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#486 – «Alte»: Grenzen künstlicher Intelligenz

Was Führungskräfte über allgemeine künstliche Intelligenz wissen müssen
Frühere Technologien automatisierten nur einen Teil der Aufgaben und liessen dem Menschen in anderen Bereichen einen komparativen Vorteil. Allgemeine künstliche Intelligenz (Artificial General Intelligence AGI), ein System, das den besten Menschen in allen kognitiven Belangen ebenbürtig wäre oder ihn gar überträffe, würde diesen Vorteil zunichtemachen – und damit auch Arbeitsplätze, Löhne sowie die entsprechenden Konsumausgaben. Experten sind sich jedoch uneinig darüber, ob und wann eine solche Technologie entstehen wird. Die Fortschritte bei Large Language Models LLMs beruhen auf dem Training mit immer umfangreicheren Datensätzen. Je mehr Daten einem Modell zugeführt wurden, desto effektiver konnte es verallgemeinern. Gemäss den Autoren im Beitrag der Boston Consulting Group BCG vom 10. September 2026, Greg Emerson, Managing Director & Senior Partner, San Francisco – Bay Area und Professor Dr. Ulrich Pidun (56), Partner und Director, Corporate Strategy, Frankfurt, besteht die Herausforderung darin, dass der Vorrat an qualitativ hochwertigen, leicht zugänglichen und von Menschen verfassten öffentlichen Texten endlich ist.

KI-Fähigkeiten stossen an Grenzen
Das Vortraining in seiner jetzigen Form wird an ein Ende kommen, da es nur ein einziges Internet gibt. Aus unserer Erfahrung wissen wir «Alten», wie wichtig das Lernen im Arbeitsalltag ist. Selbst die brillanteste und erfahrenste Führungskraft benötigt Zeit, um die Geschichte, die Kultur sowie die strategischen und operativen Prioritäten einer Organisation zu verstehen. Ein Grossteil dieses Wissens wird nicht aus formellen Unterlagen gewonnen, sondern erschliesst sich erst im Laufe der Zeit durch die Interaktion mit Kolleg:innen und Kund:innen. LLMs hingegen «lernen (noch) nicht im laufenden Betrieb» und die Frage ist ob sie – ähnlich wie menschliche Mitarbeitende – autonom aus Erfahrungen dauerhaftes und zuverlässiges implizites Wissen aufbauen können. Vielleicht ist es einfach nicht möglich, einem Trainingslauf genügend Stromerzeugung, Netzkapazität und Halbleiter zuzuordnen, um AGI zu erzielen. Führungskräfte sollten sich deshalb so weit wie möglich auf eine Zukunft vorbereiten, in der die KI immer ausgefeilter wird, ihre Fähigkeiten jedoch an Grenzen stossen. Führungskräfte sollten, auch mit Hilfe von erfahrenen und kompetenten «Alten» im Team, Mitarbeitende umschulen, Rollen neu definieren und die Unternehmenskultur so anpassen, dass der Mensch die leistungsstarken, aber in ihren Fähigkeiten ungleichmässigen KI-Systeme effektiv ergänzt.

Illustration Max Guther NZZ

Der KI-Text verrät seine Herkunft nicht
Im NZZ Folio vom 4. September 2026 schreibt der Wissenschaftsjournalist Reto U. Schneider (63) über eine Veranstaltung des Assessmentjahrs an der HSG St. Gallen, mit dem Titel: «Alle machen alles mit KI» – erleben wir gerade das Ende der Universität, wie wir sie kennen? Die Studierenden schreiben Arbeiten, deren Entwürfe sie gegenseitig schriftlich beurteilen. Schneider erkennt keine Möglichkeit, ob eine Arbeit aus einem Hirn oder einer Maschine stammt und fragt sich ob damit der Hochschulbildung ihre wichtigste Säule wegbricht. Anfang des 19. Jahrhunderts wurde die schriftliche Arbeit zum Merkmal akademischer Bildung. Studierende sollten nicht nur passiv den Ausführungen der Professor:innen zuhören, sondern selbst forschen, die Seminararbeit als Miniaturform der grossen Wissenschaft. Am Ende der Ausbildung machte man eine Arbeit, die je nach Studium, Epoche und Schwierigkeit Diplom, Lizenziat, Bachelor, Master oder Dissertation hiess. Dabei ging es nicht um das Schriftstück selbst, sondern um seine Entstehung. Zwei Jahrhunderte galt die schriftliche Arbeit als verlässliches Fenster in den Kopf der Studierenden. Damit ist es seit dem 30. November 2022 vorbei, dem Tag als ChatGPT online ging und der Menschheit ihr Alleinstellungsmerkmal stahl: das Beherrschen der Sprache. Es ist selten geworden, dass Studierende einen Fachartikel ganz lesen, der KI-Gebrauch ist in vier Jahren von null auf hundert Prozent gestiegen. Was aus einer KI kommt, wurde nirgends abgeschrieben, sondern individuell erzeugt. Der Text ist einzigartig und verrät nicht, ob er aus dem Kopf von Studierenden stammt oder aus dem Chat mit einer KI.

