Die digitale Transformation der Arbeitswelt: Wie generative KI die Zukunft der Telearbeit neu definiert

Einleitung

Die Geschichte der Automatisierung hat die Arbeitswelt stets grundlegend verändert, doch der aktuelle Wandel durch generative KI markiert einen beispiellosen Wendepunkt. Während frühere technologische Revolutionen sich über Jahrzehnte erstreckten, vollzieht sich die Integration von KI-Systemen in einem atemberaubenden Tempo. Besonders Telearbeiter stehen vor tiefgreifenden Veränderungen ihrer Arbeitswelt. Diese Entwicklung wird nicht nur von der fortschreitenden Technologie getrieben, sondern auch von der zunehmenden Benutzerfreundlichkeit der Systeme und der wachsenden Autonomie der KI. Die Anpassung an diese neue Realität erfordert eine grundlegende Neuausrichtung der beruflichen Kompetenzen.

In Bezug auf die Geschichte der Automatisierung ist eine interessante Beobachtung zu machen: Die Auswirkungen dieser Entwicklung waren zunächst für die Arbeiter in der Produktion und im Handel spürbar. Mit der Einführung des mechanisierten Webstuhls wurden selbstständige Weber in die Fabriken getrieben. Mit der Einführung des Fließbands durch Ford war die Notwendigkeit verbunden, dass gelernte Mechaniker und Ingenieure sich an vorgegebene Abläufe halten mussten. Schließlich wurde auch das Büropersonal von dieser Entwicklung erfasst. Mit der Einführung vernetzter PCs erfolgte eine Verlagerung der Aufgaben von Büro- und Verwaltungsangestellten von der Interaktion mit Menschen auf das Ausfüllen von Softwareformularen und das Ankreuzen von Kästchen. Ein nicht unerheblicher Anteil der Betroffenen verdiente weniger. Dies hatte zur Konsequenz, dass nur wenige die Möglichkeit hatten, sich weiterzubilden und dadurch neue Kompetenzen zu erwerben. Eine Vielzahl von Personen wurde mit weniger Abwechslung, menschlicher Nähe und Würde behandelt.
In der jüngeren Vergangenheit haben die meisten Wissensarbeiter jedoch eine gegenläufige Entwicklung erlebt: Die Automatisierung hat anspruchsvollere, kreativere und qualifiziertere Arbeit hervorgebracht, die sich besser bezahlt macht – in monetärer Hinsicht sowie im Hinblick auf den Status. Obgleich dies für die breite Öffentlichkeit zunächst überraschend war, hat die Pandemie in Verbindung mit der Etablierung der Telearbeit dazu geführt, dass die betroffenen Mitarbeiter eine gesteigerte Autonomie sowie ein ausgewogeneres Leben erfahren durften. Diese These lässt sich nicht nur anhand einer Anekdote belegen, sondern auch durch eine Vielzahl an Forschungsergebnissen aus unterschiedlichen wissenschaftlichen Disziplinen, darunter Arbeitsökonomie, Psychologie und Soziologie. Diese zeigen, dass Angestellte in unterschiedlichen Bereichen von der Automatisierung profitieren. Eine Führungskraft mit einem MBA-Abschluss ist mit einer Vielzahl von nicht routinemäßigen, auf Urteilsvermögen basierenden Aufgaben konfrontiert, die einen hohen Mehrwert schaffen. Zudem profitiert sie überproportional von Technologien, die Routinearbeiten automatisieren. In der Tat wurde für dieses Phänomen von Wissenschaftlern ein Begriff geprägt: „skill-biased technical change“, zu Deutsch: „Reichtum für die Reichen“.

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Derzeit vollzieht sich ein Wandel in der Geschichte.

