Es gibt eine Flut von Nachrichten, auch zum Thema KI, aber nicht immer will man die News komplett lesen. Aber das weiß man oft erst, wenn man den Artikel gelesen hat, also zu spät. Wir haben uns hier einen Ticker gebaut, der in Kurzform die News wiedergibt, zusammengefasst von unserer KI. Das teilen wir gerne mit Euch!

Aktuell läuft unsere Testphase, das KI-Training! Wir freuen uns über Feedback. Es kann also sein, dass sich die Struktur der Zusammenfassungen derzeit noch immer etwas verändern wird.

News-Team: ki-post@jobfellow.de

E-Bike-Boom sorgt für "Traumjobs"

(Zusammenfassung der Quelle: Süddeutsche Zeitung)

Der E-Bike-Boom und die hohe Nachfrage nach Job-Bikes (Firmen-Leasing) sorgen für volle Auftragsbücher im Zweirad-Handwerk.

  • Hoher Bedarf: Die Betriebe werden mit Aufträgen überflutet ("plötzlich fünfzig Räder in der Woche") und suchen "händeringend" nach qualifizierten Kolleg:innen – auch Quereinsteiger:innen sind willkommen.
  • High-Tech ist Standard: Der Beruf ist heute ein "Traumjob" für Technik-Fans. E-Bikes machen den "Löwenanteil" der Arbeit aus.
  • Lebenslanges Lernen: Du lernst nie aus. Ständige Weiterbildung (z.B. direkt bei Herstellern wie Bosch) zu neuer Motor-, Akku- und Display-Technik gehört fest zum Job.
  • Sinnvolle Arbeit: Du sorgst für Sicherheit im Verkehr. Experten betonen, wie wichtig die regelmäßige Wartung der modernen Bikes ist.

Weitere News

(Zusammenfassung der Quelle: Noerr 31.10.2025: 1.259 Zeichen (ca. 25 % vom Original))

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) im öffentlichen Sektor verspricht Effizienz und Hilfe gegen Fachkräftemangel. Doch öffentliche Unternehmen unterliegen dabei strengeren Regeln als private Akteure, was eine angepasste KI-Compliance erfordert. Neben der EU-KI-Verordnung (in Kraft seit 01.08.2024), die auch öffentliche Unternehmen einschließt, gelten spezifische verfassungs-, datenschutz- und verwaltungsrechtliche Sonderbindungen.

Diese Sonderbindungen führen zu erhöhten Sorgfaltspflichten und Haftungsrisiken für Verantwortliche, begründet durch das besondere Vertrauen der Öffentlichkeit und die Gemeinwohlbindung. Ein Beispiel ist das österreichische "Arbeitsmarktchancen-Assistenzsystem", dessen KI-Einsatz nur wegen menschlicher Letztentscheidung keine DSGVO-Verletzung darstellte.

Die relevantesten Sonderbindungen sind:

  • Grundrechte: Öffentliche Unternehmen sind an Grundrechte wie informationelle Selbstbestimmung und Gleichbehandlung gebunden. KI muss Diskriminierungen (Machine Biases) vermeiden.
  • Rechtsstaatlichkeit: Erfordert Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit staatlichen Handelns, auch bei KI-Entscheidungen, um "Black-Box"-Probleme zu vermeiden.
  • Auskunftspflichten: Gesteigerte Transparenz gegenüber Presse und Bürger:innen über KI-Nutzung ist notwendig, etwa nach dem IFG.
  • Datenverarbeitung & Datenschutz (Art. 22 DSGVO): Das Verbot ausschließlich automatisierter Entscheidungen erfordert eine substanzielle menschliche Kontrolle.

