Zukunft der Arbeit: Mensch und KI im neuen Gleichgewicht

Im Mai 2025 sagte Dario Amodei, Gründer und CEO von Anthropic, voraus, dass KI in den kommenden fünf Jahren bis zur Hälfte der Arbeitsplätze im einfachen Angestelltenbereich vernichten und die Arbeitslosigkeit um bis zu 20% ansteigen lassen könnte. Im Juni warnte KI-Vordenker Geoffrey Hinton, dass sich KI von bisherigen Technologien dadurch unterscheide, dass sie nahezu alle Menschen ersetzen könne – mit Ausnahme hochspezialisierter Fachkräfte. Auch Ford-CEO Jim Farley äußerte jüngst die Erwartung, dass die Nachfrage nach Angestellten im Bürobereich sich halbieren werde, während zugleich ein Mangel an Facharbeiter:innen im Handwerk bestehe.

Ob diese Warnungen sich bewahrheiten, weiß letztlich niemand. Was wir bei Salesforce Futures jedoch aus langjähriger Erfahrung wissen, ist: Produktiv über die Zukunft nachzudenken, ist im Kern ein Akt menschlicher Vorstellungskraft. Wenn es allerdings um KI und den Verlust von Arbeitsplätzen geht, wird diese notwendige Kreativität häufig durch eine «Vorstellungsverzerrung» und eine «Vorstellungslücke» beeinträchtigt.

• Die Vorstellungsverzerrung entsteht vor allem durch die starke Anziehungskraft dystopischer Narrative, wie wir sie aus der Science-Fiction kennen.
• Die Vorstellungslücke wiederum bezeichnet das Fehlen eines gemeinsamen Bezugsrahmens, um zu verstehen, wie Technologie die Arbeitswelt in der Vergangenheit verändert hat – und wie sie uns helfen könnte, Entwicklungen wie KI künftig differenzierter zu betrachten, mit all ihren Chancen und Risiken.

Die Vorstellungsverzerrung: Bestehende Narrative und AGI enttäuschen uns

Mächtige dystopische Sci-Fi-Erzählungen liefern den Medien leicht verständliche Referenzen. Gleichzeitig verstärken sie jedoch die Vorstellung, dass negative Entwicklungen nicht nur möglich, sondern nahezu unausweichlich seien.

In Filmen wie «Terminator» und «Matrix» nutzen Maschinen ihre überlegene Intelligenz, um den Menschen die Selbstbestimmung zu entreißen. Dieses Muster findet sich auch in aktuellen «AI-Doomer»-Szenarien wieder, die von der Gefahr einer «Zerstörung der Zivilisation» oder einer «KI-Apokalypse» sprechen. Ironischerweise enthalten selbst eher utopisch geprägte Vorhersagen zur Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI), wie die von Sam Altman, den Hinweis, dass katastrophale Folgen wahrscheinlich seien, wenn wir keine Kontrollmechanismen etablieren.

Diese kraftvollen Geschichten prägen, wie jede neue KI-Innovation – etwa autonome Agenten – wahrgenommen wird. Sie erscheinen fast zwangsläufig als Vorboten einer KI, die so mächtig und allgegenwärtig sein wird, dass menschliche Arbeit überflüssig erscheint.

KI ist nicht die erste automatisierte Technologie, die Ängste vor Arbeitsplatzverlust ausgelöst hat. Von den Fließbändern, die im frühen 20. Jahrhundert Facharbeiter:innen verdrängten, über Geldautomaten, die Bankangestellte bedrohten, bis hin zu automatisierten Telefonzentralen, die die Arbeit von Vermittler:innen überflüssig machten – die Geschichte der Automatisierung ist geprägt von Sorgen um die Zukunft der Arbeit. Doch in unserer Zukunftsforschung – wie auch im Leben selbst – zeigt sich immer wieder: Negative Szenarien sind viel leichter zu entwerfen als positive. Sie erfordern lediglich die Vorstellung, dass bestehende Systeme zusammenbrechen.

