#ArbeitenImAlter

Komfort oder staatliche Überwachung
In seinem Beitrag mit dem Titel «Hyperkonnektivität: zwischen Komfort und Kontrolle» greift Dr. Gian-Luca Savino, GDI Gottlieb Duttweiler Institute Newsletter vom 23 September 2025, ein wichtiges Thema, auch für uns «Alte», auf. Die wegweisende Entwicklung von Super-Apps in einer hypervernetzten Welt. Wie setzt man die Vorteile künstlicher Intelligenz KI zum Komfort von uns Nutzern ein. Ist es weiterhin sinnvoll, dass jedes Unternehmen seine Angebote auf einer eigenen App anbietet, oder sollten wir nicht eher Dienste bündeln und Partnerschaften eingehen. Technologisch sind Abgrenzungen innerhalb dieser Kooperationen machbar und die gemeinsame Verwaltung spart Kosten. Auf einem Smartphone sind oft über 100 Applikationen installiert. Meist nutzen wir gefühlte 20% und davon täglich nicht mehr als die Hälfte. Für uns «Alte» könnte manches durch den Einsatz von KI mit Hyperkonnektivität vereinfacht werden. Wir haben alle Geschäfte auf einer Plattform im Blick, mit einem einzigen geschützten Zugang. «Super-Apps» stehen für einen Trend, der sich in Europa, wegen dem Datenschutz und weiteren gesetzlichen Hürden nur schwer verwirklichen lässt. Die speziellen Apps bieten ganze Ökosysteme an Funktionen und Diensten. WeChat als etablierte «Alleskönner-App», ist die führende Lösung in China. Ursprünglich ein Messenger-Dienst, hat sie sich zu einer All-in-One-Plattform entwickelt. Nutzer können über WeChat chatten, aber auch praktisch alles andere erledigen, ohne die App verlassen zu müssen – von Telefonaten über Zahlungen und Shopping bis hin zu Routenplanung und Taxibestellung. Sie kann sogar als offizielle digitale Identitätskarte verwendet werden und ist damit ein unverzichtbares Werkzeug im chinesischen Alltag. Die Schattenseite dieser totalen Vernetzung: WeChat unterliegt strenger staatlicher Überwachung.

Bild: GDI Gottlieb Duttweiler Institute, September 2025 (iPhone von Apple)

Monopolstellung oder Gewinn für uns Nutzer
Während Super-Apps in einigen Ländern weltweit boomen, konnten sie sich in Europa bisher nicht durchsetzen. Europa fehlt noch immer die «Alles-App». Gemäss Gian-Luca Savino gibt es dafür viele Gründe. Einer der Hauptfaktoren ist jedoch die starke Marktdurchdringung spezialisierter Lösungen im westlichen App-Markt. Für nahezu jeden Zweck existieren etablierte Apps: Facebook, Instagram und TikTok als soziale Medien, Uber oder SBB für Transport, Lieferdienste für Essen, Netflix für Unterhaltung und Google Maps für Navigation und lokale Suche und so weiter. Gerade für uns «Alte» Konsumenten sind solche Lösungen mühsam, mit vielen individuellen Passwortzugängen und unterschiedlichen Eingabeformaten. Es scheint als hätten wir Europäer die Vorteile weltweiter Vernetzung, das «Internet», nie wirklich verstanden. Zu sehr fokussieren sich Firmen auf «lokale» Eigenentwicklungen, oft kompliziert im Gebrauch. Man traut der Technologie nicht so recht, kann sich mit Blick auf die Konkurrenz schlecht vorstellen, wie eine Super-App für alle Beteiligten von Nutzen sein könnte. Europas strenge Datenschutzbestimmungen, insbesondere die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung in Kraft seit 2018), erschweren die Bündelung grosser Mengen personenbezogener Daten auf einer einzigen Plattform. Grosse digitale Ökosysteme sehen sich schnell kartellrechtlichen Herausforderungen gegenüber, man will die Entstehung von Monopolen verhindern. Dieser Bürokratisierungswahn verkompliziert die Anwendung künstlicher Intelligenz, ohne Gewinn für uns Nutzer.