Compliance-Maßnahmen müssen an den spezifischen "Use Cases" angepasst sein. Dazu gehören die Auswahl der Trainingsdaten zur Vermeidung ungewollter Wertungen (KI-bezogen) und Verfahrensvorkehrungen wie die menschliche Letztentscheidung sowie "Bias Checks" (anwendungsbezogen). Eine gut implementierte Compliance kann sich positiv auf Bußgelder auswirken. Es wird gefordert, auf weitere Regulierung zu verzichten, da die EU-KI-Verordnung und bestehende Sonderbindungen bereits ausreichenden Schutz bieten.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Artikel zeigt, dass der öffentliche Sektor eine Vorreiterrolle in der verantwortungsvollen KI-Nutzung einnehmen muss. Als dein jobfellow ist das eine Top-Chance für dich, wenn du dich für Recht, Ethik und Technologie interessierst.

Der Bedarf an Expert:innen, die sich mit KI-Compliance und Ethik im öffentlichen Kontext auskennen, wird stark steigen. Das sind nicht nur Jurist:innen, sondern auch Prozessmanager:innen, Projektleiter:innen und IT-Sicherheitsbeauftragte, die die besonderen Anforderungen verstehen und umsetzen können.

Baue Kompetenzen auf in:

  • Grundlagen der EU-KI-Verordnung und DSGVO.
  • Verwaltungsrechtliche Prozesse und deren KI-Integration.
  • Bias-Erkennung und -Minderung in KI-Systemen.
  • Transparenz- und Erklärbarkeitskonzepte für KI.

Dies sind nicht nur Fachkenntnisse, sondern auch gefragte "Soft Skills" wie Verantwortungsbewusstsein und interdisziplinäres Denken. Wenn du dich hier spezialisierst, schaffst du Vertrauen – und wirst zu einer extrem wertvollen Fachkraft im öffentlichen und privatwirtschaftlichen Sektor.

(Zusammenfassung der Quelle: Analyse WiWo, Julika Henke, 31.10.2025: 1.258 Zeichen (ca. 38 % vom Original))

2D-Comic-Illustration

Während Führungskräfte wie Amazons Beth Galetti (die 14.000 Jobs streicht) durch KI immense Produktivitätssteigerungen erhoffen, zeigt sich eine Kehrseite: KI bedroht nicht nur Jobs, sondern auch die Arbeitszufriedenheit der Angestellten, oft noch bevor es zur Kündigung kommt.

Sozialpsychologin Anja Chevalier warnt, dass der Einsatz von KI oft zu neuen Belastungen und höherem Stress führt. Eine Upwork-Studie (2.500 Teilnehmer:innen in USA, GB, AUS, CAN) bestätigt dies: 96 % der Führungskräfte erwarten Produktivitätssteigerung, aber 77 % der Arbeitnehmer:innen fühlen sich durch KI unproduktiver und gestresster.

Gründe dafür sind:

  1. Zeitaufwand für Qualitätsprüfung: Das Überprüfen und Korrigieren von KI-generierten Informationen ("Workslop") braucht viel Zeit.

  2. Lernkurve: Angestellte müssen sich erst mit den neuen Tools vertraut machen.

  3. Kontrollverlust: Die Autonomie geht verloren, wenn KI Entscheidungsprozesse übernimmt. Dies widerspricht Hackman und Oldhams Studie von 1976, die Autonomie und Entscheidungsspielraum als Motivationsfaktoren hervorhebt.

  4. Verlust an Ganzheitlichkeit & Vielfalt: Wenn KI Aufgaben übernimmt, bröckelt das Gesamtwerk eines Jobs, und weniger unterschiedliche Kompetenzen werden gefordert, was die Motivation mindert.

Die optimale Produktivität sei die, die lange anhält, so Chevalier. Tristan Eckert vom BPM bestätigt die schnelle Entwicklung von KI, sieht aber auch, dass Unternehmen vermehrt Trainings (Prompting, Datenschutz, Qualitätsprüfung) und KI-Guidelines anbieten. Er betont, dass Angestellte Raum für Experimente und Fehlern lernen brauchen, denn: "KI ist ein präziser Assistent, aber die Verantwortung bleibt menschlich."