«Alles, was man tun muss, um ein negatives Szenario zu entwickeln, ist, die Realität, wie wir sie kennen, in Stücke zu treten», schreibt der Zukunftsforscher Jay Ogilvy. «Positive, optimistische Szenarien hingegen wirken schnell unglaubwürdig, wenn sie wie ein Zukunftsbild durch die rosarote Brille klingen.»

Die Vorstellungslücke schließen: Auf dem Weg zu einem besseren Rahmenwerk, um klarer über KI und Arbeit nachzudenken

Damit positive Szenarien glaubwürdig wirken, müssen sie aufzeigen, wie bestehende Probleme, die uns derzeit zurückhalten, tatsächlich gelöst werden könnten. Das ist schwierig – denn wären die Lösungen offensichtlich, wären sie vermutlich längst umgesetzt. Ein wesentlicher Teil der Zukunftsforschung besteht daher darin, ein tieferes Verständnis dafür zu entwickeln, wie sich komplexe Systeme verändern können, und dieses Wissen mit der Bereitschaft zu verbinden, neuartige und unerwartete Lösungen zu denken. Wenn es uns gelingt, die Narrative hinter uns zu lassen, die unsere Vorstellungskraft einschränken, können wir klarer über die Auswirkungen von KI auf Beschäftigung nachdenken.

«Die Zukunft der Arbeit zu verstehen bedeutet, den Fokus von ganzen Berufen auf einzelne Tätigkeiten zu verlagern – manche davon lassen sich automatisieren, viele jedoch nicht.»

Sagt Mick Costigan, Vice President Salesforce Futures.

Die Zukunft der Arbeit zu verstehen bedeutet, den Blick von ganzen Berufen auf einzelne Aufgaben zu richten – einige davon lassen sich automatisieren, viele jedoch nicht. Das National AI Advisory Committee des Weißen Hauses weist darauf hin, dass sich die Sichtweisen von Ökonom:innen darauf, welche Tätigkeiten am ehesten automatisiert werden können, verändert haben: Während in den 2010er-Jahren vor allem körperliche Arbeit im Vordergrund stand, richten sich die Sorgen heute stärker auf «intellektuelle und unregulierte» Tätigkeiten.

Die zentralen Fragen lauten daher:

1. Welche Aufgaben werden tatsächlich automatisiert?
2. Wie wird das die Arbeit umgestalten?
3. Welche Aufgaben werden sich der Automatisierung entziehen?

Selbst wenn die Allgemeine Künstliche Intelligenz (AGI) früher als erwartet Realität wird und sich alle Tätigkeiten automatisieren ließen, blieben Fragen offen, die die Zusammenarbeit von Mensch und KI betreffen. Erstens müssen wir akzeptieren, dass wir weiterhin mit Halluzinationen und Vertrauensproblemen bei KI-Systemen konfrontiert sein werden. Zweitens sollten wir durch Experimente herausfinden, worin KI besonders stark ist – und worin der Mensch unschlagbar bleibt. Drittens schließlich gilt es anzuerkennen, dass wir auch in Bereichen, in denen KI dem Menschen überlegen ist, Szenarien haben werden, in denen wir uns bewusst für Menschen und menschlich geprägte Prozesse entscheiden.

Bei der Erkundung, wie Menschen und Agenten künftig zusammenarbeiten werden, finden wir Inspiration in der Arbeit des Autors Vaughn Tan, der den Begriff des «Meaningmaking» in den Mittelpunkt stellt.

«Was uns menschlich macht, ist die Fähigkeit, Dinge zu tun, die noch nicht verstanden sind – die Fähigkeit, dort Bedeutung zu schaffen, wo es zuvor keine Bedeutung gab», schreibt Tan.

Aus dieser Perspektive wird deutlich, wie viel Meaningmaking bereits in der Arbeit geschieht – etwa wenn wir schwierige, wertebasierte Führungsentscheidungen treffen, subjektive Urteile fällen oder Risiken abwägen – und wie zentral diese Form der Arbeit für die persönliche wie auch die gemeinschaftliche Identität ist. Wenn wir echte Gespräche über bessere Zukünfte mit KI führen wollen, müssen wir die Feinheiten der menschlichen Dimension von Arbeit tiefer verstehen.