In der aktuellen Diskussion steht die physische Präsenz im Fokus. Bei ausschließlicher Tätigkeit im Homeoffice besteht die Möglichkeit, dass zahlreiche Aufgaben in naher Zukunft durch Automatisierung ersetzt werden. Für Arbeitnehmer, die ihre Arbeitskraft vor Ort einsetzen und dadurch Ergebnisse erzielen, besteht demgegenüber eine größere Arbeitsplatzsicherheit. Dies impliziert, dass einige Telearbeiter ihren Arbeitsplatz verlieren werden, während zahlreiche Millionen von ihnen in Kürze signifikante Veränderungen in ihrer Beschäftigung erfahren werden. Für sie wird sich die Notwendigkeit ergeben, sich beruflich um- bzw. weiterzubilden, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden.

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Um die zugrundeliegenden Mechanismen zu verstehen, ist es erforderlich, neue Vorhersagemodelle zur „Exposition“ gegenüber generativer KI zu entwickeln. Gemäß jüngsten Forschungsergebnissen ist der potenzielle Produktivitätsschub umso größer, je stärker die Arbeitsplätze der generativen KI ausgesetzt sind. In einer Studie von Daniel Rock, einem Mitarbeiter der Wharton School, und seinen OpenAI-Mitautoren wurde beispielsweise festgestellt, dass Kundendienstmitarbeiter, die generative KI in ihrer unausgereiften, halluzinierenden Form einsetzen, bei der Hälfte ihrer Aufgaben eine Produktivitätssteigerung von 50 % erzielen könnten. Ingenieure, Schriftsteller und Mathematiker, die sich mit Blockchain befassen? In diesem Sinne sind die betreffenden Berufe vollständig exponiert. Die Modellierung der Autoren lässt den Schluss zu, dass insgesamt 80 % der berufstätigen Erwachsenen in Berufen tätig sind, die zu 10 % exponiert sind. Für 19 % der Berufstätigen gilt, dass sie in Berufen arbeiten, die zu mindestens 50 % exponiert sind. In jedem Fall kann durch den Einsatz generischer KI ein signifikanter Produktivitätsschub erzielt werden.

In der Tat lässt sich dieser Anreiz bereits in der Arbeitswelt beobachten. Die jüngste Mitarbeiterbefragung von Microsoft, an der über 31.000 Personen in 31 Ländern teilnahmen, zeigt, dass im Mai 75 % der befragten Mitarbeiter bei ihrer täglichen Arbeit generische KI einsetzten. Dies stellt eine nahezu doppelt so hohe Quote im Vergleich zu Januar dar. Zudem gaben 78 % dieser Arbeitnehmer an, dass sie diese Tools eigenständig eingeführt haben. Auch ihre Arbeitgeber zeigen sich diesbezüglich äußerst aufgeschlossen. Gemäß einer im Oktober 2023 durchgeführten Umfrage von Gartner gaben 55 % der Unternehmen an, entweder Pilotprojekte oder bereits LLM-Projekte durchzuführen.

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Das Tempo und der Umfang der Einführung generativer KI erscheinen aus der Perspektive eines Großteils der Bevölkerung atemberaubend. Aus historischer und makroökonomischer Perspektive könnte dies jedoch eine ungewöhnlich hohe Rate an Arbeitsplatzwechseln bedeuten. Die generative KI war sofort verfügbar, kostenlos und nützlich für 2,6 Milliarden Menschen (80 % der erwerbstätigen Erwachsenen weltweit; einfache Arithmetik, die sich aus dem oben verlinkten GPT-Papier ergibt), sodass eine schnelle Anpassung der Arbeitsweise im Vergleich zu früheren Allzwecktechnologien zu erwarten ist. Die Einführung von Verbrennungsmotoren, Telefonie und Internet erfolgte in mehreren Jahrzehnten, da die Technologien entweder mit hohen Kosten verbunden waren, nur schwer zu vertreiben oder mit der Notwendigkeit einer neuen Infrastruktur einhergingen. Diese zusätzlichen Jahrzehnte boten die Möglichkeit, sich anzupassen. Vor der Etablierung der genannten Technologien existierten Berufe wie Buchhalter, Friseure und Ingenieure, die sich jedoch im Zuge der technologischen Entwicklung gewandelt haben.