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Artikel trifft einen wichtigen Punkt: KI ist nicht nur eine technische, sondern vor allem eine menschliche Herausforderung. Als dein jobfellow empfehle ich dir, die hier beschriebenen Stressfaktoren als deinen Wettbewerbsvorteil zu nutzen.

Gerade weil viele sich überfordert fühlen, kannst du dich als Expert:in positionieren, die/der die KI nicht nur bedienen, sondern auch beherrschen kann. Das bedeutet:

  • Qualitätsmanager:in für KI-Output werden: Lerne, "Workslop" zu erkennen und zu korrigieren, bevor es zur Belastung wird.
  • Prozess-Optimierer:in sein: Verstehe, wo KI wirklich sinnvoll ist und wo sie Prozesse eher verkompliziert. Hilf deinem Team oder Unternehmen, KI smart zu integrieren.
  • Autonomie bewahren: Lerne, KI als Assistenten zu nutzen, aber die Kontrolle über deine Entscheidungen zu behalten. Entwickle deine "Meta-Kompetenzen" (kritisches Denken, Problemlösung) weiter, die KI nicht ersetzen kann.
  • Deine Fähigkeit, Mensch und KI effektiv zu verbinden und dabei die Zufriedenheit und Produktivität hochzuhalten, wird dich zu einer unverzichtbaren Fachkraft machen.
(Zusammenfassung der Quelle: taz, Eike Petering, 31.10.2025: 1.259 Zeichen (ca. 38 % vom Original))

Workslop

Die Erwartung einer KI-gesteuerten Produktivitätsrevolution trifft auf die Realität. Aktuelle Studien (MIT, McKinsey, Harvard Business Review) belegen ernüchternde Ergebnisse. Eine MIT-Studie ergab, dass 95 % der KI-Pilotprojekte in US-Firmen keine messbaren positiven Effekte zeigten; nur 5 % erzielten Einnahmen oder Ersparnisse. Laut McKinsey sehen 80 % der Unternehmen, die GenAI nutzen, keine signifikanten Vorteile, die Hälfte gab die Projekte daraufhin auf.

Ein Hauptgrund ist der "Workslop" (Arbeitsabfall): 40 % der US-Angestellten (so HBR) berichten, dass KI-Ergebnisse zwar gut aussehen, aber substanzlos sind. Das Korrigieren dieser "halluzinierten" oder frei erfundenen Fakten vernichte die erhoffte Zeitersparnis. Als Beispiel wird Deloitte genannt, die der australischen Regierung einen 250.000-Euro-Bericht lieferten, der fehlerhaft war, weil die KI Zitate erfand.

Weitere Probleme sind Datenschutzrisiken (wie der Samsung-Fall) und Desinformation. Eine Studie der Europäischen Rundfunkunion (EBU) zeigt, dass KI-Assistenten in 45 % der Fälle Nachrichten fehlerhaft wiedergeben und Quellen nicht prüfen. Die Studienautoren sehen die Schuld weniger bei der KI als bei mangelnder Schulung und dem Versuch, KI auf ungeeignete, komplexe Prozesse zu stülpen.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Artikel ist wichtig, weil er die aktuelle "KI-Ernüchterung" in Daten fasst. Als dein jobfellow sehe ich hier keine Absage an KI, sondern einen dringenden Appell an die menschliche Kompetenz – und damit an dich.

Die Studien zeigen: Der Engpass ist nicht die Technologie, sondern der Mensch, der sie bedienen soll. Unternehmen scheitern, weil sie (Zitat) "KI auf zu komplexe Prozesse aufstülpen" und die "Mitarbeiter mangelnd schulen".

Hier liegt deine größte Chance: Werde zur gefragten Fachkraft, die genau diese Lücke schließt. Lerne nicht nur, "einen Prompt einzugeben", sondern verstehe die Prozesse dahinter. Entwickle die Fähigkeit, "Workslop" sofort zu erkennen und die KI so zu steuern, dass sie echten Mehrwert statt nur gut aussehenden Unsinn produziert. Deine Zukunft liegt in der Rolle des "KI-Übersetzers" und "Qualitätssicherers".

