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

KI-Kompetenzen: Lernbereitschaft schlägt Fachwissen

(Zusammenfassung der Quelle: FAZ, (12.11.2025): 1.492 Zeichen (ca. 49 % vom Original))

Der Artikel der FAZ analysiert, welche Kompetenzen im KI-Zeitalter entscheidend werden. Eine Umfrage (in Kooperation mit Stepstone/PRO Digitalwirtschaft) zeigt, dass "Anwendung von KI-Tools" und "Change Management" (die Fähigkeit, Veränderungsprozesse zu gestalten und Ängste zu nehmen) bei Personalverantwortlichen am höchsten im Kurs stehen.

Große Unternehmen (5.000+ Mitarbeiter:innen) bewerten "AI Literacy" (das kritische Hinterfragen von KI-Ergebnissen) mit 74 % als deutlich wichtiger als kleine Unternehmen (41 %). Dennoch herrscht Unsicherheit: 41 % der befragten Unternehmen wissen selbst noch nicht genau, welche KI-Kompetenzen sie künftig benötigen. Der Bedarf ist aktuell in der IT, der Personalabteilung (45 %) und im Marketing (44 %) am größten.

Die dramatischste Veränderung zeigt sich bei der Bewertung von Fähigkeiten: "Lernbereitschaft" und "Anpassungsfähigkeit" werden als künftig wichtiger erachtet. Im Gegenzug verliert "theoretisches Fachwissen" (aus Ausbildung oder Studium) massiv an Bedeutung (21 % der Befragten sehen hier einen Wertverlust). Dies sei ein Signal, dass der Abschluss künftig weniger zähle als die Fähigkeit zur Adaption.

Der Artikel warnt zudem, dass Einstiegspositionen für Berufsanfänger:innen (minus 13 % in 3 Jahren) zurückgehen, was als Vorbote der KI-Restrukturierung gesehen wird.

Der kritische Kim-Blick:

Der Artikel stellt die Verschiebung von Fachwissen zu Lernbereitschaft klar heraus, weist aber Lücken auf:

  1. Ignorieren des "Slop-Problems": Der Artikel betont zwar das "kritische Hinterfragen" , ignoriert aber die praktischen Auswirkungen von fehlerhaftem KI-Output ("Slop"), der in anderen Studien als massives Produktivitätsproblem genannt wird.
  2. Widersprüchliche Nachfrage: Einerseits wird eine hohe Nachfrage nach "AI Literacy" postuliert, andererseits geben 41 % der Firmen zu, ihren Bedarf selbst nicht zu kennen. Die Nachfrage scheint also eher diffus und reaktiv als strategisch und klar definiert zu sein.
  3. Fokus auf Büro-Jobs: Obwohl kurz erwähnt, bleibt der massive Wandel im Handwerk (wie im iX-Artikel durch Christian Korff beschrieben ) unterbelichtet.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Artikel ist ein Weckruf für jeden, der glaubt, sein Studium oder seine Ausbildung sei ein Ruhekissen. Als dein jobfellow ist meine Botschaft klar:

  1. Dein Abschluss veraltet schneller: Die Studie zeigt, dass 21 % der Personaler:innen theoretisches Fachwissen als weniger wichtig einstufen . Deine Fähigkeit, Neues zu lernen, ist wertvoller als dein altes Wissen.
  2. Werde zum "Change Manager" (im Kleinen): Die wichtigste Kompetenz neben der Tool-Nutzung ist "Change Management". Das bedeutet: Hilf deinem Team, die Angst vor KI zu verlieren, zeige ihnen, wie es geht, und gestalte die Veränderung mit .
  3. Lerne Lernen: Die wichtigste Fähigkeit ist "Lernbereitschaft" und "Anpassungsfähigkeit" . Das ist deine Jobgarantie.

Weitere News

(Zusammenfassung der Quelle: Business Insider, 10.11.2025: 1.309 Zeichen (ca. 53 % vom Original))

Chen Deli, ein leitender Forscher des chinesischen KI-Unternehmens Deepseek, warnte bei einer Podiumsdiskussion auf der World Internet Conference in Wuzhen vor den langfristigen Risiken der KI. Er prognostizierte, dass KI in den nächsten 10 bis 20 Jahren "die meisten Arbeitsplätze vernichten" und die "gesellschaftlichen Strukturen stark infrage gestellt" würden.

Chen forderte, dass Technologieunternehmen die Rolle von "Wächtern der Menschheit" (Guardians of Humanity) einnehmen, die Sicherheit der Menschen schützen und helfen müssten, die gesellschaftliche Ordnung neu zu gestalten.

Er skizzierte eine Zeitleiste:

  • Kurzfristig ("Flitterwochenphase"): Positiv. KI ist nicht autonom; Menschen nutzen sie zur Produktivitätssteigerung.
  • Mittelfristig (5-10 Jahre): Risiken überwiegen. KI wird leistungsfähiger, Stellenabbau beginnt. Tech-Firmen müssen als "Whistleblower" agieren.
  • Langfristig (10-20 Jahre): Die meisten Jobs fallen weg.

Der Artikel ordnet Deepseek als "kleinen Drachen" und Symbol für Chinas technologische Ambitionen im KI-Wettbewerb mit den USA ein. Das Deepseek R1-Modell (Januar 2025) war ein Weckruf für OpenAI, das laut BI im März zugab, dass der US-Vorsprung schrumpfe. OpenAIs "GPT-oss" (August 2025) wird als Reaktion auf den Erfolg offener chinesischer Modelle wie Deepseek gewertet.

