speaker-0: man den aktuellen KI-Hype ernst nimmt, dann müsste man eigentlich zu einem ziemlich einfachen Schluss kommen. Wir brauchen in Zukunft weniger Menschen in Arbeit. Mehr Produktivität, mehr Automatisierung, weniger Arbeit pro Kopf. Und als Unternehmer stellt sich dann für mich direkt eine Frage. Muss ich überhaupt noch neue Stellen schaffen? ⁓ Gleichzeitig hören wir aber seit Jahren genau das Gegenteil. Fachkräftemangel, demografischer Wandel, zu wenige Menschen im Arbeitsmarkt und das passt für mich irgendwie nicht zusammen. Deshalb möchte ich heute gerne einen Schritt zurückgehen und das Ganze etwas grundsätzlicher betrachten. Was passiert eigentlich mit Arbeit, wenn diese zwei Kräfte gleichzeitig wirken? Weniger Menschen und mehr Produktivität durch KI. Ich spreche dazu heute mit Professor Sascha Stowasser. Er beschäftigt sich seit vielen Jahren mit Arbeitsorganisationen und der Entwicklung von Arbeitsmärkten. Hallo Sascha.

speaker-1: Hallo Simon.

speaker-0: Und ich möchte heute verstehen, brauchen wir in Zukunft wirklich weniger Menschen oder steht uns ein Arbeitsmarkt bevor, der sich einfach komplett anders organisiert als heute? Sascha, wenn ich das alles zusammennehme, KI, Produktivität, Automatisierung, muss ich als Unternehmer in Zukunft noch neue Stellen schaffen oder kann ich meine HR-Abteilung getrost auch in Rente schieben?

speaker-1: Sehr schön, dann lass uns mal darüber reden. Gleich vorneweg, ja, ich brauch noch Personal. Aus einem ganz eindeutigen Grund, wir sind in Deutschland noch nicht so weit. Wir sind in Deutschland noch weit weg davon, dass wir alles über KI steuern können, dass wir die Dekortalisierung vollumfänglich so einsetzen, dass keine Menschen mehr da sind. Das ist das eine. Ich erörte auch gleich mal noch ein bisschen mehr dazu. Und das Zweite ist, viele Dinge, die wir als Menschen machen, die wir als Mensch ureigen machen, kann die KI nicht machen. Stichwort beispielsweise Problemlösung, Strategien, empathisches Arbeiten. Heißt also, wenn ich so konsequent Ja sage, dann müssen wir einsehen, dass wir in Deutschland einen Digitalisierungsgrad haben, Flächigkeit haben. der bei weitem, nicht das ist was wir brauchen, ⁓ überhaupt die Voraussetzungen zu haben, automatisiert die Prozessketten laufen zu lassen, ⁓ völlig eigenständige autonome Systeme laufen zu lassen. Demnach, wir brauchen weiterhin den Menschen. Der Mensch ist weiterhin Kernpunkt. Und sicherlich Simon, du hast recht. Es wird sich aber die Tätigkeit verändern, das Profil wird sich verändern, der Arbeitsmarkt wird sich verändern, die Arbeitswelt wird sich revolutionieren aufgrund von KI. Aber in nächsten Zeit nicht so, dass wir ganz offen Menschen verzichten.

speaker-0: Okay, also du glaubst noch nicht zu 100 Prozent an dieses Produktivitätsversprechen, was ja auch andere meiner Podcastgäste durchaus propagieren, was die KI alles in Zukunft kann. Führung übernehmen und so weiter. Kannst du das? Siehst du da schon im Arbeitsmarkt gerade Effekte, die durch KI ausgelöst sind überhaupt oder sehen wir eigentlich noch gar nicht zum Arbeitsmarkt?

speaker-1: Ich fange mal noch eins vorne an, wenn du gestattest. zwar haben wir ja gewisse Voraussetzungen zu erfüllen in den Unternehmen, ⁓ überhaupt KI einzuführen. Wir brauchen ein vernünftiges Datenmanagement. Wir müssen unsere Prozesse kennen und so weiter. Wir brauchen einen Digitalisierungsgrad, der jetzt schon sehr, sehr gut ist. Wir haben vor kurzem jetzt herausgegeben, unsere IFA-Technologie-Studie mit neuesten Ergebnissen. haben da ca. 160 Führungskräfte unterschiedlicher Ebenen befragt. Eine Frage war, wie schätzen Sie als Führungskraft per Schulnote die eigene Digitalisierung unternehmen? Nur Digitalisierung. Nur Digitalisierung. Und heraus kommt 4 plus.

speaker-0: Digitalisierung.

speaker-1: Das heißt, manche Unternehmen sagen schon, wir haben einen guten Digitalisierungskrat, worauf man auch KI dann aufbauen kann und andere sagen, nein, wir sind einfach noch mangelhaft und wenn überhaupt ausreichend. Und auf dieser Basis KI einzuführen wird nicht funktionieren.

speaker-0: Ist das ein rein deutsches Problem? Du hast eben gesagt, wir in Deutschland. Ist das ein rein deutsches Problem?

speaker-1: Das kann ich so gar nicht beurteilen, wie es in anderen Ländern ist. Wir machen jetzt derzeit eine Befragung im Umsetzungsgrad von KI in europäischen Ländern, also in den EU-Ländern, aber das ist jetzt eine Umfrage, die erst beginnt. Die Zahlen, die ich jetzt hier habe, sind nur auf Deutschland bezogen. ⁓

speaker-0: Noch mal zurück zu deiner Technologie-Studie, die ihr gerade rausgebracht habt. Was sind weitere Erkenntnisse, also wenn die Unternehmen sich selber mit 4 +, das ist eine Eigenbewertung, sind weitere Erkenntnisse? Warum ist

speaker-1: Warum ist das so? Wir auch hinterfragt und das sind unterschiedlichste Dinge, da kommen. Wir haben zum Beispiel zu sehr Insellösungen. Und das sehe ich auch in gewissen Projekten, die wir auch begleiten, Forschungsprojekten und jetzt gerade in Konzernen, die verschiedene Werke haben, da gibt es eine Shutton-IT. Da bauen sich Werke oder Strukturen, halt selbst die IT, die dann nicht mehr miteinander verknüpft sind und demnach auch gar nicht mehr dieses Datenmanagement vorweisen, das wir brauchen, ⁓ KI einzuführen. Also sowas wie Shutton-IT, Projektlösungen. Dann aber auch unzureichende Prozesse. Man kennt die eigenen Prozesse nicht, ⁓ die dann abzubilden auf Digitalisierungsniveau. Also wir haben noch viele Hausaufgaben zu tun, was die Digitalisierung angeht.

speaker-0: Die du ja gerade als Grundlage überhaupt für die KI-Einführung genannt hast. Warum ist das eine Grundlage für die KI-Einführung? Heilt denn die KI nicht genau jetzt diese Probleme in Zukunft?

speaker-1: Naja, ich gehe immer so voran, wenn wir jetzt auch projektseitig in die Unternehmen reingehen, zu fragen, warum wollt ihr denn überhaupt KI? Und es wird immer wieder verwaschen in der Diskussion, KI-Einführung sehr pauschalisiert. Und es gibt im Prinzip drei Einfalls-Türen, wie ein Unternehmen zur KI kommt. Der erste ist, ich habe ein Problem. Ich habe einfach ein Problem, sei es in der Produktion, sei es in der Administration, im Vertrieb. Ich habe ein Problem. Ich suche als Unternehmer oder als Unternehmensleitung oder Führungskraft oder wer auch immer eine Lösung. Finde irgendwas und da KI drin. Ich weiß es doch, die KI unterstützt und da kann sie auch helfen. Das das erste. Da wissen wir oftmals gar nicht in einem Unternehmen, da ist KI da. Das zweite ist, ich möchte KI strategisch einführen.

speaker-0: Peace!

