Was erwartet uns im KI-Jahr 2026? In der neuen Folge des Digital Impact Podcast werfen Christina und Chris einen Blick auf das Jahr 2026 und sprechen über die wichtigsten möglichen Entwicklungen, die Unternehmen, Marketing und Gesellschaft nachhaltig verändern können – wenn sie so eintreffen, wie gedacht. Es geht unter anderem um AI Agents, die zunehmende Relevanz von Human-made-Siegeln als Vertrauenssignal in einer KI-geprägten Welt sowie um Wearable Devices, die künstliche Intelligenz noch enger mit unserem Alltag verknüpfen.
Christina und Chris diskutieren, welche KI-Trends 2026 wirklich prägen: die Frage nach dominanten Modellen im Alltag vs. im Unternehmen, mehr Open-Source- und lokale Setups für datensensible Anwendungen sowie der Shift von Prompting hin zu KI-gestützten Prozessen. Außerdem geht es um realistische Einsatzfelder von AI Agents, mögliche „Human-Made“-Signale als Qualitätsmerkmal im Content und die Rolle von Wearables. Zum Abschluss ordnen sie ein, welche Rollen in Unternehmen durch KI wichtiger werden – und welche Tätigkeiten zunehmend wegfallen.
KI-Modelle & Infrastruktur: Diskussion über dominante KI-Modelle in 2026 (v. a. ChatGPT vs. Gemini), den Einfluss von Distribution (Apple-, Google-Ökosysteme) sowie den wachsenden Stellenwert von Open-Source- und lokal betriebenen Modellen für datensensible Unternehmen in Europa.
Von Prompting zu Prozessen: Fokus auf den Einsatz von KI in Unternehmensprozessen statt Einzelprompts – inklusive realistischer Erwartungen an AI Agents, Teilautomatisierung statt End-to-End-Autonomie und klarer KPIs wie Geschwindigkeit, Fehlerquote und Kosten.
Content, Arbeit & Organisation: Debatte um „Human-Made“-Qualitätssignale im Content, zunehmender AI-Slop auf Plattformen sowie spürbare Rollenverschiebungen in Unternehmen (mehr Orchestrierung, weniger reine Zuarbeit, neue KI-spezifische Rollen).
Hi, Chris. Neues Jahr, neue Podcast-Folge. Wir haben uns überlegt, wir wollen in dieser Folge darüber sprechen, was in diesem Jahr KI-mäßig auf uns zukommt, damit wir dann im neuen Jahr, also in dem neuen, neuen Jahr, 2027, darauf zurückblicken können und schauen können, wo wir überall falsch schlagen.
Hi, Christina. Ich freue mich schon, weil es ist ja tatsächlich auch schon einiges passiert. Man ist fast schon spät, wenn man im Januar Predictions aufstellt, weil sich das so schnell entwickelt, dass man fast nicht hinterherkommt. Aber ich glaube, wir haben trotzdem ein paar gute Thesen aufstellen können.
Ich glaube auch. Wir starten mal mit den Fragen rein und sehen dann mal, wie wir so darüber denken und was so unsere Vorhersagen sind. Mit der Knowledge-Base, die wir so in uns drin haben, speisen wir unseren eigenen GPT an und gucken mal, was dabei rauskommt. Und eine Frage, die mich beschäftigt, für das laufende Jahr, ist: Wird es ein Modell geben, was sich jetzt wirklich durchsetzt? Also gefühlt war das letzte Jahr, also sagen wir mal so, 24 fand ich, da gab es noch einige Modelle, die mit im Rennen waren, aber ChatGPT war so führend. Da hatte ich schon das Gefühl, dass die sehr stark den Markt dominieren und fast schon als Platzhalter benutzt werden. Wenn man über KI spricht, dass ChatGPT, das so ein Synonym war, wie, ich weiß nicht, Pampers und Windeln oder so. Und im letzten Jahr kam dann hat auch Gemini ganz schön stark auf und hat ordentlich aufgeholt. Und es gab ja jetzt auch ein paar Entwicklungen, die das vielleicht noch mal befeuern werden. Aber die erste Frage ist: Wird es ein dominantes Modell geben, auf das sich der Großteil der Leute einigen wird? Was glaubst du?
Ich würde sagen, dass man das trennen muss auf zwei Ebenen. Also ich glaube, im B2C-Bereich, wenn wir vom Privatleben sprechen, glaube ich, dass es Gemini von Google werden wird. Jetzt nicht zuletzt durch den Apple-Deal, das ist ja so eine halbe Prediction, die ich mir zuschreiben würde von der hallo.digital ist, die ich gesetzt habe. Aber ähnlich wie mit dem Suchmaschinen-Deal damals in Safari, ist ja Gemini wird es dann die KI für Apple, was ich ganz cool finde, weil dann wird das tatsächlich mal gut zu benutzen sein. Ich glaube aber, im B2B-Bereich, gerade wenn wir auf Europa blicken, haben viele Unternehmen ja Schwierigkeiten, Google einzusetzen, vor allem dann auch mit, als KI, wo dann auch Informationen reingehen. Da könnte ich mir vorstellen, dass es was anderes wird. Jetzt hat man von Claude einen sehr starken Vorstoß gesehen mit dem neuen Modell und den Agenten und was die so können. Das kann ich mir im Coding-Umfeld vorstellen, kann ich mir auch aufgrund des Herkunftslandes jetzt auch nicht unbedingt in Europa in Unternehmen vorstellen. Da bin ich noch so ein bisschen hin-und hergerissen. Da glaube ich nicht, dass es Gemini wird. Da habe ich keine sehr gute Prediction, muss ich sagen, aber im Endkundenbereich sehe ich da Google eigentlich vorne.
Eigentlich hätte ich gesagt, dass ChatGPT vorherrschend bleibt. Ich sehe das auf jeden Fall in den Workshops, die wir machen, dass das Gemini so gut wie gar nicht bekannt ist bei vielen, die das eher im B2C benutzen oder den Einstieg auch in der Berufswelt machen, dass da ChatGPT die erste, die erste Lösung ist, weil sie eben auch so viel in den Medien war. Aber jetzt mit dem Apple-Deal wird sich das vermutlich ändern, weil einfach auf einen Schlag das ausgerollt wird aufs Endgerät, aufs Handy und dann einfach dort integriert ist. Und vielleicht wissen die meisten dann auch gar nicht, was sie benutzen, sondern es ist dann irgendwie die iPhone-Ki oder ich weiß nicht genau, was sich dann im Sprachgebrauch durchsetzen wird, aber Gemini liegt halt drunter. Deswegen ja genau, bis vor dem Deal hätte ich gesagt, das eher ChatGPT bleibt, auch wenn es gar nicht das bessere Modell ist, aber einfach, weil es so bekannt ist durch die Medien. Jetzt durch den Apple Deal, glaube ich auch, dass es da, dass Gemini das schon an sich reißen wird. Einfach auch die AI-Overviews in Google haben ja schon jetzt auch viel abgelöst zusammen mit dem Apple Deal. Ich glaube, das ist schon ganz schön gut.
Genau, das wollte ich noch hinzufügen. Also sehe ich genauso. Die meisten Menschen benutzen es quasi zufällig und wissen gar nicht, dass sie es nutzen. Und wenn man jetzt liest, dass auch in den AI-Overviews das neue Gemini-Modell zugeschaltet wird für bestimmte Anfragen, dann wird man sehen, dass der Nutzungsanteil wahrscheinlich viel höher wird jetzt in 2026 und wie leichter ChatGPT aufholen kann, auch wenn es immer noch der Begriff für KI ist und vielleicht viele dann einfach auch das gratis Modell davon nutzen, weiß ich gar nicht, ob wenn man dann googeln kann, wie man ChatGPT nutzt und dass die Leute auch wirklich tun, ob die dann noch zu ChatGPT gehen oder tatsächlich wieder bei Google bleiben.