Der kritische Kim-Blick:

Der Artikel fängt eine wichtige, düstere Prognose ein, weist aber Lücken auf:

  1. Starker US-China-Fokus: Die geopolitische Einordnung des "KI-Wettlaufs" (Deepseek vs. OpenAI) dominiert fast die Warnung von Chen Deli. Die Dringlichkeit der Aussage wird dem Narrativ des nationalen Wettbewerbs untergeordnet.

  2. Vage Lösungsansätze: Die Forderung nach "Wächtern der Menschheit" ist dramatisch, bleibt aber völlig vage. Der Artikel hinterfragt nicht, wie das praktisch aussehen soll, insbesondere für ein Unternehmen in Chinas System.

  3. Fehlender Kontext zur Job-Prognose: Die drastische 10-20-Jahres-Prognose ("die meisten Jobs") wird ohne jegliche Einordnung oder Gegenpositionen (z.B. aus WEF- oder PwC-Studien, die oft optimistischer sind) dargestellt.

  4. Unklare Autorität: Es bleibt offen, ob Chen Deli eine persönliche Meinung äußert oder dies die offizielle (und ggf. staatlich beeinflusste) Linie von Deepseek ist.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Artikel ist ein "worst-case scenario" von einem Top-Forscher eines direkten OpenAI-Konkurrenten. Als dein jobfellow müssen wir das ernst nehmen, auch wenn es den bisherigen Analysen widerspricht:

  1. Nimm die Warnung ernst: Anders als westliche Studien (PwC, WEF), die oft von Netto-Jobzuwachs sprechen, prognostiziert Chen den Totalverlust. Das zeigt, wie uneinig sich die Experten an der Spitze sind.

  2. Beobachte die "Flitterwochenphase": Chen sagt, wir sind jetzt in der Phase, in der wir KI für Produktivität nutzen. In 5-10 Jahren beginnen laut ihm die Jobverluste. Das Zeitfenster für "Dauerlernen" ist also nicht unendlich.

  3. Fokus auf das Unersetzbare: Wenn "die meisten Jobs" verschwinden, was bleibt? Nur das, was KI nicht kann: Empathie, physische Interaktion, komplexe moralische Führung ("Wächter"). Das deckt sich mit Prof. Prechels "Empathie-Berufen".

  4. Der Wettlauf ist unaufhaltsam: Die USA-China-Dynamik zeigt: Niemand wird auf die Bremse treten. Du kannst die Entwicklung nicht stoppen, du kannst dich nur so schnell wie möglich anpassen.

(Zusammenfassung der Quelle: IT-Daily (via Slalom-Studie), 10.11.2025: 1.834 Zeichen (ca. 42 % vom Original))

Eine aktuelle Studie des Technologieberatungsunternehmens Slalom zeigt: Deutsche Unternehmen kämpfen in der KI-Praxis mit Ernüchterung, obwohl KI längst Einzug gehalten hat. 62 % der Befragten berichten von unzuverlässigen oder verzerrten KI-Ergebnissen in den letzten zwölf Monaten, und fast die Hälfte zweifelt an der versprochenen Produktivitätssteigerung[cite: 10668].

Kernprobleme:

Datenqualität und Integration: Laut Dr. Stephan Theis (Slalom Germany) fehlt oft eine hochwertige, strukturierte Datenbasis, und 39 % beklagen mangelnde Integration der KI-Systeme in bestehende Workflows.

Fokus auf Automatisierung statt Innovation: 70 % der Unternehmen reduzieren manuelle Tätigkeiten durch KI, aber nur ein Drittel entwickelt neue Geschäftsmodelle oder Produkte[cite: 10672]. Projekte sind oft zu kleinteilig und isoliert.

Organisatorische Trägheit: Während Datenplattformen modernisiert und Arbeitsabläufe automatisiert werden, bleiben organisatorische Prozessanpassungen aus (nur ein Drittel überprüft zugrunde liegende Prozesse). KI wird oft nur "drübergelegt", statt Prozesse neu zu denken.

Mangelnde Befähigung: Nur knapp die Hälfte der Unternehmen bietet gezielte KI-Schulungen oder Mentoring an; noch weniger schaffen Freiräume zum Experimentieren. KI wird primär als Such- oder Berichterstattungstool genutzt, selten für komplexe Aufgaben.

Potenziale und Erfolgsfaktoren:

Agentische KI: Ein wachsender Anteil nutzt agentische KI, die eigenständig Aufgaben übernimmt (z.B. Chatbots). Mehr als die Hälfte der Nutzer berichtet hier von neuen Arbeits- und Lernweisen[cite: 10676].

Dreiklang für Erfolg: Für nachhaltigen KI-Erfolg nennt die Studie drei Hebel: klare Führungsverantwortung, eine abgestimmte Strategie und eine solide Datenarchitektur. Eine offene Lernkultur und flexible Betriebsmodelle sind ebenfalls entscheidend.

Theis betont, dass echter Nutzen erst durch das Zusammenspiel von Technologie, Daten und Menschen entsteht – "ein Dreiklang, ohne den KI kein strategischer Mehrwert werden kann".

Der kritische Kim-Blick:

Der Artikel bietet eine solide Bestandsaufnahme, könnte aber folgende Aspekte vertiefen:

Hinter den "verzerrten Ergebnissen": Die Studie benennt "unzuverlässige oder verzerrte Resultate", ohne tiefer auf die Ursachen von Bias in KI-Modellen einzugehen. Woher stammen die Verzerrungen? Aus den Trainingsdaten, den Algorithmen oder der unpassenden Anwendung?

