# Ein größerer Horizont KI kann Arbeit verschwinden lassen. Aber sie kann auch die Welt möglicher Arbeit vergrößern. Der Unterschied liegt darin, wonach Unternehmen Ausschau halten. - Forfatter: Mikkel Freltoft Krogsholm - Type: Essay - Udgivet: 2026-07-11 - Opdateret: 2026-07-11 - Sprog: de - Emner: ki, arbeit, organisation, expertise, zukunft - Kanonisk URL: https://mikkelkrogsholm.dk/de/articles/stoerre-udsyn/ --- Vor anderthalb Jahren schrieb ich einen Artikel mit dem Titel [Wenn die Arbeit verschwindet](/de/articles/naar-arbejdet-forsvinder/). Die These war nicht schwer zu verstehen. Wenn Maschinen immer mehr kognitive, physische und relationale Arbeit besser und billiger erledigen können als Menschen, werden Unternehmen weniger Menschen brauchen. Über das Tempo können wir streiten, aber die Richtung scheint ziemlich offensichtlich. Ich glaube weiterhin, dass das wahr sein kann. Ich glaube nur nicht mehr, dass es die einzig mögliche Zukunft ist. Eine neue Studie von Ramp und Revelio Labs hat 21.559 US-Unternehmen begleitet und ihre tatsächlichen Ausgaben für KI-Werkzeuge mit der Entwicklung ihrer Mitarbeiterzahlen verknüpft. Das Ergebnis ist interessant. Die Unternehmen, die am intensivsten in KI investieren, haben ihre Mitarbeiterzahl nicht reduziert. Sie haben sie in den ersten zwei Jahren nach der Einführung um rund zehn Prozent erhöht. Die Zahl der Beschäftigten auf Einstiegsniveau stieg noch stärker. Das beweist nicht, dass KI Arbeitsplätze schafft. Die Unternehmen waren nicht durchschnittlich. Sie waren bereits größer, technischer und wuchsen schneller als Unternehmen, die keine KI einführten. Die Forschenden selbst gehen mit Aussagen über Kausalität vorsichtig um. Doch das Ergebnis ließ mich eine Möglichkeit sehen, die ich beim Schreiben des ersten Artikels nicht so deutlich gesehen hatte. Vielleicht ist KI nicht nur eine Technologie, die die bestehende Arbeit kleiner macht. Vielleicht macht sie die Welt möglicher Arbeit größer. ## Die Welt an den Fingerspitzen Der gängige Business Case für KI beginnt fast immer mit Effizienzsteigerung. Wie viele Stunden können wir sparen? Wie viele Anfragen kann der Agent beantworten? Wie viel schneller kann die Entwicklerin Code schreiben? Wie viele Beschäftigte können dieselbe Arbeit erledigen wie zuvor? Das sind vernünftige Fragen. Sie sind auch sehr klein. Sie setzen voraus, dass die Welt des Unternehmens bereits bekannt ist. Die Produkte stehen fest. Die Märkte stehen fest. Die Aufgaben stehen fest. KI soll uns nur helfen, uns schneller in der Welt zu bewegen, die wir bereits haben. Aber was, wenn der größte Gewinn nicht in der Geschwindigkeit liegt? Was, wenn er im Horizont liegt? Heute kann ich mich mit einer Geschwindigkeit und Tiefe in Fachgebiete hineinbewegen, für die ich nicht ausgebildet bin, wie sie noch vor wenigen Jahren undenkbar gewesen wäre. Ich kann eine Frage zum Organisationsdesign stellen und ihr weiter in Psychologie, Ökonomie, Jura, Informatik und Philosophie folgen. Ich kann Hilfe dabei bekommen, die Begriffe, die Forschung, die Gegenargumente und die Verbindungen zwischen ihnen zu finden. Das macht mich nicht zu einem Psychologen, Ökonomen, Juristen, Informatiker oder Philosophen. Es macht mich fähig, von dem Ort aus, an dem ich stehe, weiter zu sehen. *The world at your fingertips* ist eine Werbeformel, seit es das Internet gibt. Doch das Internet legte uns die Welt vor allem als riesige Bibliothek vor. Wir mussten immer noch den Titel des Buches kennen, das richtige Regal finden, die Fachsprache verstehen und wissen, nach welchen Verbindungen wir suchten. KI macht die Bibliothek gesprächsfähig. Das bedeutet nicht, dass alles wahr ist, was sie sagt. Es bedeutet, dass viel mehr Teile der