speaker-1: meist vom Seelevel kommt. Wir wollen jetzt KI strategisch in unsere Unternehmenskultur reinbringen, eine Transformation machen. Und dazu brauche ich eben eine Digitalisierung, die funktioniert. Ich brauche ein Datenmanagement, ich brauche die Daten, ⁓ KI leben zu lassen. Also wenn ich jetzt zum Beispiel Bank-CEO wäre und würde sagen, mir in meine Bank soll jetzt KI kommen, dann brauche ich Daten, überhaupt Kreditwürdigkeit oder Callsender oder sonst irgendwas zu machen. Und wenn das nicht da ist, wenn also Digitalisierung im Vorfeld nicht da ist, weil ich die Daten nicht habe, weil ich Shutton-IT habe oder sonst was, dann brauche ich gar nicht als Anfang. Ja wenn wir schon bei diesen einen Fallstüren sind, die zweite oder die dritte wäre dann, ich gehe... herantastend, lernend dran. Ich möchte jetzt meiner Gesellschaft nicht unbedingt den strategischen Ansatz erstmal zumuten, sondern ich suche mir Bereich aus, suche mir Szenarien aus und möchte dann Leuchttürme ausstrahlen lassen, die dann zeigen, KI ist ja dann doch nicht so das Schlimme. Aber ich brauche ... Daten, davon lebt die KI, egal ob ich jetzt generative KI mache oder eine analytische KI einsetze, ich brauche ein Fundament der Digitalisierung. Und Simon zu deiner Frage, ob die KI löst? gleiche Diskussion hatten wir mit Industrie 4.0 auch. Weil da hat man auch gesagt, Industrie 4.0, wenn ich schon meine Prozesse nicht kenne und jetzt Industrie 4.0, also vernetzte Technologieneinsätze, dann löse ich ja, dass ich meine Prozesse nicht kenne, ist gescheitert. Und so wird es da auch scheitern. Worauf soll eine KI denn bauen, wenn das Fundament nicht da ist?

speaker-0: Ok, schauen wir mal, dein Spielfeld, in dem du dich bewegst, ist vor allem die Arbeitsmarktforschung. Schauen wir uns mal an, was noch für Kräfte, bevor wir das nachher zusammenziehen, da so wirken. Ich hatte das in der Einleitung gesagt, wir sehen, es gibt einen demografischen Effekt, der jetzt oder in Zukunft wirken wird, wo wir ja auch schon politische Maßnahmen sehen, ⁓ dem entgegenzufügen. Vielleicht kannst du uns das nochmal kurz erklären. Was passiert da in Zukunft eigentlich demografisch?

speaker-1: In Deutschland haben wir ja die Situation, die jetzt so richtig Gas gibt, nämlich dass die Babyboomer in Rohstand gehen. Wir verlieren also viele Millionen Arbeits- und Fachkräfte in den nächsten Jahren und von unten kommt nichts nach. Demografischer Wandel lässt grüßen, wenn keine Kinder da sind, dann können wir jetzt auch nicht unbedingt von unten irgendwas aufbauen. Ich übrigens persönlich bin auch nicht der Meinung, dass wir durch ausländische Einwanderer dieses Salto des Auftritts decken können. Heißt also, wir haben zukünftig viel, viel weniger auf dem Arbeitsmarkt verfügbare Kräfte. Und auf der anderen Seite wollen wir in Deutschland ein gewisses Wohlstandsniveau halten. Wir müssen produktiv sein in einem Hochlohnstandort wie Wersel. Also wir müssen jetzt arbeitsmarktechnisch viele viele Puzzle zusammensetzen, die da heißen, Produktivität muss gesteigert werden mit weniger Personal. Und eins ist dabei ganz wichtig, nämlich die KI, die dann fehlende Beschäftigte, die einfach nicht da sind auf dem Arbeitsmarkt, ersetzen. Wir erleben es jetzt noch nicht. Du hast ja, Simon, vorhin gesagt, Produktivität geht runter. Das ist ja gerade eine Situation, die wir in der Arbeitsforschung oder in der betriebsorganisatorischen oder volkswirtschaftlichen Forschung auch das Produktivitätsparadoxo nennen. Auf der einen Seite wird viel investiert in Digitalisierung, in KI und so weiter. Aber wenn man die Arbeitsproduktivität der letzten Jahre anguckt ... die steigert sich dadurch nicht, die geht eher noch weiter runter und so klafft das auseinander und man fragt sich jetzt, ich gebe jetzt hier rein, viele Mittel in Digitalisierung und es kommt nichts raus. Und das nennt man Produktivitätsparadoxen und da müssen wir darauf aufbauen, dass dies jetzt vor allen Dingen Weil ich ja genauso wie du sehe, KI wird immer mehr da reinkommen. Vor allen Dingen aufgrund des massenhaften Investitionsvolumens, das wir jetzt in KI dann höchstwahrscheinlich wirtschaftlich reinsetzen.

speaker-0: Also über dieses Produktivitätsparadoxon würde ich gleich auf jeden Fall gerne noch mit dir sprechen, weil ich das sehr spannend finde, weil ich das natürlich völlig anders wahrnehme und wir auch für uns natürlich als Dienstleister in Anspruch nehmen, dass wir die Produktivität steigern durch die Projekte, die wir so machen. Aber lass uns noch mal ganz kurz auf dieses demografische Problem eingehen. Was ich sehe als Unternehmer ist, okay, da kommt ein Problem auf uns zu. Das sagen die Arbeitsmarktforscher wie du uns täglich. Aber wir Unternehmer oder vielleicht wir Menschen insgesamt sind halt merkwürdig in unserem Verhalten, weil das passiert ja heute nicht. Heute habe ich also noch eine ganz andere Situation. Wie groß ist denn dieses Problem wirklich in Zukunft? Ist das wirklich merkbar für mich als Unternehmer in Zukunft?

speaker-1: Ja, du spürst doch tagtäglich selbst. Geh mal in ein Restaurant rein. Und das Restaurant hat nur noch von Mittwoch bis Sonntags auf oder teilweise Donnerstag bis Sonntag mit viel weniger Tischen, kleineren Räumen, weil eben kein Personal da ist. Du suchst ein Handwerker oder ich habe jetzt auch einen gesucht für mein Haus. Finde keinen. Oder muss erstmal Wochen oder Monate lang warten.

speaker-0: Das sind die ersten sichtbaren Effekte von genau diesen...

speaker-1: Genau, wird das im Pflegebereich. Da sind Betten da, verfügbar, aber das Personal nicht da, demnach die Ausleistung im Krankenhaus und viel weniger. Wir haben in Produktionsunternehmen Probleme der Schichtbesetzung. Nicht nur, weil das Personal nicht da ist, sondern weil derzeit die Fehlzeiten extrem hoch sind, teilweise in manchen Unternehmen 20 Prozent. Und das wird sich ... exponentiell in den nächsten Jahren noch steigern, dass einfach nicht genügend Personen an manchen Stellen da sind und auch nicht da sein werden.

speaker-0: So jetzt würde ich sagen, super, jetzt haben wir jetzt am richtigen Zeitpunkt diese KI-Technologie entwickelt als Menschen und können das zu 100 Prozent auffangen. Ist das möglich oder ist das Problem viel, viel größer?

speaker-1: Wir können zum Teil das Problem auffangen und das ist ja auch meine Hoffnung. propagiere ich ja auch KI-Einsatz nach vorne zu bringen, auch mit dem Gedanken, Personal das nicht da ist und auch nicht kommen wird durch KI aufzufangen. Wir können es nicht überall schaffen. Stichwort, was ich vorhin gesagt habe, Grundlagen sind noch nicht geschaffen. Zum einen. Zum anderen kann die KI noch nicht alles. ⁓ Ich würde gerne mit dir auch über manuelle Tätigkeiten reden, humanoid Roboter beispielsweise, aus Sicht von mir als Arbeitswissenschaftler extrem wichtig und relevant werden in den nächsten Jahren, Jahrzehnten, ⁓ nämlich auch manuelle Tätigkeiten zu machen. Stichwort Handwerk, Fliesenleger oder sonst irgendwas, wo wir auch viel zu wenig haben. Lackierereien in Produktionsstätten und so weiter. Mein Appell ist es, wir müssen die KI ernst nehmen, ⁓ genau diesen Produktivitäts...

speaker-0: Leute.