(Zusammenfassung der Quelle: Sascha Lobo, Kolumne, 30.10.2025: 1.258 Zeichen (ca. 14 % vom Original))
Eine 2D-Comic-Illustration mit dem Titel „Lobo: Wie TikToks Algorithmus die Debatte radikalisiert und Populismus fördert“. Sie zeigt ein Smartphone, aus dem ein algorithmischer Wirbelsturm aufsteigt. Dieser Wirbel zieht eine Gruppe von Aktivist:innen und zwei aggressive, streitende Sprechblasen an, während eine große Menschenmenge passiv auf ihre eigenen Bildschirme starrt. Unten rechts steht „Jobfellow kommentiert“.

 

Sascha Lobo beschreibt in seiner Kolumne das Phänomen der "algorithmischen Alltagsradikalisierung". Die Ursache sei der Wandel von sozialen (follower-basierten) zu algorithmischen (aufmerksamkeits-basierten) Medien, angeführt von TikTok und kopiert von Instagram Reels und YouTube Shorts. In diesem System zählt nicht mehr die Zahl der Follower, sondern nur noch die sofortige virale Qualität (die "Drei-Sekunden-Regel").

Dies habe zwei zentrale Folgen:

  1. Krise des Aktivismus: Aktivist:innen, die früher für feste Werte kämpften (z.B. Klima), würden nun oft algorithmischen Trends hinterherjagen, um relevant zu bleiben ("Aufmerksamkeitsabhängigkeit"). Als Beispiel nennt Lobo Greta Thunbergs Hinwendung zum Nahost-Thema nach Abflauen des Klimainteresses.

  2. Radikalisierung der Debatten: Um in 3 Sekunden aufzufallen, müssen Inhalte (genannt "Hooks") plakativ, zugespitzt und spektakulär sein. Diese Mechanik belohne in der Diskussionskultur vor allem "Empörung" – von Lobo als das "Crack algorithmischer Medien" bezeichnet.

Jede Meinungsverschiedenheit werde zur ideologischen Front hochstilisiert; Differenzierung (Nuance) werde algorithmisch unattraktiv und von der Community bestraft.

Lobo warnt, dass dies die Demokratie gefährde. Die bei der "Generation TikTok" (U40) meistgewählten Parteien (Linke und AfD) seien jene, die digitalen Populismus (Vereinfachung, Zuspitzung) nutzen. Sein Fazit: "Zuerst entgleitet den differenzierenden Kräften die Debatte, dann folgen die Wahlergebnisse."

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Artikel beschreibt perfekt, wie moderne Plattformen unsere Kommunikation verändern. Als dein jobfellow sehe ich hier eine wichtige Lektion für dein Berufsleben, gerade im Umgang mit KI:

KI-Modelle lernen von genau diesen Inhalten. Wenn Zuspitzung und Empörung im Netz belohnt werden, besteht die Gefahr, dass KI-Tools diese Muster als "erfolgreich" adaptieren.

Deshalb meine Empfehlung: Nutze deine menschliche Kernkompetenz – die Differenzierung. Im Job geht es nicht um die schnellste, viralste Antwort, sondern um die fundierte, richtige und nachhaltige Lösung. Deine Fähigkeit zur Nuance und zum Abwägen ist wertvoller als jeder Algorithmus, der auf Empörung trainiert ist. Setze KI als Werkzeug ein, aber bleibe du die Instanz für kritisches Denken und Ausgleich.