Es lassen sich drei wesentliche Einflussfaktoren identifizieren, welche das „Disruption as usual“-Szenario beeinträchtigen. Diese Entwicklungen sollten Anlass sein, die möglichen Auswirkungen auf die Arbeitswelt zu reflektieren, insbesondere im Kontext der Telearbeit.

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Benutzerfreundlichkeit
Der erste Punkt ist evident: Generative KI wird über benutzerfreundliche Anwendungen nutzbar gemacht. Die Einführung generativer KI lässt sich mit der Einführung von Elektrizität und Elektromotoren vergleichen. Auch wenn diese Ressourcen theoretisch für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet sind, sind sie nicht unmittelbar für jeden konkreten Beruf einsetzbar. Nach der Elektrizität wurden weitere technische Geräte entwickelt, darunter Geschirrspüler, Wasserpumpen und Kreissägen. Derzeit entwickeln zahlreiche Unternehmen entsprechende Lösungen für generative KI. Als Beleg für die These können einige Funktionen von Microsofts Copilot, wie der in die Office-Suite integrierte „Schreibcoach“, angeführt werden. In Bezugnahme auf das zuvor erwähnte Papier lässt sich ableiten, dass in diesem Fall die Exposition (und damit der Nutzen) für eine signifikante Anzahl von Arbeitnehmern eine deutliche Zunahme erfahren wird. So lässt sich beispielsweise konstatieren, dass der durchschnittliche Arbeitsplatz in den USA zu 47–56 % exponiert sein wird, nicht zu 10 %.

Zudem haben sich Unternehmen so aufgestellt, dass die Automatisierung durch generative KI erleichtert wird. Spätestens seit dem Aufkommen der Telefonie, insbesondere jedoch als Reaktion auf die Pandemie, haben Unternehmen digitale Aufgaben konzentriert, um Millionen von Menschen die Arbeit aus der Ferne zu ermöglichen. Der im Jahr 2020 von McKinsey veröffentlichte Bericht zur digitalen Transformation im Kontext der Covid-19-Pandemie verdeutlicht dies wie folgt: Die durchschnittliche Führungskraft prognostizierte einen Zeitraum von 454 Tagen für eine signifikante Steigerung der „Telearbeit oder Zusammenarbeit“, während die tatsächliche Zeitspanne lediglich 10,5 Tage betrug. Dies bedeutet eine 43-mal schnellere Umsetzung als ursprünglich angenommen. Eine jüngst durchgeführte Umfrage von Upwork legt nahe, dass bis 2025 etwa 22 % der US-Arbeitnehmer vollständig im Homeoffice arbeiten werden. Derzeit ist Gen-KI lediglich in der Lage, digitale Aufgaben zu bewältigen, die sich mit der Eingabe und Ausgabe von Informationen befassen. Dies impliziert, dass eine generische KI gewinnbringender eingesetzt werden kann, um die Aufgaben einer Person zu unterstützen, wenn diese die Möglichkeit hat, von einem entfernten Standort aus zu arbeiten, anstatt eine Person vor Ort zu benötigen.

Die dritte Kraft ist ein bevorstehender Anstieg der Autonomie der generischen KI. Die derzeitige Ausprägung der generischen KI ist größtenteils durch Passivität gekennzeichnet. Die Ausführung der Arbeitsanweisung erfolgt durch die KI, allerdings lediglich in einem geringen Umfang und mit einer stark eingeschränkten Gedächtnisleistung.

