Blog, Industrie 4.0

#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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Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
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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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#445 – Innovation mit «Alten» im Kerngeschäft

Unternehmensidendität
Der Umzug einer Innovationsplattform, eine traditionelle und öffentlich zugängliche Ausstellung, führte zur Diskussion über deren Identität. Kann das über Jahre von einer loyalen Klientel unterstützte Format, telquel in einen anderen Stadtteil «verpflanzt» werden und dort trotz Standortnachteil erfolgreich bleiben? Was sind die Alleinstellungsmerkmale in einem sich wandelden Umfeld? Vor einigen Jahren durfte ich auf Einladung zum Thema «Generation 60 plus. Ältere Mitarbeitende, Gewinn oder Last?» vor unterschiedlichen Berufsgruppen referieren. Berufe, die sich teilweise schwer tun mit der Digitalisierung und gegen das Verschwinden kämpfen. Dabei lernte ich Jean-Philippe Hagmann kennen, den Innovator mit einem Background als Maschinenbau-Ingenieur ETH und Industriedesigner. Als Buchautor wurde er mit «Hört auf, Innovationstheater zu spielen!» bekannt. Seine Beiträgen auf LinkedIn inspirieren immer wieder, so wie auch diesen Blog. Hagmann stellte darin die Frage, ob Unternehmensidendität Freund oder Feind von Innovation sei. Nicht nur wir Menschen haben ein Selbstbild von uns. Auch Organisationen haben eines. Und diese Identität, dieses Selbstbild eines Unternehmens, hat einen sehr grossen Einfluss darauf, welche neuen Ideen eine Chance zur Umsetzung haben – und welche abgestossen werden.

Ketten sprengen dank Innovationsfähigkeit
Wir alle kennen den Satz: Die Hersteller von Kerzen waren nicht die Erfinder der Glühlampe! Zwei Beispiele sollen dies illustrieren: Ein Unternehmen, welches Spielkarten druckt und sich als ein Druckereiunternehmen versteht, wird nie in den Videospiel-Markt einsteigen. Nintendo verstand sich nicht als Druckerei. Oder ein Unternehmen, welches sich als Landwirtschaftsbetrieb versteht, wird sich nicht in eine Freizeitdestination für Familien wandeln. Die Jucker Farm verstand sich nicht als Landwirtschaftsbetrieb, sondern als Erlebnishof und gilt nun als Ausflugstipp für Gross und Klein. Eine Idee ist also nie gut oder schlecht. Sie ist je nach Unternehmen, je nach Kontext, passend oder unpassend. Eng gefasste Identitäten, entstehen oft wenn Unternehmen sich über ihre heutigen Angebote identifizieren und sich damit unbewusst in Ketten legen. Erst ein Bewusstsein darüber, welch grossen Einfluss die Selbstidentität einer Organisation auf ihre Innovationsfähigkeit hat, kann diese Ketten sprengen.

November 2025, Theater 11, Zürich-Oerlikon: Béjart Ballet Lausanne – «Ballet for Life», mit Klängen von Queen (Freddie Mercury 1946-1991) und Kostümen von Gianni Versace (1946–1997).

Unwissenheit führt zu Paradigmenwechsel
Innovation ist die Aufgabe der Geschäftsleitung, ohne Wenn und Aber. Sie steht in sehr vielen Bereichen in einem Zielkonflikt mit dem Kerngeschäft, findet Jean-Philippe Hagmann. Das Kerngeschäft muss das Bestehende bewahren und verbessern, ohne Fehler zu begehen. Die Innovation muss das Bestehende hinterfragen und neu denken. Sie kommt nur durch misslungene Experimente vorwärts. Das Kerngeschäft hat geregelte Abläufe und Prozesse. Die Innovation begibt sich ständig auf neue Prozesswege und steht ständig im Ressourcen-Wettbewerb mit dem Kerngeschäft: Geld, Zeit, Aufmerksamkeit und Personal. Damit nicht immer nur das kurzfristige, Umsatz einbringende, dringende und konkrete Kerngeschäft gewinnt, braucht es eine starke Führungskraft auf Augenhöhe mit den Kerngeschäftslenkern. Oft sind dies wir «Alten». Patrons die über Jahre eine Firma erfolgreich aufgebaut haben. Doch das Fachwissen (Branchenblindheit) der «Alten» ist meist das grösste Hindernis für neue Perspektiven. Paradigmenwechsel entstehen immer wieder mit jungen oder fachfremden Köpfen, die für frischen Wind sorgen. Gerade weil sie nicht Teil des bestehenden Denkrahmens sind. Manchmal ist Unwissen die grössere Ressource.