speaker-1: Steigerungseffekt mit weniger Personal hinzukriegen. Und eins ist die technische Sache, die halt noch nicht so richtig klappt mit KI. Die Voraussetzungen in Unternehmen sind noch nicht da. dann haben wir noch ein Bild, ein recht schizophrenes Bild in Deutschland, dass viele Unternehmen, vor allen Dingen klein- mittelständische Unternehmen und deren Führungskräfte noch sehr ideenlos bzw. planlos. Das will ich jetzt auch gar nicht negativ sagen, aber sie brauchen noch viel Anfangsunterstützung, wie ich denn überhaupt KI ins Unternehmen kann.

speaker-0: Ich will noch mal ganz kurz auf die Lösung unseres Demografieproblems, dass wir die Produktivität steigern. Wir können gar nicht anders als unsere Produktivität. Also ansonsten verlieren wir einen Wohlstand, sagst du ja. Jetzt hast du aber eben auch gesagt, und das musst du mir noch mal genauer erklären. Wir haben ein Produktivitätsparadox. Du hast gerade behauptet, die Produktivität hat sich in den letzten Jahren überhaupt gar nicht gesteigert. Gleichzeitig nehmen aber da draußen Leute wahr, mein Job wird viel schneller. Ich muss viel mehr gleichzeitig machen und am Ende muss das doch produktiver sein. oder nicht.

speaker-1: Wir können es noch nicht auch zahlentechnisch belegen, dass die Produktivität in Unternehmen gestiegen ist. Wir können es einfach noch nicht. Wir haben Zahlen, wir nehmen Zahlen auf und kamen noch nicht dieses Ergebnis, dass all diese Digitalisierungsmaßnahmen sich in Produktivität ⁓ Münzen und zwar dann auch in Wertschöpfung pro Zeiteinheit.

speaker-0: sieht man das?

speaker-1: Naja, unterschiedlich. Entweder man hat irgendwelche Arbeitspläne, Produkt im Vergleich zu Zeiteinsatz, Produktivität im internen Bereich, im administrativen Bereich ist schwierig zu messen. Das ist sehr, schwierig. Wohlgemerkt, wir haben aber auch in Deutschland eine Situation, in dem Produktivität volkswirtschaftlich gesehen wird, schwierig ist, weil wir immer mehr nach außen in den Falle angucken. Wir Verlager nach außen haben aber hier die Headquarter. heißt Kosten sind oftmals hier, gar keine Wertschöpfung mehr hier, sodass die Produktivität nach unten geht. Produktivität im indirekten Bereich ist immer schwierig zu messen. weil die Frage, wie misst man es, was will man dann jetzt im Kreativkopf sagen, und so viele Zeichnungen pro Tag oder sonst irgendwas. Ich höre auch auf der anderen Seite das, was du ja geschildert hast, Arbeitsverdichtungen, immer mehr, immer schneller und so weiter. Aber auch das können wir nicht nachweisen. Wir können es nicht belegen, auch nicht durch Studien.

speaker-0: Tatsächlich. Und die erhöhten Fehlzeiten, die du gerade angesprochen hast, das wird ja manchmal in Bezug gesetzt, Arbeitsverdichtung und dadurch haben wir höhere Fehlzeiten. Könnte das irgendwie belegen?

speaker-1: Die Fehlzeitendiskussion ist hoch im Moment, tendiert vieles dahin, dass es unterschiedliche Dimensionen gibt, persönliche Dimensionen. Also wie ist die bettkanten Entscheidung morgens, also gerade was die Kurzkrankheiten angeht, wo man... wünsche Psychologen Mutmaßen, dass die jetzt einfacher ist, dass sie ich bleibe jetzt mal daheim anstatt in die Arbeit gehen. Möchte ich aber jetzt nicht so postulieren. Wir haben Thema Führung und Fehlzeit. extrem in der Diskussion mit Unternehmen heißt also Führungskräfte, die eher transformational offener, wertschätzender führen, haben weniger Fehlzeiten als andere. Und es hängt alles auch damit zusammen, dass die Arbeitswelt und die Einschätzung der Beschäftigten, was denn gute Arbeit ist, was denn akzeptierter, akzeptabler, attraktiver Arbeit ist, eine andere ist. Und wenn da auf Platz zwei steht, also wenn wir dann fragen, wir haben eine Metastudie gemacht, wann ist ein Arbeitgeber attraktiv? Und wenn auf Platz zwei steht, die Führungskraft ist wertschätzend, die Führungskraft steht mir zur Seite und bringt mir ein Klima dessen, dass ich mich wohlfühle, dann kann das Durchweg auch zur Fehlzeit beitragen. Und Platz eins, unabhängig jetzt vielleicht vom Fehlzeitenthema, ist die Flexibilisierung. Ich möchte Arbeitszeit, Arbeitsort. selbst die Balance zwischen Freizeit und Arbeit und so weiter bestimmen und das ist das, derzeit laut Beschäftigten ganz oben steht.

speaker-0: Jetzt hast du gerade eben gesagt, du findest, deutsche Mittelstand wird ja so gelobt immer. Jetzt hast du über gesagt, deiner Einschätzung nach herrscht da viel Ideenlosigkeit momentan noch, was das Thema KI vor allem angeht und auch die Nutzung dieser Potenziale, die du ja durchaus sagst, die sind vorhanden und die könnten uns helfen. Wo kommt diese Ideenlosigkeit her?

speaker-1: Naja, gut, Ideenlosigkeit ist vielleicht, sag mal so, Ideenlosigkeit ist so abwertend. Es ist folgende Welt erleb ich. Und ich möchte ein Beispiel bringen. Ich saß vor kurzem auf einer Veranstaltung, dem ein Ministerpräsident gesagt hat, mein Land muss KI-Land werden. Und neben mir saß ein Geschäftsführer eines mittelständischen Unternehmens. Und der stupst mich dann an nach dieser Rede und fragt dann ganz offen, da weiß nicht, wer ich bin, ja, Puh, KI, er weiß, er muss was tun, was und wie und so weiter. Und wenn man dann näher ins Gespräch mit den Unternehmensvertretern reingeht, dann kommen immer die identischen Fragen. KI oder erstmal Feststellung, ja, ⁓ KI komme ich nicht herum. weil es ist ja im Alltag, weiß jeder. Aber dann kommt die Frage, wer soll es denn bei mir machen? Wie organisiere ich KI? Brauche ich in der Aufbauorganisation jemand? Da kommt gleich die Idee. Naja, dann machen wir mal eine Stabsstelle KI. Bei mir an der Geschäftsführung. Und der soll das machen. Also wegdrücken. Wird nicht funktionieren. Zweite Frage ist ja, mit was fange ich denn da überhaupt an? Und ich sage dann auch immer wieder, naja, ja, kein Aktionismus, Weil man jetzt mal auf der Messe war oder ein Ministerpräsident oder in der Zeitung und so weiter, kein Aktionismus, sondern erst mal kapieren und nicht einfach kopieren, sondern schaut, wo gibt es ein schönes Szenariumunternehmen und da steigt er dann mal schön ein. Wenden und das ist die dritte Sache, die da in Voraussetzung da ist. Wir haben in unseren Projekten und wir begleiten ja einige Unternehmen in Forschungsprojekten intensiv bei der Einführung von KI festgestellt, dass gerade dieses Thema Daten und Verfügbarkeit der Daten, Trainierbarkeit und so weiter mit den Daten teilweise Unternehmen ⁓ ein bis anderthalb Jahre bremsen im Projekt.

speaker-0: weil die erst mal anfangen bei der KI-Einführung erst mal ihre Daten aufzuwenden.

