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15 Millionen KI-Chats - aber wo sind die Jobs? · KI Espresso

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  SPEAKER_00: Weniger als 10% der beobachteten Arbeitsinteraktionen mit Gemini automatisieren eine Aufgabe vollständig.
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  SPEAKER_00: Aber die Menschen, deren Stelle wegen KI gar nicht erst geschaffen wurde, tauchen in keinem Chatlog auf.
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  SPEAKER_00: Für Deutschland, Österreich und die Schweiz ist deshalb entscheidend, ob wir KI-Nutzung, Produktivität oder Beschäftigung messen.
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  SPEAKER_00: Die Frage ist nicht, ob Google Daten hat.
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  SPEAKER_00: Die Frage ist, was diese Daten überhaupt beweisen können.
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  SPEAKER_00: Ich vertrete hier den Standpunkt, dass wir in diesen Telemetriedaten den verlässlichsten faktenbasierten Nachweis der aktuellen KI-Nutzung haben.
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  SPEAKER_00: Zumindest solange wir die Zahlen präzise legen.
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  SPEAKER_01: Und ich halte dagegen, dass genau dieser reine Fokus auf Nutzungsdaten die komplexen Realitäten unseres Arbeitsmarktes völlig verschleiert.
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  SPEAKER_01: Also wer nur Klicks und Prompts misst, übersieht einfach komplett, welche wirtschaftlichen Ergebnisse am Ende auf der Strecke bleiben oder eben gar nicht erst zustande kommen.
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  SPEAKER_00: Lass uns diese Nutzungsdaten aber erst einmal richtig verstehen, bevor wir sie direkt als unzureichend verwerfen.
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  SPEAKER_00: Nehmen wir den Google Atlas V1.0 Report vom Juli 2026.
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  SPEAKER_00: Die analysieren da knapp 15 Millionen Interaktionen.
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  SPEAKER_00: Eine riesige Menge.
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  SPEAKER_00: Und wenn der Report nun von 21% Task-Saturation spricht, müssen wir den Nenner ganz strikt definieren.
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  SPEAKER_00: Genau, das ist nämlich der Knackpunkt.
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  SPEAKER_00: Richtig.
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  SPEAKER_00: Das bedeutet lediglich, dass im Medienberuf 21% dieser definierten Einzeltätigkeiten von mindestens 25 Gemini-Nutzern berührt wurden.
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  SPEAKER_00: Es heißt absolut nicht, dass 21% der Arbeit erledigt oder gar automatisiert sind.
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  SPEAKER_01: Ja, aber Moment, genau da liegt doch der Kern meines Argumentes, selbst wenn wir hinzufügen, dass unter 10% dieser beobachteten Interaktionen als Versuch gewertet werden, eine Aufgabe von Anfang bis Ende abzuschließen.
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  SPEAKER_01: Was erfassen wir damit eigentlich?
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  SPEAKER_00: Naja, die tatsächliche Interaktion mit dem Tool.
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  SPEAKER_01: Ja, aber wir messen doch rein probabilistische Absichten innerhalb einer bestimmten Software.
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  SPEAKER_01: Wir betrachten weder die Nicht-Nutzer noch haben wir Zugang zu den Daten der kostenpflichtigen API-Schnittstellen von Unternehmen.
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  SPEAKER_01: Das fundamentale Problem ist doch, eine Interaktion in einem Chat-Interface ist einfach kein Maßstab für Produktivität.
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  SPEAKER_01: Sie sagt null Übereinstellungen aus und generiert für sich genommen noch gar keinen wirtschaftlichen Wert.
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  SPEAKER_01: Wir verwechseln hier schlichtweg ein Softwarewerkzeug mit realer Wirtschaftsleistung.
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  SPEAKER_00: Also ich teile deine Vorsicht, was diese voreilige Gleichsetzung von Nutzung und Produktivität angeht.
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  SPEAKER_00: Aber wir können diese methodischen Einschränkungen nicht einfach nutzen, um gleich so ein Schreckenszenario zu zeichnen.
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  SPEAKER_00: Das tue ich ja gar nicht.
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  SPEAKER_00: Ich sage nur.
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  SPEAKER_00: Wenn wir über die reine Software-Ebene hinausgehen und uns die Makro-Ebene ansehen, dann stützt die ja die Nüchternheit der Google-Daten.
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  SPEAKER_00: Der OECD Employment Outlook 2026 findet zum Beispiel keinen dauerhaften Einbruch bei den europäischen Stellenanzeigen seit Ende 2023.