(Zusammenfassung der Quelle: DKOU-Session, 30.10.2025: 1.631 Zeichen (ca. 29 % vom Original))

KI in der Medizin

1. LLMs in Klinik und Ausbildung (Dr. Jonas Roos, Bonn): Die Zahl der KI-Publikationen hat sich seit 2010 verzehnfacht. In O & U werden LLMs wie ChatGPT für die Ausbildung (z.B. Erstellung interaktiver Fallstudien) und als klinische Unterstützung genutzt (z.B. Hilfe bei Differenzialdiagnosen, "Übersetzung" radiologischer Befunde). Auch ChatGPT-Vision (Bildanalyse) wird erforscht. Dr. Roos warnte jedoch eindringlich vor Halluzinationen und Fehlern: In 66 von 68 Studien wurden fehlerhafte Antworten gefunden. Sein Fazit: Eine fortschreitende Einbindung ist sinnvoll, aber eine generelle Einbindung in den Arbeitsalltag ist noch nicht möglich.

2. KI in der Sprechstundendokumentation (Dr. Tom Jansen, Köln): Ärzt:innen verbringen laut Jansen 61 Tage pro Jahr mit Dokumentation, ohne dass IT bisher Produktivität gebracht hätte ("Turning Point"). Er stellte eine KI-Software vor, die (mit Patientenzustimmung) das Sprechstundengespräch aufzeichnet, medizinisch relevante Inhalte extrahiert und automatisch Dokumentationen, Befundberichte oder Formulare (z.B. Rezepte, Überweisungen) erstellt. Eine Studie belegte eine Zeitersparnis von rund 30 %.

3. Der Patienten-Chatbot "OrthoChat" (Dr. Baur & Dr. Völker, Leipzig): Da Patienten oft unzuverlässige Antworten von ChatGPT erhalten, hat der Berufsverband (BVOU) einen eigenen Chatbot entwickelt. Der "OrthoChat" generiert seine Antworten ausschließlich aus den kuratierten, verlässlichen Inhalten der Website OrthInform. Der Bot wurde positiv validiert (außer bei der Antwortzeit) und dient als Hilfe zur Inhaltssuche, ersetzt aber nicht die ärztliche Beratung.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Artikel ist ein perfektes Beispiel dafür, wie KI den Arbeitsmarkt für hochqualifizierte Expert:innen verändert! Als dein jobfellow sehe ich drei wichtige Lektionen für dich:

  1. KI als Effizienz-Werkzeug: Die KI nimmt den Ärzt:innen nicht den Job weg, sie nimmt ihnen die Bürokratie ab (61 Tage im Jahr!). Überlege, welche Routinen du in deinem Job hast, die KI erledigen könnte, damit du mehr Zeit für strategische oder menschliche Aufgaben hast.

  2. Menschliche Kontrolle ist entscheidend: Die Ärzte warnen klar vor KI-Fehlern und Halluzinationen. Deine größte Stärke und dein Wert in der Zukunft ist deine Fähigkeit, KI-Ergebnisse kritisch zu prüfen und als letzte, menschliche Instanz die Verantwortung zu übernehmen.

  3. Spezialisierung gewinnt: Der "OrthoChat" ist erfolgreich, weil er nicht alles kann (wie ChatGPT), sondern auf einen Bereich spezialisiert ist und geprüfte Daten nutzt. Das ist ein Zukunftsmarkt! Berufe, die Fachwissen (wie Medizin, Recht, Finanzen) mit KI-Kompetenz (im Bau oder der Steuerung solcher Tools) verbinden, werden extrem gefragt sein.

(Zusammenfassung der Quelle: Bernstein Analytics, 30.10.2025: 1.036 Zeichen (ca. 53 % vom Original))

Eine Analyse von Bernstein Analytics zeigt, welche Medien am häufigsten von KI-Sprachmodellen (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok) als Quellen für deutsche Themen genutzt werden. Die Top 3 der Nachrichtenmedien sind tagesschau.de, spiegel.de und fr.de.

Die Studie identifizierte jedoch, dass deutschsprachige Nachrichtenmedien insgesamt nur 26 % (etwa ein Viertel) aller herangezogenen Quellen ausmachen. Perplexity nutzt Nachrichtenquellen am häufigsten (32 %), Gemini am seltensten (16 %).