Ehrlichkeit wird zum Wettbewerbsnachteil
Erfahrene Forschende können durch die KI kreativer und effizienter werden. Sie haben sich ihr Wissen ohne das geniale Hilfsmittel KI erarbeitet und kennen ihr Gebiet. Das befähigt auch uns kompetente «Alte», die Antworten der KI einzuordnen. Wer sein Studium hingegen von Anfang an mit KI absolviert, dem fehlen Wissen und Erfahrung, um zu beurteilen, was die KI buchstabiert, weiss Reto Schneider. Als einen Ausweg nennt der deutsche Wissenschaftsrat in seinen Empfehlungen vom Juli 2026 prozessorientiertes Arbeiten. Nicht das Resultat soll im Zentrum stehen, sondern die Entstehung. Auch die Universität St. Gallen will die Entwicklung stärker bewerten als das Ergebnis. Die Hoffnung ist dabei, dass sich ein über ein Semester andauernder Arbeitsprozess nicht über Nacht von einer KI fälschen lässt. Die KI hat an heutigen Universitäten ihr ideales Habitat gefunden. Wirtschaftliche Anreize, psychologische Mechanismen und unser evolutionäres Erbe bereiten den perfekten Nährboden für ihre epidemische Ausbreitung. Wer seinen Geist der Maschine unterwirft, gewinnt. Vielleicht kann die KI sogar brillanten Köpfen helfen, die ihre Gedanken nur schwer in Worte fassen können. Studierende wollen schlicht ein Diplom, das sich auf dem Arbeitsmarkt bis jetzt als nützlich erwiesen hat. Das war zwar auch vor 2022 schon so, doch damals verfügte die Universität noch über ein unglamouröses Druckmittel, um eine minimale Leistung zu erzwingen: Prüfungen und Hausarbeiten. Doch eigentlich böte die KI eine einmalige Gelegenheit. Sie stellt zum ersten Mal in der Geschichte der Bildung jedem Schüler und jeder Studentin einen persönlichen Tutor zur Seite, der überall und immer die spezifischen Fragen der Benutzer beantwortet.

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#485 – KI-Kompetenz mit souveränen «Alten»

Durchbruch in das Zeitalter der künstlichen allgemeinen Intelligenz AGI
Heute nutzen 1 Milliarde Menschen jede Woche den Chatbot ChatGPT. In einem Videotelefonat mit Journalisten pries OpenAIs Mitgründer und Präsident Greg Brockman (38) am 3. September 2026 das Modell GPT-6 Astra als das «derzeit intelligenteste der Welt» an. «Ist das der Durchbruch zur AGI?» fragt Marie-Astrid Langer (41), Korrespondentin von Silicon Valley, Kalifornien, im Bericht in der NZZ vom 3. September 2026. Brockman ging im Video-Gespräch sogar so weit, das neue Modell als Durchbruch in das Zeitalter der künstlichen allgemeinen Intelligenz (auf Englisch AGI, artificial general intelligence) zu feiern. Das bedeutet eine KI, die intellektuelle Aufgaben auf dem Niveau eines Menschen verstehen, lernen und ausführen kann. Die Debatte darum, wie AGI genau aussehen werde und wann sie erreicht wird, sei in letzter Zeit verschwommen, sagte Brockman, alle haben eine andere Definition davon. «Aber wenn wir in ein paar Jahren zurückschauen, werden wir feststellen», dass der Meilenstein der AGI «um diese Zeit herum und mit diesem Modell erreicht wurde».

