KI in der Arbeitswelt – kein Zukunftsthema mehr
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KI-Revolution: Was Arbeitgeber und Arbeitnehmer ändern müssen

KI-Revolution: Was Arbeitgeber und Arbeitnehmer ändern müssen

Wie machen sich Unternehmen und Angestellte future-proof? Dazu wird auf der DLD-Konferenz in München diskutiert. Die Vorständinnen Nicole Gerhardt von Telefonica und Claudia Nemat von der Telekom glauben: Die alte Arbeitswelt funktioniert nicht mehr.

Über dieses Thema berichtet: Wirtschaft am .

Auf der DLD-Konferenz, die jedes Jahr in München das Tech-Jahr einleuchtet, wird diese Woche viel diskutiert - natürlich vor allem über das Technologie-Thema der Stunde: Wie verändert sich durch Künstliche Intelligenz die Arbeitswelt?

Dass sich einiges ändert, scheint klar zu sein - Schätzungen zufolge könnte sich ein Großteil der Jobs durch KI in den nächsten Jahren und Jahrzehnten massiv verändern. Vor allem gut bezahlte Wissensberufe wären betroffen. Unternehmen und Konzerne tauschen sich auf der DLD-Konferenz darüber aus, was das im Alltag tatsächlich bedeutet - und wie sich Arbeitgeber und Arbeitnehmer auf die anstehenden Veränderungen vorbereiten können.

Die Firma der Zukunft

Ein zentrales Problem: "Wir wissen heute noch nicht, welche Jobs es irgendwann geben wird." Das meint Nicole Gerhardt, Chefin für Organisationsentwicklung und Personal bei Telefonica, im Interview mit BR24. Die logische Konsequenz: Ein modernes Unternehmen müsse sich von Grund auf anders zusammenstellen als bisher. Statt auf klassische Lebensläufe müsse vielmehr auf Fähigkeiten geachtet werden.

"Wir sind gerade dabei, auf eine Skill-basierte Organisation umzustellen", sagt Gerhardt. "Wir werden bei Ausschreibungen darauf achten, dass wir nicht einzelne Jobtitel ausschreiben, sondern tatsächlich Skillsets. Wir sind davon überzeugt, dass wir dadurch das Potenzial der zukünftigen Mitarbeitenden viel besser nutzen können."

Für die Arbeitnehmer bedeutet das: weniger lineare Lebensläufe über Ausbildung, Berufseinstieg und Beförderung im selben Bereich und mehr hin und her wechseln, offen sein für Neues. "Wenn man gewohnt ist, Teams, Vorgesetzte, vielleicht auch einmal ein Unternehmen zu wechseln und sich immer wieder neuen Herausforderungen stellt, dann ist egal, welche Veränderung kommt", meint Nicole Gerhardt. "Dann kann man irgendwann sagen: Ich weiß, dass ich dem gewachsen bin."

Verpflichtung für Arbeitgeber und Arbeitnehmer

Auch Claudia Nemat, Vorstandsmitglied bei der Deutschen Telekom, rechnet mit großen Veränderungen in der Arbeitswelt. Bei der Telekom gebe es deshalb bereits seit einigen Jahren ein neues Leitprinzip: "Stay Curious and Grow."

"Es ist die Verpflichtung des Arbeitgebers der Deutschen Telekom, dafür zu sorgen, dass Menschen bei uns weitergebildet, fortgebildet werden", so Nemat. "Aber gleichzeitig ist es natürlich auch eine Selbstverpflichtung der Arbeitnehmerin oder des Arbeitnehmers, in sich selbst zu investieren. Weil: Die Zeiten 'Ich gehe in die Schule, zum Studium, dann lerne ich etwas und mit diesem Wissen bestehe ich die nächsten 40 Jahre Berufsleben' sind ja auch schon heute vorbei."

KI als "Fahrrad fürs Gehirn"

Claudia Nemat begrüßt dabei die Veränderungen durch die KI - allerdings mit einer wichtigen Einschränkung: "Der Mensch muss immer im Mittelpunkt von technologischen Entwicklungen stehen", meint sie im Interview. "Und das gilt insbesondere für eine wirkmächtige Technologie wie Künstliche Intelligenz."

Gerade hier sei es wichtig, nicht einfach jede Technologie blind anzunehmen, sondern sie bewusst einzusetzen: "KI ist wie eine Art Fahrrad für das menschliche Gehirn. Es hilft uns, schneller voranzukommen und Dinge besser zu machen. Aber gleichzeitig sollte man natürlich auch Fahrrad fahren können, um nicht umzukippen."

Zukunftsthema Data

Die Zukunft - sowohl für Arbeitgeber als auch für Arbeitnehmer - ist es also, stets dazuzulernen. Die schnellen technologischen Fortschritte machen das unausweichlich.

Nicole Gerhardt von Telefonica hat aber immerhin einen handfesten Tipp für die nächsten Jahre: "Ich glaube, man ist immer gut beraten, sich mit dem Thema Data zu beschäftigen - auch tiefergehend."

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