Die "Known Unknowns" und "Unknown Unknowns" unserer Arbeitswelt mit KI
Wie wir uns auf das Unbekannte vorbereiten
“The end of business as usual isn’t near, it’s here.”
Dieses Gefühl habe ich mitgenommen, als ich diese Woche bei Google die multimodale, agentische KI-Plattform “Gemini Enterprise” getestet habe, die meinen persönlichen Arbeitsalltag fundamental verändert. Zunächst haben wir meine größten persönlichen “Pain Points” im Arbeitsalltag identifiziert, bei denen ich mir durch Automatisierung und “Skill-Augmentation” KI-basierte Unterstützung wünsche. Dann haben wir
Multi-Agenten-Systeme gebaut, die gleichzeitig verschiedene Analyseaufgaben für mich durchführen,
einen spezifischen “Future of Work Research Agent” entwickelt, der komplexes Datenmaterial analysiert, bewertet und in Executive Summaries sowie Übersichtsgraphiken überführt
und eine hyperindividualisierte Social-Media Kampagne in Wort und Bild entworfen, die am nächsten Tag viral gegangen ist.
Aufgaben, für die ich früher viele Tage gebraucht habe, habe ich in wenigen Stunden erledigt.
Das ist nur der Anfang einer völlig veränderten Arbeitswelt der Zukunft. Wir befinden uns nicht mehr nur im Zeitalter der “KI-Transformation”, sondern am Beginn der Phase von “Agentic Age” und “AGI” (Artificial General Intelligence). Damit wird sich unsere Arbeitswelt stärker verändern als wir uns derzeit vorstellen können. Mit dieser Entwicklung geht eine beispiellose Unsicherheit einher:
Es gibt Fragen, die wir zwar schon kennen, aber noch keine guten Antworten darauf gefunden haben (“Known Unknowns”).
Und es gibt offene Fragen, von denen wir noch gar nicht wissen, wie wir sie konkret formulieren sollten, da sich die Grundlagen für diese Fragen gerade erst entwickeln (“Unknown Unknowns”). Das was eintreten kann, liegt oft jenseits unserer persönlichen Vorstellungskraft.
Aber: Es ist durchaus möglich, dass wir uns auf eine noch unbekannte Zukunft der Arbeit mit vielen offenen Fragen vorbereiten können.
Daher ist diese Newsletterausgabe der Frage gewidmet, was die “Known Unknowns” und die “Unknown UnKnowns” unserer Arbeitswelt sind und was wir konkret tun können, um das Unbekannte zu managen.
1. Die “Known Unknowns”: Fragen, auf die wir noch keine guten Antworten haben
Diese Fragen liegen auf dem Tisch; es ist nun an uns, hierauf tragfähige Antworten zu finden. Die Zeit drängt, denn die Implikationen sind schon jetzt spürbar.
Das Reskilling-Geschwindigkeits-Dilemma: Wir wissen, dass bis 2030 weltweit rund 59 % der berufstätigen Menschen Weiterbildung in Form von Up- und Reskilling benötigen werden, um ihren Job zeitgemäß ausführen zu können. (Quelle: Future of Jobs Report 2025 vom World Economic Forum). Noch nie gab es flächendeckend einen so ausgeprägten simultanen Weiterentwicklungsbedarf. Die ungelöste Frage lautet: Wie beschleunigen wir unser Lernen so massiv, dass unsere unsere Lernprozesse, die aus Learning, Unlearning und Relearning bestehen, mit der Geschwindigkeit, mit der sich die Anforderungen verändern, mithalten können? Wie schaffen wir es, die Belegschaften rechtzeitig für neue Rollen zu qualifizieren, bevor ihre bisherigen Rollen wegfallen? Und wie begeistern wir Menschen für eine Technologie, die das Potenzial hat, viele von uns zu ersetzen oder in der Anpassungsgeschwindigkeit zu überfordern (Techno-Stress)?
(Aus-)Bildung für eine unbekannte Welt: “We’re entering an unfamiliar world.” Wie bilden wir für diese aus? Was soll wir erlernen, wenn viele Anforderungen der Zukunft bislang noch gar nicht bekannt sind?
Die „gebrochene Sprosse“ am Karrierestart: In KI-exponierten Berufen sinkt die Anzahl von Jobs für Berufseinsteiger signifikant, das Jahr 2025 markiert hier nur den Anfang dieser Entwicklung, was auf Jobportalen wie Indeed oder LinkedIn sichtbar wird. Wir haben noch keine Antwort darauf gefunden, wie vor diesem Hintergrund langfristig die Nachwuchssicherung in Unternehmen gewährleistet werden soll, wenn KI immer mehr die Aufgaben von Berufseinsteigern übernimmt.