Die drei Titanen der generativen KI, OpenAI, Google und Anthropic, waren jedoch allesamt recht transparent und gaben zu verstehen, dass sie innerhalb der nächsten drei bis sechs Monate hochgradig autonome Systeme liefern werden, welche die genannten Probleme zu lösen imstande sind. In der Tat steht seit rund vier Monaten eine öffentliche Beta-Version eines solchen Agenten zur Verfügung. Devin Im Gegensatz zu allen bisherigen generischen KI-Systemen ist es möglich, Devin ein Ziel vorzugeben, welches durchaus vage formuliert sein kann. Daraufhin erarbeitet das System eigenständig einen Plan, um das Ziel zu erreichen, und führt diesen im Hintergrund aus. Über eine einfache Chat-Schnittstelle kann der Status quo der Arbeit erfragt werden. Des Weiteren wird Ihnen eine SMS mit einem Fortschrittsbericht zugesandt, wie es von einem Kollegen über Slack erfolgen würde. Obgleich ein Scheitern nicht gänzlich ausgeschlossen werden kann, besteht die Möglichkeit einer Erholung. Instandsetzung. Optimierung. Diesbezüglich sei zudem die Innovationskraft des Unternehmens hervorgehoben. Devin ist häufig in der Lage, die gesamte Arbeit zu bewältigen. ChatGPT war zu diesem Zeitpunkt noch nicht einmal in der Lage, mit der Bearbeitung zu beginnen.

In naher Zukunft wird es möglich sein, komplexe Aufgaben an große generische KI-Systeme zu delegieren, welche diese proaktiv und eigenständig bewältigen werden. Dies umfasst auch das Stellen von Fragen zur Klärung und die Zusammenstellung kleiner Teams von Agenten, an welche die Aufgaben delegiert werden können. Die effektive Verwaltung automatisierter Organisationen künstlicher Agenten stellt eine wesentliche Herausforderung für jeden Nutzer generischer KI dar.

Es ist zu erwarten, dass einige Arbeitsplätze, möglicherweise sogar mehr als bisher, durch Künstliche Intelligenz ersetzt werden. Dies stellt ein ernsthaftes Problem für die Zehntausenden Betroffenen dar, welches eine proaktive Aufmerksamkeit von Organisationen und Regulierungsbehörden erfordert. Für eine Gruppe von hundert Millionen Telearbeitern weltweit hingegen werden diese Entwicklungen zu einer relativen Dramatisierung und Beschleunigung des Arbeitsplatzwechsels führen.

Die adäquate Reaktion auf den bevorstehenden Tsunami des Wandels liegt in der Umschulung. Unternehmen und Arbeitnehmer sind gleichermaßen gefordert, in die erforderlichen Lern- und Entwicklungsmaßnahmen zu investieren, um die Arbeitnehmer auf die kommenden Veränderungen vorzubereiten und ihnen bei der Anpassung an diese zu helfen. Um die Essenz der Thematik zu verdeutlichen, sei folgendes Beispiel angeführt: Für Telearbeiter ist es empfehlenswert, sich auf den Erwerb von Managementfähigkeiten zu fokussieren. Unabhängig von Ihrer bisherigen Tätigkeit ist es empfehlenswert, sich mit der Beaufsichtigung von Gruppen hochgradig autonomer Softwareagenten, welche die betreffende Arbeit für Sie erledigen, vertraut zu machen. Dazu gehören Fähigkeiten wie die Delegation, d. h. die klare Spezifizierung einer Aufgabe, die erledigt werden soll, die Sicherstellung, dass vor Arbeitsbeginn Klarheit über die zu erledigende Arbeit besteht, sowie die Erteilung klarer Rückmeldungen zur Leistungssteuerung, genau wie bei der Führung anderer Mitarbeiter.