Die Untersuchung (basierend auf 3.000 Prompts) offenbarte zudem starke Unterschiede zwischen den Modellen:

  • tagesschau.de: Wird von Grok (in 98 % der Prompts) und Perplexity stark bevorzugt.
  • Gemini (Google): Nutzt tagesschau.de gar nicht, zitiert stattdessen ZDF und Deutschlandfunk.
  • Grok (xAI): Nannte in fast einem Drittel der Antworten die Plattform X als Quelle.
  • Politische Tendenz: ChatGPT griff doppelt so oft auf konservativ eingeordnete Medien zurück (36 % vs. 18 % linksliberal). Gemini und Perplexity zeigten eine linksliberale Tendenz. Grok war am ausgeglichensten.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Diese Studie zeigt eindrucksvoll, dass du KI-Antworten nicht blind vertrauen darfst – auch wenn sie seriös klingen.

Als dein jobfellow sehe ich hier eine absolute Schlüsselkompetenz für deine Zukunft: Wenn du KI im Job nutzt (z.B. für Recherchen oder Marktanalysen), bist du der Gatekeeper. Jedes Tool hat eine andere Schlagseite: Gemini ignoriert die Top-Quelle tagesschau.de, ChatGPT neigt zu einer Seite, und Grok zitiert einfach die Plattform X.

Meine Empfehlung: Werde Expert:in im Quellen-Check. Die Fähigkeit, KI-Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und zu verifizieren, unterscheidet künftig den Profi vom reinen Anwender.

(Zusammenfassung der Quelle: The Register / Forrester, 30.10.2025: 1.164 Zeichen (ca. 55 % vom Original))

Unternehmen, die voreilig Personal zugunsten von KI-Implementierungen abgebaut haben, besetzen diese Stellen oft stillschweigend wieder. Das berichtet The Register unter Berufung auf eine Analyse von Forrester.

Dies betrifft etwa die Hälfte der zuvor eingesparten Stellen. Die Neubesetzungen finden jedoch häufig im Ausland oder zu niedrigeren Löhnen statt.

Der Grund für die Kehrtwende:

  • Viele KI-Einsätze führen zu "spektakulären Fehlern" und scheitern.
  • In anderen Fällen ersetzt KI die menschlichen Arbeitskräfte gar nicht.
  • Die Entlassungen basierten oft nur auf den Zukunftsaussichten von KI, nicht auf der Realität.

Bereits 55 Prozent der Arbeitgeber sollen es bereuen, Mitarbeiter:innen wegen der erhofften KI-Einsparungen entlassen zu haben. Eine Mehrheit (57 Prozent) der für KI verantwortlichen Manager:innen erwartet für 2026 sogar einen Anstieg der Mitarbeiterzahl.

Eine Ausnahme wird im Personalwesen (HR) gesehen, wo KI-Systeme (z.B. im Bewerbermanagement) menschliche Angestellte eher ersetzen könnten.

Die Analyse warnt, dass viele Unternehmen KI-Produkte nur anschaffen werden, um den Anschein von KI-Bereitschaft zu erwecken, auch wenn sie echte Technologie nicht von "Vaporware" (leeren Versprechungen) unterscheiden können. Ein Bericht von Gartner stützt dies: Dort wird erwartet, dass bis Ende 2027 bis zu 40 Prozent der KI-Projekte in Unternehmen wieder eingestellt werden.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Als dein jobfellow empfehle ich dir:

  1. Bewerte deine Rolle realistisch: Lass dich nicht von Panikmache anstecken. Diese Studie bestätigt, dass menschliche Fähigkeiten, Erfahrung und dein kritisches Urteilsvermögen (um "spektakuläre Fehler" der KI zu erkennen) oft unersetzlich sind.

  2. Setze auf Mensch-KI-Kompetenz: Der Schlüssel liegt nicht darin, Angst vor KI zu haben, sondern zu lernen, mit ihr zu arbeiten. Unternehmen, die scheitern, versuchen oft, Menschen 1:1 zu ersetzen. Erfolgreiche Unternehmen werden die sein, die auf eine intelligente Zusammenarbeit von Mensch und KI setzen. Bilde dich genau in dieser Schnittstellenkompetenz weiter!