Ja, aber ich glaube auch, dass da, wenn man sich die Nutzungszahlen am Ende dieses Jahres anschaut, also ich weiß nicht, Anzahl der Tokens oder ich weiß nicht, so eine Art oder auch vielleicht Anzahl der Benutzer, dann glaube ich auch, dass Gemini da die Nase vorne haben wird. Man muss ja auch sagen, neben den Distributionskanälen, die sie sich jetzt clever aufgebaut haben, ist das Modell ja auch einfach gut. Also Gemini 3 ist einfach auch ein gutes Modell. Was mich noch – wo ich noch glaube, dass das mehr gehen wird, ist im Open-Source-Bereich. Wir sehen das auch bei unseren Kunden, dass jetzt immer mehr Anfragen kommen, ob man nicht auch Teile lokal oder im eigenen Rechenzentrum, also nicht eigenes Rechenzentrum, aber immer ein gemietetes Rechenzentrum, was dann nicht Teil der Trainingsdaten ist, was man selber unter Kontrolle hat, ob man da nicht auch Open-Source-Modelle, so wie Mistral zum Beispiel, draufspielen kann. Und Mistral hat ja im Dezember auch ein Update gefahren, was ziemlich gut aussieht, jedenfalls in den Ergebnissen, die ich so bis jetzt gesehen habe. Das könnte auch noch mal was werden für dieses Jahr, dass vor allen Dingen Unternehmen, die sehr datensensibel sind, dass diese Open-Source-Modelle was sein könnten, weil wir fangen jetzt gerade an, das durchzuspielen, auch für einzelne Kunden von uns im Medizinbereich, die ja eben auch mit sehr sensiblen Daten zu tun haben, dass so lokale Anwendungen gar nicht mehr so unvorstellbar sind. Also auch das vor einem Jahr, hätte ich gesagt: Boah, eine lokale Anwendung, ich weiß nicht, ich muss dir dann ein Rechenzentrum in den Garten stellen, ist irgendwie schwierig. Ich muss irgendwie eine neue Kühlung aufsetzen, muss den Fluss umleiten, um die Dinger zu kühlen. Mittlerweile ist das deutlich effizienter geworden und auch in der Handhabung besser und die Modelle sind besser geworden. Das ist, glaube ich, ein großer Punkt, der da zusammenkommt. Also das könnte auch noch mal was für dieses Jahr sein, dass Open Source, lokal betrieben oder halblokal in einem Rechenzentrum, dass das was sein könnte für einzelne Unternehmen.
Ja, Ich glaube, das muss auch passieren, damit das flächendeckend in Einsatz kommt in Europa. Ich habe heute Morgen dazu noch eine coole Statistik gesehen. Muss ich noch mal heraussuchen, für die Show Notes, in der man sieht, dass mit dem Release von ChatGPT, ich glaube 3.5, die Produktivität in den USA steil nach oben ging, während sie in Deutschland leicht nach unten gingen. Und das ist natürlich Zufall. Die Daten gaben das jetzt nicht her oder es ist nicht eindeutig festzustellen, ob das damit zu tun hat. Ich glaube aber schon, dass ein Stück weit die Adaption dieser Technologie dazu führt, dass man Dinge schneller tun kann und besser, und wir das jetzt mit den stärkeren und schnelleren Modellen ja auch sehen werden und dass wir da schon in Deutschland und Europa ein bisschen aufholen müssen. Ich glaube, das sieht man auch. Wir hatten ja auch eine Folge dazu, dass die Digitalisierung doch gar nicht so schlecht läuft in Deutschland. Aber Teil der Lösungen des Problems sind, glaube ich, Systeme, die ich gefahrlos im Unternehmen einsetzen kann, ohne dass Daten irgendwo hingehen.
Ja, glaube ich auch. Ich glaube auch, das sehen wir in unseren Workshops und Schulungen, dass sich das schon ändert, die Haltung gegenüber KI, weil viele das jetzt doch auch schon privat benutzen. Also immer, wenn wir jetzt in den in den Erwartungsrunden am Anfang oder in den Erfahrungsrunden, wenn ich dann nachfrage: Was habt ihr denn schon mit KI gemacht? Auch wenn das im Unternehmen noch nicht freigegeben ist, haben fast alle privat damit irgendwas gemacht. Die Scheu, das zu benutzen, ist erst mal weniger geworden. Das war vor zwei Jahren zum Beispiel noch ganz anders. Da war da so: Mache ich gar nichts mit. Das ist Teufelszeug. Niemand weiß, was damit passiert und so. Und das, glaube ich, hat sich geändert. Und das ist schon mal der allererste Schritt. Ich glaube, da ist tatsächlich Amerika einfach von der Haltung her ein bisschen anders. Es ist dann eher so: Lass mal gucken, was da so geht. Und in Deutschland eher ein bisschen Skepsis und Zurückhaltung. Und ich glaube, mit dieser Offenheit, das überhaupt anzunehmen und den Wert zu erkennen, da kommen dann auch Entwicklungen mit. Auf jeden Fall sehen wir das, dass das in den Kontakten, die wir haben zu Unternehmen, total passiert ist in den letzten ein, zwei Jahren.
Ja, sehe ich auch so.
Für die nächsten Predictions könnten wir doch die jetzt noch viel bessere KI als im letzten Jahr hinzuziehen und einfach mal ChatGPT fragen, was er oder sie von der Prediction hält, beziehungsweise welche Meinung er dazu hat. Und da würde ich jetzt einfach mal den Voice-Modus aktivieren und mal eine Frage stellen, wie es dieses Jahr aussehen könnte zum Thema AI-Agents. Eine Sekunde. Werden AI-Agents 2026 wirklich End-to-End-Prozesse übernehmen, zum Beispiel Angebot, Auftrag und Abrechnung, alles in einem Prozess erledigen? Oder bleiben sie Assistenz mit Menschen im Loop?
Im Jahr 2026 werden AI-gestützte Agenten definitiv schon eine Menge End-to-End-Prozesse übernehmen können. Das heißt, von der Angebotserstellung über die Auftragsabwicklung bis hin zur Abrechnung können solche KI-Systeme viele Schritte automatisieren und nahtlos verbinden. Allerdings wird in den meisten Fällen immer noch ein Mensch im Loop sein, vor allem wenn es komplexere Entscheidungen, individuelle Kundenwünsche oder die finale Freigabe geht. Die KI wird also vieles abnehmen, aber in vielen Szenarien bleibt der Mensch noch ein wichtiger Teil des Prozesses.
Oder alles und nichts. Also ja und nein.
Gutes Horoskop. In der Rückschau kann man immer sagen, ja, war viel drin.
Gut, die KI scheint sich selbst nicht – ist dann doch nicht so vollends zuzutrauen.
Wahrscheinlich, weil sie weiß, wie Menschen das aussetzen.
