Blog, Industrie 4.0

#450 – «Alte»: Generator oder Diskriminator

Eine Wette auf Technologie
Künstliche Intelligenz KI ist allgegenwärtig, sie öffnet unsere Smartphones, sie erkennt unsere «Freunde» in den sozialen Medien, sie ordnet und kategorisiert unsere Fotos und schickt uns Nachrichten entsprechend unseren Interessen. KI sortiert unsere Emails oder schlägt beim Schreiben die Satzendungen vor. Sie setzt die Interpunktion in Schreibprogrammen, korrigiert die Grammatik, oder übersetzt Texte gleich in andere Sprachen. Und trotzdem gibt es immer noch viele Zweifler unter uns, die den negativen Berichten über «maschinelle Intelligenz» mehr Glauben schenken. Stiege die Arbeitsproduktivität durch neue Technologien stark an, könnten Beschäftigte mehr Aufgaben in gleicher Zeit erledigen, finden Christian R. Ulbrich und Christian Rutzer im Gastkommentar der NZZ vom 1. Dezember 2025. Unter dem Titel «Der KI-Boom könnte die Weltwirtschaft retten – oder diese in den Abgrund stossen» beleuchten sie mögliche Szenarien. Das sinkende Arbeitskräfteangebot infolge des demografischen Wandels könnte durch den Einsatz von KI aufgefangen werden. Amerikanische Technologieunternehmen wollen deshalb im kommenden Jahr mehr als 320 Milliarden Dollar investieren und setzen bei ihrer gigantische Wette auf den «Sieg eines einzigen Pferdes». Optimisten zeigen sich überzeugt, dass die Wette aufgehen wird, während die Pessimisten glauben, darin eine riesige KI-Blase zu erkennen.

KI als «normale Technologie»
Ulbrich und Ritzer beschreiben eine alternative Sichtweise, die den Faktor Zeit betont. Um sie zu verstehen, hilft ein Blick auf die Datenlage. Selbst in einem technologieaffinen Land wie den USA stieg die Arbeitsproduktivität seit 1949 grösstenteils gleichmässig an. Offensichtlich gab es keine plötzlichen Produktivitätssprünge infolge technologischer Innovationen. Weder das Telefon noch die Verbreitung der Informationstechnologie haben zu abrupten Sprüngen geführt; selbst das Internet hat keinen sichtbaren Ausschlag hinterlassen. Die Arbeitslosenquote in den USA zeigt ein ähnliches Bild. Sie stieg nur nach Rezessionen spürbar an, sonst sank sie meist stetig. Arbeitslosigkeit infolge technologischen Fortschritts sucht man in den Datenreihen vergebens. Aus ihrer Sicht ist es deshalb wahrscheinlicher, dass KI eine «normale Technologie» darstellt und nur einen allmählichen Produktivitätsschub auslösen wird. Erste Indizien stützen diesen Befund. Eine Studie des Yale Budget Lab etwa untersuchte jüngst die Entwicklung der letzten 33 Monate eingehender. Selbst in Berufen, die generativer KI in hohem Mass «ausgesetzt» sind, zeigt sich der Arbeitsmarkt bislang robust.

Weiss ist das neue Schwarz: für den Export bestimmte Autos im Hafen von Nanjing, 14. November 2025, Bild: Imago

Kompetente «Alte Diskriminatoren»
Technologische Innovationen entfalten ihre Wirkung erst mit zeitlicher Verzögerung, denn zunächst sind erhebliche komplementäre Investitionen nötig. Von Tech-Optimisten wird oft übersehen, dass die erfolgreiche Einführung von Technologien auch kulturelle Anpassungen und ein innovationsfreundliches regulatorisches Umfeld erfordern – was ebenfalls Zeit braucht. Eine weitere Komplikation entsteht im Wettbewerb. Wenn eine Seite (digital) aufrüstet, zieht die andere nach. In der Folge steigt die Komplexität des Gesamtsystems sprunghaft an und «zehrt» einen grossen Teil der gewonnenen Effizienz wieder auf. Neue Bedürfnisse kommen auf und immer höhere Ansprüche wollen befriedigt werden. KI-Agenten werden diese Entwicklung weiter anfeuern. Dank den neuen KI-Tools werden Präsentationen oder Berichte zwar noch ansprechender und umfangreicher, der vermittelte Informationsgehalt steigt jedoch nicht spürbar. Das vereinfachte Generieren von Texten, Bildern, Videos und anderen Datenpunkten führt zu einer neuen Informationsflut, durch die zu navigieren immer schwieriger wird. In seinem aktuellen Buch zur Architektur im Zeitalter der künstlichen Intelligenz beschreibt der Britische Architekt und Theoretiker Neil Leach die Wirkungsweise von Generatoren und Diskriminatoren. Für das Trainieren einer KI werden Generatoren eingesetzt. Die Resultate müssen von «Diskriminatoren» auf ihre Echtheit oder Wahrscheinlichkeit geprüft werden. Erfahrene, kompetente und neugierige «Alte» im Team eignen sich hervorragend für solche Aufgaben.