KI als Leitbild und spirituelles Konzept
Anstelle eines genauen Zeitpunkts stehe heute AGI «eher für ein Leitbild oder ein spirituelles Konzept». Dennoch: Die erste Firma, die sich diesen Durchbruch glaubhaft auf die Fahnen schreiben kann, dürfte von Nutzern und auch Investoren viel Aufmerksamkeit bekommen. Anders als Open AI, bewertet mit 730 Milliarden Dollar, schreibt Anthropic mit einem Wert von 965 Milliarden Dollar seit einigen Monaten schwarze Zahlen, weil die KI-Firma vor allem bei Unternehmen sehr beliebt ist. OpenAI geht deshalb in die Offensive und zeigte ein kurzes Werbevideo zu GPT-6 Astra: Dieses hob besonders die agentischen Fähigkeiten hervor, also die Möglichkeiten der KI, Aktionen für einen Nutzer auszuführen und nicht nur Text zu formulieren. Dabei wird die Anwendung deutlich teurer sein als das bisher führende Modell der Firma, es soll die zweieinhalbfachen Token-Preise kosten. Brockman deutete aber auch an, dass Nutzer womöglich bald nicht mehr pro verwendeten Token zahlen müssten, sondern pro Aufgabe, welche die Modelle gelöst haben.

So wird Ethel aussehen – und du kannst mithelfen! 2026 Animation. Ethel ist ein Chatbot, der an der ETH Zürich vom Physiker Dr. Gerd Kortemeyer (-50) im Rektorat und KI-Zentrum entwickelt wurde.

Wenn die Karriere von der KI-Kompetenz abhängt
Wie der Beitrag der Wirtschaftsredaktorin Christin Severin (58) in der NZZ vom 6. September 2026 aufzeigt, wird KI-Kompetenz im Beruf immer wichtiger. Bei der UBS beispielsweise, hängt sogar die Karriere davon ab. Unternehmen fordern echte Souveränität im Umgang mit künstlicher Intelligenz. Mancherorts verleitet der Druck zu Alibiübungen. Sie fordern «AI-Fluency» (KI-Kompetenz), einen gewandten, souveränen Umgang mit künstlicher Intelligenz. AI-Fluency – das klingt kompetent. Aber auch wie ein Ausdruck zum Angeben. Dr. Stefan Seiler (52), Mitglied der Geschäftsleitung und oberster Personalchef der UBS Gruppe, sagt: «KI-Kompetenzen und praktische Erfahrungen sind ein wichtiger Faktor für den zukünftigen beruflichen Erfolg.» KI wird künftig bei sehr vielen Aufgaben der Bank eine Rolle spielen. Die UBS will die richtigen Menschen dafür. KI-Skeptiker und Ungeübte dürften kaum dazugehören. Die Mitarbeitenden sollen ihre KI-Kompetenzen entwickeln und einsetzen. Dafür hat sie Lernprogramme für alle eingeführt. In Bewerbungsprozessen wird konkret abgefragt: «Wissen Sie, wie man KI-Agenten einsetzen kann? Haben Sie selber welche gebaut? Können Sie aus dem Studium oder der Berufspraxis Beispiele nennen? Wie hat sich Ihre KI-Nutzung in den vergangenen sechs Monaten verändert?»