Es könnte angenommen werden, dass die Motivation der Agenten sowie die Gestaltung ihres Karrierewegs nicht von Belang sind. Diese Annahme ist jedoch vorerst nur zur Hälfte korrekt. Diesbezüglich werden KI-spezifische Fähigkeiten vorausgesetzt. Es hat sich gezeigt, dass Mitarbeiter unterschiedlich auf die sozialen Aspekte von Aufforderungen reagieren. Eine angemessene „Motivation“ kann einen signifikanten Unterschied machen. Unternehmen, die sich dieser Herausforderung nicht stellen, werden jedoch nicht nur die wahren Produktivitätsvorteile der KI verpassen, sondern auch die menschliche Belegschaft verprellen, die zumindest in absehbarer Zukunft das Herzstück ihres Wettbewerbsvorteils bleibt.

Fazit

Die Integration generativer KI in die Arbeitswelt, insbesondere im Bereich der Telearbeit, stellt uns vor fundamentale Herausforderungen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der proaktiven Anpassung und Weiterbildung. Führungskompetenzen im Umgang mit KI-Systemen werden dabei eine zentrale Rolle spielen. Unternehmen und Arbeitnehmer müssen gemeinsam in Entwicklungsmaßnahmen investieren, um die Chancen dieser Transformation zu nutzen. Dabei geht es nicht nur um technische Fähigkeiten, sondern auch um die effektive Steuerung und „Motivation“ autonomer Softwareagenten. Nur wer sich dieser Entwicklung stellt, wird langfristig wettbewerbsfähig bleiben.

FAQs (Häufig gestellte Fragen)

1. Wie unterscheidet sich die aktuelle KI-Revolution von früheren technologischen Umwälzungen? Die generative KI verbreitet sich deutlich schneller als frühere Technologien, da sie sofort verfügbar, kostengünstig und für 2,6 Milliarden Menschen nutzbar ist. Frühere Innovationen wie Verbrennungsmotoren oder das Internet benötigten Jahrzehnte zur flächendeckenden Einführung.
2. Welche Berufsgruppen sind besonders von der KI-Transformation betroffen? Vor allem Telearbeiter und Wissensarbeiter sind stark betroffen. Studien zeigen, dass 80% der Berufstätigen in Berufen arbeiten, die zu mindestens 10% von KI-Exposition betroffen sind, während 19% in Berufen tätig sind, die zu über 50% exponiert sind.
3. Welche Fähigkeiten werden in Zukunft besonders wichtig? Managementfähigkeiten im Umgang mit KI-Systemen werden zentral. Dazu gehören die effektive Delegation von Aufgaben, klare Zielsetzung und Leistungssteuerung sowie das Verständnis für die „Motivation“ von KI-Agenten.
4. Wie schnell adaptieren Unternehmen generative KI-Systeme? Sehr rasch – laut Microsoft-Umfrage nutzten bereits im Mai 75% der Befragten generative KI bei ihrer täglichen Arbeit, fast doppelt so viele wie im Januar. 55% der Unternehmen führen bereits KI-Pilotprojekte durch.
5. Was sind die drei wichtigsten Treiber der KI-Integration? Die Benutzerfreundlichkeit moderner KI-Anwendungen, die bereits erfolgte Digitalisierung der Arbeitsprozesse durch die Pandemie und die zunehmende Autonomie der KI-Systeme sind die Haupttreiber dieser Entwicklung.
6. Wie können sich Arbeitnehmer auf diese Veränderungen vorbereiten? Durch kontinuierliche Weiterbildung, insbesondere im Bereich des KI-Managements, und durch die Entwicklung von Fähigkeiten zur effektiven Zusammenarbeit mit autonomen Softwareagenten.
7. Welche Rolle spielt die physische Präsenz am Arbeitsplatz in Zukunft? Interessanterweise könnte physische Präsenz am Arbeitsplatz mehr Jobsicherheit bieten, da reine Telearbeit-Positionen leichter durch KI-Systeme automatisiert werden können. Dies führt zu einer neuen Bewertung der Vor- und Nachteile von Remote-Arbeit.

Quellenangaben:

1. Forbes
2. Harvard Business Review
3. McKinsey & Company
4. Gartner
5. Brookings Institution
6. PwC
7. World Economic Forum