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  SPEAKER_01: Aber die OECD formuliert ihre Erkenntnisse bezüglich der Arbeitsmarktschwierigkeiten von Berufseinsteigern wirklich extrem vorsichtig.
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  SPEAKER_01: Die Evidenz zu den Effekten von Sprachmodellen ist dort höchst gemischt.
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  SPEAKER_00: Ja, sie ist gemischt, weil ein plötzlicher KE-getriebener Kahlschlag bei Juniorpositionen makroökonomisch bisher einfach nicht nachweisbar ist.
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  SPEAKER_01: Da muss ich jetzt aber energisch widersprechen, zumindest wenn wir den Blick mal direkt auf unsere lokale Realität richten.
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  SPEAKER_01: Nehmen wir doch mal die harten Zahlen der Bundesagentur für Arbeit aus 2025.
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  SPEAKER_01: Okay.
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  SPEAKER_01: In Deutschland sehen wir bei den gemeldeten IKT-Vakanzen einen spürbaren Rückgang um 22 Prozent.
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  SPEAKER_01: Das sind nur noch rund 13.000 offene Stellen.
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  SPEAKER_01: Gleichzeitig ist die Arbeitslosigkeit in diesem Sektor auf 4,5 Prozent gestiegen.
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  SPEAKER_01: Also wenn das kein Warnsignal ist, was dann?
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  SPEAKER_00: Heit hier müssen wir echt das Gesamtbild der Statistik betrachten.
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  SPEAKER_00: Im exakt selben Zeitraum ist die versicherungspflichtige IKT-Beschäftigung um 2% gewachsen.
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  SPEAKER_00: Auf 1,15 Millionen Arbeitnehmer.
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  SPEAKER_00: Es arbeiten also de facto mehr Menschen in diesem Bereich als zuvor.
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  SPEAKER_01: Die reine Kopfzahl mag nominal wachsen, ja, aber die interne Struktur der Nachfrage, die reißt massiv auf.
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  SPEAKER_01: Von den neuen Stellenangeboten richteten sich über 40 Prozent exklusiv an Experten.
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  SPEAKER_01: Die Qualifikationsanforderungen schießen nach oben, während die offenen Stellen insgesamt sinken.
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  SPEAKER_01: Verändern sich hier gerade die Einstiegswege für Junioren radikal?
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  SPEAKER_00: Also ich verstehe total, dass diese Zahlen genau diese Frage aufwerfen.
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  SPEAKER_00: Aber ich lehne diesen kausalen Schluss echt strikt ab.
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  SPEAKER_00: Was wir in den deutschen Daten sehen, ist eine gleichzeitige konjunkturelle Schwäche, gepaart mit einem generellen Beschäftigungswachstum und einem extremen Hunger nach hochspezialisierten Fachkräften.
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  SPEAKER_00: Es gibt absolut keinen methodischen Beweis dafür, dass künstliche Intelligenz der Auslöser für diesen Rückgang an Vakanzen oder eben den Anstieg der Arbeitslosigkeit ist.
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  SPEAKER_00: Das, da hineinzulesen, sprengt einfach das, was die Evidenz hergibt.
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  SPEAKER_01: Gut, die Daten beweisen keine Kausalität, das bestreite ich nicht.
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  SPEAKER_01: Aber sie schließen strukturelle Verdrängung eben auch nicht aus.
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  SPEAKER_01: Wir müssen zwingend aufhören, diese Messschichten ständig zu vermischen.
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  SPEAKER_01: Ob ein Tool genutzt wird, ob sich eine Aufgabe verändert, ob die Produktivität steigt oder ob tatsächlich jemand beschäftigt wird.
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  SPEAKER_01: Das sind vier völlig unterschiedliche Ebenen.
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  SPEAKER_00: Absolut, da stimme ich dir zu.
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  SPEAKER_00: Diese konzeptionelle Klarheit ist unabdingbar für Politik und Wirtschaft.
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  SPEAKER_00: Wir müssen bei der Bewertung solcher Studien immer drei kritische Fragen stellen.
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  SPEAKER_00: Welche Nutzung wurde gemessen?
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  SPEAKER_00: Welches Ergebnis fehlt?
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  SPEAKER_00: Wer profitiert vom Gewälten?
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  SPEAKER_00: Ein Vorbehalt fehlt noch.
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  SPEAKER_00: Die OECD nennt ihren Befund ausdrücklich vorläufig.