Das digitale Leben auf einer einzigen Plattform
«Je länger je mehr denke ich, dass wir uns ein Stückweit damit abfinden müssen, in Europa den Anschluss an die Technologie der künstlichen Intelligenz verpasst zu haben», schreibt ein Kontakt auf LinkedIn. Das hat, seiner Meinung nach, vielerlei Ursachen, wie beispielsweise das steigende Durchschnittsalter, die zunehmende Behäbigkeit, die uns die «fetten Jahre» nach dem Ende des kalten Krieges in den 1990ern eingebracht haben, aber auch Zweifel an der Technologie. WhatsApp, Facebook, Instagram und E-Commerce sind allgegenwärtig. Eine All-in-One-App nach dem Vorbild von WeChat ist in Europa jedoch vorerst nicht in Sicht. Letztendlich spielen auch kulturelle Präferenzen eine entscheidende Rolle. Europäische Verbraucher schätzen Wahlmöglichkeiten und Dezentralisierung und bevorzugen es oft, für jeden Zweck eine eigene Spezial-App zu nutzen, anstatt alle Dienste einem einzigen Anbieter anzuvertrauen. Europäer vertrauen beispielsweise weniger darauf, ihr gesamtes digitales Leben auf einer einzigen Plattform zu speichern als Menschen in China.

Neue Strategien für Behörden und Unternehmen
Das heisst aber nicht, dass in Europa keine Super-Apps entwickelt werden. Einige Dienste im Westen erweitern schrittweise ihren Funktionsumfang. Google Maps ist beispielsweise längst weit mehr als nur ein Navigationstool: Es vereint Standortsuche, Restaurantbewertungen, Verkehrsinformationen, Fahrkarten für den öffentlichen Nahverkehr und teilweise auch Buchungsfunktionen in einer einzigen App. Grosse Fintech-Apps wie Revolut und Klarna streben die Integration verschiedener Finanzdienstleistungen an, von Bankgeschäften bis hin zu Online-Shopping. Auch Meta möchte eine stärkere Integration zwischen WhatsApp und Google Maps erreichen. Der Wandel hin zu einer stärker vernetzten und digitalisierten Welt ist unaufhaltsam. Komfort und Effizienz sollten für uns Menschen an erster Stelle stehen – sowohl im Umgang mit Unternehmen als auch mit Behörden. Unternehmen und Organisationen müssen deshalb bereit sein, neue digitale Strategien zu verfolgen und etablierte Kommunikations- und Vertriebskanäle zu überdenken. «Alte» im Team mit jungen Entwicklern bringen ihre Erfahrung ein und agieren gleichzeitig als das «soziale Gewissen». «Die Erfahrung von uns «Alten» ist kein Anker in der Vergangenheit, sondern das Steuerrad im Maschinenraum der Zukunft», schreibt Hanspeter Beerli, Zukunfts-Coach und Talentarchitekt, aus dem Kreis der Kompetenten.

Digitale Transformation ohne Vertrauensverlust
Auch ohne eine zentrale Super-App schreitet die Konvergenz digitaler Dienste in allen Lebensbereichen voran. Unternehmen und Behörden müssen diese Entwicklung aufgreifen, indem sie benutzerfreundliche Lösungen anbieten, neue Technologien, wie beispielsweise digitale Zahlungsmethoden, frühzeitig integrieren und den Dialog mit den Nutzern pflegen. Dies ist entscheidend, um in einer hypervernetzten Zukunft nicht den Anschluss zu verlieren. Hyperkonnektivität eröffnet enorme Chancen für effizientere Prozesse und neue Geschäftsmodelle – jedoch nur, wenn ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Komfort und einem gesellschaftlich akzeptierten Mass an Kontrolle gefunden wird. Letztlich hängt die Zukunft des digitalen Fortschritts in Europa davon ab, dass wir technische Innovation untrennbar mit der Übernahme von Verantwortung verbinden. Die digitale Transformation kann dann ihr Versprechen einlösen, unser Leben komfortabler zu gestalten, ohne Vertrauen und Zusammenhalt zu untergraben, schreibt Gian-Luca Savino.