speaker-1: Weil die erstmal gucken müssen, was habe ich und dann plötzlich feststellen, dass die Daten ja eine Varianz von x, y haben. Also beispielsweise Arbeitspläne, Ablaufzeiten, teilweise plus, minus, 20 Prozent oder gar nichts da. Also mit dem kann eine KI nichts machen, die ja über Wahrscheinlichkeitsrechnung da rangeht und dann versucht, irgendwas zu machen. Was kommt noch für eine Fragestellung? Ja, wie schaffe ich denn überhaupt Akzeptanz bei meinen Beschäftigten? Das ist ein ganz wichtiges Thema, Simon. Ich denke, das hast du hier auch schon mehrfach mit Beratern oder Beraterinnen diskutiert. Wie schaffe ich Akzeptanz? Auch da sage ich persönlich immer, KI ist kein IT-Projekt, sondern wir müssen die Menschen mitnehmen. Und es gibt ganz einfache Rezepturen, wie man auch Akzeptanz schaffen kann für KI, aus Seiten der Forschung und unserer Projekte und auch unserer Umfragen. Das sind halt die Fragen, kommen. Wie gehe ich denn mit dem Gesetz ⁓ Man hört ein AI-Act. Als Geschäftsführer kriegt man dann irgendwo mit oder als Führungskraft oder wer auch immer verantwortlich ist. Und der AI Act, der wird ja hier gleich wieder als eher abschreckend signalisiert, als Bremsklotz reingeworfen, was er eigentlich nicht ist. Und mit solchen Fragen muss man dann konfrontieren, damit dann allmählich Ideen kommen, wie man da reingeht ins Unternehmen. Und dann wird es auch umgesetzt. Und dann sind wir auch wieder bei einem typischen Mittelstand, wenn da mal die Idee da ist, das Szenario da ist und so weiter.

speaker-0: Ich erkläre nochmal ganz kurz, du hast gesagt, ihr begleitet diese Unternehmen wirklich auch forschungsbasiert. Was messt ihr da? Messt ihr wirklich, ist das Unternehmen mit der höheren Datenqualität erfolgreicher? Ist das Unternehmen bei dem mit der Akzeptanzmaßnahme erfolgreicher als ein anderes?

speaker-1: An einem Beispiel möchte ich es festhalten. Wir sind mit Forschungspartner in einem Kompetenzzentrum, das heißt Wirksam, in Hürth, also hier in Nähe von Köln, und sind da mit 14 Industrieunternehmen der Begleitungsindustrie unterwegs und haben klare Roadmaps, Arbeitspläne und so weiter, die wir vorher festgelegt haben, auch mit den Unternehmen abgesprochen. Und so kann man immer wieder Soil-Ist-Vergleiche machen. Wo stehen wir denn im Zeitablauf zu dem, was wir geplant haben? Und da ist dann tendenziell ein Jahr, 1,5 Jahre bei den Unternehmen, an Verzug da mit der Umsetzung, mit dem Umsetzungsgrad, Reifegrad und dergleichen, weil eben die Daten nicht da sind.

speaker-0: Kann ich dann in Abkürzung gehen als Unternehmen oder muss ich diese eineinhalb Jahre dann in Kauf nehmen? Ist es denn dann richtig überhaupt zu sagen, lass uns erstmal die Daten in den Griff kriegen, bevor wir jetzt KI machen? Ist vielleicht auch eine willkommene Ausrede, um das KI-Projekt gerade mal wieder wegzuschieben.

speaker-1: Das sehe ich anders. Also ich sehe sowieso nicht die KI jetzt im Vordergrund unbedingt dessen, ich muss sie unbedingt einführen, sondern ich will sie ja richtig nachhaltig einführen. Und je nachdem, welchem Szenario ich vorhin arbeite, wenn ich strategisch vorangehe oder einfach mal einen Piloten schaffe oder ein Problemlösungsmechanismus finden will, nochmal unterschiedliche Ansätze der Daten. Wenn ich sage, ich möchte jetzt einen Piloten haben und zum Beispiel in der Qualitätssicherung mit KI arbeiten oder ein Callcenter mit KI. aufbauen, also so ein Bot aufbauen und so weiter, da brauche ich schon die Daten. Sonst brauche ich nicht anfangen mit diesem Szenario. Da suche ich mir dann schon das aus, wo ich schon irgendwas habe. Wenn ich strategisch rangehe, dann muss ich ja allumfassend ran, aber auch da gehe ich dann ran und filter aus, in welchen Bereichen mache ich denn überhaupt was. Und ich persönlich würde jetzt aus diesen Projekten lernen und sagen, fast niemals eine Wertschöpfungskette an und versuche die in KI unbedingt reinzustricken, wenn ich das Material für die KI habe, sei es Trainingsdaten, sei es irgendwelche technischen Schnittstellen oder sonst was man so braucht. Dann würde ich sagen, nein, da fange ich nicht an, sondern ich gehe da rein, wo die Datenstabilität da ist. Plus, dass ich nebenbei ja auch noch eine personelle Struktur aufbauen muss. Wir empfehlen gerade bei großflächigen KI-Projekten immer wieder auch die Struktur zu überdenken, eine personelle Struktur, auch eine Organisationsstruktur in Richtung KI in der Hierarchie, im Aufbaudiagramm zu denken. Also durchweg auch verschiedene Rollen in Richtung Data Steward, also einer, der verantwortlich für den Datenstads ist und so weiter. Das muss dann parallel passieren.

speaker-0: Wenn man jetzt diese Unternehmen sich anguckt, er da begleitet, siehst du denn schon Produktivitätssprünge da durch KI? Gibt es die denn da tatsächlich?

speaker-1: Ich seh die schon. Ich seh die schon. Da sind wir bei dem Punkt, wenn man es vernünftig einführt, wenn man es danach umsetzt in der Wertschöpfungskette, dann sehe ich da schon Qualitätsproduktivität Sprünge. Wir haben sehr gute Unternehmen, die beispielsweise in der Qualitätssicherung sehr intensiv KI einführen und viel besser Qualität nach vorne bringen oder auch im Bereich des Lackierens, in dem KI reinkommt, aber auch natürlich im administrativen Bereich. Die sieht man schon, aber flächendeckend haben wir das halt noch nicht hier in Deutschland oder branchenübergreifend. Dort, wo man KI sinnvoll einführt, mit den Beschäftigten vorangeht, die die Infrastruktur geschaffen haben, das sollte die KI dann aber auch die Produktivität bringen, die wir erwarten.

speaker-0: Ich will nochmal auf dein Home-Turf abbiegen, nochmal auf das Thema Arbeitsmarkt tatsächlich, auch das nochmal global aus dem Unternehmenskontext auf den Arbeitsmarkt übertragen. Du hast gerade gesagt, wir sind … bei diesem Thema Digitalisierung ja eigentlich noch gar nicht fertig und haben die Produktivitätssteigerungen, die dadurch eigentlich möglich wären, überhaupt noch nicht ausgenutzt. Wenn wir auf frühere Technologiesprünge auch historisch mal einfach gucken, die es in der Vergangenheit so gegeben hat, Digitalisierung, auch vielleicht schon davor Technologiesprünge. Inwiefern haben die den Arbeitsmarkt verändert? Hat da mehr Produktivität am Ende zu weniger Arbeit geführt?

speaker-1: Wir haben unterschiedliche Resultate aus diesen einzelnen Technologiesprüngen und so weiter. Es werden Jobs wegfallen. Das ist bei der Dampfmaschine so gewesen. Das wird bei der KI so sein. Das war in anderen Bereichen der Robotik so im letzten Jahrhundert. Wir werden ... einige Jobmuster verlieren, aber nicht alles. Wir werden einen großen Anteil und wir gehen derzeit nach unseren eigenen Studien und Analysen davon aus, dass es ungefähr 75 Prozent sind, wo sich die Tätigkeit einfach verändern wird. Weil wir oder weil die Beschäftigten einfach KI einsetzen als unterstützendes Mittel. und damit vielleicht was anderes machen oder die Kette ganz anders aussehen. Also 75 Prozent der Tätigkeiten werden sich verändern. Heißt nicht, dass sie wegfallen. Es fallen weg, es werden sich viele verändern. Uns kommt dann aber auch was Neues hinzu. Es kommen neue Jobs hinzu. Wenn wir jetzt an Humanoideroboter denken, überhaupt an die Robotik, dann kommt die eine oder andere Forschungsstelle ⁓ die Ecke und sagt, naja gut, wir werden auch irgendwann mal Psychologen für humanoid Roboter brauchen, was ein ganz neues Jobbild möglicherweise ergibt für Psychologen oder für andere Menschen. Wir haben es erlebt, in nicht, müssen wir gar nicht in die Dampfmaschine zurückgehen, sondern einfach mal 10, 15 Jahre zurück schauen, was dann die Tablet- und Smartphone-Entwicklung so alles an neuen Jobs gebracht haben. nämlich plötzlich ganz andere Herangehensweise an Usability-Schnittstellen, Engineers und so weiter. Also diese Dreiklang müssen wir immer vor Augen haben, der immer wieder bei einer Technologie kommt, es wird was wegfallen, also es wird Verlierer geben. Es wird sehr, sehr viel, ein sehr hoher Anteil der Beschäftigten sich umorientieren müssen, weil die Tätigkeit anders wird, weil die Prozessgäte anders wird und es wird ganz Neues kommen.