Ja, man könnte jetzt natürlich – Also ich habe jetzt die neueste ChatGPT-Version benutzt im Thinking-Modus und man könnte jetzt natürlich noch nach Quellen fragen und das ein bisschen besser prompten, aber am Ende würde sich wahrscheinlich ChatGPT auf Quellen auf Reddit und so weiter beziehen. Deswegen kann man es vielleicht erst mal so stehen lassen. Da anschließend, würde ich sagen, sehe ich ein bisschen ähnlich. Ich glaube schon, dass es technisch möglich wäre, dass Agents so diesen typischen Prozess, Angebot, Auftrag, Abrechnung übernehmen. Letztendlich wird es aber trotzdem viele individuelle Angebote und so weiter geben, die die KI eben nicht erstellen kann und automatisch abrechnen kann. Wir würden ja dann voraussetzen, dass die KI auch weiß, dass der Auftrag ausgeführt wurde und dann diese Rückmeldung bekommt und dann automatisch die Abrechnung anstößt.
Oder sogar selber den Auftrag erledigt, dass wir ja sozusagen dann end to end –
Das Billion-Dollar-Team zurücklehnen und gar nichts mehr machen. Es gibt ja ähnliche Prozesse schon, also SAP und Salesforce und so weiter. Die haben ja dafür schon Automatisierung. Und wenn dann in System – man kennt es, keine Ahnung, wenn von Vodafone jemand kommt, der bei einem das Internet installiert, dann hackt er einen Punkt in seinem Tablet ab und dann kommt ja automatisch eine Rechnung. Das heißt, solche Sachen gehen schon, aber dass die KI jetzt wüsste, dass von wo davon jemand da war und das dann tatsächlich getan hat, weiß ich auch gar nicht, ob das notwendig ist. Aber wenn wir jetzt so andere Prozesse anschauen, glaube ich, wird es nur noch komplexer und das sehe ich jetzt noch nicht so geschäftsrelevant von Agents ausgeführt.
Also ich glaube auch nicht, dass das Jahr 2026 so das End-to-End-Prozesse, dass die den großen Durchbruch haben werden. Ich glaube aber schon, dass KI in Prozessen in diesem Jahr eine deutlich größere Rolle spielt als noch im letzten Jahr. Letztes Jahr war das ein bisschen experimenteller. Lass uns mal vom Prompten zu Prozessen gehen, wie könnte das aussehen. Wir haben einige Workshops gemacht, wo wir Kernprozesse ausgewählt haben mit Unternehmen, geguckt haben, welche Teile könnten denn hier von KI übernommen werden. Und das war aber viel: Okay, lass uns mal in den nächsten Schritt gehen, hin zu Prozessen. Und ich glaube, dieses Jahr ist dann Verfestigung, also dass dann erst mal Auswertungen stattfinden von diesen Piloten. Sollte man auch mal darüber reden, welche KPIs man eigentlich heranziehen muss, zu sagen, das war jetzt ein guter Pilot und wir rollen das jetzt weiter aus. Und ich glaube, dass dieses Jahr da eine Verfestigung stattfindet, dass KI in Prozessen stattfindet. Aber ich glaube noch nicht, dass die flächendeckend wirklich end to end sind, weil das sind dann schon größere Infrastrukturthemen, die man da dann berücksichtigen muss. Aber selbst diese Teilautomatisierung, entweder durch Digitalisierung einfach schon oder eben auch mit KI, hat schon totale Hebel. Das verändert das Ergebnis und, glaube ich, da wird dieses Jahr dafür – Da wird es noch mehr Prozesse gehen und noch viel weniger ums Prompting, zum Beispiel.
Ich glaube, dass es speziell in der Kommunikation im Unternehmen deutliche Verbesserungen geben wird. Alleine schon, wenn mir E-Mail-Antworten und Chat-Antworten vorgeschlagen werden oder aus der Konversation heraus verstanden wird, hier geht es gerade darum, einen Termin auszumachen und dann mir der Google Workspace oder Microsoft automatisch vorschlägt: Guck mal, am Mittwoch 13 Uhr scheint ihr beide Platz im Kalender zu haben. Soll ich da direkt was reinschreiben? Dann sehen wir da ja schon einen ordentlichen Zugewinn bei so ganz einfachen Prozessen, aber auch bei Rechnungsstellung und so weiter. Wenn da unterstützt wird, sieht aus, als wäre der Auftrag fertig. Soll ich abrechnen? Ja, nein. Ist ja schon besser, als tatsächlich die Rechnung zu erstellen oder dass man den Geldeingang kontrolliert. Ich weiß, das tun auch viele Systeme, aber es gibt auch viele Systeme, die es nicht ordentlich tun und dann eine Kommunikation aufnehmen sollten. Und da sehe ich auch eine gute Integration dieses Jahr.
Was würdest du sagen, wenn man – Also das wird jetzt auf jeden Fall ein Thema, was jetzt auf uns zukommt, wenn wir jetzt so die ersten Piloten laufen bei unseren Kunden. Wir haben natürlich auch im Vorfeld schon KPIs definiert, an denen wir messen können, ob das jetzt ein erfolgreicher Pilot ist oder nicht. Aber was würdest du sagen? Du bist ja unser Datengott, was so gute KPIs sind.
Ich glaube, da zwei Sachen oder drei Sachen, auf die man schauen muss, ist einmal Geschwindigkeit. Ist es jetzt wirklich schneller? Also wird der Prozess schneller erledigt? Dann Fehlerquote. Also muss ich da jetzt noch was korrigieren? Das sind jetzt nicht so harte KPIs wie Impressions auf einer Webseite. Und dann wird nicht irrelevant sein der Tokenverbrauch. Also was hat mich jetzt der Prozess gekostet? Denn das kann auch schnell mal schiefgehen. Wir hatten schon Projekte, wo es einen KI-Prozess gegeben hätte, der aber so aufwendig gewesen wäre, dass der tausende Euro im Monat gekostet hätte im Tokenverbrauch. Und da ist dann ein Mensch tatsächlich günstiger, das zu erledigen, weil er das halt schneller machen kann durch seine Erfahrung und da gibt es noch keine Lösung für. Und ich glaube, auf die Sachen wird man schauen müssen oder schaut man auch schon.
Ja, genau. So sehe ich es auch in den Projekten, die wir haben, ist das genauso, dass wir eben gucken auch auf die Anzahl der Schritte im Prozess, also der Prozess, den wir designt haben, ob der auch wirklich so eingehalten wird oder ob es nicht doch immer wieder noch mal eine Feedbackschleife jedes Mal gibt, weil dann gewinnt man meistens nichts. Also die Anzahl der Schritte im Prozess haben wir uns rausgenommen und dann tatsächlich vom ersten Trigger bis zur Beendigung, wie schnell ist es und dann eben die Fehlerschleifen, die man da dann laufen muss. Die sollten eben im besten Fall weniger werden. Genau, das sind auch so KPIs, die ich da sehe. Dann kommen wir mal zum nächsten Thema dem Content. Du hast ja eben schon von deiner HD-Vorhersage aus dem letzten Jahr gesprochen. Ich hatte im vorletzten Jahr bei meinem AI-Shitification-Vortrag auch die These genannt, dass es Auszeichnung gibt für menschlichen Content. Also diese Burger-Flut, die wir irgendwie vor 10, 15 Jahren hatten, so Handmade Burger im Vergleich zu Fast-Food-Burger, dass es da eine Analogie geben könnte zu Handmade Content im Vergleich zu Fast-Food-Content oder so. Und da fragen wir da jetzt mal Gemini. Du hast eben ChatGPT gefragt. Jetzt frage ich Gemini zu dem Thema Content und schauen wir mal, was er, sie, es sagt. Hallo Gemini. Eine Frage für dich zur Vorhersage in 2026: Entsteht ein Markt für Human-Made-Premium, entweder Content oder Design oder Beratung. Und wie genau wird das verifiziert?
