Die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt verstehen – die KI-Fachkompetenzschwelle

Die folgenden Gedanken sind am Starttag der Technischen Berufsschule Zürich entstanden, im Gespräch mit Dominic Hassler und Tobias Habegger. Wer uns lieber zuhören will, kann das im Podcast der TBZ machen.

Was auf der nächsten Abbildung zu sehen ist, habe ich einmal als «fundamentales KI-Problem» bezeichnet: Die Tatsache, dass Texte, Bilder, Programmcode und andere Artefakte, die mit KI erzeugt wurden, mittlerweile in praktisch allen Bereichen deutlich besser sind als das, was Laien erzeugen können. Gleichzeitig sind die Ergebnisse aber immer noch deutlich schlechter als Werke von Profis.

Den schwarzen Strich in meiner Darstellung nennt Tobias Habegger, der Leiter der KI-Fachstelle bei ICT-Berufsbildung Schweiz, «KI-Fachkompetenzschwelle». Sie markiert die Fachkompetenz, die Berufsleute mitbringen müssten, um in einem Beruf bessere Ergebnisse zu erzielen als eine auf diese beruflichen Aufgaben trainierte KI. Wir können das an zwei Berufen kurz durchspielen:

1. Juristische Berufe:
   Erfahrene Anwält:innen oder Gerichtsschreiber:innen können zusammen mit juristischen Sekretär:innen (und mit KI-Tools) deutlich bessere Rechtsschriften verfassen, als das eine juristische KI kann (welche sich an formale Vorgaben hält, auf die relevanten Gesetzestexte zugreift etc.). Das gilt aber wohl nicht für Menschen, die einen Master-Abschluss in Jus haben. Sie müssen erst noch Erfahrungen sammeln, bis sie die Fachkompetenzschwelle einer Jus-KI überschreiten.
2. Informatik-Berufe:
   Projektleiter:innen oder Software-Entwickler:innen können KI-Tools so einsetzen, dass Lösungen entstehen, die für Kund:innen einen deutlich höheren Wert haben, als wenn direkt KI-Tools eingesetzt würden. Junior-Mitarbeitende mit einem EFZ-Lehrabschluss hingegen können deutlich weniger, als spezialisierte KI-Tools können. Sie müssen erst entsprechende Erfahrung sammeln.

Das Problem, das sich nun für viele Berufe ergibt, ist der Anstieg der KI-Fachkompetenzschwelle. Wenn es in vielen Berufen nach einem Ausbildungsabschluss rund 10 Jahre Berufserfahrung braucht, um die KI-Fachkompetenzschwelle zu überschreiten, dann stellt sich die Frage: Wie sammeln Menschen 10 Jahre Berufserfahrung, wenn sie in dieser Zeit schlechter performen als ein KI-Tool, aber deutlich mehr kosten?

Selbstverständlich sind Berufsprofile oft breiter angelegt. In den wenigsten Fällen wird jemand angestellt, um nur bestimmte Artefakte hervorzubringen, die formale Vorgaben erfüllen sollen. Jurist:innen erklären Menschen rechtliche Vorgaben, sie beurteilen Sachverhalte, holen Auskünfte ein, lassen sich von Expert:innen beraten. Das sind alles Aufgaben, die eine KI nicht so erledigen kann, wie das ein Mensch kann. Genauso arbeiten Informatiker:innen im Team mit anderen Fachpersonen zusammen, beraten Kund:innen, verkaufen Lösungen etc.

Gleichwohl gibt es relevante Kompetenzen, bei denen es lange dauert, bis Profis die KI-Fachkompetenzschwelle überschreiten. Dominic Hassler, der an der PH Zürich zu digitalen Medien in der Schule lehrt, hat diese Schwelle in einer Vortragsfolie so dargestellt (und in einem Blogpost ausführlich darüber geschrieben):

Er leitet daraus für die Schule ab, dass Schüler:innen bestimmte Dinge lernen müssen, obwohl die KI diese schon besser kann. Warum? Weil die Schüler:innen nur so die KI-Kompetenzschwelle dereinst überschreiten werden.

Nun ist diese aber so weit gestiegen, dass sie nach der Schule, nach der Lehre, nach der ersten Weiterbildung noch Jahre an Berufserfahrung brauchen, um sie überschreiten zu können.

Darauf müssen Politik und Berufsbildung schnell Antworten finden. Die Berufsaussichten für Menschen, die zusammen mit KI kompetent agieren können, sind nicht schlecht. Aber um die dafür nötige Expertise zu haben, brauchen sie mehr Zeit, als im System vorgesehen ist. IT-Unternehmen stellen heute teilweise keine Lehrabgänger:innen mehr ein, weil Aufgaben, die diese Juniors früher gemacht haben, heute von KI-Tools erledigt werden. Wenn das auch in anderen Branchen so läuft (und das ist zu erwarten), dann braucht es hier schnell innovative Lösungen.