Blog, KI-ÖKONOMIE 1.0

#482 – «Alte» verkennen oft die Macht von KI

Verkannte Auswirkungen durch KI
«Ab 55 Jahren ist man auf dem Arbeitsmarkt unerwünscht: Das ist die Erfahrung einer arbeitslosen Managerin und ihrer Personalberaterin». Im Beitrag von Katharina Fontana (61), in der NZZ vom 6. August 2026 geht die Inlandredaktorin der Frage nach, weshalb jemand der nach dem 50. Lebensjahr seine Stelle verliert, es auf dem Arbeitsmarkt schwer hat etwas Neues zu finden. Die Schweiz hat ein strukturelles Problem, über das niemand reden wolle: Die älteren Arbeitskräfte würden durch jüngere ausgetauscht. Gerade in international ausgerichteten Firmen stehe man in direkter Konkurrenz zu Bewerbern aus der ganzen EU. Auf Plattformen wie LinkedIn ist die Stellensuche von über 50-Jährigen ein riesiges Thema. Auf dem Arbeitsmarkt herrsche ein Jugendwahn, wer älter sei, habe keine Chance mehr. Doch es gibt auch Widerspruch: Die Älteren seien an ihrer Situation zum Teil auch selber schuld, wird in Kommentaren gekontert. Sie hätten häufig Vorstellungen von zu hohen Löhnen, was sie zusammen mit den hohen Beiträgen für die Pensionskasse für eine Firma unattraktiv mache. Trotz der Erfahrung, die es «Alten» erlaubt, die Arbeit schnell zu erledigen, was sich für die Arbeitgebenden auszahlt, suchen Unternehmen immer häufiger perfekte Kandidaten mit exakt passendem Profil, statt erfahrenen Menschen eine Chance zu bieten oder sie einzuarbeiten. Die «Alten» auf dem Schweizer Arbeitsmarkt würden nicht generell diskriminiert. Es sei einfach so, dass es enorm viele jüngere Leute gebe, die eine Topausbildung vorweisen könnten. Deshalb entstehe mehr Konkurrenz, was bei einer wirtschaftlichen Abkühlung zu mehr Arbeitslosen führe – auch bei der Gruppe der «Alten». Im Beitrag werden meiner Meinung nach die Auswirkungen durch KI-Anwendungen verkannt. Mit deren Einsatz werden viele Stellen künftig wegfallen, hauptsächlich sogenannte «Bullshit-Jobs». Der US-amerikanische Kulturanthropologe David Graeber (1961-2020) prägte den Begriff für Tätigkeiten, die selbst die Ausführenden für überflüssig halten. Im Kommentar von Sebastian Briellmann (34), in der NZZ vom 4. August 2026 nennt der Ökonom Mathias Binswanger (63) diese Arbeitenden in Anlehnung an den deutschen Soziologen und Ökonomen Max Weber (1864-1920) «Fachmenschen ohne Geist».

Schule im Museum: Musée Visionnaire Zürich 2025. Lernort, Atelier, Ausstellungsraum, Treffpunkt, Bild: Michèle Tratschin