Produktivitätsgewinne und neue Berufsfelder
Neue Tätigkeitsfelder entstehen, denn die automatisierenden KI- und Software-Tools müssen konzipiert, programmiert, angepasst, implementiert und kontinuierlich aktualisiert und weiterentwickelt werden. Neue Berufsfelder entstehen rund um das «prompt Engineering», auch wenn dieses keine so exakte Wissenschaft ist, wie der Begriff Ingenieur vermuten lässt. Die Autoren Ulbrich und Ritzer folgern: KI-Technologie in ihrer heutigen Form ist weder das ersehnte Allheilmittel noch ein fehlgeleiteter Wunschtraum von Technologie-Enthusiasten. Für die meisten Sektoren wird KI eine graduelle Evolution bedeuten – mit kleineren, aber stetigen Effizienzgewinnen und inkrementellem Wachstum der Produktivität. KI wird in den nächsten Jahren zweifellos viele Lebens- und Arbeitsbereiche durchdringen, ganz ähnlich wie einst der Computer und das Internet. Aber es wird noch dauern, bis sich die derzeit riesigen Investitionssummen durch breite Produktivitätsgewinne amortisieren.

Technologie bedeutet Macht
«China und die USA kämpfen um ihren Einfluss in der neuen Weltordnung. Entscheidend ist Technologie». In seiner Analyse in der NZZ vom 10. Dezember 2025, beschreibt Lukas Mäder (47) am Beispiel KI, wie die Technologie in einer multipolaren Welt immer wichtiger wird. Das gilt heute noch viel stärker als vor 110 Jahren, als Grossbritannien grosse Teile des weltweiten Telegrafennetzes kontrollierte. Was zu Beginn des Ersten Weltkriegs die Telegrafenkabel waren, sind heute die Glasfaserkabel am Meeresgrund. Sie bilden zusammen mit den Rechenzentren der Cloud-Provider das weltweite Kommunikationsnetz, über das die Internetdaten fliessen und das die Anwendungen der künstlichen Intelligenz antreibt. Wer diese Infrastruktur kontrolliert, ist im Vorteil. Wie bei den Telegrafenkabeln. Technologien bedeuten politische Macht. In der digitalen Welt sind nicht nur Kabel entscheidend, sondern auch Software, Online-Dienste und KI-Modelle. Welche politischen Risiken die technologische Abhängigkeit mit sich bringt, zeigt sich momentan in Europa. Der Kontinent hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten technologisch stark von den USA abhängig gemacht. Am augenfälligsten ist dies im IT-Bereich, wo Europa etwa bei Cloud-Anwendungen stark auf amerikanische Tech-Firmen setzt.

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#449 – KI, auch dank erfahrenen «Alten»

«Das ging überraschend schnell»
Eine Studie der KOF Ökonomen der ETH Zürich, Jeremias Klaeui und Michael Siegenthaler analysiert, welche Berufe besonders von der Einführung grosser Sprachmodelle wie ChatGPT betroffen sind und ob die künstliche Intelligenz KI bereits sichtbare Spuren auf dem Schweizer Arbeitsmarkt hinterlassen hat. Früher galt eine Stelle in der IT als sicher. Heute gibt es in der Branche immer mehr Arbeitslose. Und nicht nur dort, wie Malin Hunziker, und Florian Seliger, NZZ am Sonntag vom 26. Oktober 2025, in ihrer Datenanalyse feststellen. KI ersetzt in Zeiten von Fachkräftemangel repetitive Arbeiten. Sie übernimmt aber auch anspruchsvolle Tätigkeiten wie das Programmieren von Software, was die Nachfrage nach Programmierenden reduziert. KI-Modelle können nicht nur Codes verbessern, sie schreiben auch Zusammenfassungen aus E-Mails, bereiten Daten auf oder werten diese aus. Buchhalter:innen, Web-Entwickler:innen oder Datenbankadministratoren gehören zu den Berufen, bei denen KI am meisten Zeit einsparen kann und sind deshalb besonders von Arbeitslosigkeit betroffen. Betroffen sind auch Berufe wie Korrekturleser oder Autorinnen, aber auch bei Personalvermittlern und im Marketing findet die Studie einen deutlichen Anstieg der Arbeitslosigkeit.

