In dieser Folge von „AI & I“ dreht sich das Gespräch um die zentrale These aus Dan Shippers Essay „After Automation“: dass zunehmende Automatisierung durch KI paradoxerweise mehr menschliche Arbeit schafft, nicht weniger. Brandon Gell, COO von Every, hinterfragt Shippers Beobachtung, dass das stark KI-getriebene Unternehmen seit dem Aufkommen von GPT-3 gewachsen ist und weiter einstellt, während öffentliche Debatten oft das Gegenteil nahelegen.

Shipper entfaltet sein Argument aus der eigenen Praxis heraus und stellt es gegen Narrative vom massenhaften Jobverlust. Die Diskussion kreist um die Frage, warum der unmittelbare Eindruck, KI mache menschliche Arbeit überflüssig, trügt. Als selbstverständlich wird dabei gesetzt, dass KI ein Werkzeug bleibe, das auf menschliche Anweisungen angewiesen sei und dessen Entwicklung sich an wirtschaftlichen Anreizen orientiere, die genau diese Abhängigkeit verstärken. Shipper verortet die Verantwortung für Arbeit und Sinnstiftung letztlich immer beim Menschen.

Zentrale Punkte

  • Expertise wird billig und dadurch allgegenwärtig KI mache die „Expert:innenkompetenz von gestern“ für alle verfügbar, behaupte Shipper. Das führe zu einer massenhaften, aber oft nur halbrichtigen Anwendung dieser Kompetenz, weil die Werkzeuge auf vergangenen Daten trainiert seien und ihre Ergebnisse daher häufig nicht ganz zur aktuellen Situation passten.
  • Die Flut des „Fast-Richtigen“ steigert den Bedarf an Expert:innen Die Überflutung mit ähnlicher, nicht ganz passender Arbeit entwerte diese und erhöhe gleichzeitig die Nachfrage nach menschlichen Expert:innen. Diese würden gebraucht, um die Flut zu steuern, Systeme zu bauen und die Ideen zur Vollendung zu bringen – eine Dynamik, die Shipper im eigenen Unternehmen täglich beobachte.
  • Die Lücke zwischen Autonomie und echter Handlungsmacht bleibt bestehen KI-Agenten könnten autonom Aufgaben ausführen, hätten aber keine eigene Handlungsmacht, argumentiere Shipper. Sie könnten nicht aus eigenem Antrieb ablehnen oder neue Ziele verfolgen. Die gesamte industrielle Entwicklung sei auf gefügigere Systeme ausgerichtet, weshalb die Frage „Was soll ich als Nächstes tun?“ immer an den Menschen zurückgehe.

Einordnung

Das Gespräch liefert ein ausgefeiltes, aus der täglichen Praxis eines Tech-Unternehmens geschöpftes Argument gegen die Vorstellung einer unmittelbar bevorstehenden, massenhaften Arbeitslosigkeit durch KI. Shippers These, dass Automatisierung durch die Demokratisierung von Expertise eine Flut von „Fast-Richtigem“ erzeugt, die dann nach mehr menschlicher Urteilskraft verlangt, ist ein differenzierter Beitrag zur Debatte, der die oft unterkomplexen Narrative von der Job-Apokalypse wirkungsvoll herausfordert. Es gelingt ihm, das abstrakte ökonomische Paradox anschaulich zu machen, indem er es mit konkreten Arbeitsabläufen (etwa fehlerhafte Pull-Requests) verknüpft.

Die Analyse bleibt jedoch stark auf die eigene, sehr spezifische „AI-native“ Arbeitsumgebung beschränkt – eine kleine, wachsende Firma mit extrem technikaffinen Wissensarbeiter:innen. Die Übertragbarkeit auf große, traditionelle Unternehmen mit standardisierten Prozessen, die der angesprochene ClickUp-CEO zu optimieren versuchte, wird zwar diskutiert, aber die strukturellen Anreize für Entlassungswellen werden eher oberflächlich als Managementversagen oder Profitsucht abgetan, statt sie als systemische Dynamik zu analysieren. Unhinterfragt bleibt die optimistische Prämisse, die Mensch-Maschine-Beziehung werde dauerhaft als eine Art Meister-Gehilfe-Verhältnis bestehen bleiben, solange es nur wirtschaftlich gewünscht sei: „wenn du nur auf die Modelle aufspringst, wird alles gut.“ Dass die ständige Neujustierung dessen, „was wichtig ist“, selbst eine immense und erschöpfende kognitive Last bedeuten kann – vor allem für Menschen, deren Jobs fundamental umgestaltet statt ersetzt werden –, wird nicht vertieft.

Hörempfehlung: Lohnt sich für alle, die eine fundierte, optimistische Gegenposition zur KI-Angst suchen und verstehen wollen, wie sich Arbeit in stark automatisierten Wissensberufen gerade verändert, statt nur zu verschwinden.

Sprecher:innen

  • Dan Shipper – Gründer und CEO von Every, Autor des Essays „After Automation“
  • Brandon Gell – COO von Every, führt in dieser Folge das Interview mit Dan Shipper