Lernen mittels KI
Abkürzungen ersetzen unsere Arbeit nicht wirklich, sagt Priya Lakhani (45), Gründerin und CEO: Leads CENTURY Tech, einem Unternehmen für Bildungstechnologie im Bereich künstliche Intelligenz, in ihrer Präsentation auf TEDNext November 2025 (10:58). Aus ihrer Erfahrung im Bildungsbereich weiss sie, wie gefährlich es sein kann, wenn wir uns auf die ungefilterten Antworten grosser Sprachmodelle (LLMs) verlassen. Schüler:innen und Studierende lassen die KI die gesamte Arbeit für sie erledigen und nutzen die Intelligenz um das Lernen aktiv zu vermeiden. Nach der ursprüngliche Euphorie über die Möglichkeiten von ChatGPT sind wir letztendlich zur ernüchternden Erkenntnis gelangt, dass Abkürzungen unsere Arbeit nicht wirklich ersetzen. Künstliche Intelligenz KI ist sehr hilfreich, aber wir müssen noch lernen, selbst etwas zu leisten und nachzudenken. Die langen Antworten eines LLM-Chatbots lesen sich flüssig und vermitteln eine Art Illusion von Kompetenz, als wüssten sie alles. Lernen erfordert jedoch einen «produktiven Kampf», eine geistige Anstrengung, die Verständnis schafft. Lakhani erwähnt dazu vier Lerntechniken, die alle mit produktiver Anstrengung verbunden sind und die Lernergebnisse verbessern. Drei davon beziehen sich auf das Gedächtnis, respektive das Verständnis. Wenn wir über etwas nachdenken, greifen wir auf unsere Erinnerungen zurück, die unser Denken formen. Ohne diese Erinnerung wird Denken unmöglich. Die erste wichtige Technik ist also das Abrufen. Die zweite Technik ist, das Lernen über einen längeren Zeitraum zu verteilen, anstatt alles auf einmal pauken. Drittens geht es im Grunde um Generierung und schliesslich viertens um die Reflexion, wenn wir über unsere Arbeit nachdenken. Nachhaltiges Lernen entsteht nicht durch Abkürzungen, es erfordert gezielte Anstrengungen. Genau deshalb ist KI so wertvoll für die Bildung, denn sie kann Muster in unserem Lernverhalten erkennen, wie beispielsweise Zusammenhänge oder Lücken in unserem Wissensstand. KI soll unser Fachwissen nicht ersetzen, sie soll es erweitern. KI ist unsere Geschichte, die unsere Zukunft vorhersagt. Entwickeln wir sie gut, und nutzen wir sie, um die menschliche Kognition zu ergänzen oder zu ersetzen.

Schule im Museum: Musée Visionnaire Zürich 2025. Lernort, Atelier, Ausstellungsraum, Treffpunkt, Bild: Michèle Tratschin

Es gibt kein Zurück in die Vor-KI-Zeit
Christoph Drösser (67), deutscher Journalist, Autor, studierter Mathematiker und Philosoph berichtet vom Weltkongress der Mathematiker (ICM) in Philadelphia in der NZZ vom 15.August 2026, über die aktuelle Entwicklung künstlicher Intelligenz KI. Unter dem Titel: «KI-Systeme produzieren Beweise am Fliessband und stürzen die Mathematik in eine Jahrhundertkrise», zitiert er Terence Tao (51): «Wir stehen kurz davor, dass eine KI einen wichtigen mathematischen Satz beweist – und kein Mensch kann den Beweis verstehen». Der Mathematiker an meiner Alma Mater, der University of California in Los Angeles UCLA, ist ein Superstar der Mathematik. Über tausend Zuhörer standen Ende Juli Schlange, um seinen Vortrag mit dem Titel «Mathematik in Zeiten der KI» beim Kongress in Philadelphia zu hören. «Wenn die KI Mathematiker obsolet macht, dann macht sie das Denken obsolet», bemerkte ein junger Mathematikstudent aus Kanada am Rande der Konferenz. Die Technologie hat rasante Fortschritte gemacht in den vergangenen vier Jahren. Die erste Version von ChatGPT konnte nicht einmal richtig zählen. Dann begannen die Chatbots zunächst alle mathematischen Schulaufgaben zu bewältigen, dann die aus den ersten Semestern des Mathematikstudiums. Sie lösten alle Aufgaben der Mathematikolympiade. In diesem Jahr haben sie nun mathematische Rätsel gelöst, an denen sich die besten Forschenden der Welt lange Zeit die Zähne ausgebissen hatten. Der russische Mathematiker Jacob Tsimerman (38), dem gerade die mit dem Nobelpreis vergleichbare Fields-Medaille verliehen wurde, wendet sich auf dem Zenit seiner wissenschaftlichen Karriere von der akademischen Forschung an der University of Toronto ab und geht zu Open AI, um die Sicherheit von KI-Systemen zu verbessern. Über die Rolle der KI in der Mathematik macht er sich keine Illusionen. «In wenigen Jahren werden KI-Systeme bei der Lösung mathematischer Aufgaben deutlich übermenschliche Fähigkeiten besitzen». Mathematik ist viel mehr, erklärt Terence Tao. Sie ist ein Mittel, die Welt um uns herum zu verstehen. Sie besteht aus einer Gemeinschaft Gleichgesinnter, die Steinchen für Steinchen ein intellektuelles Gebäude errichten, das nicht leicht zu erschüttern ist.

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#474 – «Alte» verbleiben im Arbeitsprozess

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.

Symbolbild: Boston Consulting Group BCG

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.

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Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
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