Die Illusion eines Neustarts
Eigentlich sollte man die Softwareprogramme mittels KI von Grund auf neu aufsetzen, was einem Neustart gleichkäme, höre ich im Austausch mit einem Softwareunternehmen. Denn zuerst müssten die Unzulänglichkeiten der Vergangenheit ausgemerzt werden um die Vorteile von KI zu nutzen. 80 Prozent der Entwickler sind gemäss einer Studie mit ihrem Job unzufrieden. Ein Grossteil der Aufgaben, denen sie sich täglich widmen müssen, ist das Ausmisten von Altlasten der Vorgänger. Sie sind sozusagen die digitale Müllabfuhr. Kein Wunder, vergeht ihnen die Lust am Programmieren. Doch die Unternehmen gehen den Weg des geringsten Widerstandes – wozu in perfekte Codes investieren, wenn es auch schneller und effizienter geht? Unter dem Strich sind wir alles digitale Analphabeten, denn die meisten von uns verstehen nur oberflächlich etwas, und die wenigen, die wirklich etwas verstehen, würden am liebsten das Weite suchen.

Installation «Neoconcretismo» der Brasilianerin Lygia Clark (1920-1988), Kunsthaus Zürch, Dezember 2025

Wir Sklaven der Technologie
Die Komplexität der digitalen Welt übersteigt unseren Horizont, das war schon vor der Einführung von KI so. Eduard Kaeser (78) Physiker und promovierter Philosoph, schrieb im Gastkommentar «Murks happens» in der NZZ vom 27.11.2019 warum wir immer weniger verstehen werden, was wir tun: Selten kommt das, was wir technisch anpacken, so heraus, wie wir es uns gedacht haben. Technologie, unseren Köpfen entsprungen, wächst uns über den Kopf – buchstäblich. Wir überschauen und durchschauen sie immer weniger, uns fehlt der Kompass für den Kurs ihrer Entwicklung. Immer mehr Menschen beteiligen sich dank neuen technologischen Möglichkeiten am vermeintlichen Fortschritt. Dazu braucht es jedoch 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.

«Alte»: Verständnis von Sicherheitsrisiken und menschlichen Bedürfnissen
Dass sich der Arbeitsmarkt so schnell verändert, liegt laut Siegenthaler womöglich auch an der Geschwindigkeit, mit der sich generative KI verbreitet. Nach der Einführung des ersten Bürocomputers dauerte es Jahre oder Jahrzehnte, bis Firmen die nötige Infrastruktur aufgebaut, die Prozesse umgestellt und den Mitarbeitenden das nötige Wissen vermittelt hatten. «Chat-GPT kam vor drei Jahren auf den Markt und hatte kurz darauf Hunderte Millionen von Nutzern», bemerkt Siegenthaler. Ein Branchenkenner sagt zu den gestiegenen Anforderungen eines Jobprofils: «Im Jahr 2000 genügte es, HTML zu kennen. 2020 reichte es, mit Python zu programmieren. Heute muss man Sprachmodelle weiterentwickeln können und maschinelles Lernen verstehen.» Laut Klaeui sind künftig Arbeitskräfte gefragt, die technisches Wissen mit sozialen Kompetenzen verbinden – also verstehen und entscheiden, was KI leisten soll. Und zugleich in der Lage sind, dies Mitarbeitenden aus anderen Fachbereichen und Kunden zu erklären. Denn KI kann Sachverhalte falsch einschätzen, aufgrund der Trainingsdaten voreingenommen sein oder halluzinieren, also Inhalte erfinden. Sie versteht weder die Bedeutung von Sicherheitsrisiken noch die Bedürfnisse von Kunden. Daher brauche es weiterhin erfahrene Menschen, auch «Alte», welche dank ihrer Seniorität und Erfahrung auch die Funktion des «sozialen Gewissens» erfüllen.