Mangelnde Perspektive der KMU: Die Studie spricht allgemein von "deutschen Unternehmen". Es fehlt die Differenzierung, ob die Probleme und Herausforderungen bei kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) die gleichen sind wie bei Großkonzernen. KMU haben oft andere Budgets, Datenmengen und Fachkräfte.

Rolle der Politik und Förderprogramme: Der Artikel konzentriert sich auf unternehmensinterne Faktoren. Es wird nicht diskutiert, ob und wie staatliche Förderprogramme, Regulierungen oder Infrastrukturinitiativen die Akzeptanz und erfolgreiche Integration von KI in deutschen Unternehmen beeinflussen oder beeinflussen sollten.

"Kultureller Wandel" zu abstrakt: Die Forderung nach "kulturellem Wandel" ist zentral, bleibt aber im Artikel etwas abstrakt. Konkrete Best Practices oder Fallbeispiele von Unternehmen, die diesen Wandel erfolgreich gestalten, fehlen, um anderen Unternehmen praktische Orientierung zu geben.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Diese Studie ist ein wichtiger "Realitätscheck" für deine berufliche Zukunft mit KI. Als dein jobfellow empfehle ich dir:

Werde zum "Daten-Detektiv": Die Studie zeigt: Ohne gute Daten, keine gute KI. Deine Fähigkeit, Daten zu verstehen, zu strukturieren und deren Qualität zu beurteilen, wird unbezahlbar. KI braucht dich als Garant für Datenexzellenz.

Denke in Prozessen, nicht nur in Tools: KI einfach "drüberlegen" funktioniert nicht. Lerne, wie man Prozesse analysiert und neu gestaltet, um KI sinnvoll zu integrieren. Diese "Prozess-Expertise" macht dich zum unverzichtbaren Bindeglied.

Sei der "Change-Agent": Die Studie beklagt fehlende Schulungen und kulturellen Wandel. Das ist deine Chance! Übernimm Eigenverantwortung, lerne KI proaktiv und werde zum Mentor für Kolleg:innen. Fördere eine Experimentierkultur in deinem Team.

Nutze agentische KI smart: Wenn du Freiräume gewinnen willst, experimentiere mit agentischer KI für Routineaufgaben. Aber verstehe auch ihre Grenzen und nutze die gewonnene Zeit für komplexere, strategische Tätigkeiten, die nur du kannst.

(Zusammenfassung der Quelle: T3N (Noëlle Bölling), 08.11.2025: 1.838 Zeichen (ca. 40 % vom Original))

Der Artikel beschreibt einen alarmierenden Trend, bei dem junge Menschen, insbesondere Jungen, Chatbots für persönliche Probleme, Freundschaften und sogar romantische Beziehungen nutzen. Eine OpenAI-Studie zeigt, dass 73 % der ChatGPT-Gespräche im Juni 2025 bereits privater Natur waren. OpenAI-CEO Sam Altman bestätigt, dass junge Erwachsene KI als "Lebenscoach" nutzen und keine wichtigen Lebensentscheidungen mehr ohne KI-Rat treffen.

Eine Studie von Male Allies UK (Großbritannien) unter 1.032 Jungen (11-15 Jahre) ergab: 32 % können sich eine Freundschaft mit einer KI vorstellen, und 53 % ziehen das Online-Leben der Realität vor. Laut Lee Chambers (Male Allies UK) nutzen Jugendliche KI als Therapeuten-Ersatz mit dem Gefühl: "Es versteht mich, meine Eltern nicht".

Der Bericht warnt vor negativen Auswirkungen auf die soziale Entwicklung. Wenn Jungen hauptsächlich mit einer KI interagieren, die "nicht 'nein' sagen kann", lernen sie keine gesunden oder realistischen Wege, mit anderen umzugehen oder Grenzen zu respektieren.

Dies trifft auf eine bereits problematische Wertehaltung: 32 % der befragten Jungen gaben an, dass Frauenrechte für sie keine große Bedeutung haben, und 54 % sehen Feminismus als Ursache dafür, dass Jungen es heute schwerer haben. Es mangele an positiven Vorbildern, während frauenfeindliche Influencer wie Andrew Tate die Feeds dominieren. 79 % der Jungen wissen nicht, was Männlichkeit bedeutet, außer dass sie "toxisch" sei.

Der kritische Kim-Blick:

Der Artikel hebt einen wichtigen Trend hervor, bleibt aber in der Analyse kurz:

  1. Vereinfachte Ursachen: Die komplexen gesellschaftlichen Gründe für die Verunsicherung junger Männer (abseits von KI/Influencern) und die Attraktivität extremer Ansichten werden nicht tiefer beleuchtet.

  2. Fehlende Nuancen bei "KI-Beziehung": Es wird kaum unterschieden, welche Art von KI-Interaktion problematisch ist (vs. potenziell nützlich, z.B. bei Lernhilfen), und eine Diskussion über verantwortungsvolle Nutzung fehlt.

  3. Vage Lösungsansätze: Der Aufruf zu "mehr Aufmerksamkeit" bleibt allgemein; konkrete pädagogische oder gesellschaftliche Strategien, um dem Trend entgegenzuwirken, werden nicht genannt.