speaker-0: Was gibt dir diese Hoffnung, die ich in deinen Worten höre, dass das genauso sein wird wie in vergangenen Technologiesprüngen? Viele sagen ja, dieser Technologiesprung ist völlig anders.

speaker-1: Der Technologiesprung ist ein anderer. Ich bin ein Freund der Szenarienanalyse. Wenn ich ein Szenario anschaue, dann muss es mir nicht die Hoffnung geben. Dann können wir jetzt die Weichen in Richtung stellen, die dann so aussehen wird, dass der Mensch nur noch Anhängsel der Maschine ist. dass wir sehr, sehr viele Jobs verlieren werden, dass wir als Menschen nur noch sekundär sind in der Arbeitswelt. Das könnte ein Szenario sein. Jetzt bin ich hoffentlich Freund der eher optimistischen Szenario Richtung, dass wir weiterhin die Verantwortungsträger sind, dass wir weiterhin die Instanz sind, die die Prozesse kennen, kreativ machen, die Entscheidungen treffen und so weiter. Also der Weg ist nicht eindeutig. Überhaupt gar nicht. Und wir entscheiden jetzt. Warum ich vielleicht Hoffnung habe oder was mein Hoffnungsschema ist, ist dann tatsächlich das Herangehen, wie wir in Europa mit dem EU-AI-Act und überhaupt auch in der moralischen Diskussion in Deutschland jetzt mit KI umgehen, immer noch den Mensch als Entscheidungsträger zu verankern, die Kompetenzen dem Menschen rüberzugeben und so weiter. Aber nochmals, wir können die Szenarien auch anders auslegen und vielleicht in eine andere Richtung gehen, wie das möglicherweise über die Kontinenten hinweg andere machen, nämlich gar nicht so sehr den Menschen mehr betrachten, sondern in Richtung Vollautomatisierung. Und jetzt bin ich kein Zukunftsforscher, sondern Arbeitswissenschaftler, der eigentlich gar nicht so gern zehn Jahre vorausschaut und geschweige denn 30 Jahre. Natürlich kann eine KI und die Agenten-KIs und die Humanoiden-Roboter so ausgestaltet werden, dass sie all das, was wir da oben haben, übertrumpfen. Aber nochmals, soweit will ich nicht vorausschauen, weil wer wusste denn vor 20 Jahren schon, was wir heute haben? insofern bin ich da seriöser unterwegs. Im Moment sieht es so aus, wir als Mensch sind weiterhin im Mittelpunkt. Wir als moralische Instanz, so wie ich es auch spüre in der Politik, wollen den Menschen weiterhin da haben, er ist, sodass ich diese Hoffnung jetzt mitnehme.

speaker-0: Du hast eben gesagt, wir sehen momentan noch kaum Effekte auf den Arbeitsmarkt, was das Thema Karrieren geht. Diese Produktivitätsgewinne sind noch nicht da in den Firmen, hast du gesagt. Was manche Forscher aber schon sagen, ist, wir sehen, dass zum Beispiel Juniorrollen in Zukunft schwieriger sein werden oder weniger ausgeschrieben werden. Ist das was, was ihr schon seht?

speaker-1: Ich bin entgegen der Meinung, dass derzeit Juniorrollen weniger ausgeschrieben werden, wie vielleicht in der Tendenz der letzten Jahre. Warum? Weil wir nämlich auch mal aufgezeichnet haben, die Stellenausschreibung in Richtung Nachfolge oder Junior Skills oder wie auch immer man das jetzt bezeichnen möchte. Und wir deshalb in den letzten ein, zwei Jahren weniger auf dem Markt haben, weil wir einfach einen Nachholeffekt nach Corona hatten, also sehr, viel eingestellt haben und jetzt so langsam wieder in die Welle wie vor Corona kommen. Also die Kurve ging nach Corona hoch. Wir hatten einen Peak und jetzt ging es wieder runter und viele mutmaßen, dass das die KI ist. Soweit sind wir in Deutschland noch nicht. Wir sind es noch nicht. Wir haben es einfach noch nicht durchdrungen und alle unsere Umfragen, also auch die Technologie-Studie zeigt, wir sind ansatzweise da und wir haben mehr KI vielleicht auch im Einsatz als 2022, das ist unbestritten. Auch in unserer Studie seit drei Jahren geht die Tendenz hin, auch im administrativen Bereich aufgrund der generischen KI und Latch-Language-Modellen ist sicherlich mehr da, aber noch nicht so umfassend, dass wir alles der KI überlassen. Sicherlich gibt es Bereiche und ich habe jetzt nicht gesagt, es gibt keine Produktivität und einzelne Bereiche, die Piloten machen, sehen sicherlich auch, dass Produktivität da ist, aber gesamtunternehmerisch vielleicht noch nicht. Was ich sagen will, wir sind noch nicht so weit, dass alles einer KI überlassen wird und wir dann demnach keine Leute mehr einstellen. Nur sind wir jetzt in einer wirtschaftlichen Situation, die viel mehr Einfluss auf die Stellenausschreibung hat, nämlich in Deutschland haben wir eine Wirtschaftsumbruchssituation, die schlichtweg bedenklich ist. Man hofft ja, dass es ein typischer Konjunkturzyklus nach unten ist. Das sehe ich aber nicht. Wir sind hier in einer Wirtschaftsunbruchsituation, wir sind hier in einer gesamtgesellschaftlichen Transformation und in einer derartigen Situation, Stichwort Automobilindustrie, dann ist halt der Stellenmarkt ein anderer, wie jetzt vielleicht noch 2018 als in der Automobilindustrie. zumindest mal alles noch ziemlich weit oben war, aber da hat es ja schon begonnen mit dem Umbruch, der Transformation, mit E-Autos und so weiter. Das ist der Hauptausschlaggebende Punkt aus meiner Sicht, warum jetzt auf dem Stellenmarkt die Situation da ist, plus die Nachholeffekte nach Corona und der Peak, davor war, den wir jetzt wieder ausgleichen. Aber sicherlich, und jetzt kommen wir nochmal, wenn ich noch ergänzen darf, sicherlich wird sich auch in diesen Bereichen die Arbeitswelt verändern. Wir erleben es ja tagtäglich selbst, du, ich. Wenn wir jetzt mit irgendeinem Large-Language-Modell, mit irgendeiner generischen KI unsere Bilder, unsere Texte, unsere Research-Aufgaben, unsere Analyse-Aufgaben viel, viel schneller machen können, haben wir natürlich dann auch irgendwann mal weniger Bedarf an diesen Stellen.

speaker-0: Jetzt hast du von dem wirtschaftlichen Umbruch in Deutschland gerade gesprochen und du sagst, du hast gar nicht die Hoffnung, dass wenn morgen der Iran-Konflikt endet, irgendwie wieder nach oben gehen wird, worauf ja viele momentan hoffen. Warum siehst du das momentan so in Deutschland?

