttickets kaufen oder Nachrichten verfassen und versenden. Siri sei genauso mächtig wie Agenten, mit dem entscheidenden Unterschied, dass Siri nicht eigenständig handle, sondern nur auf Befehl der Nutzer. Siri soll auf jeder Apple-Plattform funktionieren, also auf dem Smartphone ebenso wie auf dem Tablet-Computer und gar Apples Virtual-Reality-Brille. Entscheidend ist dabei, dass Siri den Bildschirm der Nutzer erkennt und damit den Kontext einer Anfrage kennt. Wann immer möglich, sollen die KI-Anfragen lokal auf dem Handy verarbeitet werden. Reicht das nicht aus, greift Siri auf KI-Modelle in der Cloud zurück. Dafür hat sich Apple mit dem Konkurrenten Google zusammengetan, dessen KI-Modelle zu den führenden der Branche zählen. Auch in solchen Fällen seien die Daten der Nutzer geschützt, sagte Apples Software-Chef Craig Federighi (57). «Niemand, auch nicht Apple, kann ihre Anfragen sehen.»

Visionen sind die neue Realität
Ein weiterer Aspekt in der Diskussion über KI ist nicht zuletzt SpaceX. Elon Musk (54) setzte beim Börsengang vom 12. Juni 2026 neue Massstäbe. Wie Thomas Fuster (59), in der NZZ vom 5. Juni 2026 vorhersah, wäre Musk nicht Musk, wenn er beim Initial Public Offering IPO (Börsengang) nicht einige ungeschriebene Regeln der Wall Street gebrochen hätte. Zwar schreibt SpaceX noch immer Verluste – und Aktionäre müssen darauf zählen, dass sich Musks Visionen irgendwann in Gewinne ummünzen lassen. Die Technologien, die SpaceX einzigartig machen, sind Pläne für die Besiedelung von Mars, Satelliten-Internet, Rechenzentren im All, gigantische Raketen und künstliche Intelligenz. Visionen, welche in der Schweiz sofort zerredet würden. Musk hingegen gelang der Sprung zum reichsten Mensch der Welt mit einem Vermögen von einer Billion Dollar, wenn man seine Beteiligung am Autohersteller Tesla dazu zählt. Kapitalbedarf besteht vor allem beim Ausbau der Infrastruktur für künstliche Intelligenz, Raketentechnologien und das Satellitennetzwerk. Gemäss einer fiktiven Einkaufstour in der Schweiz, NZZ vom 13. Juni 2026, liesse sich der Wert einiger der grössten Firmen, Wahrzeichen dessen, wofür die Schweiz international bekannt ist, im Vermögen eines einzelnen Mannes abbilden. Am Ende besässe Musk einen Flughafen, einen Schokoladenhersteller, Uhren, Bergbahnen, Pharmafirmen und eine Grossbank. Vieles, was die Schweiz ausmacht, und mit dem verbleibenden Geld wäre die Bezahlung eines Taschengelds für jeden Einwohner und jede Einwohnerin der Schweiz von 7’900 Franken möglich.

Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
Projektadministrator und Initiator