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#446 – «Alte» in einer neuen Arbeitswelt

Eine Arbeitswelt ohne Mitarbeitende
«Warum sich CEOs auf Konkurrenten vorbereiten müssen, die ausschliesslich auf künstliche Intelligenz KI setzen». Unter diesem Titel veröffentlichten Vladimir Lukic, Nina Kataeva, Nicolas de Bellefonds, Ulrich Pidun, Gabe Bouslov, und Adam Job der BCG Boston Consulting Group im Oktober 2025 ihren Beitrag zur aktuellen Geschäftslage. KI steht an einem Wendepunkt. Strategie trifft nun auf Umsetzung: Autonome Agenten und KI-gestützte Prozesse verändern die Arbeitswelt grundlegend. Die Vorreiter, die entschlossen handeln, werden den Takt für das nächste Jahrzehnt vorgeben. Auch KMUs aus jeder Branche werden sich bald Konkurrenten gegenübersehen, die keine Mitarbeiter haben. Mit fortschreitender Kapital-, Rechen- und Koordinationsfähigkeit entwickeln sich KI-basierte Unternehmen – die vollständig von spezialisierten KI-Agenten gesteuert werden – von einer blossen Idee zu einer ernstzunehmenden Bedrohung. Diese Unternehmen profitieren von strukturellen Kostenvorteilen, sofortiger Anpassungsfähigkeit und kontinuierlichen Lernprozessen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen etablierte Unternehmen von KI-Sensibilisierung zu KI-First-Strategien übergehen – KI als Kernbestandteil ihrer Geschäftsprozesse integrieren, nicht als blosses Zusatzmodul. Die Erfahrung von uns «Alten» ist ein wichtiger Faktor in dieser Herangehensweise. Im Team mit den «jungen Wilden» entstehen Arbeitsabläufe, werden Ziele vorgegeben und Visionen umgesetzt.

Digitalisierung in analoger Umgebung
Neulich durfte ich an der Abendveranstaltung eines befreundeten Software-unternehmens teilnehmen. Dabei präsentierten Vertreter des Bau- und Immobiliensektors verschiedenste Projekte, deren Umsetzung in der Praxis fehlschlugen. Auffallend war bei allen Beiträgen, wie wenig sich in den letzten Jahren, trotz technologischer Fortschritte, traditionelle Arbeitsweisen verändert haben. Erstaunlich war auch die Feststellung zu den Grenzen unserer Kommunikation und die Vorherrschaft vieler «Bauchentscheide». Trotz Datenlage und besseren Wissens entschied man sich wiederholt für die schlechteste Variante oder hoffte vergeblich auf das «Unmögliche». Beim anschliessenden Apéro ergab sich die Möglichkeit offene Fragen zu vertiefen. Mein Fazit des Abends: Der Erkenntnisgewinn aus gescheiterten Projekten ist für uns kompetente «Alte» wenig inspirierend. Lehrreicher wären positive Erfahrungen beim Einsatz entsprechender Technologien, als Grundlage für fundierte Entscheide. Kompetente «Alte» Mentor:innen oder Sparringspartner im Team mit den «jungen Wilden» sorgen dafür, die geeigneten digitale Hilfsmittel gewinnbringend einzusetzen.

Wallpaper Idee, Pinterst.com

Willkommen im Zeitalter des ausgelagerten Denkens
In einem aktuellen Beitrag auf der Plattform TEDAI aus Wien, spricht Advait Sarkar, Senior Researcher bei Microsoft (AI & Critical Thinking) zum Thema: «Wie Sie verhindern können, dass KI Ihr kritisches Denken zerstört». Auch wir «Alten» sind zu intellektuellen Touristen geworden, ist er überzeugt, denn unsere Beziehung zu unserer Arbeit wird vollständig von KI vermittelt, respektive entfremdet. Wir haben weniger Ideen, denken weniger kritisch darüber und erinnern uns schlechter an sie. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-gestützte Arbeitsabläufe tiefgreifende Auswirkungen auf das menschliche Denken haben können, selbst für scheinbar triviale, alltägliche Aufgaben. Um für komplexe Aufgaben Höchstleistungen zu erbringen ist es unerlässlich, dass wir unser kritisches Denken und Gedächtnis trainieren um unsere kognitiven Fähigkeiten zu erhalten. Sarkar ist überzeugt, über ihre Rolle als Assistenz hinaus, muss die KI ein Werkzeug zum Denken sein, das hinterfragt und nicht gehorcht. An einem praktischen Beispiel zeigt er wie KI, über die reine Problemlösung hinaus uns hilft, im «Dialog» eine Aufgabe besser zu verstehen und besser zu erledigen. Als Werkzeug zum Denken soll sie uns die richtigen Fragen stellen, um über die Automatisierung bekannter Prozesse hinaus, das Unbekannte zu erforschen.