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  SPEAKER_00: Wir sprechen hier ja über diese ständige Angst, dass künstliche Intelligenz unsere Jobs vernichtet.
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  SPEAKER_00: Besonders eben die der Berufseinsteiger, also der Junioren.
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  SPEAKER_00: Absolut.
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  SPEAKER_00: Und im Employment Outlook 2026 stellt die OECD zwar fest, dass es ab Ende 2023 keinen anhaltenden Einbruch bei den EU-Stellenausschreibungen gab.
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  SPEAKER_00: Aber dieses kleine Wort, also dieses vorläufig, das ist halt entscheidend.
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  SPEAKER_00: Ja, aber.
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  SPEAKER_00: Wir dürfen das auf gar keinen Fall als so eine Art zeitlose Entwarnung für unsere Junioren missverstehen.
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  SPEAKER_01: Okay, aber vorläufige Evidenz ist am Ende des Tages eben trotzdem Evidenz.
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  SPEAKER_01: Und ich glaube, wir brauchen sie dringend.
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  SPEAKER_01: Um nicht in völlige Panik zu verfallen.
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  SPEAKER_01: Es gibt ja Stimmen, die sprechen von einem bereits vollzogenen, durch KI verursachten Zusammenbruch des Arbeitsmarktes.
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  SPEAKER_01: Ja, die gibt es massenhaft.
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  SPEAKER_01: Genau.
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  SPEAKER_01: Und die OECD-Daten, die blocken genau diese extremen Behauptungen ab.
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  SPEAKER_01: Einfach weil die realen Zahlen diesen sofortigen Kollaps nun ja schlicht nicht hergeben.
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  SPEAKER_00: Lass uns das mal ganz konkret machen.
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  SPEAKER_00: Wer jetzt zuhört und, sagen wir mal, gerade sein Informatikstudium abschließt, der wird eine ganz andere Realität spüren.
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  SPEAKER_00: Inwiefern das?
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  SPEAKER_00: Naja, nehmen wir mal die Zahlen der Bundesagentur für Arbeit von 2025.
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  SPEAKER_00: Da ist die Arbeitslosigkeit in der IT von 3,7 auf 4,5 Prozent gestiegen.
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  SPEAKER_00: Da entsteht eine seriale, spürbare Reibung im Markt, finde ich.
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  SPEAKER_01: Moment, da lässt du aber einen echt wesentlichen Kontext weg.
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  SPEAKER_01: Im exakt selben Zeitraum sind die echten festen IT-Jobs, also die sozialversicherungspflichtige Beschäftigung, um 2% gewachsen.
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  SPEAKER_00: Ja, insgesamt vielleicht.
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  SPEAKER_01: Eben auf 1,15 Millionen Menschen.
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  SPEAKER_01: Wir haben also ein tatsächliches Jobwachstum.
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  SPEAKER_01: Diese Indikatoren zeigen uns eher eine klassische zyklische Schwäche.
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  SPEAKER_00: Aber wie würden wir diese Kausalität überhaupt messen?
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  SPEAKER_00: Das ist doch das fundamentale methodische Problem hier.
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  SPEAKER_01: Hm, das ist schwer, ja.
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  SPEAKER_00: Wenn wir versuchen, den KI-Einfluss zu belegen, schauen wir extrem oft auf Telemetredaten, sowas wie Google Atlas.
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  SPEAKER_00: Diese Tools messen aber prinzipiell nur Produktinteraktionen.
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  SPEAKER_00: Richtig, Klicks und so weiter.
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  SPEAKER_00: Genau.
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  SPEAKER_00: Klicks in einer Software.
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  SPEAKER_00: Sie können logischerweise gar keinen Arbeitsplatz erfassen, der wegen KI niemals geschaffen wurde.
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  SPEAKER_00: Das messen die nicht.
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  SPEAKER_00: Sie messen keine Nichtnutzer, keine tatsächliche Produktivität und auch keine echten Einstellungen oder Verdrängungen.
• 8:44
  SPEAKER_01: Genau deshalb darf ein Nutzungsprotokoll nie allein zur Jobprognose werden.
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  SPEAKER_01: Wenn euch diese Debatte zum Nachdenken gebracht hat, abonniert KI Espresso.
• 8:54
  SPEAKER_01: Jeden Tag eine neue KI-Debatte in sechs Minuten.
• 8:58
  SPEAKER_01: Das war KI Espresso.