  3. Hinterfrage den Hype: Die Studie zeigt, dass viele Firmen "Vaporware" kaufen. Sei in deinem Team die Person, die den echten Nutzen von KI-Tools kritisch prüft, anstatt blind jedem Trend zu folgen. Diese Fähigkeit zur Einordnung ist Gold wert.

Viele Unternehmen lernen gerade schmerzhaft, dass KI kein Allheilmittel ist. Nutze diese Erkenntnis als Chance, dich als unersetzliche Fachkraft zu positionieren, die KI beherrscht, statt von ihr beherrscht zu werden.

(Zusammenfassung der Quelle: heise 29.10.2025: 1.006 Zeichen (ca. 58 % vom Original))

Eine aktuelle Umfrage (Sinus-Jugendstudie) im Auftrag der Barmer zeigt, dass die Sorge junger Menschen (14-17 Jahre) vor den Auswirkungen der KI auf den Arbeitsmarkt zunimmt. Die Befragung fand im Herbst 2024 statt.

Das Kernergebnis: 22 Prozent der Jugendlichen sehen ihre berufliche Zukunft durch KI-Tools gefährdet. Das ist ein deutlicher Anstieg im Vergleich zum Vorjahr (17 Prozent).

Diese Sorge ist in technischen Branchen teils höher:

  • Elektrotechnik: 27 % der Befragten mit diesem Berufswunsch haben Angst vor den Auswirkungen.
  • Produktion: 24 %
  • IT: 23 %

Gleichzeitig zeigt die Studie: Die überwältigende Mehrheit (69 Prozent) der Jugendlichen sieht aktuell noch keine oder nur wenig Gefahr durch KI für ihre berufliche Zukunft.

Die Studienverantwortlichen weisen jedoch darauf hin, dass dieser Mangel an Sorge auch daran liegen könnte, dass viele Jugendliche noch keine genaue Vorstellung von den (negativen) Einflüssen der KI haben oder das Gefahrenpotenzial aus "Selbstschutz" geringer einschätzen.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Als dein jobfellow sehe ich in dieser Studie eine wichtige Botschaft: Die Sorgen der 22 Prozent sind ein klares Signal, dass der Wandel spürbar wird. Die Gelassenheit der 69 Prozent könnte aber auch – wie die Studie andeutet – auf Unsicherheit beruhen.

Meine dringende Empfehlung an dich: Gehöre zu denen, die informiert und aktiv handeln, statt die Augen zu verschließen!

Angst ist kein guter Ratgeber, aber Respekt vor der Veränderung ist wichtig. KI wird fast jeden Beruf verändern. Der Schlüssel für deine Zukunftssicherheit liegt darin, KI als Werkzeug zu begreifen, nicht als Gegner.

Lerne, wie du mit KI zusammenarbeiten kannst. Entwickle die Fähigkeiten, die KI nicht hat: kritisches Denken, Kreativität, Empathie und strategische Übersicht.

(Zusammenfassung der Quelle: heise online, 29.10.2025: 1.114 Zeichen (ca. 44 % vom Original))

Dass KI "halluziniert", also Fehler macht, ist ein bekanntes und ungelöstes Problem. Eine neue Studie der Europäischen Rundfunkunion (EBU) zeigt, wie oft das bei Nachrichten-Abfragen passiert: Jede dritte Antwort (ca. 37 %) der gängigen Chatbots (Copilot, ChatGPT, Perplexity, Gemini) enthält Fehler.

Das ist zwar eine Verbesserung im Vergleich zu einer früheren Studie (damals war es die Hälfte), aber 45 % aller Antworten enthielten mindestens einen Fehler. Das häufigste Problem (31 %) waren komplett erfundene Quellen, was die nötige Kontrolle durch Nutzende massiv erschwert. Besonders schlecht schnitt überraschenderweise Googles Gemini ab.