In einem aktuellen Interview betonte Ruth Hickin, Vice President Workforce Innovation bei Salesforce, dass KI-gestützte Arbeit ebenfalls «meaning-first»-Arbeit sein könne. «Wir müssen Arbeitsplätze gestalten, bei denen der Sinn an erster Stelle steht. Wir wollen Berufseinsteiger:innen nicht verlieren; als Gesellschaft dürfen wir nicht in einer Situation massiver Arbeitslosigkeit landen», sagte sie. «Neue Arbeitsplätze können interessanter und komplexer werden, weil wir Aufgaben automatisieren können, die bislang Menschen übertragen wurden – allein aus dem Grund, dass es sich um ihre erste Stelle handelte.»

Vorteile der Automatisierung dort, wo sie sinnvoll ist

Eine Folge der Vorstellungslücke ist, dass wir die unmittelbaren positiven Effekte der Automatisierung oft nicht erkennen – auch in Bezug auf die Gesamtbeschäftigung.

Erstens ist das bestehende Angebot an Dienstleistungen und Produkten in vielen Bereichen stärker durch Arbeitskräftemangel eingeschränkt, als es der tatsächlichen Nachfrage entspricht. Das erleben wir beispielsweise, wenn wir in einer dreistündigen Warteschleife beim Kundenservice hängen und uns mit der Option auf einen Rückruf kaum geholfen ist. Der Einsatz von KI-Agenten zur Schließung solcher Versorgungslücken würde nicht zwingend bestehende Arbeitsplätze verdrängen – aber die Servicequalität deutlich verbessern.

Marc Benioff, Co-CEO und Vorstandsvorsitzender von Salesforce, betont den anhaltenden Bedarf an menschlicher Arbeit: «Es geht darum, dass Menschen und KI zusammenarbeiten – nicht darum, Menschen in großem Stil zu ersetzen», sagte er. «Oder wenn es diese Möglichkeit wirklich gibt, dann soll mir das bitte jemand erklären, denn als CEO eines Unternehmens mit 75.000 Mitarbeitenden kann ich sie nicht erkennen.»

Seine Haltung spiegelt breitere ökonomische Realitäten wider: Arbeitsmärkte sind schon heute angespannt. Angesichts sinkender Geburtenraten und wachsender Widerstände gegen Zuwanderung gilt nach Einschätzung des MIT-Ökonomen und Arbeitsmarktexperten David Autor: «Die industrialisierte Welt ist übervoll mit Jobs – und das wird auch so bleiben.»

Eine neue Analyse der Economic Innovation Group (EIG) untermauert diese Einschätzung: Tätigkeiten, die stark von KI betroffen sind, zeigen weder erhöhte Arbeitslosigkeit noch eine auffällige Abwanderung aus dem Arbeitsmarkt oder einen vermehrten Berufswechsel.

Die Erzählung wird zusätzlich durch ermutigende Signale gestützt, dass KI die Produktivität bereits steigern könnte. So zeigen jüngste Arbeitsmarktdaten ein deutlich beschleunigtes Wachstum der Stundenproduktivität. Laut einer Analyse der Federal Reserve Bank of Chicago ist die Produktivität sprunghaft angestiegen und liegt mittlerweile bei über 4% über dem Basiswert. Sollte sich dieser Trend durch die breitere Einführung und Verbesserung von KI-Werkzeugen fortsetzen, könnte ein positiver wirtschaftlicher Kreislauf entstehen: Beschäftigte erzeugen mehr Output pro Stunde, Unternehmen können die Löhne erhöhen, ohne die Preise anzuheben, und gleichzeitig ein nicht-inflationäres Wachstum von Wirtschaft und Beschäftigung unterstützen.

Ein weiterer Vorteil: Unsicherheit entsteht dort, wo die Nachfrage elastisch auf das Angebot reagiert – sprich, je mehr Angebot geschaffen wird, desto mehr Nachfrage entsteht auch.