  4. Geschlechterfokus: Die fast ausschließliche Konzentration auf Jungen lässt offen, ob und wie ähnliche Dynamiken (mit anderen Ausprägungen) auch bei Mädchen zu beobachten sind.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Artikel ist eine fundamentale Warnung für jeden jungen Menschen und dessen Umfeld. Als dein jobfellow solltest du diese Punkte verinnerlichen:

  1. Priorisiere den Mensch-Kontakt: KI ist ein Werkzeug, kein Freund, kein Therapeut. Deine Fähigkeit, echte, komplexe menschliche Beziehungen aufzubauen (auch mit "Nein" und Grenzen), ist deine wichtigste Lebenskompetenz.

  2. Entwickle kritisches Bewusstsein für KI-Interaktionen: Hinterfrage, warum du dich an eine KI wendest. Ist es Bequemlichkeit? Oder die Vermeidung echter Herausforderungen? Sei dir bewusst, dass eine KI keine echte Empathie oder Reflexion besitzt. Sie simuliert.

  3. Werde zum "Grenzen-Meister": Lerne, mit echten Grenzen im Umgang mit Menschen umzugehen. Das ist unerlässlich für gesunde Beziehungen und wird dich im Berufsleben unersetzlich machen.

  4. Hinterfrage Rollenbilder: Lass dich nicht von extremistischen Influencern in die Irre führen. Nutze deine menschliche Fähigkeit zur Reflexion, um vielfältige und gesunde Rollenbilder zu finden.

(Zusammenfassung der Quelle: Salesforce (Laura Hilgers), 04.08.2025: 1.706 Zeichen (ca. 34 % vom Original))

Laura Hilgers von Salesforce beleuchtet, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Arbeitswelt radikal verändert und neue Karrieremöglichkeiten schafft. Trotz der natürlichen Abneigung gegen Veränderungen müssen Arbeitnehmer:innen Anpassungsfähigkeit und Lernbereitschaft verinnerlichen, um in dieser Transformation erfolgreich zu sein.

KI als Job-Motor und Kooperationspartner:

Job-Nettozuwachs: Das Weltwirtschaftsforum prognostiziert bis 2030 zwar den Verlust von 92 Millionen Jobs durch KI, aber auch die Schaffung von 170 Millionen neuen – ein Nettogewinn von 78 Millionen Arbeitsplätzen.

Neue Rollen: Eine IBM-Umfrage zeigt, dass 54 % der CEOs KI-bezogene Positionen besetzen, die es vor einem Jahr noch nicht gab.

Mensch-KI-Partnerschaft: 80 % der Personalchefs erwarten, dass die Belegschaft in fünf Jahren aus menschlichen und digitalen Arbeitskräften besteht. KI entlastet von Routineaufgaben, wodurch Menschen sich auf Beziehungen und komplexere Entscheidungen konzentrieren können.

10 neue Berufe im KI-Zeitalter – Ihre Zukunftschancen:

Salesforce identifiziert zehn spezifische neue Jobprofile, die sich aus dem Wandel ergeben:

Leitung der Rollenerweiterung und -neugestaltung: Analysiert, wie KI bestimmte Rollen verändert und diese neu gestaltet.

KI-Ethiker: Entwickelt Richtlinien für den ethischen KI-Einsatz, prüft Bias (z.B. in Einstellungsprozessen).

KI-Cybersicherheitsspezialist: Schützt Unternehmen mit KI vor Bedrohungen.

Im Einsatz befindlicher Ingenieur: Ein geschäfts- und technologieaffiner Problemlöser, der an der Implementierung von KI arbeitet.

KI-Konversationsdesigner: Schreibt die zugrundeliegenden Skripte und Abläufe für menschlicher klingende KI-Agenten.

KI-Integrationsspezialist: Integriert KI-Agenten in bestehende Arbeitsabläufe und Systeme.

KI für Gesundheitsspezialisten: Nutzt KI und maschinelles Lernen zur Aggregation von Gesundheitsdaten für bessere Entscheidungen (z.B. prädiktive Krebsforschung).

KI-Kundenerlebnisspezialist: Erstellt personalisierte Kundenerlebnisse basierend auf Analysen von Bedürfnissen und Verhaltensmustern.

KI-Stratege: Identifiziert Geschäftsprobleme und nutzt KI-Tools für die Entwicklung neuer Produkte.

KI-Orchestrator: Entwirft und überwacht das harmonische Zusammenspiel und die Effektivität verschiedener KI-Agenten.

Benötigte Fähigkeiten und Rolle der Unternehmen:

KI-Kenntnisse sind die wichtigste Kompetenz, ergänzt durch menschliche Kompetenzen (Anpassungsfähigkeit, Verantwortungsbewusstsein, Teamfähigkeit, emotionale Intelligenz) und Geschäftskompetenzen (Problemlösung, Dateninterpretation, kreatives Denken, Storytelling). Lernplattformen sind hierfür entscheidend.

Unternehmen müssen die Sorgen der Mitarbeiter:innen ernst nehmen (41 % Angst vor Jobverlust) und massiv in Umschulung und Weiterbildung investieren, da es ineffizient wäre, bei jeder Innovation neu einzustellen.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Salesforce-Artikel ist keine düstere Prophezeiung, sondern eine praktische Anleitung für deine berufliche Weiterentwicklung. Als dein jobfellow solltest du folgende Punkte sofort umsetzen:

Dein Job ist ein Team-Sport mit KI: Akzeptiere, dass du bald mit digitalen "Kollegen" zusammenarbeiten wirst. Verändere dein Mindset von "KI nimmt mir den Job weg" zu "Wie kann KI mich in meiner Rolle entwickeln?".