Welt als Fragen zugänglich werden. Das ist ein größerer Horizont. ## Das Problem des Experten Das klingt nach einem offensichtlichen Gewinn. Das ist es nicht unbedingt. Denn ein größerer Horizont verlangt, über das eigene Wissen und die eigene Expertise hinauszusehen. Und Expertise ist selten nur Wissen. Sie ist auch Identität, Status und das Recht, darüber zu entscheiden, welche Fragen relevant sind. Die gute Spezialistin hat Jahrzehnte darauf verwendet, ihr Fach kennenzulernen. Das verleiht ihr echtes und wertvolles Urteilsvermögen. Es verleiht ihr auch eine natürliche Neigung, die Welt durch die Begriffe, Methoden und Lösungen zu sehen, die das Fach bereits hat. Wenn du sehr gut darin bist, einen Hammer zu benutzen, ist die Welt nicht nur voller Nägel. Du wirst auch zu der Person, die die Organisation fragt, wenn etwas wie ein Nagel aussieht. Dann kommt eine Maschine, die in wenigen Sekunden Tausende fachlicher Räume durchkämmen kann. Sie hat nicht die Erfahrung des Experten. Sie hat auch nicht dessen Loyalität gegenüber einer bestimmten Art, die Frage zu stellen. Das kann als Bedrohung der Autorität empfunden werden. Nicht weil die Maschine zwangsläufig mehr weiß, sondern weil sie sichtbar macht, wo das Sichtfeld des Experten endet. Das gilt auch für Organisationen. Eine Institution sieht nicht die ganze Welt. Sie sieht, was ihre Fachkompetenzen, Verfahren, Budgets und Zeit ihr zu untersuchen erlauben. Irgendwann muss sie aufhören. Das ist kein Fehler. Unendliche Untersuchung ist keine Möglichkeit, und Standardverfahren gibt es unter anderem, um uns vor Wunschdenken, zufälligen Einfällen und gefährlichen Sonderbehandlungen zu schützen. Das Problem entsteht, wenn die Grenze der Untersuchung als Grenze der Wirklichkeit präsentiert wird. „Wir haben keine andere Möglichkeit gefunden“ und „Es gibt keine andere Möglichkeit“ klingen fast gleich. Es sind zwei sehr unterschiedliche Behauptungen. KI kann uns nicht sagen, was wahr ist, nur weil sie breiter suchen kann. Sie kann plausible Sackgassen schneller finden als jeder Mensch. Aber sie kann es billiger machen zu fragen: Was haben wir nicht gesehen? Welches andere Fachgebiet ist einem ähnlichen Problem begegnet? Auf welcher Annahme ruht unsere Schlussfolgerung? Was müsste wahr sein, damit wir uns irren? Solche Fragen können dem Ego wehtun. Die Alternative ist schlimmer. Sie besteht darin, die Welt an den Fingerspitzen zu haben und trotzdem nur das zu berühren, was man bereits kennt. ## Schrödingers Unternehmen Das bringt mich zurück zur Arbeit. KI kann zweifellos dazu eingesetzt werden, den Bedarf an Menschen zu verringern. Wenn ein Unternehmen dasselbe für dieselben Kunden in denselben Märkten produziert, die Arbeit aber mit weniger Beschäftigten erledigen kann, wird die ökonomische Logik schwer zu widerstehen sein. Dieser Logik folgte ich in [Wenn die Arbeit verschwindet](/de/articles/naar-arbejdet-forsvinder/). Sie ist nicht falsch geworden. Aber sie setzt voraus, dass die Welt des Unternehmens stillsteht. Wenn KI es stattdessen möglich macht, Produkte zu entwickeln, für die man vorher nicht die Kapazität hatte, Kunden zu bedienen, die man vorher nicht erreichen konnte, Märkte zu untersuchen, die man nicht verstand, und Probleme zu lösen, die zuvor zu teuer waren, um sie ernst zu nehmen, dann geschieht etwas anderes. Die Effizienzsteigerung beseitigt Arbeit. Der größere Horizont entdeckt Arbeit. Beides kann gleichzeitig geschehen. Das Unternehmen befindet sich daher in etwas, das Schrödingers Katze ähnelt. In der Kiste ist KI zugleich eine Sparmaßnahme und ein Wachstumsmotor. Erst wenn die Führung die Kiste durch ihre Entscheidungen öffnet, erfahren wir, welches Unternehmen die Technologie gerade schafft. Natürlich