KI-Kompetenz relativiert
Obwohl AI- oder KI-Fluency wie ein Schlagwort tönt, lassen sich die Fähigkeiten empirisch analysieren. So hat gemäss Christin Severin der KI-Entwickler Anthropic knapp 10’000 reale Nutzerdialoge auf seiner Plattform untersucht. Der (durchaus eigennützige) Befund: Es gibt noch viel Luft nach oben. Nur in 15,8 Prozent der Chats hinterfragten die Nutzer die Logik der Maschine. Fakten wurden noch seltener überprüft. Das Verhalten spiegelt ein Dilemma: Gründliches Verifizieren sichert Qualität, kostet aber Zeit. Wo der Druck hoch ist, kann das zum Problem werden. Bei der UBS muss deshalb jeder Inhalt am Ende von einem Menschen autorisiert werden, der dafür die Verantwortung übernimmt. Auch wenn nicht alle programmieren können, entstehen hier Tätigkeitsfelder für uns erfahrene und kompetente «Alte» im Team. Wir können dafür sorgen, dass ein gesamtes Umfeld durch KI besser arbeitet und wie Mitarbeitende ihre KI-Workflows erfolgreich ins Team übertragen. Doch je experimentierfreudiger die Mitarbeitenden werden, desto leichter können sie an die Grenzen des Systems stossen. Viele Unternehmen fordern zwar KI-Fluency, blockierten aber aus Sicherheitsgründen den Zugang zu Tools und Daten. Mitarbeitende weichen dann auf private Zweitgeräte und Accounts aus. Dabei entsteht eine unkontrollierte Schatten-KI. Trotz hohen Investitionen vieler Unternehmen wächst derzeit in manchen Chefetagen die Ernüchterung. Die grossen Summen, die für KI-Lizenzen und Projekte ausgegeben werden, schlagen sich in den Bilanzen oft noch nicht im erhofften Masse nieder.

Souveränität mit individueller Anpassung
Irreführend ist auch die Bezeichnung «echte Souveränität». Was die UBS tatsächlich von Mitarbeitenden verlangt, ist KI-Kompetenz. Diese ist inzwischen karriererelevant und spielt bei Einstellungen, Beförderungen und Bezahlung eine Rolle. Sinngemäss: Wer sich KI-Fähigkeiten nicht aneignet, hat langfristig schlechtere Karten im Unternehmen. Auf Unternehmensebene verfolgt die UBS parallel eine Strategie der «kontrollierten» KI-Nutzung – das ist eher mit «Souveränität» gemeint: Der Zugriff auf öffentliches ChatGPT ist für UBS-Mitarbeitende gesperrt. Stattdessen gibt es mit «Red», dem hauseigenen von der UBS entwickelten KI-Assistenten, eine in der Schweiz gehostete «Intranet-ChatGPT»-Lösung, zusätzlich zu den rund 50’000 Microsoft-Copilot-Lizenzen, über die Mitarbeitende sicher auf interne und externe Informationen zugreifen können. Das ist eigentlich fast das Gegenteil von individueller Souveränität: Die UBS entscheidet zentral, welche KI-Werkzeuge genutzt werden dürfen (kontrollierte Umgebung statt freier ChatGPT-Zugang), verlangt aber gleichzeitig von den Mitarbeitenden, dass sie diese Werkzeuge kompetent einsetzen. Man könnte sagen: Die «organisatorische Souveränität» (Datenschutz, Kontrolle, eigene Infrastruktur) liegt bei der Bank – die «Verantwortung, sich anzupassen», liegt bei den Mitarbeitenden. Diese Betrachtung basiert auf meinem Austausch mit CLAUDE von Anthropic (Gratisversion).

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#391 – KI und das Vertrauen in uns «Alte»

Antworten statt Suchen
Viele Menschen sind überfordert – oder schlicht zu faul –, wenn sie im Internet nach der Quelle suchen sollen, die sie brauchen. Die meisten googeln und klicken dann gar nicht mehr auf die Links, die ihnen ausgespielt werden. Zu gross ist die Auswahl, zu gross die mögliche Verwirrung. Wie einfach wäre es da, jemanden zu haben, der einem nicht nur Informationen auflistet, sondern auch noch sagt, welche Quellen diejenigen sind, denen man trauen kann? Und diese dann gleich noch zusammenfasst? Malin Hunziker, Volontärin im Ressort Wirtschaft, schreibt in der NZZ Ausgabe vom 18. Oktober 2024, unter dem Titel «Naht das Ende des Internets, wie wir es kennen? Die umstrittene KI-Suchmaschine Perplexity will Google ersetzen» über eine KI-Plattform, die genau das macht. Es geht um eine neue KI-Anwendung, die zurzeit besonders schnell wächst. 500 Millionen Suchanfragen hatte sie letztes Jahr. Diesen Juli, in nur einem Monat, waren es bereits 250 Millionen. Auch Jensen Huang, CEO des KI-Chip-Herstellers Nvidia, des derzeit wertvollsten Unternehmens der Welt, sagt, er nutze Perplexity fast täglich. Im Gegensatz zur klassischen Suchmaschine, bietet Perplexity eine «Antwortmaschine», mit welcher ihr CEO Aravind Srinivas (30), den Platzhirsch Google herausfordern will. Srinivas war 2020 Praktikant bei Google, in der Forschung für maschinelles Lernen und hatte zusammen mit zwei Mitbegründern die Idee dafür, drei Monate bevor ChatGPT auf den Markt kam.