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

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Blog, Industrie 4.0

#443 – KI, «Alte» definieren Unsinn

Oktober 27, 2025Oktober 27, 2025 kompetenz60plus

Digitalisierung der Vergangenheit
Wenn wir an das Prinzip der kreativen Zerstörung des tschechisch-amerikanischen Ökonomen Joseph Alois Schumpeter (1883-1950) denken (Siehe dazu auch Blog #418), liegt unser Problem weniger im Mangel an Kreativität, sondern am fehlenden Mut zur «Zerstörung» dessen, was aktuell noch mehr oder weniger funktioniert. Wir halten zu lange an Arbeits-, Denk- und Organisationsformen fest, die bequem, aber nicht mehr zukunftsfähig sind. Wir digitalisieren Prozesse, aber transformieren keine Systeme. Wir führen KI ein, aber verharren in alten Denkschemata – als wäre KI nur ein Werkzeug statt ein Weckruf, schreibt Hanspeter Beerli, Zukunfts-Coach und Talentarchitekt im Kommentar auf LinkedIn. Kurzum: Wir digitalisieren die Vergangenheit, statt unsere Zukunft zu gestalten.

Wie wir unsere Systeme zum Lernen bringen
Im dritten Teil der Serie zu den grössten Erkenntnissen der Wissenschaft, schreibt Martin Amrein, in der NZZ vom 30.September 2025, wie Forschende ihre Systeme zum Lernen bringen und immer wieder scheiterten. Lange programmierten sie Befehl um Befehl, Zeile um Zeile, damit Computer Dinge taten, die von einem Menschen Intelligenz verlangen. Eine Entdeckung in der Hirnforschung war Ausgangspunkt für ein neues Prinzip. Die synaptische Plastizität: Beim Lernen verändern sich die Synapsen. Das sind die Kontaktstellen zwischen den Neuronen, den Nervenzellen im Gehirn. Wird eine Synapse wiederholt aktiviert, wird sie effizienter und die Signalübertragung stärker. Das macht Lernen aus, und diese Lernfähigkeit wollten die Forschenden durch Nutztung von Algorithmen – für Computer lesbare Anleitungen – imitieren. Sie bauten diese Netzwerke rein digital nach. Diese künstlichen Neuronen übertrugen einander Signale.

«Camouflage» von Ai Weiwei (68), chinesischer Künstler und Aktivist. Installation 2025 im «FDR Four Freedoms Park» auf New York’s Roosevelt Insel. Das Monument wurde in Erinnerung an Franklin D. Roosevelt’s 1941 «Friedensrede» vom amerikanischen Architekten Louis I. Kahn (1901-1974) entworfen und 2012 eingeweiht. Foto: John Hill/World-Architects

Menschliche und künstliche Neuronen
Das erste künstliche neuronale Netz mit mathematischen Werten, sogenannten Gewichten, schuf der amerikanische Psychologe und Informatiker Frank Rosenblatt (1928-1971) in 1957. Es handelte sich um eine grosse Maschine. Rosenblatt nannte sie Perzeptron. Damit simulierte er das Auge und das Gehirn des Menschen mit wenigen Neuronen. Durch Trainingsdaten konnte das System die gewichteten Verbindungen zwischen den künstlichen Neuronen justieren, was ihm das Lernen ermöglichte. Dieses Konzept ist bis heute die Grundlage für neuronale Netze.