Talent und Vertrauen sind Innovationstreiber
Es ist nicht die Aufgabe der Geschäftsleitung, die Ideen für künftige Innovationen zu liefern. Oder zu entscheiden, welche Ideen gut oder schlecht sind. Denn niemand im Unternehmen – auch nicht die Geschäftsführung – kann erahnen, welche Ideen sich als erfolgreich entpuppen werden. Eine Vorahnung auf die spätere Erfolgswahrscheinlichkeit kann nur durch Tests und der Interaktion mit dem Markt gewonnen werden. Zu den Aufgaben der Geschäftsleitung im Hinblick auf die Innovation gehört es, die entsprechende Umgebung zu gewährleisten und Hindernisse laufend abzubauen. Der Innovationsrahmen muss abgesteckt und gegenüber der Kernorganisation verteidigt werden. Es gilt, dem Innovationsteam den Rücken freizuhalten und dafür zu sorgen, dass dieses die nötige Trennung zum Tagesgeschäft erfährt. Das scheitern von Experimenten soll regelrecht gefördert werden, mit Rechtfertigung von erfolgreichen Tests vor der Geschäftsleitung. Die Teams sollen in einem geschützten Rahmen funktionieren, mit knappen finanziellen Mitteln um die Kreativität zu fördern. Das Personal soll aus wenigen, aber talentierten Menschen bestehen, welche das Vertrauen der Geschäftsleitung geniessen.

November 2025, Theater 11, Zürich-Oerlikon: Béjart Ballet Lausanne – «Ballet for Life», mit Klängen von Queen (Freddie Mercury 1946-1991) und Kostümen von Gianni Versace (1946–1997).

Künstliche Intelligenz KI als Denkpartner
Warum sollte man Geld für ein Gespräch mit einem Menschen ausgeben, wenn man mit KI jederzeit tief und schnell denken kann? Sparring in Sekunden. Ohne Honorar. Ohne Termine. Doch KI «denkt» nur, wenn man sie dazu bringt. Sie reagiert auf Prompts. Wenn man gut fragt, bekommt man gute Antworten. Aber was ist mit den Fragen die man gar nicht stellt? Annahmen die man trifft, die nie in Frage gestellt wurden? Wer das Erwartete denkt, erhält das Erwartbare. Ein Denkpartner denkt nicht ANSTATT. Er denkt vorher, daneben, dazwischen. KI macht uns effizient, aber nicht reflektierter. Wenn Maschinen für uns denken, dann lehnen wir uns oft zurück, beurteilen statt zu durchdenken. KI kann das langsame und kraftaufwendige Denken nicht ersetzen. Doch darin liegt die Chance auf wirklich Neues, in der Herausforderung des Denkpartners. KI ist höflich, hilfreich, nett und zustimmend. Echte Denkbewegungen entstehen aber oft dort, wo jemand widerspricht. Echte Denkpartner suchen das Unwahrscheinliche. KI liefert Wahrscheinliches, sie basiert auf statistischen Modellen und gibt die Antwort, die viele andere auch geben würden. Je mehr Entscheidungsträger auf KI setzen, desto wertvoller werden menschliche Denkpartner, die das Überraschende entdecken. Auch weil weniger Menschen danach suchen.

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