Das Wettrennen um die intelligente Internetsuche
Perplexity verbindet gemäss Malin Hunziker zwei Sachen, einen Suchmaschinenalgorithmus, wie Google ihn nutzt, und generative KI in Form eines Chatbots, der mit Menschen interagieren kann. Stellt man bei Perplexity eine Suchanfrage, startet das System via Algorithmus eine Suche im Netz. Es sucht die wichtigsten Quellen heraus, und ein Chatbot fasst automatisch deren Informationen verständlich zusammen. Diese zusammenfassende Websuche nennt sich im Fachjargon «Retrieval-Augmented Generation». Sie gewinnt an Bedeutung dank der Bequemlichkeit von Nutzerinnen und Nutzer, weil ihnen der Schritt des «Kuratierens der Quellen» abgenommen wird. Die Art und Weise wie wir im Internet Informationen suchen, wird sich immer mehr verändern. Es scheint als hätte Perplexity den Nerv der Zeit getroffen. Es gibt aber auch Vorwürfe gegen das Unternehmen, die es in sich haben: illegales Umgehen von Paywalls oder das Zusammensuchen von Informationen aus Metadaten. Insofern ist, was Perplexity macht, noch nichts Neues, ausser Chatbot und Suchmaschine innovativ und benutzerfreundlich zusammenfügen.

City of London, 1951: Robert Frank (1924 – 2019), schweizerisch-amerikanischer Fotograf, Filmregisseur, Kameramann und Filmemacher. Bild: National Gallery of Art, Washington, Robert Frank Collection, Purchased as a Gift of The Howard Gilman Foundation

Zukunft hat Herkunft: «Alte» geniessen das Vertrauen
Kritiker zweifeln generell an der Glaubwürdigkeit von Perplexity, weil die Antwortmaschine illegal oder heimlich Webseiten absucht und Bezahlschranken missachtet. Manchmal scheine es auch Informationen von Webseiten zusammenzufassen, ohne diese wirklich besucht zu haben. CEO Aravind Srinivas verkündete Anfang Oktober in einem Technologiepodcast: Die ultimative KI-Anwendung sei eine, die nicht nur die Antwort wisse, sondern gleich auch noch die Frage, welche die Nutzenden stellen sollten. Gemäss Malin Hunziker eröffnet sich damit ein ganz grundlegendes Problem. Wenn KI-Anwendungen wie Perplexity vorgeben, welche Fragen wir stellen, welche Informationen wir konsumieren, welche Quellen relevant sind und welche nicht – dann werden sie zu Gatekeepern (Zugangsüberwachern), die entscheiden, was wir wissen. Solche Diskussionen zeigen die Schwierigkeiten, mit denen wir aktuell konfrontiert sind. Uns «Alten» kommt meiner Meinung nach die aktive Auseinandersetzung mit solchen Fragen zu. Wir haben den Erfahrungsschatz aus unserer Vergangenheit, wir haben mitgeholfen bei den Inhalten die seit der Verbreitung des Internets für alle zugänglich gemacht werden. Die Generation, welche noch ohne Internet aufgewachsen ist, kann sich an vieles Erinnern und den Link zum heutigen Wissen herstellen. Denn es wird immer schwieriger, zu überprüfen, welchen Informationen wir online überhaupt vertrauen können. Je älter man wird, desto besser kann man über die Zukunft nachdenken, auch wenn man nicht mehr so viel Zukunft vor sich hat. Man hat einen grösseren Erfahrungsschatz.

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