Systemische Resilienz unserer Sozialversicherungssysteme: Wenn Erwerbsbiografien unstetiger werden (häufigere Jobwechsel, regelmäßige Weiterbildungsphasen), wie sichern wir Einkommen, Rente und Krankenversicherung für die Menschen ab? Wie managen wir die absehbare Gleichzeitigkeit von Arbeitslosigkeit und Fachkräftemangel? Wie gehen wir damit um, dass wir perspektivisch deutlich weniger Menschen mit mehr Kompetenzen am Arbeitsmarkt benötigen werden? Wenn wir hierauf keine guten Antworten finden, gefährden wir den sozialen Zusammenhalt unserer Gesellschaft.
2. Die „Unknown Unknowns“: Die blinden Flecken unserer Vision auf die Arbeitswelt der Zukunft
Darüber hinaus gibt es Fragen, die wir noch nicht einmal klar definieren können, die aber erhebliche Auswirkungen auf unsere Arbeitswelt der Zukunft haben werden:
Schleichendes “Deskilling“: “We embrace convenience before we understand the long-term consequences of AI.” Wir nutzen also KI weit verbreitet zur Effizienzsteigerung und Aufgabenerledigung (z.B. bei Hausaufgaben), riskieren aber ein dauerhaftes „Cognitive Offloading“ – das Auslagern komplexen Denkens an Maschinen. Die kritische Frage für die Zukunft lautet: Wie vermeiden wir es, dass wir schleichend die Fähigkeit verlieren, selber zu denken und zur unabhängigen Urteilsbildung fähig zu sein, wenn wir den „produktiven Widerstand“ beim Problemlösen aufgeben und uns in unserem Denken immer abhängiger machen von KI? Wenn KI immer leistungsfähiger wird, wie kann unsere humane Intelligenz hier langfristig mithalten, bzw. was bedeutet “mithalten” dann überhaupt noch?
Der schleichende Kontrollverlust über KI: In der Biologie gibt es wenig Beispiele, dass eine niedriger ausgeprägte Intelligenz eine höhere Intelligenz kontrolliert. Nun schlägt KI in weiten kognitiven Dimensionen die Leistungsfähigkeit unserer menschlichen Intelligenz. Die Frage, wie wir Menschen die Kontrolle über eine sich exponentiell entwickelnde künstliche Intelligenz, insbesondere AGI, behalten, ist auch deswegen noch nicht geklärt, weil wir die Potenziale von AGI noch nicht genau kennen. Die Entwicklungsgeschwindigkeit, mit der an AGI in den USA und China geforscht wird, übersteigt die Geschwindigkeit der Forschung, wie wir Menschen die Kontrolle über KI behalten, um ein Vielfaches. In dieser ungelösten Frage sehe ich persönlich eine der größten Bedrohungen für uns als Menschheit. Konkret lautet hier die Frage: “Are we racing towards collective suicide…and how can we prevent this?”
Die Fragilität „menschlicher“ Qualifikationsvorteile: Wir wiegen uns in Sicherheit, dass menschliche Fähigkeiten wie Empathie, Intuition oder ethisches Verhalten „sicher“ vor Automatisierung seien. Doch Daten zeigen, dass diese Fähigkeiten fragil sind und bei ausgeprägten Krisen und abnehmender sozialer Interaktion (z.B. weil vieles davon in den virtuellen Raum und zunehmend auf virtuelle KI-Companions verlagert wird) schneller erodieren als gedacht. Damit laufen wir in Gefahr, genau das abzuschwächen, was unsere menschlichen Alleinstellungsmerkmale sind. Wie gehen wir präventiv damit um, auch wenn wir noch nicht wissen, was genau passieren wird?
Berufliche Identität nach dem Wissens-Monopol: Wenn Expertenwissen durch KI zu niedrigen Grenzkosten verfügbar wird und Laien immer mehr befähigt werden, Aufgaben von Fachkräften zu erledigen, worauf gründet sich dann unser berufliches Selbstbewusstsein und Identität? Wie gehen wir Menschen gut damit um, wenn jahrelang erworbene Fähigkeiten entwertet werden und was macht das mit uns? Wie freunden wir uns mit neuen beruflichen Identitäten an, die wir nicht immer frei gewählt haben? Auch auf diese Fragen, deren Konsequenzen sich erst zeigen werden, müssen wir Antworten finden.
3. Strategien für eine volatile Welt im Wandel
Wie bereiten wir uns nun auf diese Zukunft vor, deren Parameter sich ständig verschieben? Und wen brauchen wir hierzu? Hier ein paar konkrete Vorschläge - ohne Anspruch auf Vollständigkeit:
Bildungssystem: Von Inhalten zu Kompetenz-Portfolios
Herausforderungsbasiertes Lernen: Wir sollten uns verabschieden von Unterrichtsstunden und Vorlesungen, in denen das “Hinterherdenken” gestärkt wird. Stattdessen sollten sich verstärkt didaktische Methoden etablieren, die “Selberdenken”, “kritisches Denken” und die Zusammenarbeit von Menschen und KI gezielt fördern.
