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Altersdiskrimierung
Bei meinem Verwandtenbesuch in Florida musste ich feststellen, dass auch in den Vereinigten Staaten das Altersstigma im Stellenmarkt ein gut dokumentiertes, strukturelles Problem ist – gesetzlich zwar im «Age Discrimination in Employment Act» (ADEA) für Arbeitnehmende ab 40 Jahren seit 1967 verboten – in der Praxis aber weit verbreitet. Im internationalen Vergleich schneiden die USA deshalb nicht besser ab als viele europäische Länder – teils schlechter, da soziale Absicherung und Kündigungsschutz für ältere Arbeitnehmende in den USA schwächer ausgeprägt sind. Das «offizielle» Pensionierungsalter ist je nach Geburtsdatum 66 oder 67. Der Bezug von Pensionskassengeld muss spätestens ab 75 eingeleitet werden. Technologisch hilft die Digitalisierung vermehrt, auch altersbedingte Unzulänglichkeiten abzufedern. Die Verbreitung und Akzeptanz entsprechender Anwendungen ist gross. «Roboter ersetzen keine Arbeiten, die Menschen gerne machen, sondern solche, die monoton, schmutzig oder gefährlich sind.» sagt Raffaello D’Andrea (58), italienisch-kanadisch-schweizerischer Ingenieur, Unternehmer, Künstler und ETH Professor, im Beitrag von Tim Wirth in der NZZ vom 12. April 2026.

Agentische künstliche Intelligenz KI
Agenten stellen die neueste Generation von KI dar: autonomer, fähig, systemübergreifend zu kommunizieren, zu planen, zu handeln, zu lernen, sich anzupassen. Agentische KI ist ein System der künstlichen Intelligenz, das mit begrenzter Aufsicht ein bestimmtes Ziel erreichen kann. Es besteht aus KI-Agenten – Modellen für maschinelles Lernen, die menschliche Entscheidungsfindung nachahmen, um Probleme in Echtzeit zu lösen. Dazu der Beitrag von Cole Stryker (41), Staff Editor, AI Models, IBM Think. In einem Multiagentensystem führt jeder Agent eine bestimmte Teilaufgabe aus, die zur Erreichung des Ziels erforderlich ist, und diese Bemühungen werden durch KI-Orchestrierung koordiniert. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die innerhalb vordefinierter Grenzen arbeiten und menschliches Eingreifen erfordern, zeichnet sich die agentische KI durch Autonomie, zielgerichtetes Verhalten und Anpassungsfähigkeit aus. Der Begriff «agentisch» bezieht sich auf die Handlungsfähigkeit dieser Modelle oder auf ihre Fähigkeit, unabhängig und zielgerichtet zu handeln. Der Erfolg solcher Systeme basiert jedoch auf Vertrauen, Authentizität und Verantwortlichkeit, wozu wir kompetenten «Alten» unseren Beitrag leisten müssen.

Generative KI
Agentische AI baut auf Techniken der generativen KI auf und verwendet Large Language Models (LLMs), um in dynamischen Umgebungen zu funktionieren. Während sich generative Modelle auf die Erstellung von Inhalten auf der Grundlage erlernter Muster konzentrieren, erweitert die agentische KI diese Fähigkeit, indem sie generative Ergebnisse auf spezifische Ziele anwendet. Ein generatives KI-Modell wie ChatGPT von OpenAI kann zwar Text, Bilder oder Code erzeugen, aber ein agentisches KI-System kann diese generierten Inhalte nutzen, um komplexe Aufgaben autonom zu erledigen, indem es externe Tools aufruft. So können uns Reisebüromitarbeitende beispielsweise nicht nur sagen, wann wir den Mt. Everest, unter Berücksichtigung unseres Terminkalenders am besten besteigen können, sondern auch gleichzeitig einen Flug und ein Hotel buchen. Egal, ob Text, Datenbank oder Modell – weiterhin unerlässlich sind fachkundige Menschen, die den Output kritisch prüfen und korrigieren. Eine erfolgreiche Digitalisierung erfordert, auch von uns «Alten», mehr als zuvor unsere zwischenmenschlichen und kommunikativen Fähigkeiten.