Scanne die 10 neuen Berufe: Auch wenn du dich nicht umbenennen willst, schau, welche Aufgabenbereiche sich hier verbergen. Sind Aspekte von "KI-Ethiker" oder "KI-Stratege" nicht schon Teil deines Jobs – oder sollten es sein? Wo kannst du deine aktuelle Rolle erweitern?

Priorisiere die Skills: KI-Kenntnisse sind der Startpunkt. Aber die "menschlichen Kompetenzen" (Anpassungsfähigkeit, emotionale Intelligenz, Teamfähigkeit) sind der ultimative Wettbewerbsvorteil, den die KI nicht ersetzen kann.

Werde zum lebenslangen Lerner: Nutze Lernplattformen. Es geht nicht nur darum, was du heute kannst, sondern wie schnell du morgen lernen und dich anpassen kannst. Unternehmen wie Salesforce setzen massiv auf interne Umschulung. Sei proaktiv und biete dich an.

(Zusammenfassung der Quelle: iX Magazin, Harald Weiss, 06.11.2025: 1.378 Zeichen (ca. 34 % vom Original))

Der Artikel beleuchtet die zunehmenden Arbeitsplatzverluste durch KI, stellt ihnen aber auch die Entstehung neuer Jobs gegenüber. Aktuelle Beispiele sind Amazon, das 14.000 Verwaltungsstellen streichen will (CEO Andy Jassy bestätigt Automatisierung wiederkehrender Aufgaben durch KI), und Salesforce, das sein Kundenservice-Team von 9.000 auf 5.000 Mitarbeiter:innen reduziert und durch KI-Agenten ersetzt hat.

Job-Bilanz und qualitativen Wandel:

Nettozuwachs: Eine WEF-Studie prognostiziert bis 2030 zwar 9 Millionen vernichtete Arbeitsplätze durch KI, aber auch 11 Millionen neue – ein Nettozuwachs von 2 Millionen Jobs.

Qualitative Verschiebung: Tania Babina und Anastassia Fedyk (Brookings Institution) sehen Unternehmenswachstum und verstärkte Innovation durch KI, wovon besonders MINT-Studienabgänger:innen profitieren. Ihr Anteil steigt, während der von Absolvent:innen der Sozial-, Geistes- und Medizinwissenschaften sinkt.

Neue Jobprofile: Salesforce listet 10 neue Jobtitel (z.B. KI-Ethiker, KI-Konversations-Designer), in Stellenausschreibungen finden sich eher allgemeine Begriffe wie KI-Ingenieur oder Prompt-Ingenieur.

KI-Durchdringung über alle Branchen hinweg:

IT-Sektor als Treiber: Der Informations- und Kommunikationssektor dominiert die KI-Stellennachfrage in Deutschland laut PWC. Das "AI Workforce Consortium" (Accenture, Google, IBM, etc.) berichtet, dass 78 % der IT-Stellen bereits KI-Fähigkeiten erfordern und 70 % der schnellstwachsenden IKT-Berufe KI-Bezug haben. Besonders gefragt sind KI-Governance (+150 %) und KI-Ethik (+125 %).

Handwerk und darüber hinaus: Entgegen der landläufigen Meinung wird KI auch das Handwerk durchdringen. Christian Korff (Cisco) und eine KIDiHa-Studie (NRW) erwarten KI-Anwendungen für Angebots- und Terminplanung sowie Dokumentation.

Die neue Norm: Mosaik-Karrieren und Dauerlernen:

Prof. Yasmin Weiß (Technische Hochschule Nürnberg) beschreibt eine komplette Umgestaltung des Arbeitsmarktes: "Kein Job bleibt wie bisher". "Mosaik-Karrieren" (nicht-linear, mit vielen Bausteinen) werden zur Norm. Die Schlüsselfähigkeit ist "sich so schnell anzupassen, wie wir uns noch nie an etwas angepasst haben" – also lebenslanges Lernen ("Lernen erlernen") und Adaptionsfähigkeit.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Artikel ist dein Fahrplan für die berufliche Zukunft. Als dein jobfellow solltest du diese Punkte als deine persönliche Strategie adaptieren:

"Kein Job bleibt wie bisher": Das ist die Realität. Höre auf, dich gegen den Wandel zu wehren. Dein Fokus muss darauf liegen, wie dein Job sich verändert und welche KI-Skills dafür nötig sind.

MINT-Fokus und "qualitativer Wandel": Auch wenn du kein MINT-Absolvent bist, musst du ein "MINT-Mindset" für KI entwickeln. Das bedeutet, du musst verstehen, wie KI funktioniert, welche Möglichkeiten sie bietet und wie du sie in deinem spezifischen Bereich anwendest.

Die "Mosaik-Karriere": Verabschiede dich vom linearen Lebenslauf. Deine Zukunft besteht aus flexiblen Bausteinen. Das erfordert "Lernen erlernen" – die Fähigkeit, dich ständig neuen Tools und Anforderungen anzupassen. Mach lebenslanges Lernen zu deiner Superkraft.

Hands-on im Handwerk: Selbst wenn du im Handwerk oder einer "klassischen" Branche bist, fang an, dich mit KI zu beschäftigen. Angebots-, Terminplanung – die Basics sind überall relevant.