Im Jahr 2026 hat sich das Blatt gewendet. Nachdem die erste große Welle von KI-Inhalten das Internet geflutet hat, ist eine Sättigung eingetreten. Es entsteht ein exklusiver Markt für Human Made Premium, also Leistungen, die explizit von Menschen für Menschen erbracht werden. Hier ist eine Analyse, wie dieser Markt wie aussieht und wie die Verifizierung im Jahr 2026 technisch und rechtlich funktioniert. Erste: Die drei Säulen des Human Made-Marktes. Content – Inhalt mit Seele. In einer Welt, in der KI-Texte grammatikalisch perfekt, aber oft oberflächlich sind, suchen Nutzer nach I-I-A-T – Experience, Expertise, Authoritiveness, Trustworthiness. Der Wert: persönliche Anekdoten, unkonventionelle Meinungen und Thought Leadership, die über bloße Daten zusammenfassung hinausgeht. Premiumfaktor: exklusive Newslettern oder Reportagen, die garantieren, dass kein Algorithmus die Feder geführt hat.
Wir brechen mal nach Content ab, Design und Beratung. Also erst mal können wir festhalten, es ist deutlich detaillierter in der Antwort als eben noch ChatGPT. Gut, ist eine andere Frage. Und ich finde, die Stimme klingt deutlich mechanischer als bei ChatGPT eben. Jedes Mal, wenn ich ChatGPT höre, bin ich schon wirklich echt erstaunt, wie natürlich sich das anhört, vor allen Dingen im Vergleich zu Gemini vielleicht mal so als erstes. Inhaltlich hat Gemini auf jeden Fall deutlich mehr Positionen bezogen, während ChatGPT eben gesagt hat: Ja, nein, vielleicht kann alles passieren oder auch nichts, fand ich jetzt Gemini sehr stark zu sagen: Ja, genau, das wird eintreffen, genauso.
Ja, sogar nicht wird, sondern hat ja sogar festgestellt: 2026 hat sich das Blatt gewendet. Also das war ja schon ein Intro für einen Film eigentlich.
Der Trailer.
Ja, das war schon beeindruckend.
Ja, finde ich auch. Also ich bin so ein bisschen hin- und hergerissen. Ich glaube ja, dass das Thema Content nicht so relevant ist, ob eine KI den generiert hat oder ein Mensch, sondern ob er gut ist oder nicht. Ich habe das Gefühl, ich höre jetzt auch öfter auch in Podcasts oder wenn ich so von – Wo war das denn vor kurzem? Ich glaube, bei Till Reiners und noch wen. Da ging es darum, dass das KI – Die haben so Sachen vorgelesen, die ChatGPT generiert hat, die schlecht waren. Die waren generisch und auch nicht besonders lustig und so. Und dann habe ich gesagt: Ja, aber das liegt nicht an ChatGPT. Also ich habe das Gefühl, man kann schon sehr kreative und auch unique Sachen aus den KIs rausbekommen, wenn man sie richtig benutzt. Und andersherum können Menschen auch generisches Zeug reden, schreiben, produzieren, was ich nicht interessant finde. Ich sehe schon auch die Gefahr, dass natürlich sehr viel KI generiert ist und generisch wirkt und ich da keine Lust drauf habe. Oder zum Beispiel, wenn ich irgendwo Texte sehe mit diesem langen Bindestrich, dann geht bei mir sofort der KI-Trigger an und so. Das ist KI-generierter Text. Die meisten Leute schreiben nicht mit einem langen Bindestrich, sondern wenn, dann haben die diesen kurzen Bindestrich. Aber die KI macht das eben sehr oft statt einem Doppel Punkt und daran erkennt man, finde ich, ganz gut, KI-Texte. Aber ich tappe mich selber dabei, wie ich denke: Aber ist doch egal, wenn es ein guter Text ist. Deswegen, ich bin bei dieser ganzen Diskussion so ein bisschen hin-und hergerissen. Human-made, das kann ja super oder kann super oder schlecht sein. Ki-made kann super oder schlecht sein. Deswegen weiß ich nicht genau. Ich glaube schon, dass das kommt, aber ich weiß gar nicht, wie sinnvoll das ist.
Sehe ich ähnlich. Gerade wenn man sagt, dass Menschen generische Antworten geben können, dann mag man sich einfach mal nur Fußballer nach einem Spiel anhören, seit Mario Basler keine Interviews mehr gibt. Aber ich glaube, dass man da die Formate unterscheiden muss und auch die Plattform. Ich würde jetzt sagen, ich gehe jetzt auch so ein bisschen von mir aus oder auch so eine anekdotische Evidenz aus meinem Freundes-und Bekanntenkreis. Ich hätte auch kein Problem damit, wenn auf Zeit online, was ich lese, ein Text von der KI ordentlich gepromptet ist und der Output und die Informationen darin richtig sind, habe ich damit auch kein Problem damit. Ich würde sogar davon ausgehen, dass das alle dann noch mal durchjagen und sich Formulierungen, zumindest im Sparring, noch mal irgendwie zurückgeben lassen. Das ist auch meiner Meinung nach völlig in Ordnung. Was tatsächlich, glaube ich, kritisch ist und immer kritischer werden wird und das kann dieses Jahr auch wirklich kippen, ist in Social Media dieser AI-Slop. Die letzten Jahre habe ich wirklich immer weniger Social Media benutzt, weil ich das unerträglich fand, also nicht nur KI, sondern auch sonst, wie sich diese Netzwerke verändert haben, ist es in Teilen nicht mehr gut zu benutzen, so wie es mal war. Und wenn du jetzt guckst, es sind so viele KI-Videos. Ich glaube, dass immer mehr Leute davon genervt sind und sich da abwenden. Es wird, glaube ich, ein großes Problem für die Plattform, von Instagram bis TikTok und auch YouTube, bekommt da, glaube ich, Probleme, weil immer mehr Menschen das merken. Und was man vermuten könnte, wäre, dass – Klar machen auch Menschen schlechte Videos, aber dass allein die –
Die brauchen länger dafür.
Die brauchen länger dafür, aber die sind auch inhaltlich nicht immer wirklich gut. Weiß man ja auch. Und dass Human Made oder dass da irgendwie so eine Art Siegel, dass das von einem Menschen gemacht wurde oder zumindest die Kennzeichnung, dass es ein KI-Inhalt ist, umgekehrt, was ja auch tatsächlich immer besser funktioniert und auch schon genutzt wird, Dass das dazu führt, dass die Menschen das als Synonym verstehen und man dann eben, so wie man, keine Ahnung, Made in Germany mit Qualität gleichsetzt, obwohl das vielleicht gar nicht so ist im jeweiligen Fall, dass Menschen das als Synonym verstehen. Da könnte ich mir schon vorstellen, dass es da eine Wendung geben könnte dieses Jahr.