speaker-1: Naja, ich sehe jetzt erstmal den Iran-Schwenk, den du jetzt gerade gebracht hast, nicht unbedingt originär als Auslöser dessen, was wir jetzt hier als Wirtschaftsumbruch haben, weil das zieht sich ja schon viel, viel länger hin. Also das ist begonnen gerade, das sagte ich ja schon 2018, 2019 kamen die ersten Einschnitte, dann Corona, da hatten wir viele andere Probleme gehabt und jetzt ging es dann so weiter und kamen auch Ukraine dazu und Iran. Nein, wir haben ein Transformationsproblem. Deutschland. Wir den zündenden Funken in der Wirtschaft noch nicht gefunden, wie wir die Geschäftsmodelle in Deutschland so operationalisieren, dass wir auch wieder gewinnen, dass wir auch wieder Marschen in Deutschland machen. Wir haben das Produktspektrum nicht so ausgelegt, dass wir eine Basis haben, beispielsweise in der Industrie. Ich persönlich bin der Meinung, wir brauchen eine solide Basis der Industrie, ⁓ überhaupt den Wohlstand herzuhalten. Und Automobilindustrie ist eins, was in letzten Jahrzehnten der Pfeiler ist, plus Chemie. Und da muss jetzt was passieren. Da spielen natürlich Energiekosten eine Rolle, aber nicht erst im Iran, sondern auch schon davor. Stichwort Russland, Angriff auf die Ukraine, an dem die Energiepreise ja noch weiter hochgekommen sind. Wir haben also strukturelle Dinge Richtung Energie, Richtung hohen Löhnen, die wir einfach hier in Betracht ziehen müssen. Plus, dass wir jetzt einfach mal gucken müssen, wie wir auch mit KI unsere Geschäftsmodelle erweitern. Also es geht ja nicht nur ⁓ den Arbeitsmarkt, ⁓ die Prozesse, die man mit KI unterstützt, sondern wir müssen ja unsere Stärken, die wir haben in Deutschland, starker Mittelbau sagtest du ja vorhin, mit guten Produkten, die auch Nischenprodukten sind, noch weiter in progressive mit KI nach vorne zu bringen und dann bleiben wir auch stark.

speaker-0: Wer ist dafür verantwortlich? Ist das der Unternehmer mit seinen mittelständischen Unternehmen oder ist das die Politik?

speaker-1: Die Politik kann Rahmen schaffen und die sollte sie auch schaffen. Und auch da weisen wir regelmäßig darauf hin, dass Rahmen so aussehen, unternehmerische Freiheit zu lassen und die bürokratischen Effekte möglichst klein zu halten. Wenn ich jetzt aber an mancher Initiativen denke, wie verschiedene Entgeltgesetze, kommen sollen oder andere Richtlinien Richtung Nachhaltigkeit, dann hemmt es natürlich stark, dass unternehmerische beziehungsweise frisst auf und das frisst auch die Produktivität übrigens auf, weil ich kenne Unternehmen, aufgrund einer Entwaldungsverordnung quasi ⁓ nachzuweisen, wo denn das Holz für die Paletten und so weiter herkommt oder für die Materialien zwei drei Leute einstellen, nichts anderes machen als GPS-Lagen auf der Welt zu sondieren. Das frisst halt Produktivität auf. Jetzt bin ich, was war nochmal die Frage?

speaker-0: ist abgeschweift.

speaker-1: Wer verantwortlich ist? Die Politik soll Rahmen schaffen. Die soll natürlich Rahmen schaffen in der Art Weise wenig Bürokratie, wenig noch zusätzliche Lasten plus hat natürlich eine Politik, gewisse Aufgaben, Fördermechanismen zu arrangieren, in Richtung High Sophisticated Investigation, also Forschungsmittel auszugeben, damit man die Sprünge nach vorne geht, weil ein Kleinmittelständer kann nicht unbedingt etliche Euro aufnehmen, ⁓ Neues zu erforschen, sondern braucht ja auch Forschung und so weiter. Schließlich sind natürlich die Unternehmer verantwortlich in der Transformation. Und Unternehmer oder Unternehmerinnen oder Unternehmen, die dürfen jetzt nicht sagen... wenn deren Produkte immer schon gut gelaufen sind, zu sagen, ich verkrieche mich jetzt in meine Nische zurück und bleibe da, wo ich bin und es wird schon alles gut laufen. Das wäre ein Fehler. Also Innovationsfreude muss da rein. Unternehmerinnen müssen eine Kultur der Innovation reinbringen ins Unternehmen, das sagen wir auch immer wieder. Also das heißt, viele sagen, das ... überstreitet mein, ich weiß es einfach nicht und ich mut mir es als Unternehmen nicht zu. Also immer wieder innovationsbereit zu sein, eine Kultur zu schaffen dessen der Begeisterung. Und schließlich ist es einfach so, dass wir viel schneller unterwegs sind, dynamischer unterwegs sind, also unsere Strategie anpassen müssen in Richtung schneller Anpassung der eigenen Geschäftsmodelle.

speaker-0: Ich Nachfragen zu dem, was du gerade gesagt hast, zu deiner Meinung. Du hast eben gerade gesagt, Bürokratie ist ein großes Hemmnis und es gibt da draußen bürokratische Vorgaben von Politik, die wirklich hemmen. Du hast aber etwas früher im Gespräch schon gesagt, den EU-AI-Act, den siehst du da gar nicht entschuldigen.

speaker-1: Nein, den sehe ich nicht als Schuldigen, weil das Prinzip des AI Act ist es ja, Hochrisikosysteme erstmal abzufangen. Und jeder, ein bisschen moralisch, ethisch darüber nachdenkt, möchte natürlich in eine Seilbahn einsteigen, die sicher ist, auch wenn sie mit KI unterwegs ist. Oder dass Personalauswahlverfahren einigermaßen risikoarm sind für den Bewerbenden und so weiter. Also es geht hier hauptsächlich ⁓ Risikosysteme, die aus meiner Sicht berechtigt sind, tiefer einzusteigen, Risikomanagement zu betreiben, Daten richtig zu trainieren. Das Gros aller KI-Anwendungen, das wir zum Teil gar nicht merken oder das einfach im Produktiven mitläuft, Stichwort jetzt ein Übersetzer oder Co-Pilot von Microsoft, ich will keine Werbung für irgendwas machen oder sonst irgendwelche KIs mit dem mal schönen Bildchen malen, ist ja nicht riskant. Das fällt ja dann auch gar nicht unter den AI Act. Ich finde es auch richtig, dass wir diesen moralischen Weg zumindest mal verankern, in dieser Richtlinie zu sagen, der Mensch ist Entscheidungsträger, und gerade bei diesem Risikosystem, und hat immer noch einen Blick drauf und entscheidet letztendlich am Schluss, ist das, was die KI rausgibt, richtig oder falsch? Wenn du Kredit beantragst und die KI entscheidet darüber, ob du den Kredit kriegst, dann möchtest du wahrscheinlich auch mit jemand reden, wenn der sagt, nee, gibt nicht. Und der sollte auch sachverständig sein und nicht einfach der KI einfach vertrauen. Also von dem her glaube ich, dass der EI Act natürlich jetzt völlig unklar und da wird noch einiges, was da an Gesetzgebung kommt und Gerichtsverfahren kommt, erstmal den Hauptteil der KI-Anwendung gar nicht bremsen. Ich finde es auch richtig, Wenn ich jetzt hier eine Bank oder Versicherung oder ein Unternehmen anrufe und dann kommt ein digitaler Chatbot, dass ich weiß, hier spreche ich mit einer KI und dass diese Ansage verpflichtend ist. Oder dass, wenn Bilder erzeugt werden mit KI, das dann steht und die sind unheimlich echt, also Richtung Fake gehend, das dann da steht von einer KI generiert. Und das ist ja das, so der Schwerpunkt des AX ist. Jetzt kann man natürlich überlegen, das ein zusätzlicher bürokratischer Aufwand In dem Fall frisst es eigentlich weniger Produktivität bei den Anwendern auf, sondern bei den Bereitstellern. Und die sollten durchweg dann schon schauen, gerade bei diesem Risikosystem, wie das System trainiert wurde, ob da Risiko dabei ist, Bias oder so etwas in der Folge kommen können. Wir müssen mal abwarten, wie es sich ausordnet. Wir haben jetzt erstmal ein Omnibusverfahren laufen in Richtung AI-Act, heißt also Verschiebungen der Fristen kommen. Wir haben in der Artikel 4 Diskussion, der Kompetenzen für die Beschäftigten, Diskussion, im Moment sieht es ja so aus im AI-Act, dass die Unternehmer verpflichtet sind, Kompetenzen zu vermitteln und dies auch nachweisen. Jetzt ist die Diskussion, ob man den Unternehmern das Ganze ein bisschen erleichtert, dass die Unternehmer nur unterstützen müssen, möglicherweise die Aufgabe völlig den Behörden, dem Staat übertragen werden, dass er für die Grundgesamtheit der KI-Kompetenz zuständig ist. Da bin ich sehr, sehr gespannt, was da kommen wird.

