Reflektierende Urteilskraft statt Angst
Im Feuilleton-Interview der NZZ am Sonntag vom 31.Mai 2026, sprachen Martina Läubli und Linus Schöpfer, mit dem deutschen Philosophen, Schriftsteller und Moderator Wolfram Eilenberger (53). Unter dem Titel «Wie überwinde ich Ängste? Wie entscheide ich klug? Wie liebe ich richtig? Antworten auf die grossen Fragen des Lebens», waren auch die Ängste über die Ausbreitung der künstlichen Intelligenz KI ein Thema. Auf die Frage: «Wenn die KI bald alles besser kann als ich: Was bin ich als Mensch dann noch wert?» fand Ellenberger klare Worte. Im akademischen Milieu erlebt er aktuell, welche ungeheure Umwälzung die KI bewirkt. Seminararbeiten werden überflüssig, das Prüfungssystem befindet sich im offenen Kollaps. Und so manchen Studiengang, der an der HSG angeboten wird, wird es bald nicht mehr brauchen. Wenn die Universitätskarrieristen sich 80 Prozent ihrer Fachpublikationen, die sowieso keiner liest, zukünftig sparen, befürwortet er diese Entwicklung. Und vielleicht könnte die Uni dann ja jene Kompetenz wieder ins Zentrum stellen, die seit Kant den Kern der Aufklärung ausmacht: die Ausbildung einer reflektierenden Urteilskraft. Just jene Kompetenz ist nämlich ein Residuum für den Menschen und hob ihn immer schon von den Tieren, jetzt aber auch von der künstlichen Intelligenz ab. Humor, Ironie, ureigentliches Sprechen, das Voraus- und Neu-Zusammendenken: Darin ist KI schlecht. Als Philosoph ist Eilenberger deshalb gut gewappnet für die Zukunft. Oder zumindest besser als die Steuerberaterin oder der Betriebswirtschafter.
Wir sind Sklaven unseres Körpers! Er bietet uns nichts als Zerstörung – Fantasien, Begierden, Krankheiten, Ängste.
Zhuangzi (ca. 369–286 v. Chr.), bedeutender chinesischer Philosoph. Aus «To Hell with Love. KATABASIS», ein Roman von R.F. Kuang (30), amerikanische Schriftstellerin, 2025, Seite 521-22.
Wie verkörperte KI die Robotik heute verändert
Die Welt spricht über humanoide Roboter – und es geht um Milliarden. Analysten prognostizieren für den Markt humanoider Roboter bis 2030 zwischen unter einer Million und über sechs Millionen Einheiten pro Jahr. Das bedeutet, dass bereits jetzt zig Milliarden Dollar an potenziellen jährlichen Einnahmen und beträchtliches Kapital in diesen Bereich fliessen. Doch es herrscht grosse Unsicherheit. Sollten sich diese Prognosen bewahrheiten, könnten humanoide Roboter unser Leben und Arbeiten grundlegend verändern. Andernfalls riskiert der Sektor, eine der grössten Fehlallokationen von Industriekapital der letzten Jahre zu werden. Im Newsletter der Boston Consulting Group BCG vom 24. April 2026, beschreiben Tilman Buchner, Martin Kleinhans, Daniel Kuepper, Jonathan Brown, Max Ludwig, Simon Rees, und Francesco Palmegiano weshalb physikalische KI schwer zu interpretieren ist. Verbesserungen in Wahrnehmung, Geschicklichkeit, Planung und logischem Denken entwickeln sich unterschiedlich schnell, und öffentlichkeitswirksame Demonstrationen können verschleiern, welche Fähigkeiten ausgereift und welche noch experimentell sind. Die Begeisterung – und die Unsicherheit – sind verständlich. Gewerbler sehen sich mit anhaltendem Fachkräftemangel, steigenden Kosten und zunehmender Variabilität bei Produkten und Prozessen konfrontiert. Traditionelle Automatisierung hat zwar einen enormen Mehrwert geschaffen, stösst aber bei Umrüstungen, komplexen Handhabungsaufgaben und unstrukturierten Umgebungen an ihre Grenzen. Verkörperte (physikalische) KI verspricht, diese Einschränkungen zu überwinden, indem sie Robotern ermöglicht, jenseits starrer, vorprogrammierter Routinen, ihre Umwelt wahrzunehmen, sich anzupassen und zu manipulieren.
Fortschritt trotz Einschränkungen
Physische KI bezeichnet die nächste Generation von Robotersystemen, welche unsere Welt wahrnehmen und in ihr agieren können. Diese Systeme operieren in unstrukturierten oder dynamischen Umgebungen, führen geschickte Manipulationsaufgaben aus, die mit denen menschlicher Hände vergleichbar sind, und können die physikalischen Konsequenzen ihrer Handlungen abschätzen. Sie können menschliche Absichten erkennen, sich an ungewohnte Situationen anpassen und Arbeitsabläufe autonom planen und ausführen, um definierte Ziele zu erreichen. Entscheidend ist, dass physikalische KI hardwareunabhängig ist: Dieselben Fähigkeiten lassen sich somit auf einer Vielzahl von Robotern einsetzen – von humanoiden Plattformen und Drohnen bis hin zu industriellen Automatisierungssystemen. Der Fortschritt physikalischer KI-Systeme verläuft nicht linear. Für erfahrene «Alte» ergeben sich hier ungeahnte Möglichkeiten, durch Einflussnahme beim Trainieren der Maschinen. Aufgaben, die für Menschen leicht sind – wie das Greifen unregelmässiger Objekte oder die Navigation in unübersichtlichen Umgebungen – sind für Maschinen oft extrem schwierig. Aufgaben hingegen, die kognitiv komplex erscheinen, lassen sich vergleichsweise leichter automatisieren. Daher kann die Verbesserung einer Fähigkeit den Eindruck eines umfassenderen Fortschritts erwecken, selbst wenn andere Einschränkungen bestehen bleiben.
Erscheinungsbild suggeriert Intelligenz
Dieses Paradoxon macht den aktuellen Stand der Robotik besonders schwer interpretierbar. Aufsehenerregende Demonstrationen – insbesondere humanoide Roboter, die koordinierte Bewegungen ausführen – können rasche Fortschritte signalisieren, selbst wenn grundlegende Fähigkeiten wie Geschicklichkeit oder kausales Denken eingeschränkt bleiben. Humanoide Formen verwischen diese Unterscheidung zusätzlich, indem wir Aussehen mit Intelligenz verwechseln. Ein menschenähnlicher Körper suggeriert universelle Einsatzfähigkeit, selbst wenn die zugrunde liegenden Wahrnehmungs-, Manipulations- oder Denksysteme begrenzt bleiben. Für Entscheidungsträger kann diese Dynamik die Erwartungen an die zuverlässige Leistungsfähigkeit aktueller Systeme in realen Einsatzumgebungen verzerren. Der Fokus sollte auf den Fähigkeiten und nicht auf der Verkörperung liegen. Entscheidend ist nicht die Form eines Roboters, sondern seine zuverlässigen physikalischen KI-Fähigkeiten. Diese fähigkeitsbasierte Sichtweise bildet die Grundlage für die Bewertung von Reifegrad, Wert und Risiko im gesamten Robotikbereich. Erfahrene und kompetente «Alte» im Team ermöglichen fundierte Entscheide für Patrons in KMUs.
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