Ich glaube, dass auch. Ich glaube, dass dieses ausgedachte Siegel kommt, Human Made. Ich bin mir relativ sicher, wenn wir im nächsten Jahr auf dieses da jetzt zurückgucken, dass wir da ganz viele Beispiele finden werden, wo Leute eben diese Kennzeichnung umgedreht haben, dass das keine KI-Kennzeichnung mehr ist, sondern dass man sagt, das haben jetzt hier Menschen gemacht. Mein Punkt ist eben, ich frage mich, wie sinnvoll das ist. Du hast schon recht, dass man das dann gleichsetzt, dass das bedeuten soll, hier ist irgendwie Liebe und Herzblut reingeflossen und das macht was mit der Qualität. Ich bin mir nur nicht so sicher, ob das wirklich so ist. Ich habe irgendwie das Gefühl, wir tun uns damit keinen Gefallen, sondern ich glaube, man sollte eben die Energie da reinstecken, zu sagen: Wir generieren gute Inhalte mit allen Instrumenten, die uns zur Verfügung stehen. Das fände ich irgendwie gut. Und wenn KI gute Inhalte generiert und das kann sie es. Es ist wirklich eine Form, wie ich das Ding bediene, mit welchen Inhalten ich es vorher füttere, wie ich prompte und so weiter. Und wenn ich das nicht gutmache, kriege ich nachher kein gutes Ergebnis. Das sagen wir jetzt ja jetzt ja wirklich schon seit drei Jahren.
Aber ja, genau. Ich glaube, darauf kommt es an und nicht so sehr, ob die KI generiert ist oder der Mensch.
Nein, also sehe ich genauso. Ich glaube auch, dass es am Ende da keinen Unterschied machen sollte, wenn es ein guter Content ist. Aber ich glaube auch, dass man das stärker verwenden wird dieses Jahr, um sich zu unterscheiden, was aus Business-Sicht auch in Ordnung ist. Wenn es dein Wettbewerbsvorteil ist, dass du es selbst machst, ist ja auch bei Manufakturen so, ich kaufe auch lieber beim Bäcker, wo ich weiß, er hat den Teig selbst gemacht statt der Bäcker, der Tiefkühlbrötchen aufgebacken hat. Da gibt es natürlich auch einen qualitativen Unterschied dann.
Ja, genau. Das ist der Punkt.
Ich glaube, so werden es die Menschen eben auffassen, weil du hast sonst wenig Möglichkeiten, die Qualität zu bewerten. Viele Menschen haben da auch nicht so einen Sinn für, die konsumieren und haben nie Content erstellt. Das sind, glaube ich, die meisten Menschen, denen es so geht. Die können das dann gar nicht richtig unterscheiden. Und wenn dann – Deswegen gibt es ja Siegel. Wenn da ein Siegel drauf ist, dann weiß ich: Muss ich mir keine Sorgen machen. Das wird schon ordentlicher Content sein und das, glaube ich, wird passieren, ob es gut ist oder schlecht ist.
Ich habe übrigens als Begriff vor kurzem gelesen gehört, das ist dann Biocontent. Also so wie bei den Rädern, das sind ja Biobikes, ohne E.
Echt? Okay, das habe ich auch noch nicht gehört.
Ja, das sind Biobikes, genau. Und das wäre dann Biocontent.
Eigentlich, wenn die Institutionen, die die Hersteller der Biosiegel jetzt schlau wären, dann würden sie jetzt ganz schnell ihr Siegelbusiness erweitern. Eins von diesen 73 Biosiegeln, und würde das jetzt auf Content ausweiten.
Ja, und dann machen wir demnächst noch eine Haltungsform drauf, wie viel Platz jemand hatte, der den Content – Ich hatte zwei Quadratmeter Platz, das ist dann Haltungsform vier. Okay, wir schweifen ab, aber …
Wie viel GPUs die KI hatte, ja.
Ja, genau. Wir glauben beide, dass das kommt.
Ja.
Und sehen vielleicht auch beide, das als Hilfsmittel, um Qualität auszudrücken. Ich wehre mich ein bisschen dagegen, wenn Leute immer KI-Bashing betreiben, weil da hinten raus schlechter Content kommt. Dann würde ich immer sagen, das Problem sitzt eher vor der KI. Aber schauen wir mal.
Dann würde ich mal weitermachen zum nächsten Themengebiet, und zwar Wearables und Killer-Use-Cases drumherum. Die Apple-Brille ist ja zumindest in der Produktion reduziert und wird, glaube ich, auch nicht mehr verkauft. Aber Meta hat zum Beispiel auch neue Brille rausgebracht mit Herstellern und ja auch KI-technisch aufgerüstet. Da würde ich jetzt noch mal ChatGPT fragen, wie die KI das sieht, wie das in diesem Jahr weitergehen könnte. Da ruf ich mal den Voice-Modus auf. Hallo ChatGPT, ich würde mit dir gerne noch eine Prediction für 2026 besprechen. Und zwar wollte ich wissen, ob KI-Devices, also so was wie Ketten oder Broschen, Earbuds, Brillen, Ringe, Watches und so weiter, Einzug in unser Leben halten werden oder ob das eine Anwendung bleibt für Smartphones und Laptops und vielleicht auch, ob es echte, richtige Killer-Use-Cases gibt, die so einem Device zum Durchbruch verhelfen werden.
Hey, klar. Lass uns mal ein bisschen in die Zukunft schauen. Ich Ich sage schon, dass solche KI-Devices, ob das jetzt smarte Ringe, Brillen, Earbuds oder Uhren sind, auf jeden Fall immer präsenter werden. Wir sehen ja jetzt schon, dass die Wearables immer intelligenter und spezialisierter werden. Wenn wir mal fünf, sechs Jahre in die Zukunft schauen, ist es gut möglich, dass solche Devices einen noch größeren Teil unseres Alltags einnehmen. Die spannende Frage ist natürlich: Was macht den Durchbruch aus? Ich könnte mir vorstellen, dass es tatsächlich so eine Art Killer-Use-Case geben wird, also eine Anwendung, die wirklich den Unterschied macht. Das könnte zum Beispiel etwas sein, dass unsere Interaktion mit der digitalen Welt noch natürlich –
Ich würde hier abbrechen. Da scheint ja nichts Spezifisches mehr zu kommen.
Aber sie spiegelt gut, oder? Sie Also ich glaube, wenn ich jetzt drüber nachdenke, Killer-Use-Cases, das könnte was sein.
Ja, ich fühle mich gehört.
Genau.
Aber gut, da kam jetzt ehrlich gesagt wenig bei raus. Noch mal zurückblickend auf deine Frage an Gemini, die war tatsächlich deutlich besser beantwortet, würde ich sagen. Aber was denkst du denn? Wird es dieses Jahr was geben?
