KI: Was, wenn es gut wird?

Ich höre diese Statistik und denke mir:

Was, wenn es gut wird?

So oft dreht sich unser Gedanken-Karoussel ins Negative.

Wir befürchten das Schlimmste. Oder noch schlimmer.

Doch was, wenn es gut wird?

In den letzten Monaten scheinen sich die "Negativ-Schlagzeilen" zur menschlichen Zukunft im KI-Zeitalter zu verstärken.

Vor einem Monat prognostizierte Mustafa Suleyman (CEO Microsoft AI), dass "most professional tasks will be fully automated by AI within 12-18 months".

Er folgt damit anderen AI-Vordenkern wie Demis Hassabis, Dario Amodei, Sam Altman oder Elon Musk, die ähnliche Schreckensbilder zeichnen.

Und die Nachrichten aus der Wirtschaft scheinen diesen Menschen recht zu geben. Unzählige Tech-Firmen in den USA kommunizierten einen Stellenabbau, weil sie jetzt mit KI effizienter seien.

Selbst das KOF-Institut der ETH publizierte im Oktober 2025 einen Bericht, in dem es die steigende Arbeitslosigkeit in KI-exponierten Berufen feststellt.

Was wir dabei jedoch meist ausblenden:

▶️ Diese KI-Vordenker müssen diese Prognosen machen. Andernfalls haben sie ein Problem mit ihren Investoren.

▶️ Viele Tech-Firmen haben aktuell ein Wachstumsproblem. Das ändert die Bewertungslogik der Investoren von Wachstums-/Umsatz Kennzahlen zu Profitkennzahlen. Ein Sparprogramm durch Stellenabbau ist für viele dieser Firmen unumgänglich, unabhängig des Einflusses von KI.

▶️ Die KOF-Studie bezieht sich auf Arbeitsmarktdaten bis August 2025 und führt dabei den Rückgang von KI-exponierten Jobs (v.a. Software Engineers) in den Post-Corona Jahren auf das Aufkommen von ChatGPT im Herbst 2022 zurück. Die Hypothese, dass dieser Rückgang nichts mit ChatGPT, sondern mit wirtschaftlichen Dynamiken nach Corona zu tun hat, wird dabei zwar erwähnt, aber nicht getestet.

Und nun diese Statistik. Die uns hilft, daran zu glauben, dass es auch gut werden könnte.

Bloomberg publizierte im März 2026, dass Software Engineer Stellenausschreibungen nach einem Rückgang in den letzten 2 Jahren wieder am steigen sind. Sogar überproportional zu übrigen Job-Postings. Und das in einer Zeit, in der Software Engineering mit Vibe Coding, Claude Code, Cursor etc. noch nie so einfach war wie zuvor.

Ist das nun ein Beweis gegen die Disruption von KI?

Nein.

Denn auch diese die Studie bleibt eine Differenzierung schuldig, u.a.:

▶️ Der beobachtete Zuwachs an Ausschreibungen erklärt sich v.a. durch eine Zunahme von AI/ML/Data-Science sowie Cybersecurity Rollen.

▶️ Es wird nur der US-Markt angeschaut.

▶️ Genauso wie beim Rückgang der Software-Engineering Stellenausschreibungen in den Jahren 2023-2025 dürfen wir auch hier gesamtökonomische Dynamiken in der Beurteilung nicht vernachlässigen.

Trotzdem ist das ein Anlass, auch Positiv zu denken. KI ist so gut wie nie. KI ist so weit verbreitet wie nie.

Und trotzdem steigt der Bedarf an KI-exponierten Rollen.

Und deshalb: Wenn wir schon selektive Datenanalyse betreiben.

Warum nicht einfach mal denken: Was, wenn es gut wird?