Ein Blick in die Geschichte verdeutlicht dies. Der Ökonom William Jevons beschrieb im 19. Jahrhundert erstmals dieses Paradox anhand der Kohlenachfrage. Später führte die Einführung von Tabellenkalkulationen auf PCs zu einer explosionsartigen Zunahme der Nachfrage nach quantitativer Analyse.

Auch heute zeigen sich erste Ergebnisse: KI-Tools steigern bereits die Produktivität von Entwickler:innen. Ein frühes, kontrolliertes Experiment von Microsoft Research und GitHub ergab, dass Programmierer:innen mit GitHub Copilot ihre Aufgaben um 55.8% schneller erledigten als ohne KI-Unterstützung. Zwar stellte eine METR-Studie von 2025 gemischte Resultate bei erfahrenen Entwickler:innen komplexer Aufgaben fest, doch der übergreifende Trend deutet darauf hin, dass KI Programmierjobs für eine deutlich breitere Gruppe von Menschen zugänglich machen könnte, indem sie technische Barrieren abbaut – ein Punkt, den KI-Pionier Andrew Ng seit Langem betont.

Die frühen, nach ChatGPT aufgestellten Prognosen von Ng und anderen scheinen sich nun zu bestätigen: Neue agentische Programmier-Tools erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass auch Nicht-Programmierer funktionsfähige Software-Anwendungen erstellen können. Die Risikokapitalgeber Paul Kedrosky und Eric Norlin sind überzeugt, dass dadurch ein viel größeres Nachfragepotenzial sichtbar werden könnte – und möglicherweise sogar das lösen, was sie als die «technische Schuldenlast der Gesellschaft» bezeichnen: den Rückstau an nützlichen Anwendungen, die bislang nicht gebaut wurden, weil es an Entwickler:innen mangelte – nicht an Bedarf.

Umschulung und Übergangsstrategien

Dort, wo Arbeitsplätze verdrängt werden, liefert die jüngere Wirtschaftsgeschichte eine Mahnung. Im Zuge der Deindustrialisierung des späten 20. Jahrhunderts blieben die Versprechen, Fabrikarbeiter:innen für die Wissensökonomie umzuschulen, oft unerfüllt. Das führte nicht nur zum Verlust von Millionen Arbeitsplätzen, sondern auch zu anhaltender, langfristiger Arbeitslosigkeit in postindustriellen Regionen. Abseits der überzeichneten Science-Fiction-Narrative und AGI-Spekulationen sind es vor allem diese Erfahrungen, die schwer auf den Köpfen von Beschäftigten wie auch politischen Entscheidungsträger:innen lasten. Erfreulicherweise gibt es jedoch mehrere Gründe, sich von der KI-Revolution mehr zu erhoffen.

• Erstens ist die Lücke zwischen den Fähigkeiten, die heutige Wissensberufe erfordern, und jenen, die in den Wissensjobs der Zukunft benötigt werden, deutlich kleiner als der Sprung von manuellen, teils angelernten Tätigkeiten hin zu den industriell automatisierten Berufen vergangener Jahrzehnte.
• Zweitens verspricht KI weitaus bessere Werkzeuge. Wir sind zunehmend in der Lage, die heutigen Fähigkeiten von Arbeitnehmer:innen zu erfassen, zu verstehen, welche Kompetenzen sie künftig benötigen, und einen individuellen Lernpfad von hier nach dort zu entwickeln. KI-gestützte Coaching-Tools können Lernprozesse personalisieren und zugänglicher machen, als es frühere Systeme je waren. Besonders großes Potenzial sehen wir in neuartigen, kosteneffizienten und datenreichen Simulationen, die eine wechselseitige Erprobung von Fähigkeiten und Interessen für neue Berufsfelder ermöglichen.

Beispiele dafür sind:

1. Sie können ein Vorstellungsgespräch so oft üben, wie nötig, bevor der echte Termin ansteht.
2. Sie können große Meetings realitätsnah proben – mit deutlich höherer Genauigkeit als heute möglich.
3. Oder Sie können Launch-Simulationen neuer Ideen durchspielen, um Go-to-Market-Strategien zu verfeinern, noch bevor eine teure Pilotphase startet.