Also Im privaten Umfeld, glaube ich, das eher nicht. Im beruflichen Umfeld bin ich sehr gespannt und sehe da schon Potenzial für Geräte, die dabei helfen, Gespräche zu dokumentieren und da Protokolle zu schreiben und Follow-ups. Wir machen ja viele virtuelle Calls. Wir sind jetzt in der Google Cloud auch unterwegs. Da ist dann auch Gemini am Start, wenn wir das aktivieren. Und was das macht, ist eben, das ist ein Transkript des Meetings inklusive Zusammenfassung und auch eine Auflistung von To-Dos, die jetzt anfallen. Und das war für mich im letzten Jahr echt eine super Hilfe, also ganz besonders für Termine, in denen ich selber nicht war. Also ich konnte dadurch deutlich weniger Termine teilnehmen, was jetzt erst mal auch super ist, was auch ein Ziel von mir war, weniger Termine zu haben. Und trotzdem habe ich mich gut informiert gefühlt, weil ich sozusagen das Überfliegen der Zusammenfassung, weiß nicht, fünf, sechs, sieben Minuten noch mal die To-Dos mir angucken, alles klar, dann bin ich erst mal informiert und ich brauche eben nicht die halbe Stunde, Dreivviertelstunde im Termin sitzen und auch im Nachgang jetzt niemanden fragen: Wie war denn der Termin? Was ist rausgekommen? Weil das bindet dann mindestens von zwei Leuten wieder und das ist in der Regel mehr als fünf, sechs, sieben Minuten. Also für mich war das eine ganz, ganz große Hilfe, dass wir dieses Feature jetzt haben und ich frage mich, ob sich das auch im Analogen fortschreitet. Also es gibt ja jetzt Devices, die eben, also zum Beispiel so Art Ketten, ich habe es auch schon gesehen, als Checkkarte, also das ist so groß wie eine Kreditkarte, kann man vor sich auf den Tisch legen, das zeichnet das Gespräch auf und macht im Prinzip genauso das, was ich gerade gesagt habe: Aufzeichnen, protokollieren, Follow-ups, vielleicht noch verbunden mit meinem Projektmanagement-Tool oder meinen Notizen. Und das ist irgendwie auch creepy. Ich habe das Gefühl, im Online-Meeting stört sich da niemand mehr dran. Wir machen es auch mit vielen Kunden nach Absprache natürlich, dass wir das so aufzeichnen, intern eh. Aber wenn jetzt jemand in einem richtigen Gespräch so ein Ding vor mich legen würde, ich weiß nicht, ob man dann gehemmter ist. Deswegen, ich bin hin-und hergerissen. Ich finde es superpraktisch, das zu haben. Es ist aber vielleicht auch ein bisschen creepy, wenn alles dokumentiert ist, was man sagt, weil so Off-the-Record-Gespräche eben weniger stattfinden und man vielleicht mehr Vorbehalte hat, alles auszusprechen. Keine Ahnung. Aber ich glaube, im Beruflichen kannst du auf jeden Fall eher noch mal Einzug halten, als im Privaten. Ich glaube, da sind wir noch nicht so weit. Was denkst du?
Also im Beruflichen, glaube ich, käme es jetzt nur darauf an, ob es, wie du sagst, in ein anderes Device kommt. Das sehe ich nicht ganz so, weil wir es in Videokonferenzen haben, weil wir es mit dem Handy – können wir auch auf den Tisch legen. Habe ich auch schon öfter mal gemacht. Ich glaube, dass das erst mal genügt. Ich glaube, da muss kein eigenes Gerät noch mal für da sein. Und ich glaube aber, dass im privaten Bereich die Earbuds, also wenn ich jetzt die Airpods angucke, die jetzt auch in Europa die Übersetzung bekommen, die automatische Übersetzung, wie der alte Babbel-Fish, den wir uns alle immer gewünscht haben, tatsächlich simultan übersetzen kann, glaube ich, ist das so der Device, der es am ehesten schafft, in den Gebrauch zu kommen. Und vielleicht noch, und da gleich noch eine Einschränkung dazu, aber vielleicht auch Brillen. Ich selbst als Brillenträger wäre jetzt auch nicht ganz abgeneigt, Informationen aufs Glas zu bekommen im Sinne von, ich kann hier Sachen übersetzen in einem Land, in dem ich die Sprache wirklich gar nicht spreche und niemand Englisch kann oder auch andere Informationen eingeblendet bekomme. Jetzt zum Sport gibt es ja mit der Oakley-Brille von Meta und den Ray-Ban-Modellen und so, gibt es ja echt schon coole Alternativen. Es gibt keine KI-Anwendungen, die darauf laufen machen, aber jetzt hat Meta ja auch sich auf dem KI-Markt noch mal bedient mit anderen Firmen. Und meine Einschränkung wäre dann nur, dass niemand in Europa das von Meta haben möchte und mich das auch abhält, ehrlicherweise. Und es gab ja, wer sich daran erinnert von Meta beziehungsweise von Facebook gab es mal das Gerät Portal. Das war eigentlich ein Sprachassistent mit einem Videokonferenzsystem drin was heute als Amazon Echo Show in vielen Haushalten steht, hat aber niemand gekauft, einfach weil, das war auch noch unter der Facebook-Brand, glaube ich, weil niemand Trust in dieses Unternehmen hat, dass die Sachen wirklich privat sind. Amazon wertet alles aus und macht dir dann Vorschläge für was du als Nächstes kaufst. Alles so cool machen wir. Meta würde das auch Werbetreibern wahrscheinlich verkaufen oder es einfach nutzen, um Werbung ausspielen zu können. Hat niemand gekauft. Ich glaube, deswegen haben es die Brillen in Europa schwer. Könnten mir aber vorstellen, das noch abzuschließen, wenn es eine Brille gäbe, also Google Glass Comeback vielleicht mit Gemini auch da Möglichkeiten haben und man ja auch sieht, dass es in B2B-Anwendungen gibt, in Lagerhäusern und so weiter, wo solche Brillen im Einsatz sind, die da Informationen für die nächste Sendung und so weiter draufgeben. Könnte ich mir vorstellen, dass so was im Privatgebrauch noch Einzug halten könnte mit einer KI-Anwendung, die Sinn macht. Aber da kommt es für mich drauf an, ob es dann ein Hersteller – Also wenn jetzt Apple zum Beispiel das machen würde und würde sagen: Hey, wir haben ja auch eine Brille, also eine normale Brille, eine Sonnenbrille, so wie die Ray Bans, und da läuft Apple Intelligence drauf und das ist das Gemini-Modell und die Daten sind sicher, dann glaube ich, könnte das ein erfolgreiches Produkt werden, aber das bleibt offen. Aber ich glaube, am Ende werden die Kopfhörer das die ersten Devices sein, die wirklich mit KI-Anwendungen im Leben Einzug halten.
Ich glaube auf jeden Fall, dass das für 2026 kein Thema ist. Das ist, glaube ich, noch zu weit weg. Bei den Modellen sehen wir ja totale Fortschritte alle paar Wochen. Ich glaube zum Beispiel, dass das auch weiter noch anhält. Bei den Devices ist das auf jeden Fall deutlich träger. Ich glaube, da haben die noch zu viele Hürden zu nehmen, was was die Größe angeht, was die Akkulaufzeiten angeht. Ich glaube, dass das da einfach noch ein bisschen länger braucht als die elf Monate, die jetzt noch vor uns liegen. Es gibt ja auch dieses Start-up von John Ive, der das iPhone designt hat damals als Apple-Angestellter und mit OpenAI zusammen macht er das. Ich glaube, da gibt es ja auch große Hoffnung rein, dass da was brauchbares bei rauskommt. Ich glaube, dass das alles noch nicht zu 26 ist. Aber im B2B-Umfeld gibt es eben schon Lösungen. Wie gesagt, diese Checkkarte, die ich da gesehen hatte, die so – Aber du hast recht, natürlich kann das auch ein iPhone. Schauen wir mal. Auf jeden Fall, eigentlich warte ich nur darauf, was das nächste Gerät ist, was das Handy ablöst. Ich glaube, dass das Handy wirklich so eine Übergangstechnologie ist, weil das einfach super unpraktisch ist, das immer rauszunehmen und da drauf zu gucken. Ich glaube, dass das irgendwann abgelöst wird durch was anderes, was nahtloser ist. Wahrscheinlich Brille, Kontaktlinsen, keine Ahnung. Ich glaube, dafür muss aber eben die Frage geklärt sein des Akkus und der Klobigkeit, sozusagen. Und ich habe das Gefühl, da stehen wir gerade noch nicht. Aber schauen wir einfach mal nächstes Jahr drauf.
Ich freue mich schon, wenn ich abends noch meine Brille laden muss. Das ist natürlich super.
Ja, aber hättest du gedacht, dass du jeden Tag deine Uhr lädst?