Micro-Credentials: Wir sollten Bildung modularer und flexibler gestalten, um mit der Veränderungsgeschwindigkeit mithalten zu können . “Schnellboote in der Bildung”, also Weiterbildungsformate für aktuell benötige Fähigkeiten wie bspw. „Kritisches Denken“ oder „Ethical Application of AI“ müssen formale Abschlüsse ergänzen.
Transdisziplinäre Ausbildung: Sinnvoll ist auch, in den Ausbildungs- und Studiengängen verschiedene Fächer wie Informatik, Technik, Ethik und Philosophie miteinander zu verbinden und gezielt die Sozialkompetenzen zu stärken, die uns von Maschinen unterscheiden.
Metakompetenzen: Darüber hinaus sollten übergreifende Kompetenzen wie analytisches Denken, Problemlösung, selbstverantwortliches und eigeninitiatives Handeln sowie Lernkompetenz gestärkt werden.
Unternehmen: Agilität als DNA
“Change” als Normalzustand: Unternehmen sollten nun damit beginnen, Veränderungsfähigkeit in ihre Unternehmens-DNA und -Kultur zu integrieren. So können bspw. regelmäßige interne Wechseln in neue Funktionen und interne “Mini-Praktika” in anderen Unternehmenseinheiten dazu beitragen, die Veränderungsfähigkeit der Mitarbeiter zu fördern.
Workflow-Reinvention: Unternehmen müssen darüber hinaus lernen, Workflows, die auch agentische KI-Systeme umfassen, völlig neu zu denken. Es geht hier nicht darum, KI in bestehende Prozesse zu pressen, sondern neue Prozesse um die „Hybrid Intelligence“ herum zu bauen.
Fluide Organisationseinheiten: Organisationen müssen in Summe flacher und fluider werden. Statt starrer Funktionen und Organigramme brauchen Unternehmen nun verstärkt fachübergreifende, interdisziplinäre „Squads“ (Teams, die sich ständig je nach Aufgabe neu zusammenstellen), die direkt auf Ergebnisse hinarbeiten und nach Zielerreichung neu aufstellen.
Wir selbst: Verantwortung für Lernen als „Superpower“ übernehmen
Unternehmertum am eigenen Kompetenzportfolio: Wir sollten ein hohes Maß an Eigenverantwortung für gelingendes Lernen übernehmen und uns als Unternehmer an unserem eigenen Skill-Set verstehen. Was machen Unternehmer? Sie nehmen den Markt, den Wettbewerb, die Chancen und die Risiken in den Blick, sie richten den Blick strategisch in die Zukunft und sie investieren gezielt. Genau das ist unsere Aufgabe, um am Arbeitsmarkt der Zukunft relevant zu bleiben.
Prinzip der “leichten Überforderung” leben: Der produktivste Zustand für gelingendes Lernen ist, sich im beruflichen Alltag bewusst in den Zustand der permanenten, leichten Überforderung zu begeben. Konkret bedeutet das: Raus aus der Komfortzone, raus aus dem Status-Quo und tägliches Erweitern der persönlichen Leistungs- und Vorstellungsgrenze.
Stärkung von “warmen Fähigkeiten” und Tacit Knowledge: Wertvoll am Arbeitsmarkt der Zukunft bleibt auch, wer sich auf die Stärkung von “Deep Human Skills” und auf implizites Wissen konzentriert– also jene Erfahrungen und “Kniffe”, die man nur durch Anwendung lernt und die schwer zu kodifizieren (und damit schwer für KI zu kopieren) sind.
Die Stärkung dieser Facetten trägt dazu bei, mit einer veränderten Zukunft besser klarzukommen, auch wenn wir diese noch nicht genau kennen.
Mein Fazit: Ins Handeln kommen- auch bei Unsicherheit
Das größte Risiko für uns sind nicht die “Known Unknowns” oder die “Unknown Unknowns” an sich, sondern Passivität und das Nicht-Handeln. Erfolg im dynamischen KI-Zeitalter erfordert eine radikale Veränderungsfähigkeit von uns selbst sowie eine Neuausrichtung unserer Systeme auf das, was uns als Menschen einzigartig macht: die Fähigkeit, uns permanent an Veränderung anzupassen sowie in Unsicherheit handlungsfähig zu bleiben.
Es ist eine Kunst, zwischen dem zu navigieren, was wir wissen, und dem, was wir noch nicht wissen und uns nicht einmal vorstellen können. Ich hoffe, dass dieser Newsletter Lust darauf gemacht hat, genau diese Kunst zu erlernen.
Herzlich
Eure Yasmin Weiß
