Nicole Junkermann argues that the greatest challenge posed by artificial intelligence is not replacing experts, but preserving the pathways through which expertise is built.
Nicole Junkermann argues that the greatest challenge posed by artificial intelligence is not replacing experts, but preserving the pathways through which expertise is built.
Ein Großteil der Debatte rund um künstliche Intelligenz dreht sich um die Frage, ob Maschinen letztendlich hochqualifizierte Fachkräfte ersetzen werden. Ärzte, Rechtsanwälte, Ingenieure und Lehrer werden häufig als Beispiele für Berufe angeführt, die weitgehend geschützt bleiben werden, da sie auf Vertrauen, Urteilsvermögen und zwischenmenschliche Beziehungen beruhen.
Das ist wahrscheinlich (und hoffentlich) richtig. Die meisten Menschen werden weiterhin einen Arzt wollen, der Entscheidungen über ihre Gesundheit trifft, und einen Rechtsanwalt, der sie in wichtigen rechtlichen Angelegenheiten berät. Fachkompetenz bleibt wertvoll.
Die interessantere Frage ist, wie künftige Generationen diese Fachkompetenz überhaupt erst erwerben.
Seit Jahrhunderten folgt die berufliche Entwicklung einem weitgehend ähnlichen Muster. Absolventen beginnen mit Routineaufgaben. Nachwuchsjuristen prüfen Verträge und betreiben Recherche. Assistenzärzte verbringen unzählige Stunden damit, Patientenakten zu prüfen und erfahrene Ärzte zu beobachten. Junge Ingenieure lösen zunächst relativ kleine Probleme, bevor sie sich größeren zuwenden. Mit der Zeit sammelt sich Erfahrung an und die Verantwortung wächst.
Das System ist unvollkommen, langsam und oft frustrierend. Es ist aber auch bemerkenswert effektiv. Viele der Tätigkeiten, die heute durch KI automatisiert werden, waren nie bloße Verwaltungsarbeit. Sie bildeten einen wesentlichen Teil des Prozesses, durch den Fachleute ihr Handwerk erlernten.
Es besteht die Tendenz, Routinearbeit ausschließlich unter dem Gesichtspunkt der Produktivität zu betrachten. Wenn Software eine Aufgabe, die früher mehrere Stunden dauerte, in Sekundenschnelle erledigen kann, scheint der wirtschaftliche Nutzen auf der Hand zu liegen.
Doch der Zweck vieler Einstiegsaufgaben ging schon immer über den unmittelbaren Output hinaus.
Ein Assistenzarzt, der Patientenakten durchgeht, verarbeitet nicht bloß Informationen. Er lernt, wie sich Symptome in der Praxis äußern. Ein Rechtsreferendar, der Recherchen durchführt, sammelt nicht einfach nur Fakten. Er entwickelt ein tieferes Verständnis für juristisches Denken. Ein junger Investor, der Finanzmodelle erstellt, lernt, wie Unternehmen funktionieren, wie Annahmen scheitern und wie Unsicherheit die Entscheidungsfindung beeinflusst.
Diese Erfahrungen bilden das Fundament, auf dem professionelles Urteilsvermögen aufbaut.
Da KI-Systeme einen immer größeren Teil dieser Arbeit übernehmen, stehen Organisationen vor einer Herausforderung, die weit weniger Beachtung findet als Fragen der Automatisierung oder Produktivität. Wenn weniger Menschen die Aufgaben übernehmen, die traditionell als berufliche Ausbildungsstätten dienten, werden neue Methoden zur Entwicklung von Fachkompetenz erforderlich sein.
Die Auswirkungen reichen weit über den Arbeitsplatz hinaus. Bildungssysteme wurden größtenteils für eine Ära konzipiert, in der der Zugang zu Informationen begrenzt war. Universitäten spielten eine zentrale Rolle bei der Wissensvermittlung, da Wissen an sich knapp war.