Nein, das hätte ich wahrscheinlich vor zehn Jahren auch gefragt, ob noch alles klar ist. Aber wenn wir noch weiter zurückgehen, hättest du gedacht, dass du deinen Nokia öfter als einmal die Woche laden musst?
Nur wenn ich sehr viel Snake gespielt habe. So, dann kommen wir doch zum Abschluss für heute. Ein Thema, was uns gerade uns beide jetzt schon lange herum treibt, das Thema Organisation, Rollen und Arbeit. Wir halten ja auch beide Vorträge dazu, wie sich die Arbeitswelt ändert durch den Einsatz von KI. Sollen wir wieder Gemini fragen, was Gemini denkt?
Ich wäre jetzt nach dem letzten ChatGPT-Enttäuschenden, ChatGPT-Ergebnis wäre ich jetzt sehr interessiert daran, was Gemini dazu sagt.
Dann machen wir das doch mal. Hallo Gemini. Eine weitere Frage zur Vorhersage für das Jahr 2026. Was glaubst du, wie sich die Arbeitswelt verändert durch den Einsatz von KI? Also welche Rollen gewinnen an Bedeutung? So was wie ein Product Owner, wird es demnächst einen AI-Product Owner geben? Und welche Rollen verlieren? Und wie entwickelt sich auch die Juniorpositionen in Unternehmen? Durch den Einsatz von KI scheinen die ja eher wegzufallen.
Das ist eine der brennendsten Fragen dieses Jahres. Wir befinden uns 2026 an einem echten Wendepunkt. Die Experimentierphase ist vorbei. KI ist jetzt Infrastruktur. Das verändert nicht nur, was wir arbeiten, sondern wie die gesamte Karriereleiter aussieht. Hier ist ein Überblick über die Rollenverschiebungen und das Juniordilemma. Erste: Die Gewinner. Welche Rollen an Bedeutung gewinnen. Rollen, die Komplexität managen und menschliches Urteilsvermögen, Human Judgment erfordern, stehen 2026 hoch im Kurs. Der Product Owner, PO, vom Verwalter zum Strategen: Ja, den PO gibt es definitiv noch, aber sein Job hat sich radikal gewandelt. Früher verbrachte ein PO viel Zeit mit dem Schreiben von User-Stories und Backlog-Pflege. Heute erledigt das die KI in Sekunden. Der neue Fokus, der PO, ist jetzt ein Value-Orchestrator. Er muss entscheiden, welches Problem lösen wir überhaupt, statt: Wie formulieren wir das Ticket? Die Fähigkeit, zwischen technischer Machbarkeit, KI und echtem Nutzerbedürfnis zu vermitteln, ist wertvoller denn je. AI Ethics & Compliance Officer: da der EU-AI Act 2026 vollgreift, brauchen Unternehmen Leute, die sicherstellen, dass die genutzten Modelle nicht halluzinieren, diskriminieren oder Urheberrechte verletzen. Human AI Interaction Designer: es geht nicht mehr nur bunte Buttons, sondern darum, wie Menschen nahtlos mit KI-Agenten zusammenarbeiten. Wer in diese Schnittstellen Workflows baut, ist der Star im Design. Zweite: Die Verlierer rollen unter Druck. Alles, was intermediär ist, also Informationen nur gefiltert, zusammenfasst oder weiterreicht, wird durch Agentic AI, KI, die selbstständig handelt, ersetzt. Mittleres Management, Strukturflachdrücken –
Ich kürze es hier noch mal ab. Vieles von dem, was wir jetzt gerade gehört haben, sind ja auch unsere Thesen. Also Leute, die Zusammenhänge verstehen, die im Grundsatz wissen, wie Sachen funktionieren, gewinnen. Sie müssen aber selber operativ, also Ticket schreiben, zum Beispiel wird Ihnen von der KI abgenommen. Sie haben dafür mehr Kapazitäten, über den Wert von Funktionen nachzudenken, den Wert, den es für das Produkt hat und Menschen, die Informationen nur filtern oder mein Beispiel ist ja immer Leute, die aus Excel-Tabellen Werte von rechts nach links schubsen, dass das schwierig wird. Das war immer schon eine blöde Idee und jetzt eben mit KI ist es einfach total überflüssig. Genau, das Junior-Dilemma, da wäre Gemini noch zugekommen. Aber auch da kann ich mir vorstellen, was es da sagt. Ist wahrscheinlich ganz gut zusammengefasst, wie sich die Rollen so ändern werden.
Also auch hier wieder deutlich besseres Ergebnis der Google-KI.
Ja, voll.
Ich würde sogar sagen, es hat jetzt zweimal besser verstanden, was wir wissen wollten. Das hatten wir ja auch schon in der Folge, wo wir die Modelle miteinander verglichen haben und deswegen ist die Antwort besser. Man würde da mit ChatGPT wird hier auch hinkommen, man müsste aber viel spezifischer fragen. Das haben wir jetzt auch aus Zeitgründen ja nicht gemacht und würde aber auch die Aussagen jetzt soweit unterstützen, dass es einfach eine Fortentwicklung oder das Weiterschreiten der Entwicklung aus den letzten Jahren, dass eben Aufgaben, die nicht notwendigerweise von Menschen gemacht werden müssen, dann auch nicht mehr von Menschen gemacht werden. Sei es jetzt in der Content-Erstellung, Weiterreichen von Informationen und so weiter. Auch wenn du in – Wenn du im Prozess jetzt KI oder AI-First denkst, dann ist auch nicht mehr dieses klassische Informationen-Weiterreichen, wenn zum Beispiel KI-Agenten direkt miteinander kommunizieren und kein Mensch dazwischen die Informationen braucht, dann ist der Prozess auf Sekunden verkürzt und nicht mehr mehrere Stunden, wenn wir uns jetzt nicht abstimmen müssen oder mit Informationen jetzt aus einem Meeting dann direkt eine Aufgabe erfüllt wird, dann ist das ja sofort passiert. Also wenn ich jetzt mit den Gemini Notes aus einem Meeting sage: Schreib mir jetzt bitte die E-Mail an den fehlenden Kollegen, der nicht dabei war und was er tun muss, dann ist die schon formuliert. Und dann sind es vielleicht nur fünf Minuten, aber zehn mal fünf Minuten sind dann auch schon fast eine Stunde. Das hat sich dann halt schnell gesammelt.
Na ja, so sehe ich es auch. Und ich glaube, dass diese Rollenverschiebung in diesem Jahr das erste Mal richtig spürbar wird. Wir reden jetzt schon länger darüber, also mindestens zwei Jahre, dass das passiert. Und ich glaube, dass dieses Jahr das erste Jahr wird, in denen das wirklich Auswirkungen auf Organisationen hat, dass man KI mitdenkt bei der Besetzung von Stellen, bei der Ausübung oder bei der Rollenbeschreibung, dass das jetzt wirklich ein Faktor ist. Also jetzt nicht so: Das müssen wir auch noch im Kopf behalten, sondern nein, das ist jetzt ein Faktor in Rollenbeschreibung und ich meine, es gibt ja schon Firmen, die sagen: Wir machen keine Neueinstellungen, ohne dass bewiesen wurde, dass eine KI das nicht übernehmen kann und so. Da gibt es ja so diverse, so ein bisschen Buzzword-mäßige Vorgaben. Aber ich glaube, dass das dieses Jahr das erste Mal Realität wird, dass wir das wirklich als Faktor mitdenken.