Von KI-Winter bis Videospiele
Auf diese Anfangszeit bis in die 1960er Jahre folgte eine Zeit, die als KI-Winter bekannt wurde. Erst in den 1980er Jahren entwickelten Forscher komplexere neuronale Netze. Algorithmen unterstützten sie beim Training – dem Lernen – um die Neuronenverbindungen richtig zu gewichten. Ihr Wissen war weiterhin in den Gewichten gespeichert, nicht in programmierten Regeln. Einer der bedeutendsten KI-Forscher der 1980er Jahre war der aus England stammende Psychologe Geoffrey Hinton (78). Er entwickelte Lernalgorithmen für grosse neuronale Netze, die bis heute im Einsatz sind. Mit dem Boom der Videospiele in den 1990er Jahren und ihren dreidimensionalen Welten, stieg die Nachfrage nach immer besseren Visualisierungen und trieb die Entwicklung ultraschneller Grafikprozessoren an. Diese eigneten sich perfekt auch für die Rechenoperationen neuronaler Netze und plötzlich waren diese höchst effizient. Durch Verbinden von unzähligen Neuronen entstanden tiefe Netze. Von Deep Learning war deshalb die Rede. Selbstlernende Systeme wurden damit realisierbar.

Wie ein Taxiunternehmen Daten sammelt
Ursprünglich hatten KI-Firmen Daten zum Training ihrer KI-Modelle aus dem World Wide Web abgegriffen. Rechtlich ist dies jedoch enorm umstritten. Deshalb suchen KI-Firmen nun immer öfter nach legalen Quellen. Wie Marie-Astrid Langer, San Francisco, in der NZZ vom 21.Oktober 2025 unter dem Titel «Neues Angebot: Uber-Fahrer trainieren nun KI-Modelle» beschreibt, sollen künftig Uber-Fahrer ins Geschäftsmodell der Tochterfirma «Uber AI Solutions» eingebunden werden. Das neue Programm bezahlt die Fahrer in den USA dafür, dass sie während Pausen Daten generieren, um KI-Modelle zu trainieren. Die Fahrer laden Fotos von Gegenständen hoch, erstellen Kurzvideos in ihrer Muttersprache oder nehmen «data labeling» vor – also Rohdaten so zu beschreiben, dass ein KI-Modell den Inhalt eines Bildes erkennt. Das alles geschieht in der Uber-App, welche die Fahrer für die Suche nach ihrem nächsten Gast nutzen. Weltweit arbeiten mehr als 8,8 Millionen Personen für Uber als Fahrer oder Lieferanten. Viele von ihnen sprechen neben Englisch andere Sprachen fliessend – das sind ideale Voraussetzungen, damit KI-Modelle Sprachen lernen. Manche KI-Modelle können sich inzwischen auch selbständig verbessern und sich selbst, basierend auf KI-generierten Daten («synthetischen Daten»), trainieren, aber bei weitem nicht alle.

KI hat ein Inzestproblem
Unter dem Titel «KI hat ein Inzestproblem: Warum unsere Zukunft in der Vergangenheit hängenbleiben wird» beleuchtet der Kultur- und Medienwissenschafter Roberto Simanowski (62) im Feuilleton der NZZ vom 21.Oktober 2025 eine weitere Herausforderung selbstlernender Systeme. KI lernt, je mehr sie benutzt wird, auch aus Daten die sie selbst erzeugt hat. Das verändert unser Bild der Welt. Grosse Sprachmodelle lernen an Daten aus der Vergangenheit das «Denken». Gemäss Simanowski wird dabei der soziale Fortschritt behindert, wenn Sprachmodelle sich an Daten von gestern ausrichten. Politisch korrektere Perspektiven bestimmen auch das Denken ihrer Nutzer. So verstärkt sich die gestrige Perspektive auf die Welt exponentiell im Datensatz der KI und immunisiert sich gegen jede Neubewertung. Damit bestimmt nun die Vergangenheit, was die Gegenwart über sie und sich selber denkt. Und insofern der Mensch kaum noch ohne KI auf die Welt schaut, bleibt auch er schliesslich im Gestern stecken. Ende der Innovation, Ende der Geschichte, ewige Wiederkehr des Gleichen.