Heute gibt es Informationen im Überfluss. Studierende können innerhalb weniger Augenblicke auf Erklärungen, Forschungsergebnisse, Tutorials und Analysen zu fast jedem Thema zugreifen. Künstliche Intelligenz beschleunigt diesen Trend noch weiter. Infolgedessen liegt der Wert der Bildung zunehmend nicht im Zugang zu Informationen, sondern in der Fähigkeit, diese zu verstehen und zu bewerten.
Die Fähigkeiten, die erfolgreiche Fachkräfte am ehesten auszeichnen, werden immer vertrauter: kritisches Denken, intellektuelle Neugier, Kommunikation, logisches Schlussfolgern und die Fähigkeit, unter unsicheren Bedingungen zu agieren. Diese Eigenschaften waren schon immer wichtig. Was sich ändert, ist ihre relative Bedeutung.
Wenn Informationen leichter zugänglich werden, gewinnt die Fähigkeit, sie zu interpretieren und anzuwenden, an Wert.
Diese Unterscheidung hilft zu erklären, warum Diskussionen über KI oft verworren verlaufen. Wissen und Urteilsvermögen hängen zwar zusammen, sind aber nicht dasselbe.
Künstliche Intelligenz ist außergewöhnlich gut darin, Muster zu erkennen, Informationen abzurufen und plausible Antworten zu generieren. Diese Fähigkeiten verändern bereits viele Branchen. Urteilsvermögen funktioniert anders. Es hängt vom Kontext, von Erfahrung, Ethik, Verantwortungsbewusstsein und dem Verständnis für Konsequenzen ab.
Ein KI-System kann zehn mögliche Vorgehensweisen vorschlagen. Es muss jedoch immer noch jemand entscheiden, welche davon verfolgt werden soll. In der Medizin, im Rechtswesen, im Finanzwesen, in der Politik und in unzähligen anderen Bereichen bleibt diese Verantwortung grundsätzlich beim Menschen. Die Herausforderung besteht nicht darin, die Rolle des Urteilsvermögens zu bewahren. Es geht vielmehr darum, sicherzustellen, dass genügend Menschen die nötige Erfahrung entwickeln, um es gut auszuüben.
Jeder Berufszweig ist auf einen stetigen Nachschub an neuen Talenten angewiesen. Erfahrene Fachkräfte gehen irgendwann in den Ruhestand, wechseln in andere Bereiche oder verlassen den Arbeitsmarkt. Ihre Nachfolger müssen von irgendwoher kommen.
Für Arbeitgeber, Hochschulen und Berufsverbände wird dies zu einer der wichtigsten Fragen, die die KI aufwirft. Effizienzgewinne sind real und sollten begrüßt werden. Doch Organisationen müssen auch sorgfältig darüber nachdenken, wie Fachkompetenz gefördert wird, wenn traditionelle Formen der Ausbildung seltener werden.
Erfolgreich werden jene Institutionen sein, die beide Seiten der Gleichung erkennen. Der effektive Einsatz von KI wird wichtig sein. Die Entwicklung fähiger Menschen wird ebenso wichtig sein.
Die Zukunft wird wahrscheinlich nicht von einem Wettbewerb zwischen Menschen und Maschinen geprägt sein. Sie wird von Gesellschaften gestaltet, die lernen, technologische Fähigkeiten mit den menschlichen Kompetenzen zu verbinden, die sich durch Technologie nicht ohne Weiteres reproduzieren lassen.
Bei aller Aufmerksamkeit, die dem gewidmet wird, was KI leisten kann, betrifft die folgenreichere Frage, was Menschen noch lernen müssen. Die Antwort darauf wird nicht nur die Zukunft der Arbeit, sondern auch die Zukunft des Fachwissens selbst mitbestimmen.
Nicole Junkermann ist eine internationale Investorin mit den Schwerpunkten Technologie, Sport und Medien. Sie leitet NJF Holdings, eine globale Investmentgruppe, sowie deren Sportplattform Gameday by NJF Holdings, die in Sportligen, Medienrechte und technologiegetriebene Fanbindung investiert. Ihre Arbeit in diesem Sektor konzentriert sich auf den Aufbau einer langfristigen Sportinfrastruktur und die Ausweitung der kommerziellen und globalen Reichweite von Profiligen.