speaker-0: Ich finde das, ich die letzten Folgen, die wir aufgezeichnet haben, auch gerade zum EU-AI, hatten wir ja einige Gäste hier, interessant und schwierig, glaube ich. Ich will nicht in der Haut der Politiker manchmal stecken, weil ich glaube, ist schwierig. Irgendwas muss reguliert werden, aber man darf halt nicht überregulieren. Dann schreien die Unternehmer natürlich wieder Bürokratie-Wahnsinn. Aber auf der anderen Seite sind sich auch, glaube ich, alle einig, dass ein gewisses Maß an Regulatorik durchaus sinnvoll sein kann in Bezug auf AI.

speaker-1: Genau, und das sehen und das vergessen auch viele, weil dann immer wieder der Einwand kommt. Ja, wir in Europa regulieren wieder alles. Jetzt schon KI mit dem AI-Act und Amerika und China machen nichts. Das stimmt nicht. Auch in einzelnen Bundesstaaten der USA sind schon sehr restriktive Gesetzgebungen da. Colorado, selbst Kalifornien, wo die Techs alle sitzen. Höchst unterschiedliche Dinge, manche mehr in Richtung Verbraucherschutz, andere, Colorado ist sehr nah am AI-Act, gibt es dort auch. Nicht bundesstaatliches, aber auch da weiß man und nicht nur diese Regulierung, sondern auch die offenen Briefe von vielen Tech-Milliardären zum bewussten Umgang mit KI signalisieren ja, man muss hier irgendwie die ethisch-moralische Fahne hochhalten.

speaker-0: Wo wir gerade in Amerika sind, du hattest eben auch nochmal angesprochen, es ist eine Aufgabe der Politik eben auch Forschung zu fördern oder die Entwicklung in Europa auch weiter zu fördern. Wenn wir uns anschauen, wie das in anderen Ländern gemacht wird, dann haben wir natürlich in den USA vielleicht einen anderen Zugang auch nochmal zu Wagniskapital, aber der Staat arbeitet hier natürlich auch stark über das Thema militärische Förderung oder auch was Raumfahrt angeht, was im weitesten Sinne auch eine militärische Förderung ist. Ist das was, wo Europa auch stark investieren sollte?

speaker-1: würde immer noch bei dem bleiben, wo wir sind. Was sind die Stärken des deutschen europäischen Marktes? Was sind unsere Geschäftsmodelle? Und da würde ich reingehen ⁓ in was uns ausmacht, wir haben starke Maschinenbaukomponenten. Da gehört sicherlich jetzt mittlerweile auch die Verteidigungsindustrie dazu, die ja bei uns in Deutschland auch tendenziell am meisten gestiegen ist. ⁓ Aber wir sollten bei dem bleiben, was wir können, Industriestandort, Dienstleistung optimieren, Dienstleistungsbereich optimieren mit KI, weil woanders werden wir erstmal weit weg sein. Ich sehe aber auch noch ganz anderen Punkt neben der Forschung, der unbedingt ganz, ganz wichtig ist, der überall hingebracht werden muss in der Gedankenwelt. Das vergessen wir nämlich auch immer wieder. Ich höre auch immer wieder, wenn ich dann in Projekten unterwegs bin oder auch Seminare mache. Wo verlagern wir dann die ganze Sache hin? Stichwort Cloud, Rechenzentren und so weiter. Und wenn wir doch wissen, Bitkom-Studie aus dem letzten Jahr, dass wir geschätzt im Jahr 2030 in Deutschland 5 Gigawatt haben an Rechenzentrumleistungen und in USA 95 Gigawatt. Also extrem viel. Und China irgendwo dazwischen ist. Und Europa bei ungefähr 28 rum herrscht. Da haben wir doch Probleme. Wir brauchen die Infrastruktur neben Forschung auch die Möglichkeit hier an unseren Standorten in Deutschland oder in Europa zumindest mal die Serverleistung zu haben. Warum sage ich das? In den direkten Gesprächen mit Unternehmen kommt dann immer wieder diese Sache, ja wir wollen nicht irgendwie in die Cloud von Amerika. Das hörst du ja wahrscheinlich auch. Wir wollen hier auf unseren Servern, wir wollen hier in Zentren sein, wo dann aber auch Datenschutz und so weiter ein Rollstück. Wie wollen wir denn das machen? Mit diesem Anstieg von zwar auch viel Prozent, aber im Vergleich zum anderen nicht.

speaker-0: Ich meine, die amerikanischen Hyperscaler, bauen jetzt hier in Bergheim auch ein Rechenzentrum.

speaker-1: Ja, aber was bringt es? Ich weiß nicht, wie viel 1000 Watt oder so was im Vergleich zu dem anderen Wachstum. Wir wachsen natürlich eher in Deutschland auch und in Europa auch zu 70 Prozent, von heute auf 2030. Aber die Amerikaner verdoppeln sich und die Chinesen auch. Und solche Dinge muss man betrachten, wenn man über volkswirtschaftliche Situationen in Europa oder in Deutschland anguckt. AI act gut gibt einen Rahmen, aber wir brauchen Infrastrukturmöglichkeiten, brauchen Forschung, brauchen Innovationsschub in den Unternehmen, wir brauchen einfach auch einen positiven kulturellen Aspekt. Wir diskutieren hier viel in Deutschland über die Akzeptanz von KI. Und wenn wir jetzt wieder ⁓ unsere Studie anschauen, unsere Technologie-Studie. Dann gibt es immer noch viele Bedenkenträger in deutschen Unternehmen bei Führungskräften. gibt immer noch sehr viele, die Angst haben, die Risiken sehen und so weiter. Die Studie sagt aber auch, und es gibt Hoffnung, wir haben eine starke Varianz von Führungskräften, die KI noch nicht im Unternehmen haben. Die sind ein bisschen skeptischer. Und die Akzeptanz auch in der Belegschaft und bei den Führungskräften, den Unternehmen, die schon KI drin haben im Prozess oder Piloten usw., ist sehr, sehr positiv. Also alle die, das schon mal eingeführt haben, die sehen, was KI macht, sind positiver und haben dann gar nicht mehr dieses Risikobewusstsein. Und Risikobewusstsein, also … Wenn du möchtest, kann ich auch noch erörtern, welche Risiken da immer wieder gesehen werden und was Unternehmen da machen können. Also Risiko eins ist klar. Vorhin haben wir ja darüber gesprochen. Was macht es denn eigentlich mit meinem Arbeitsplatz Richtung? Absolut. Das ist die Angst schlechthin, die Befürchtung, mein Job ist weg. Das ist eine menschliche Befürchtung, die zu Recht ist. Wie geht ein Unternehmen damit ⁓ Ganz einfach. Also einfach ist nicht.

speaker-0: Das ist absolut. Recht.

speaker-1: Erster Schritt bei der KI-Einführung ist es eigentlich eine Zielsetzung festzulegen und auch eine Folgeabschätzung zu machen. Und dann ehrlich zu sein, dein Arbeitsplatz wird sich verändern. Und an der einen oder anderen Stelle ehrlich zu sein, du wirst vielleicht umgesetzt. Wir haben bis jetzt in den Unternehmen, die wir jetzt betreuen, der KI-Einführung noch nicht den Fall gehabt, dass jemand entlassen wird wegen KI. Rationalisierungsmaßnahmen kamen überhaupt gar nicht vor, sondern eher dieses demografische Thema. Wir brauchen woanders jemanden, wir müssen zusammen machen, weil Personal nicht da ist. das ist die erste Sache. Wenn gleich auch manche Jobs dann doch wegfallen. Aber in der Regel nicht mit Freisetzung.