«Alte» definieren Unsinn
Ein Vorschlag zur Modellkollapsvermeidung solcher Systeme läge darin, die von der KI generierten Texte einer menschlichen Bewertung zu unterziehen, um unsinnige Texte aus dem Datenpool der nächsten KI-Generation auszuschliessen. Das ist eine neue Aufgabe für uns kompetente und aufgeschlossene «Alte». Aber wie definiert man Unsinn? Nach den Kriterien von gestern? Die Identifizierung synthetischer Texte verlangt eine lückenlose Aufdeckung der eingesetzten Hilfsmittel: Half die KI schon bei der Strukturierung des Textes oder nur beim Feinschliff? Oder half sie gar schon beim Lesen jener Texte, auf die sich der geschriebene Text bezieht? Zu wissen, wann und wie man KI-Systemen vertrauen kann ist eine Fähigkeit die sich nicht aus Büchern lernen lässt. Dazu braucht es mehr als Programmier-Kompetenzen: Wir «Alten» bringen Erfahrung, Business-Verständnis und die Fähigkeit, KI-Systeme kritisch zu hinterfragen ins Team. KI-Tools übernehmen Routineaufgaben, erhöhen aber gleichzeitig die Anforderungen an Architektur, Code-Qualität und Wartbarkeit. Das sind Kompetenzen, die man nur durch Erfahrung erwerben kann.

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

Blog, Industrie 4.0

#442 – Digitale Bildung auch für uns «Alte»

Oktober 20, 2025Oktober 20, 2025 kompetenz60plus

Digitalisierung eröffnet neue Möglichkeiten für die Bildung
Die gegenwärtige Diskussion über Vor- und Nachteile künstlicher Intelligenz KI lässt auch die aktuellen Zugriffe auf die Blogbeiträge «kompetenz60plus» in die Höhe schnellen. Vor allem auf dem Gebiet der Bildung herrschen geteilte Meinungen. Während das eine Lager die Technologie verteufelt und nach Verboten schreit, finden sich ebensoviele Verfechter von KI zur Inspiration im «Klassenzimmer». Einer davon ist der Deutsche Christian Pohl (50+), Lehrer bei Freistaat Bayern in seinem Blog «Serie: Wie künstliche Intelligenz Schule und Lernen neu erfindet». Mit umfangreicher Erfahrung von drei Jahrzehnten in der pädagogischen Arbeit, verfügt Pohl über ein breites Spektrum an Wissen und Fähigkeiten. Sein Schwerpunkt liegt auf digitaler Bildung, ein Bereich, in dem er sich besonders leidenschaftlich engagiert. Sein Ziel ist es, Pädagogen zu befähigen das Potenzial jedes Lernenden, egal welchen Alters, zu maximieren. Er ist fest davon überzeugt, dass das Zeitalter der Digitalisierung enorme Möglichkeiten für die Bildung eröffnet. Lebenslange Weiterbildung in der Ära von KI hat ihre Auswirkungen auf unsere Gesellschaft, unsere Arbeit und deren Sinnhaftigkeit. Künstliche Intelligenz wird unser Leben nicht einfach ein bisschen verändern – sie wird unsere Erfahrung von Grund auf transformieren. In den kommenden Jahren wird sich alles wandeln: wie wir arbeiten, wie wir lernen, wie wir Wissen prüfen, Feedback geben und Bildung überhaupt verstehen. Gemäss Pohl verbinden sich die Themen in seiner Blogreihe zu einer gemeinsamen Frage: Wie bleibt Bildung menschlich, wenn Intelligenz allgegenwärtig wird?

Leibniz-Rechenzentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften, München, Deutschland, 2025: Die automatisierte Bandbibliothek zur Langzeitarchivierung von Daten, verwaltet tausende magnetische Speicherbänder mittels Robotersystemen, um eine zuverlässige und energieeffiziente Sicherung wissenschaftlicher Daten über Jahrzehnte hinweg zu gewährleisten. Foto: Giulia Bruno / Architekturmuseum der TUM, 2025