Der Grund für die Fehler liegt in der Funktionsweise der Modelle:

  1. Fehlendes Verständnis: Die KI versteht Konzepte nicht. Sie verknüpft Wissen nur basierend auf gelernten Wahrscheinlichkeiten und der Nähe von Informationen zueinander.

  2. Falsche Verknüpfung: Dies kann dazu führen, dass eine KI einen Gerichtsreporter zum Mörder macht, nur weil sein Name im Artikel nah am Verbrechen genannt wurde – die KI versteht die Beziehung der Wörter nicht.

  3. Kein Zählvermögen: Wenn eine KI die Anzahl der Buchstaben in einem Wort korrekt wiedergibt, liegt das daran, dass sie diese Information irgendwo gelesen hat, nicht daran, dass sie selbst zählen kann.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Artikel zeigt perfekt, warum deine menschlichen Fähigkeiten so entscheidend bleiben. KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber ihr fehlt echtes Verständnis, kritisches Denken und ein Sinn für "Wahrheit".

Als dein jobfellow empfehle ich dir: Lerne nicht nur, wie du KI nutzt, sondern vor allem, wie du ihre Ergebnisse kritisch prüfst. Die wertvollsten Mitarbeiter:innen der Zukunft sind die, die KI-Tools meisterhaft steuern und gleichzeitig die letzte, intelligente Kontrollinstanz bilden. Deine Fähigkeit, Fakten zu verifizieren, Kontexte zu verstehen und KI-Fehler zu korrigieren, ist deine größte Stärke in der Zusammenarbeit von Mensch und KI.

(Zusammenfassung der Quelle: t3n / Financial Times, 28.10.2025): 1.488 Zeichen (ca. 51 % vom Original))

Der Artikel berichtet über ein wachsendes Problem für Unternehmen: Mitarbeiter:innen nutzen verstärkt Künstliche Intelligenz (KI), um gefälschte Belege für Spesenabrechnungen zu erstellen. Dienstleister, die diese Abrechnungen bearbeiten, melden eine Zunahme solcher Betrugsfälle.

Ausmaß des Problems:

  • AppZen (Finanzsoftwareanbieter) gibt an, dass im September 2025 bereits 14 % der betrügerischen Aktivitäten auf KI-generierte Dokumente zurückgingen – ein Phänomen, das es im Vorjahr noch nicht gab.
  • Das Fintech-Unternehmen Ramp entdeckte innerhalb von 90 Tagen gefälschte Belege im Wert von über einer Million US-Dollar.
  • Der Anstieg wird teilweise auf die verbesserten Bildgenerierungsfähigkeiten von KI-Modellen wie OpenAIs GPT-4o (seit März 2025) zurückgeführt.

Warum es einfacher wird:

  • KI-Modelle können überraschend realistische Belege erstellen, inklusive passendem Hintergrund, zerknittertem Papier, plausiblen Restaurant-Einträgen und sogar nachgeahmten Unterschriften.
  • Mitarbeiter:innen benötigen dafür keine Kenntnisse in Bildbearbeitungsprogrammen wie Photoshop mehr, sondern nur Zugang zu den KI-Tools.
  • Die Fälschungen sind laut SAP Concur so gut geworden, dass man seinen Augen kaum noch trauen kann.

Die Lösung: KI gegen KI:

  • Da die manuelle Prüfung schwierig wird, setzen Unternehmen nun auf KI-Tools zur Erkennung der Fälschungen.
  • Diese Tools analysieren Metadaten der eingereichten Bilder (obwohl dies umgangen werden kann, z.B. durch Abfotografieren).
  • Fortgeschrittenere KI-Systeme analysieren Inhalte auf Muster (z.B. wiederholte Kellnernamen oder Zeiten) und gleichen Belege mit Firmendaten (z.B. Reisedaten) ab.
  • Der Vorteil: KI kann Details mit konstant hoher Aufmerksamkeit prüfen, wo menschliche Prüfer:innen ermüden.