Ja, das glaube ich auch. Also gerade, wenn man jetzt – Viele Unternehmen sind immer noch am Kosten sparen dieses Jahr, auch wenn Konjunktur sich vielleicht bessert oder es bessere Ausblicke hier und da gibt, ist es trotzdem so, dass man sich da effizient aufstellen möchte. Und wenn dann neue Teams oder neue Stellen geschaffen werden oder Menschen ersetzt werden müssen, merke ich auch an den Anfragen, die ich so von Kundenseite hier und da bekomme, ob man jetzt nicht das auch nutzen kann, tatsächlich jetzt Prozesse umzustellen, wenn es eine Umstrukturierung gibt oder Leute das Unternehmen verlassen, ob man da jetzt nicht sagt: Komm, dann machen wir jetzt die Hälfte von dem, was die Person gemacht hat, versuchen wir jetzt zu automatisieren und die andere Hälfte verteilen wir noch mal. Ja, genau. Das wird erst mal schlecht für die Menschen im Arbeitsmarkt, die den Shift jetzt noch nicht so mitmachen können. Aber ich glaube, also wertungsfrei, glaube ich, werden wir das sehen.
Ja, glaube ich auch. Das ist stärker passiert. So ist halt die Entwicklung der letzten, also schon, weiß nicht mehr, also mindestens der letzten 150 Jahre, dass wir eben durch Technologie mehr Veränderung der Rollen sehen. Ich will jetzt nicht wieder auf dem Kutscher herumreiten und so, aber so ist es halt. Also wenn wir eine Technologie haben, die bestimmte Handgriffe überflüssig macht, dann wird das eintreten. Also ganz wertfrei, das ist einfach der Gang der Dinge, während rechts und links daneben davon viel mehr Arbeit auch entsteht. Auch das ist ja in der Erkenntnis der letzten 150 Jahre, dass durch die Technologisierung, Maschinen übernehmen Arbeit, ist die Arbeit nicht weniger geworden, sondern wir haben halt neue Arbeit. Und was ich zum Beispiel auch im letzten Jahr das erste Mal gesehen habe, was vermute ich in diesem Jahr noch mehr auftreten wird, sind dedizierte KI-Rollen in Unternehmen, also KI-Manager beispielsweise. Das habe ich im letzten Jahr das erste Mal gehabt, dass es eben jemanden im Betrieb gibt, der KI-Manager ist und der also die KI-Integration vorantreibt. Das ist auch so eine typische Transformationsrolle. Die wird es nicht ewig geben. Das wird dann irgendwann in was anderem aufgehen, aber jetzt für den Übergang jemanden zu haben oder einen Bereich zu haben, der sich darum kümmert, KI zu integrieren, die Prozesse zu definieren, sich mit Technologien auskennt, mit der Infrastruktur die Leute mitnimmt, an Schulungen denkt. Ich hatte so eine Rolle vor 15 Jahren im Verlag für das Thema Internet. Ich glaube, das sehen wir in diesem Jahr auch vermehrt, dass es dedizierte KI-Rollen gibt, die da die Transformation vorantreiben sollen.
Das habe ich jetzt auch gesehen, dass neben Stabsstellen, was am Anfang erst mal da war, so beratend, was können wir denn machen, dass viele operative Stellen da geschaffen wurden, um dann die Sachen auch umzusetzen und intern voranzutreiben beziehungsweise auch die richtige KI auszuwählen, sicher zu machen und die Prozesse dann zu integrieren. Eigentlich ist es wirklich analog zu dem, was du gesagt hast, was man früher so mit dem Internet gemacht hat oder mit der Digitalisierung. Das ist jetzt mal gut mit ausdrucken, kann man auch direkt im Rechner machen. Das passiert jetzt halt eben in Richtung KI. Da ist schon eine starke Parallele zu sehen und auch damals haben sich Jobs verschoben. Es kommt einem jetzt vielleicht ein bisschen schneller vor. Ist sicher auch ein bisschen schneller.
Ist es auch.
Aber deswegen ist die Arbeit ja nicht – Also ist halt eine andere Arbeit da und vielleicht auch sinnstiftendere Arbeit als so manche.
Also mindestens mal würde ich wirklich festhalten, dass ich noch nicht sehe, dass das KI alle Arbeit übernimmt und wir jetzt in der Phase sind, wo wir sagen: Wie ist das mit dem bedingungslosen Grundeinkommen und keine Ahnung, wenn wir jetzt alle nicht mehr arbeiten und alles die KI macht. Ich sehe das noch nicht, weil das eben die Erfahrung einfach zeigt, eine neue Technologie bringt erst mal neue Arbeit. Wer hätte vor zehn Jahren gedacht, dass es einen KI-Manager wirklich gibt?
Das wird uns noch eine Weile begleiten. Das sehe ich schon aus.
Ja, das glaube ich auch. Vielleicht können wir uns noch rüber retten.
In die sichere Rente, ja.
Ja, mit diesem vergnüglichen Ausblick beschließen wir vielleicht die heutige Folge. Ich bin wirklich gespannt, wie es sich entwickelt und freue mich darauf, mit dir auch dann zurückzublicken, vielleicht im Dezember oder nächstes Jahr im Januar, zu gucken, was ist denn eingetreten und wo lagen wir total dann geben. Da bin ich wirklich gespannt.
Ja, das wird ein großes Tippspiel in einem Jahr, wenn wir da zurückblicken. Ja, bin sehr gespannt drauf. Und was noch passiert, was wir nicht auf dem Schirm hatten.
Ja. Ich glaube, eine weitere Prediction von meiner Seite wäre, ich habe es ja eben schon gesagt, dass wir noch nicht am Ende angekommen sind dieser schnellen Evolutionssprünge. Also im letzten Jahr war das ja wirklich krass, wie die Modelle sich weiterentwickelt haben und wie mit jedem Modell die Qualität so viel besser geworden ist. Ich glaube, da ist noch kein Plateau erreicht. Ich glaube, dass dieses Jahr noch mal mehr geht mit den Modellen und auch in einer ähnlichen Schlagzahl wie im vergangenen Jahr.
Ja, sehe ich genauso. Längere Videos, bessere Bilder, bessere Texte, Coding. All diese Bereiche werden mit den Modellen noch mal echt Speed aufnehmen. Also weißt du, es kommt immer noch mal noch einer, der dann zwischen Open AI und Google dann auch noch mal was reinlegt, so wie Claude. Und die anderen werden da auch wieder nachziehen, weil die einfach jeden Monat um ihre Subscriptions bangen müssen, weil man es ja einfach wie Netflix wechseln kann. Und ein Entwickler, der merkt, er kommt mit Claude schneller da voran, der wechselt sofort. Warum auch nicht?
Ja, glaube ich auch. Deswegen, glaube ich, bleibt es da dynamisch.
Wir werden sehen.
Genau. Dann würde ich sagen, sprechen wir uns in zwei Wochen wieder und mal gucken, was dann gerade so angesagt ist im KI-Feld. In Digitalisierungszeiten würde es sein, wir sprechen in einem Jahr wieder. In KI-Zeiten ist es, wir sprechen in zwei Wochen wieder.
Wir sprechen in zwei Wochen und gucken, welche Prediction schon falsch gelaufen ist.
Genau, so machen wir das.
Bis dann.
Tschüss.
Der Digital Impact Podcast ist ein Projekt der Digitalberatung netzstrategen GmbH aus Karlsruhe. Er wird vorbereitet und produziert von Sarah Stock. Die Inhalte verantworten die jeweiligen Moderator:innen der Aufnahme.
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