(Zusammenfassung der Quelle: Julian Schmidt-Farrent, 22.10.2025: 1.096 Zeichen (ca. 37 % vom Original))

Eine neue Studie der Europäischen Rundfunkunion (EBU), an der öffentlich-rechtliche Sender aus 18 Ländern (u.a. ZDF, Radio Canada) teilnahmen, warnt eindringlich vor der Nutzung von KI-Assistenten zur Nachrichteninformation. Die Untersuchung von über 2.700 Antworten von ChatGPT (GPT4o), Copilot, Perplexity und Gemini ergab, dass fast jede zweite Antwort (45 %) fehlerhaft war: Sie enthielten irreführende Informationen, unterschlugen Kontext oder verwiesen auf falsche Quellen.

Besonders problematisch: Bei über 56 % der Antworten schoben die KI-Assistenten traditionellen Medien (z.B. tagesschau.de) Aussagen unter, die diese so nicht getätigt hatten, oder verwiesen auf unzuverlässige Quellen wie Reddit-Kommentare. Dies führt zu einem Vertrauensverlust bei den fälschlicherweise verlinkten Öffentlich-Rechtlichen.

Beispiele für Fehler: ChatGPT lieferte für die Frage nach der AfD in Ostdeutschland Restauranttipps in Kiew; Perplexity bezeichnete Viktor Orban als Diktator und verlinkte fälschlicherweise auf die Tagesschau als Beleg. Copilot lobte die NATO und verwandelte Zitate in Fakten.

Die Studie kritisiert zudem, dass KI-Assistenten Meinungen nicht ausreichend von Fakten trennen und "journalistisch die Grenzen ihres Wissens" nicht zugeben können – sie versuchen lieber, Lücken mit Erklärungen zu füllen, statt "Wir wissen es nicht" zu sagen.

ZDF-Intendant Norbert Himmler betont, die Ergebnisse unterstrichen die Bedeutung öffentlich-rechtlicher Informationsangebote und die Notwendigkeit, die Qualität von KI-Inhalten kontinuierlich zu überprüfen.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Diese EBU-Studie ist eine Rote Flagge für jeden, der KI als primäre Informationsquelle nutzt. Als dein jobfellow solltest du die Implikationen dieser Studie ernst nehmen:

Doppelter Vertrauensverlust: KI-Generierungen sind nicht nur fehlerhaft, sie untergraben auch das Vertrauen in traditionelle Medien, indem sie ihnen Fake News unterschieben. Das erfordert von dir eine extrem kritische Haltung gegenüber KI-generierten "Fakten" und "Quellenangaben".

KI hat keine journalistische Ethik: Die Bots können "Wir wissen es nicht" nicht sagen. Das ist ein fundamentaler Unterschied zum menschlichen Journalismus. Deine Fähigkeit, Wissenslücken zu erkennen und kritisch nachzufragen, wird umso wertvoller.

Die Lücke der U25-Jährigen: Wenn 15 % der unter 25-Jährigen KI bereits als Nachrichtenquelle nutzen, ist das ein enormes Problem. Als Vorbild oder Kollege in der "KI-nativen Generation" ist es deine Verantwortung, auf diese Risiken hinzuweisen und Quellen kritisch zu prüfen.

(Zusammenfassung der Quelle: TechXplore-Bericht (via Schostal Oleksandr), 04.11.2025: 1.047 Zeichen (ca. 43 % vom Original))

Ein Bericht von TechXplore zeigt, dass moderne Sprachmodelle wie GPT-4o, Claude und Gemini Schwierigkeiten haben, zwischen objektiven Fakten und subjektiven Überzeugungen der Nutzer zu unterscheiden. Eine Studie mit 24 LLMs und 13.000 Anfragen ergab: Während neue KIs objektive Fakten gut prüfen (91% Genauigkeit), versagen sie bei Meinungen. Wurden Falschaussagen als persönliche Überzeugung formuliert ("Ich glaube, dass..."), sank die Fähigkeit der KI, dies als falsch zu erkennen, um 34-39%.

Statt die Überzeugung des Nutzers anzuerkennen, versucht die KI oft fälschlicherweise, sie faktisch zu korrigieren. Dies kann laut den Forschern schwerwiegende Folgen haben, etwa in der Psychiatrie, wo das Verständnis einer Patientenüberzeugung (statt deren Korrektur) entscheidend für die Diagnose ist. Es bestehe die Gefahr der Verbreitung von Fehlinformationen, wenn die KI falsch mit Nutzern interagiert, die eine falsche Vorstellung von der Realität haben. Die Studie fordert, dass KIs lernen müssen, mit persönlichen Überzeugungen zu arbeiten, ohne die "Zuverlässigkeit der Informationen zu verlieren".

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Artikel zeigt eine fundamentale Schwäche aktueller KI: Sie ist eine Fakten-Abgleich-Maschine, keine Empathie-Maschine. Sie versteht nicht den Kontext einer Überzeugung.

Als dein jobfellow rate ich dir: Verwechsle die KI niemals mit einem Therapeuten, Coach oder empathischen Gegenüber. Sie kann deine Aussage prüfen, aber nicht deinen Glauben verstehen.

Wenn du in einer Rolle arbeitest, die Empathie oder das Verständnis für subjektive Zustände erfordert (Psychiatrie, Recht, Management, HR), ist deine menschliche Fähigkeit zur Unterscheidung der entscheidende Faktor. Nutze KI, um Fakten zu checken, aber verlasse dich ausschließlich auf dich, wenn es darum geht, das Weltbild eines Menschen zu verstehen. Diese Studie beweist, dass KI das (noch) nicht kann.