Unternehmertum und Innovation

Wenn vergangene Innovationswellen ein Hinweis sind, könnten KI-Agenten eine neue Welle unternehmerischer Aktivität auslösen. Dieselben KI-gestützten Coaching-Angebote und Tools, die Menschen beim Umschulen helfen, könnten auch den Zugang zu neuen unternehmerischen Chancen erleichtern und Expertise kostengünstiger verfügbar machen. Dadurch könnten mehr Menschen mit guten Ideen diese weiterentwickeln und umsetzen – ohne den bislang notwendigen großen Ressourcenaufwand.

Wir glauben, dass eine neue Zugänglichkeit – in Form von reichlich verfügbarer Intelligenz, Expertise und Unterstützung – es einfacher machen wird, ein Unternehmen zu gründen und zu führen, als je zuvor. Schon jetzt erhalten Freelancer uneingeschränkten Zugang zu Ressourcen wie Finanz- und Rechtsexpertise, die bis vor Kurzem noch großen Unternehmen vorbehalten waren. Dies gilt ebenso für die kreativen Aspekte der Arbeit. Auf der letztjährigen Dreamforce verwies Cristóbal Valenzuela, CEO des KI-Videounternehmens Runway, darauf hin, wie technologische Hürden historisch Menschen daran gehindert haben, Geschichten zu erzählen – einfach weil ihnen die nötigen Fähigkeiten fehlten.

Darüber hinaus werden völlig neue Berufe entstehen. Eine von David Autor geleitete Studie hat gezeigt, dass 60% der Jobs, die Amerikaner:innen 2018 innehatten, 1940 noch nicht existierten – weil neue Technologien neue Rollen notwendig machten. KI dürfte demselben Muster folgen. Man kann sich etwa Agenten-Entwickler:innen und -Trainer:innen vorstellen, Interpretierbarkeits-Expert:innen, die Entscheidungen und die Modelle dahinter prüfen, sowie viele andere neue Tätigkeiten, die durch den KI-Wandel entstehen.

Bereits in der ersten Ausgabe des Salesforce Futures Magazins, die sich auf persönliche KI-Agenten konzentrierte, haben wir Szenarien entworfen, in denen Agenten den Großteil der Interaktionen zwischen Kund:innen und Unternehmen vermitteln. In einer Welt, in der Automatisierung im Überfluss vorhanden ist, wird der Wert hochwertiger Mensch-zu-Mensch-Interaktionen steigen – insbesondere in neuartigen Situationen, in denen menschliche Aufmerksamkeit nötig ist, um Kund:innen bei der Lösung komplexer Probleme oder bei schwierigen Entscheidungen zu unterstützen. Diese menschlichen Momente werden zu einem der wichtigsten Mittel, mit denen Unternehmen Vertrauen aufbauen und sich von Wettbewerbern differenzieren können. Es liegt nahe, dass Firmen künftig stärker in Rollen investieren werden, die auf persönlichen Service, Konfliktlösung und Beziehungsaufbau ausgerichtet sind.

Handeln und Dialog

Wir sind überzeugt, dass KI so gestaltet und entwickelt werden kann, dass sie allen zugutekommt – und die jüngsten Maßnahmen von Salesforce zeigen dieses Bekenntnis auch in der Praxis. Das kürzlich veröffentlichte Workforce Innovation Playbook basiert auf den «4R»:

• Redesign: Wie Arbeit erledigt wird, neu gestalten.
• Reskill: Mitarbeitende für das digitale Arbeitszeitalter umschulen.
• Redeploy: Talente neu einsetzen, um Agilität freizusetzen.
• Rebalance: Arbeit neu ausbalancieren, mit Fokus auf Aktivitäten mit hoher Wirkung.

Nathalie Scardino, President und Chief People Officer bei Salesforce, erläutert dazu: «Alles, was wir bisher über die Funktionsweise von Organisationen dachten, ist überholt, da wir nun für ein Miteinander von Menschen und Agenten gestalten. Agenten ersetzen keine Menschen, sie befreien uns von Routine, Bürokratie und Lärm – und verstärken menschliche Produktivität, Kreativität und Sinn.»