Die Fachkompetenzschwelle
Unterhalb dieser Schwelle glaubt man der KI. Oberhalb beginnt man, mit ihr zu denken, schreibt Hanspeter Beerli, Zukunfts-Coach und Talentarchitekt. Die Fachkompetenzschwelle zeigt, dass echte Kompetenz nicht nur durch Wissen entsteht, sondern aus Erfahrung und der Fähigkeit, Verantwortung zu übernehmen, Entscheidungen zu treffen und Klarheit im Handeln zu entwickeln. Urteilskraft entsteht nicht aus dem Bauch. Sie entsteht aus Begriffen, Modellen und Fachwissen. Wissen entsteht heute nicht nur aus Büchern oder Vorträgen. Es entsteht im Dialog – auch mit KI. Ohne Fachwissen ist die KI nur Raten mit Methode. Und genau deshalb versagt unsere beliebteste Zukunftskompetenz gegen KI-Halluzinationen. Der KI-Output sendet keine Warnsignale aus. Er hat korrekte Grammatik und überzeugende Argumentationsstrukturen. Wer zu wenig weiss, um den Fehler zu erkennen, weiss auch nicht, dass er oder sie zu wenig weiss.

KI braucht «Alte» als Brückenbauer:innen
Die sinnvolle Nutzung von KI baut auf zwei Fundamenten auf. Erstens Fachwissen, denn nur wer das Gebiet kennt, erkennt die Fälschung. Zweitens Medienkompetenz, denn wer sich im digitalen Raum nicht souverän bewegen kann, wird auch KI nicht produktiv einsetzen. Erst auf diesen beiden Fundamenten entfaltet KI-Nutzung ihr Potenzial. Ohne sie wird sie zum Risiko. Die KI ist kein guter Recherche-Sparringspartner, wenn wir zu wenig Vorwissen haben. Dann landet man schnell bei Plattitüden oder ist eher damit beschäftigt, herauszufinden, ob das überhaupt stimmt, was vorgeschlagen wird. Wer das entsprechende Grundwissen hat, kann auch konkreter prompten und spannende, realistische Vorschläge identifizieren. Selbst hervorragende Studienabschlüsse garantieren heute keinen reibungslosen Berufseinstieg mehr. Immer häufiger fehlen nicht Wissen oder Noten, sondern Erfahrung, Orientierung und überfachliche Kompetenzen. Heutzutage braucht es auf dem Arbeitsmarkt zunehmend Soft Skills wie Flexibilität, Resilienz oder Teamfähigkeit. Unternehmen setzen stärker auf Praxiserfahrung, weil niemand weiss, welche Technologien morgen gefragt sein werden. «Alte» mit Berufserfahrung und Leidenschaft als Mentor:innen, Coaches oder Sparringspartner in altersgemischten Teams, agieren als Brückenbauer:innen im Umgang mit künstlicher Intelligenz.

Personalwesen neu organisieren für eine KI-gesteuerte Zukunft
Obwohl viele Unternehmen aktiv in KI investieren, liegen die grössten Hürden für die Wertschöpfung nicht im technologischen Bereich. In ihrem Beitrag vom 2. Februar 2026 beschreiben Vinciane Beauchene, Julie Bedard und Juliana Lisi der Boston Consulting Group BCG, weshalb die meisten KI-Projekte scheitern. Weil Unternehmen es versäumen, Rollen, Arbeitsabläufe und Governance für die Mensch-KI-Interaktion neu zu gestalten. Personalverantwortliche müssen daher zweigleisig vorgehen: Sie müssen die Kernfunktionen der Personalabteilung sichern und gleichzeitig Rollen, Teams und Betriebsmodelle für KI-zentriertes Arbeiten neu konzipieren. Die häufigsten KI-Hindernisse – fehlendes Wissen und fehlende Fähigkeiten, Schwierigkeiten bei der Technologieakzeptanz und der täglichen KI-Nutzung, Fachkräftemangel im KI-Bereich und Hindernisse in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit – sind organisatorischer Natur und fallen eindeutig in den Verantwortungsbereich der Personalabteilung. Traditionelle HR-Strukturen mit isolierten Teams in Silos, transaktionsorientierten Servicecentern und breit aufgestellten HR-Business-Partnern sind für solche Veränderungen nicht gerüstet. Die aktuellen Arbeitsweisen sind nicht agil genug für ein Umfeld, in dem KI die Arbeitswelt grundlegend verändert. Das neue Modell setzt auf adaptive, multidisziplinäre Teams mit umfassender Verantwortung für die Gestaltung und Bereitstellung optimaler Mitarbeitererlebnisse. Die Rolle der HR-Business-Partner wird strategischer, da KI ihnen administrative Routineaufgaben abnimmt. Der Fokus verschiebt sich von Prozesseffizienz hin zu Geschäftsergebnissen, mit stärkerem Fokus auf Arbeitsgestaltung, Datenanalyse, Personal- und Kompetenzplanung sowie Change-Management. Teams benötigen Weiterbildungen, um den Anforderungen der zukünftigen HR-Organisation gerecht zu werden. Wir kompetenten «Alten» sind dank unserer Erfahrung fähig, diese Transformation aktiv mitzugestalten.