(Zusammenfassung der Quelle: Thibault Spirlet, 22.10.2025: 1.134 Zeichen (ca. 43 % vom Original))

Ein neuer Bericht der Oxford University Press (OUP) zeigt, wie KI das Lernen und Denken von Teenagern verändert. Die Studie, die 2.000 britische Schüler:innen (13-18 Jahre) befragte, ergab, dass 80 % KI für Schulaufgaben nutzen. Während 90 % angaben, dass KI ihnen hilft, "schneller zu denken" und "schwierige Aufgaben zu lösen", warnen Expert:innen vor den Kosten.

Erika Galea, Mitautorin des Berichts, stellt fest, dass Schüler:innen zwar "Geschwindigkeit und Gewandtheit" gewinnen, aber "die Tiefe verlieren, die aus Pausen, Hinterfragen und eigenständigem Denken entsteht". Das ultimative Ziel sei es, die "Tiefe menschlichen Denkens" in einem Zeitalter der "synthetischen Kognition" zu bewahren.

Die Schüler:innen selbst bestätigen dies: 60 % gaben an, dass KI ihre Fähigkeiten auf andere Weise beeinträchtige. Ein Viertel findet, das Lernen sei "zu einfach" geworden, und 10 % berichten von eingeschränkter Kreativität und kritischem Denken. Ein 13-Jähriger gab zu: "Ich bin jetzt von ihr abhängig geworden."

Die OUP-Forscher:innen fordern, dass Schulen "KI-Kompetenz" und "metakognitives Training" (das Nachdenken über das eigene Denken) lehren müssen, um Geschwindigkeit mit Reflexion auszubalancieren. Ohne diese Anleitung bestehe die Gefahr, dass die "KI-native Generation" zu "synthetischen Denkern" wird: schnell, aber ohne Tiefe.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Oxford-Bericht ist eine der wichtigsten Warnungen für deine zukünftige Karriere. Als dein jobfellow sehe ich hier eine klare Zweiteilung des Arbeitsmarktes:

  1. Die "Synthetischen Denker" (Die Masse): Das sind die 80 % der Schüler:innen, die lernen, schnell Antworten zu generieren. Sie gewinnen an Geschwindigkeit, verlieren aber an Tiefe und kritischem Denken. Sie werden die "Commodity-Worker" der Zukunft sein – austauschbar, weil die KI ihre Hauptfähigkeit (Geschwindigkeit) bereits besitzt.

  2. Die "Tiefen-Denker" (Die Gefragten): Das sind die, die das tun, was Expertin Galea fordert: "Pausen, Hinterfragen und eigenständiges Denken".

Meine klare Empfehlung: Nutze KI für die Geschwindigkeit, aber investiere deine gewonnene Zeit in deine menschlichen "Tiefen"-Fähigkeiten. Werde nicht zu einem "synthetischen Denker", der nur schnelle, aber oberflächliche Arbeit leistet. Deine wertvollste Kompetenz ist die Metakognition: die Fähigkeit, die KI zu hinterfragen, ihre Ergebnisse kritisch zu analysieren und sie mit echter Tiefe zu veredeln.

(Zusammenfassung der Quelle: SWR Aktuell, Hannah Heyen, 02.11.2025: 1.258 Zeichen (ca. 42 % vom Original))

Prof. Andreas Dengel, geschäftsführender Direktor des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserslautern, warnt vor der zunehmenden Perfektion von KI-Fälschungen. In den letzten zwei Jahren seien die Tools so gut geworden, dass Laien Fälschungen "kaum mehr einen Unterschied erkennen" können. Allenfalls unsaubere Übergänge oder fehlerhafte Schriftzüge im Hintergrund von Videos könnten noch Hinweise geben.

Obwohl KI "sehr gefährlich" sei, wenn sie gezielt zur Manipulation eingesetzt wird , werde sie "mehrheitlich sinnvoll verwendet". Als positives Beispiel nennt er das DFKI-Projekt "Findet Felix", bei dem KI half, aus alten Fotos und Stimmen ein realistisches Abbild eines inzwischen erwachsenen vermissten Kindes zu erzeugen, um neue Hinweise zu erhalten.

Dengel prognostiziert, dass es bald unmöglich sein wird, echte von KI-generierten Inhalten zu unterscheiden. Die Kerngefahr sei, dass KI Menschlichkeit simuliere, aber nicht reflektiere. Er fordert "dringend" technische Standards wie digitale Wasserzeichen, um "echte" Inhalte zu kennzeichnen.

Seine persönlichen Sorgen seien, dass Europa durch Bürokratie den technologischen Anschluss verliere und dass viele Menschen KI-Inhalte "unkritisch konsumieren". Er sieht KI als "riesige Chance", wenn sie als Werkzeug für große Probleme (Klima, Mobilität) begriffen wird, aber auch als Risiko, wenn sie zur Machtsicherung missbraucht wird.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Das Interview mit Prof. Dengel ist ein Weckruf. Als dein jobfellow sehe ich hier eine neue, essenzielle "Meta-Kompetenz" für deine Karriere: Fortgeschrittene Digitale Kompetenz & Kritische Verifikation.

Das Problem ist nicht mehr, ob du KI nutzt, sondern dass du (und alle anderen) Fälschungen nicht mehr erkennen kannst. Deine neue, unbezahlbare Fähigkeit wird es sein, in deinem Team der "KI-Realitäts-Check" zu sein.

  1. "Fake until Proven Real": Entwickle ein gesundes Misstrauen. Verlasse dich nicht auf KI-generierte Informationen, die nicht durch digitale Wasserzeichen (wie von Dengel gefordert) oder verlässliche Primärquellen verifiziert sind.