Das 4R-Rahmenwerk spiegelt eine breitere Philosophie wider: den Menschen im Zentrum der KI-Revolution zu halten. Salesforce investiert dazu in KI-Kompetenz über Trailhead, in Agentblazer-Zertifizierungsprogramme sowie in Initiativen wie Career Connect – einen KI-gestützten internen Talentmarktplatz. All diese Maßnahmen sind konkrete Schritte, um sicherzustellen, dass KI Beschäftigte unterstützt, anstatt sie lediglich zu verdrängen.

Mehrparteiische Bemühungen, potenzielle Schäden frühzeitig zu erkennen, abzuwehren und zugleich Chancen bestmöglich zu nutzen, bleiben unverzichtbar. So beteiligt sich Salesforce beispielsweise am U.S. National AI Advisory Committee, am National Institute of Standards and Technology sowie am Singapore Advisory Council on the Ethical Use of AI and Data. Regierungen spielen eine wichtige Rolle bei der Gestaltung von Programmen, die den Zugang zu neuen Technologien erweitern – von der 34,6 Millionen US-Dollar umfassenden Digital-Equity-Initiative der Arizona State University über die Responsible-AI-Partnerschaft zwischen dem Block Center der Carnegie Mellon University und dem Bundesstaat Pennsylvania, bis hin zur EU-Digital Skills and Jobs Platform, die digitale Weiterqualifizierung in ganz Europa unterstützt, sowie Singapurs nationaler KI-Strategie.

Während Salesforce und andere Technologieunternehmen Agenten in großem Maßstab einsetzen, tragen wir die Verantwortung, die Auswirkungen dieser neuen Technologie auf Menschen, Arbeitskräfte und Gemeinschaften aufmerksam zu beobachten. Wir werden nicht nur lernen, wozu Agenten fähig sind und wie Menschen und Agenten am besten zusammenarbeiten, sondern auch ihre Grenzen besser verstehen. Eine weit verbreitete Einführung von Agenten wird unbeabsichtigte Folgen, sekundäre Effekte und überraschende Anwendungsfälle aufzeigen, die wir uns bislang vielleicht nicht einmal vorstellen konnten.

«Während Salesforce und andere Technologieunternehmen Agenten in großem Maßstab einsetzen, tragen wir die Verantwortung, die Auswirkungen dieser neuen Technologie auf Menschen, Arbeitskräfte und Gemeinschaften genau im Blick zu behalten.»

Betont Mick Costigan, VP Salesforce Futures.

Aktive Mitgestaltung ist wichtiger denn je

Wie Marc Benioff warnt: «Wenn wir die Idee akzeptieren, dass KI unseren Platz einnimmt, beginnen wir, uns selbst aus der Zukunft herauszuschreiben – als Passagiere in einer Rakete, die wir nicht länger steuern. Wenn wir uns jedoch entscheiden, sie zu lenken und mit ihr zu kooperieren, können wir eine neue Ära menschlichen Potenzials erschließen.»

Unternehmen müssen daher schnell lernen und ihre Erkenntnisse breit teilen, damit alle Beteiligten – einschließlich Politik und Bildungseinrichtungen – fundiertere Entscheidungen über die Auswirkungen auf die Arbeitswelt treffen können.

Wir wissen, dass KI eine weitere Welle der kreativen Zerstörung auslösen wird. Wir wissen jedoch nicht, wie genau diese Welle aufschlagen wird oder wo das Gleichgewicht zwischen neu geschaffenen und verlorenen Arbeitsplätzen liegen wird. Doch die Lehren der Vergangenheit deuten darauf hin, dass wir möglicherweise positiv überrascht werden.

Mit klarerem Denken und stärkerem Engagement können wir über pessimistische Prognosen ebenso hinausgehen wie über naiven Techno-Optimismus. Wir können die Debatte neu ausbalancieren – und unsere Handlungsfähigkeit zurückgewinnen. Das ist der beste Weg in eine Zukunft, in der Menschen und KI gemeinsam arbeiten.