speaker-0: dass Jobs dabei nicht wegfallen. Summarisch eben im Arbeitsmarkt in Deutschland am Ende.

speaker-1: oder all das bedingt ausschädt. Das ist die Angst Nummer eins. Die Angst Nummer zwei, die dann auch immer wieder kommt, ist Datenmissbrauch mit KI, Kontrollverlust. Abhängigkeit von KI. Also gerade werde ich überwacht mit der KI, was ja durchweg möglich ist. Also die technischen Verfahren können ja recht viel machen. Und da ist die Lösung für das Unternehmen, hier eine Betriebsvereinbarung zu machen, genau zu regeln. Was mache ich mit der KI? Welche Systeme werden eingesetzt? Welche Daten werden aufgenommen? Und was mache ich nicht mit der KI? dem Fingerzeig muss man den Unternehmen sagen, dann haltet euch aber auch bitte an diese Betriebsvereinbarungen. Denn einmal die Betriebsvereinbarung nicht eingehalten, man liest ja dann manche einer, der Missbrauch macht mit Daten, der ist dann gleich schwarze Schaf und hat jegliche Akzeptanz verloren. Und der dritte Punkt, der auch immer wieder kommt, wenn neue Technologien sind, kann ich mit dieser KI umgehen. Das ist Blackbox. bin ich kompetent dazu. Und auch da gibt es Lösungen, nämlich Kompetenzvermittlungen, frühzeitig anzufangen, die Leute mitzunehmen, auszubilden und so weiter. Und wenn man die drei Dinge da irgendwie berücksichtigt, dann schafft man schon, abzutanzen.

speaker-0: Also du hast gerade die Risiken aufgezählt oder die Ängste, die in den Unternehmen herrschen und du hast gesagt, in euren Studien habt ihr festgestellt, es gibt eben, obwohl es Lösungen für, du hast ja gerade aufgezählt, für diese Bedenken gibt, gibt es noch sehr viele Bedenkenträger. Was ist deine Prognose für die nächsten Jahre in Deutschland? Du hast gerade im Gespräch sehr gut aufgezählt, was alles passieren muss, sowohl politisch als auch in den Unternehmen, dass das wirklich passiert.

speaker-1: Meine Prognose ist, dass KI, so wie es im Alltag von uns ist, auch im beruflichen teilweise schon, dass sich KI noch weiter fortsetzen lässt. Das zeigen die Studien, 2022, jetzt 2025 und in drei Jahren, wenn wir das machen, ist noch höherer Durchdringungsgrad. Die Prognose wird sein, dass wir unser Rollenmodell arbeitswissenschaftlich untersuchen müssen. Wir werden Und die Forschung ist noch nicht so weit. Wir werden durchweg vieles überlegen müssen arbeitswissenschaftlich. Nämlich, wie gehen wir denn mit den KI-Agenten ⁓ Schon allein in der Struktur, dass wir Aufbauorganigramme haben, wo plötzlich ein KI-Agent als Player drin steht. Wir haben ein ganz anderes Verständnis dann von möglicherweise Führung. Denn ... Bin ich jetzt als Mensch, der einen KI-Agenten habe, Führungskraft oder nicht? Wir haben sehr viele Fragen da noch zu tun. Aber in Richtung Tendenz, wird der Durchdringungsgrad größer werden. Es wird akzeptierter werden, weil man sieht, was KI kann und dass es doch nicht das Teufelszeug ist, wenn die Unternehmen das sinnvoll einführen, wie wir das auch schildern. Wir werden alle Berufsgruppen durchdringen mit KI. Es werden also die Humanoiden-Roboter noch immens Anzugskraft, gerade auch in manuellen Tätigkeiten, Also eigene Metastudien sagen, dass wir ungefähr 2035 dann 20 Prozent weniger manuelle Tätigkeiten haben, so im Schnitt Industrie, Pflege, Handwerk. Und all das ist notwendig, weil wir die Beschäftigten nicht mehr haben werden.

speaker-0: Lass mal das zum Abschluss noch mal so bisschen runterbrechen auf die Unternehmen, die vielleicht da draußen auch zuhören. Stell dir vor, du bist CEO eines mittelständischen Industriekonzerns oder Unternehmens in Deutschland. Du stehst genau vor dieser Situation. Es gibt Bedenkenträger in der Organisation, vielleicht nicht alle, vielleicht gibt es auch paar, die begeistert sind davon. Es gibt Ängste in der Mitarbeiterschaft. bist gerade einer wirtschaftlichen Gesamtsituation ausgesetzt, in der es vielleicht gerade keinen großen Aufschwung gibt. Was wäre dein erster Schritt in Bezug auf KI heute?

speaker-1: Ich würde meine engste Mannschaft zusammenrufen, plus, fand ich, ein Betriebsrat hätte, ein Betriebsrat dazu nehmen und würde mir einen Workshop antun, in dem ich genau das mache, nämlich zu überlegen, wo macht den KI Sinn? Und da gibt es ja verschiedene Angebote. Ich werde mir Gedanken darüber machen, gehe ich strategisch ran oder kann ich es meiner Unternehmung noch nicht zutun, mir selbst auch nicht als Geschäftsführer, weil ich eben auch noch nicht so weit da bin, das Ganze zu fassen, sondern suche mir Szenarien aus, Pilotabteilung oder so etwas, ⁓ dann strukturiert KI einzuführen. Ich werde also mir durchweg Hilfe zur Seite holen, ⁓ zu sagen, ich gehe jetzt strukturiert den Prozess an, lege Ziele fest. Macht es quantitativ, nämlich legt Zielgrößen fest, gehe ich in Produkt-KI, gehe ich in Geschäftsmodell oder gehe ich in meine Prozesse rein. Ich würde es aber nicht alleine machen. Ich würde auch nichts ad hoc machen. Ich würde da wohlüberlegt rangehen mit Unterstützung. und dann identifiziert Schritte reinzubringen, weil ich würde wissen, dass ich die Transformation machen muss. Ich muss die Transformation machen in Richtung einer Welt, die mit KI lebt, die andere Geschäftsmodelle in sich hat, sonst würde ich auf dem Markt wahrscheinlich nicht mehr bestehen.

speaker-0: Kommen wir ganz zum Schluss. Noch mal zu meiner Einstiegsfrage zurück, die ich gestellt habe. Vielleicht kannst du sie nochmal beantworten. Wenn ich das alles zusammennehme, KI, Produktivität, Automatisierung, jetzt noch zusätzlich, was wir heute besprochen haben, Arbeitsmarkt, politische Rahmenbedingungen, muss ich als Unternehmen in Zukunft noch neue Stellen schaffen oder nicht?

speaker-1: Antworten. Besser für Antworten. Ich muss weiterhin neue Stellen schaffen. Ich muss mir wohl überlegen, welche Stellen ich brauche. Ich muss in die Zukunft gucken. Und jetzt muss ich doch noch zwei Sätze mehr sagen. Weil viele Unternehmen machen das halt nicht. Nach vorne schauen zu überlegen, welche Qualifikationen brauche ich denn überhaupt, ⁓ mein Geschäftsmodell, ⁓ mein Unternehmen laufen zu lassen. Und dann komme ich relativ schnell auf eine Einsicht dessen, dass ich nicht alles an die KI ablegen kann. Ja, ich würde weiterhin den Menschen ins Zentrum setzen in meinem Unternehmen.

speaker-0: Lieber Sascha, vielen lieben Dank für das Gespräch. nehmen das als Schlusswort. Es war sehr, spannend und wir hätten noch sehr viel weiter sprechen können und sehr viel tiefer einsteigen können, weil alles, was du gesagt hast heute, immer bei dir auch unterstützt ist durch deinen Forschungshintergrund, den du einfach hast. Und deshalb fand ich das sehr, spannend heute und bedanke mich ganz, ganz herzlich für die Einblicke, die du uns heute gegeben hast, die teilweise sehr überraschend waren für mich.

speaker-1: Dankeschön Simon für die Einladung.