ist das nicht zufällig. Der eine Weg lässt sich leichter berechnen. Wenn ein Agent die Bearbeitungszeit um 40 Prozent reduzieren kann, lässt sich der Gewinn in eine Tabelle eintragen. Wenn die freigesetzten Menschen dem Unternehmen helfen können, einen Markt zu entdecken, den es noch nicht kennt, ist die Zahl weit unsicherer. Die Einsparung lässt sich budgetieren. Die Möglichkeit muss man sich vorstellen. Deshalb riskieren wir, eine Technologie mit einem enormen Horizont dazu zu nutzen, das zu optimieren, was bereits sichtbar ist. Die Unternehmen in der Studie von Ramp und Revelio Labs, die nur wenig in KI investierten, verzeichneten keine statistisch signifikante Veränderung ihrer Mitarbeiterzahl. Das Wachstum lag bei den intensiven Anwendern. Das kann viele Erklärungen haben, und die Studie sagt nicht, welcher Mechanismus das Ergebnis antreibt. Mein Gedanke ist, dass der Unterschied vielleicht nicht nur damit zu tun hat, wie viel KI sie gekauft haben. Er hängt damit zusammen, ob sie die Technologie zu einem Teil der Art gemacht haben, wie das Unternehmen sieht. Ein Chat-Abonnement kann einen Mitarbeiter schneller machen. Ein Unternehmen, das seine Arbeitsabläufe, seinen Zugang zu Wissen und seine Fähigkeit verändert, auf neue Möglichkeiten zu reagieren, kann größer werden. ## Die neue Knappheit Ein größerer Horizont hebt Knappheit nicht auf. Er verlagert sie. Wenn es billig wird, Informationen zu finden, Hypothesen zu formulieren und sich neue Möglichkeiten vorzustellen, wird es teurer, zwischen ihnen zu wählen. Dem Unternehmen fehlen nicht mehr unbedingt Ideen. Ihm fehlen Urteilsvermögen, Mut und die Kapazität, die richtigen Ideen umzusetzen. Es ist verlockend zu glauben, KI könne auch für uns wählen. Aber bei der Wahl geht es selten nur darum, welche Möglichkeit den höchsten erwarteten Wert hat. Es geht darum, welches Unternehmen wir bauen wollen, welche Menschen wir sein wollen und welches Risiko wir bereit sind zu tragen. KI kann die Karte erweitern. Sie kann nicht entscheiden, wohin wir wollen. Das ist auch der Grund, warum Expertise nicht wertlos wird. Im Gegenteil. Wenn die Zahl plausibler Wege wächst, werden Erfahrung und Urteilsvermögen wertvoller. Doch die Rolle des Experten verändert sich. Der Experte soll sein Fach nicht länger vor Fragen von außen schützen. Er soll helfen zu entscheiden, welche der neuen Verbindungen tatsächlich tragen. Das verlangt eine andere Form fachlicher Selbstsicherheit. Nicht die Sicherheit, am meisten zu wissen, sondern die Sicherheit, etwas untersuchen zu können, das man noch nicht versteht. Ich weiß nicht, ob intensive KI-Einführung in der gesamten Wirtschaft mehr Arbeitsplätze schaffen wird. Die Studie handelt von frühen, oft technischen US-Unternehmen. Andere Unternehmen können anders wählen, und der Wettbewerb kann am Ende immer noch weit mehr Arbeit beseitigen, als er schafft. Schrödingers Katze ist noch immer in der Kiste. Aber ich sehe jetzt eine Möglichkeit, der ich in meinem früheren Denken nicht genug Raum gegeben habe. Wir haben über KI gesprochen, als sei ihre wichtigste Aufgabe, die Arbeit kleiner zu machen. Vielleicht wird ihre größte Bedeutung darin liegen, die Welt größer zu machen. --- ## Quellen und weiterführende Lektüre - Ara Kharazian, Lisa Simon und Ryan Stevens: [A New Look at AI's Impact on Jobs: Firm-Level AI Spending and Workforce Adjustment](https://ramp.com/data/ai-jobs-impact/paper), Ramp/Revelio Labs, 2026. - [Wenn die Arbeit verschwindet](/de/articles/naar-arbejdet-forsvinder/) – der frühere Text, den dieses Essay sowohl herausfordert als auch weiterführt. - [Wissensexplosion](/de/articles/videnseksplosion/) – darüber, was geschieht, wenn Wissen beginnt, sich selbst zu produzieren.