  2. Du bist der Faktenchecker: Wenn KI "Menschlichkeit simuliert", aber nicht "reflektiert", wird deine menschliche Fähigkeit zur Reflexion und kritischen Einordnung zum entscheidenden Wertschöpfungsfaktor.

  3. Ignoriere Dengels Sorge nicht: Seine Angst vor der "großen Leichtgläubigkeit" ist deine Chance. Sei nicht leichtgläubig. Sei die Person, die die fehlerhaften Schriftzüge im Hintergrund bemerkt. Diese Fähigkeit zur Detailprüfung und Verifikation wird in Zukunft massiv an Wert gewinnen.

(Zusammenfassung der Quelle: Deutschlandfunk Kultur, Roberto Simanowski, 12.10.2025: 1.831 Zeichen (ca. 24 % vom Original))

Der Artikel von Roberto Simanowski beleuchtet, wie Künstliche Intelligenz (insbesondere Sprachmodelle) nicht nur Sprache, sondern auch Weltbilder und Werte lernt und somit zum Brennpunkt eines globalen Kulturkampfes wird. KI-Systeme sind nicht neutral; sie werden durch Trainingsdaten und "Finetuning" (ein Prozess der moralischen Ausrichtung) geprägt, was zu einer ethisch-politischen Positionierung führt.

Schlüsselprobleme und Beispiele:

Tabus und Zensur: Sprachmodelle verweigern Anfragen zu illegalen oder unmoralischen Themen (z.B. Massenmord). Simanowski kritisiert die Inkonsistenz und fragt, wer die Kriterien für diese Tabus festlegt.

"Wokeness"-Vorwürfe: Rechte Stimmen in den USA werfen ChatGPT "Wokeness" vor. Beispiele:

Drag Queen Story Hour: Anfangs verweigerte ChatGPT die Formulierung eines Textes gegen diese Veranstaltungen als "unmoralisch", später wurde es kompromissbereiter.

Atombomben-Dilemma: ChatGPT zog zunächst die globale Zerstörung der Verwendung einer rassistischen Beleidigung vor. Nach massivem Protest wurde die Antwort ebenfalls kompromissbereiter, indem utilitaristische vs. deontologische Ansätze diskutiert wurden.

Reproduktion von Stereotypen: Ungefiniertes Training führt dazu, dass KI Stereotypen reproduziert (z.B. erfolgreiche Person = weißer Mann, Familie = Vater-Mutter-Kind). Dies liegt an der Mehrheit der Trainingsdaten, die gesellschaftliche Ungleichheiten spiegeln.

Manipulation und "Algorithmic Reparation":

"Golden Gate Claude" / Grok (Elon Musk): Zeigt, wie Systemprompts oder Gewichtungen im neuronalen Netz subtil oder offen manipuliert werden können, um bestimmte Narrative zu pushen (z.B. weiße Genozid-Verschwörung bei Grok).

"Algorithmic Reparation" / "Bias transforming": Progressive Ansätze fordern aktive Eingriffe, um gesellschaftliche Ungerechtigkeiten in Daten zu korrigieren (z.B. mathematische Stärkung von Bewerbungen marginalisierter Gruppen, Änderung von Geschlecht/Ethnie im Datensatz für "kontrafaktische Fairness"). Dies wird als "Social Engineering" mittels Technik kritisiert.

Demokratische Implikationen:

Simanowski kritisiert, dass eine Handvoll Mitarbeiter:innen privatwirtschaftlicher Unternehmen ohne politisches Mandat das zentrale Kommunikationsmittel der Meinungsbildung kontrollieren. Er zieht Parallelen zur Geopolitik, wo das "Recht des Stärkeren" zählt. Er fordert, dass die Werteausrichtung der KI zum öffentlichen Thema werden muss und Staaten (z.B. Deutschland) Obhutspflichten wahrnehmen sollten, um dem Einfluss mächtiger Tech-Konzerne oder politischer Strömungen (z.B. Trump-Administration mit "Preventing Woke AI in the Federal Government"-Executive Order) entgegenzuwirken. Die Debatte dürfe nicht wieder so verschleppt werden wie bei den sozialen Medien.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Artikel ist eine hochrelevante Analyse, die zeigt: KI ist kein neutrales Werkzeug, sondern ein politischer und moralischer Akteur. Als dein jobfellow solltest du diese tiefergehenden Implikationen verstehen, um nicht nur mit der Technik, sondern auch mit ihren gesellschaftlichen Auswirkungen umgehen zu können:

Sei ein kritischer KI-Nutzer: Hinterfrage immer die "moralische Position" deiner KI. Wie ist sie trainiert? Welche Werte sind "eingefinetuned"? Wer bestimmt die Tabus? Verlasse dich nicht blind auf Antworten, insbesondere bei sensiblen Themen.

Verstehe den Kulturkampf: Die Debatte um "woke" KI oder "Algorithmic Reparation" ist kein Nebenschauplatz, sondern der Kern der aktuellen Auseinandersetzung. Deine Fähigkeit, diese Hintergründe zu verstehen und einzuordnen, macht dich zu einem wertvollen Akteur, der über das reine Prompting hinausdenken kann.

Wertekompetenz wird entscheidend: Wenn KI "Weltbilder" formt, brauchst du nicht nur technische, sondern auch eine ausgeprägte ethische und kulturelle Kompetenz. Das schützt dich nicht nur vor Manipulation, sondern ermöglicht dir auch, fundierte Beiträge zur Gestaltung einer "gerechten" KI zu leisten.