Der Weiterbildungsbedarf für die Kompetenzen der Zukunft
Zusammen mit der KI ChatGPT von OpenAI, geht Pohl in der Folge verschiedenen Fragen zur Zukunft dieses Transformationsprozesses nach, so auch, wie die fortschreitende Digitalisierung und künstliche Intelligenz die Arbeitswelt tiefgreifend verändern wird. Studien zeigen, dass in den kommenden Jahren viele Arbeitsplätze einem Wandel unterliegen werden, während zugleich neue Berufsfelder entstehen. Ebenso gewinnen flexible Arbeitsmodelle wie Homeoffice an Bedeutung, was Produktivitätsaspekte und die Mitarbeitendenzufriedenheit beeinflusst. Gleichzeitig entsteht ein steigender Weiterbildungsbedarf, da Arbeitskräfte neue Kompetenzen für die Jobs der Zukunft benötigen: Laut dem Future of Jobs Report 2023 des Weltwirtschaftsforums werden bis 2027 voraussichtlich 23% aller Jobs Veränderungen erfahren, wobei rund 69 Millionen neue Stellen entstehen und 83 Millionen wegfallen könnten (Nettoverlust ca. 14 Millionen Jobs). Technologische Makrotrends (wie beispielsweise KI, respektive Automatisierung) treiben dabei den Wandel an und verursachen eine erhebliche Arbeitsmarkt-Dynamik, mit insgesamt dennoch leicht positivem Ausblick für neue Stellenprofile.

Auch «Alte» erhalten eine Rolle
Selbst wenn die Automatisierung mit ~34% der Aufgaben etwas langsamer verläuft als ursprünglich prognostiziert, rechnen Unternehmen mit einem 25% Arbeitsplatzabbau bis 2027. Viele Tätigkeiten werden jedoch auch weiterhin menschlich dominiert, besonders solche, die kognitive Fähigkeiten wie Kommunikation und Koordination erfordern. Vorteile wie Büroflächeneinsparung oder globales Recruiting, sowie die Verbesserung bei Remote-Technologien, welche flexible Arbeitsmodelle ermöglichen, werden die Zahl der Homeoffice-Tage in Firmen fördern. Durch den strukturellen Wandel am Arbeitsmarkt entsteht gleichzeitig ein erheblicher Weiterbildungs- und Umschulungsbedarf. Bis 2027 werden gemäss Weltwirtschaftsforum 6 von 10 Beschäftigten Weiterbildungen benötigen. Als kompetente und neugierige «Alte» begleiten wir diese «Reskilling-Revolution» zur Aktualisierung künftiger Anforderungen, als Mentoren und Sparringspartner in gemischten Teams mit den «Jungen Wilden».

Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz
Verschiedene Studien stützen die These, dass Diversität, etwa hinsichtlich Geschlecht, Alter, ethnischer Herkunft oder Denkstile Innovationen fördert, Entscheidungen verbessert und die finanzielle Performance steigert. Gemäss dem Global Diversity & Inclusion Index gibt es einen kausalen Effekt: Unternehmen mit überdurchschnittlich diversen und inklusiven Teams sind tendenziell erfolgreicher in der Marktperformance. Vielfalt in Belegschaften bedeutet eine grössere Bandbreite an Perspektiven, Erfahrungen und Fähigkeiten. Dies kann die Kreativität und Problemlösungsfähigkeit deutlich erhöhen. So werden in heterogenen Teams Herausforderungen oft aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet, was zu innovativeren Lösungsansätzen führt. Zudem korreliert Vielfalt mit höherer Mitarbeiterzufriedenheit und geringerer Fluktuation, was insgesamt zur Leistungssteigerung beiträgt. Vielfalt wird daher als wichtige Ressource und Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens angesehen. Dies wiederum hilft, die besten Talente anzuziehen und zu halten. Entsprechend bezeichnen Management-Studien eine ausgeprägte Diversitätskultur als unimitierbaren Erfolgsfaktor – Konkurrenten können ein eingespieltes diverses Team nur schwer kopieren.

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

Schlagwort: #ArbeitenImAlter

#444 – Technologie bündeln, «Alte» im Vorteil

#443 – KI, «Alte» definieren Unsinn

#442 – Digitale Bildung auch für uns «Alte»