KI: Kleine Sprachmodelle für die Zukunft
In ihrer Präsentation vom September 2025 auf der Plattform TED sprach die ukrainische KI-Computerforscherin Sasha Luccioni (35) wie die KI zur Revolutionierung der Wissenschaft und Steigerung der Produktivität führt, bei gleichzeitiger Gefahr für die Umwelt. Soll KI die Zukunft der Menschheit verändern oder das Ende der Menschheit, wie wir sie kennen, herbeiführen? Anstatt wie kürzlich bekannt wurde, Rechenzentren so gross wie den Stadtteil von Manhattan zu bauen, um den Bedarf an Superintelligenz zu decken, sollten wir vielmehr in kleine, nachhaltige aber leistungsstarke KI-Modelle investieren. Heute nutzen wir KI, als würden wir alle Lichter eines Stadions einschalten, nur um einen Schlüsselbund zu finden. Grosse Sprachmodelle (Large Language Models LLMs) wie ChatGPT werden heute für alle möglichen Eventualitäten trainiert und verbrauchen jedesmal mehr Energie als Modelle, die jeweils nur eine bestimmte Aufgabe erledigen können. Diese kleinen Sprachmodelle (Small Language Models, SLMs), sind deshalb um Grössenordnungen kleiner. Das kleinste dieser Modelle hat etwa 135 Millionen Parameter und ist damit 5’000-mal kleiner als das Modell von DeepSeek. Sie stellen die Annahme «Grösser ist besser» auf den Kopf, indem sie mit weniger Daten, weniger Rechenleistung und mit weniger Energie auskommen und dennoch die gleichen Resultate erbringen. Sie sind so klein, dass sie buchstäblich auf unserem Smartphone oder im Webbrowser laufen. Zugriff auf modernste KI direkt in unserer Hand, ohne die Notwendigkeit für riesige Rechenzentren. Da sie kleiner und kostengünstiger zu trainieren sind, ermöglichen sie KMUs sich innerhalb ihres Biotops zu vernetzen um mit grossen KI-Unternehmen zu konkurrieren.

Die Sprache von Sprachmodellen
Michael Corballis (1936-2021), neuseeländischer und kanadischer Psychologe, referierte im August 2020 auf der TED-Plattform über «Das grosse Rätsel der Evolution: Sprache». Nicht nur wir Menschen haben Sprache, andere Spezies nutzen Rufe und Gesten zur Kommunikation. Doch bisher erreicht wohl keine tierische Kommunikation das Potenzial menschlicher Sprache. Es existieren etwa 7’000 verschiedene Sprachen und jedes Kind kann jede Sprache lernen. Demzufolge ist der biologische Mechanismus für Sprache uns allen gemeinsam. Das schient auch die Forschung an den Sprachmodellen anzutreiben. Die Abstraktion gestischer Kommunikation machte wohl das Visuelle überflüssig und schuf den Übergang zur gesprochenen Sprache. Das gesprochene Wort macht in der Entwicklungsgeschichte die Hände für Werkzeugnutzung und Transport frei. So hat wohl die Entstehung des Sprechens und nicht der Sprache an sich zur Dominanz unserer Spezies geführt. Sprache hängt nach Corballis so eng an komplexem Denken, Wahrnehmung und motorischen Funktionen, dass ihre biologischen Ursprünge schwer festzustellen sind. Inwieweit, so rätselt er, gestaltete das Sprachvermögen die Menschheit und inwieweit gestaltete die Menschheit die Sprache? Die Sprachmodelle der KI erweitern somit die grosse Zahl vorstellbarer Szenarien oder unsere Fähigkeit, sie mitzuteilen.

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