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KI & Arbeitsmarkt – Grundlagen und Trends
Für Einsteiger ohne Vorkenntnisse: Du verstehst den Weg von der Automatisierung zur KI‑Revolution, siehst Branchen im Wandel, lernst Chancen & Risiken kennen und bekommst einen Überblick zu globalen Unterschieden. Hinweis: Entwicklungen ändern sich schnell – Stand prüfen.
1. Von Automatisierung zur KI‑Revolution
Automatisierung vs. KI – kurz erklärt
- Automatisierung: feste Regeln, wiederholbare Abläufe (z. B. Makros, Roboter).
- KI: Systeme, die aus Daten Muster lernen (z. B. Bild‑/Spracherkennung, Textgenerierung).
- Warum jetzt? Mehr Daten, stärkere Rechenleistung, neue Modelle.
Zeitleiste – technischer Wandel (vereinfacht)
| Phase | Merkmal | Beispiel |
|---|---|---|
| Mechanisierung | Kraft ersetzt Muskel | Dampfmaschine |
| Elektrifizierung | Fließband, Massenfertigung | Automobilindustrie |
| IT‑Automatisierung | digitale Regelwerke | ERP, RPA |
| KI/GenAI | Lernen aus Daten, Generieren | Chatbots, Copilots |
Welche Aufgaben sind betroffen?
- Routine (regelmäßig, standardisierbar) → stark automatisierbar.
- Nicht‑Routine (kreativ, sozial, manuell variabel) → eher ergänzend unterstützt.
- Menschen + KI: Prüfung, Urteil, Verantwortung bleiben zentral.
Mini‑Übung
Liste 5 typische Aufgaben deines Jobs und markiere: Automatisierbar / Assistierbar / Menschlich (z. B. Empathie).
2. Branchen im Wandel
Beispiele (Auswahl)
| Bereich | Einsatzfelder der KI | Neue Rollen/Kompetenzen |
|---|---|---|
| Büro/Backoffice | Dokumenten‑/E‑Mail‑Assistenten, Datenaufbereitung | Datenkompetenz, Prozessdesign |
| Produktion | Qualitätsprüfung, Predictive Maintenance | Sensorik/Analyse, Instandhaltung 4.0 |
| Gesundheit/Pflege | Befund‑Unterstützung, Triage‑Bots | Ethik, Datenschutz, Mensch‑zu‑Mensch‑Zeit |
| Bildung | Lernpfade, Übungs‑Generatoren | Didaktik + KI‑Tools, Feedback‑Kompetenz |
| Marketing/Medien | Content‑Ideen, Personalisierung | Prompting, Redaktionelle Prüfung |
| Recht/Finanzen | Recherche, Vertrags-/Belegprüfung | Risikosteuerung, Nachvollziehbarkeit |
| Logistik/Handel | Nachfrageprognose, Routen/Bestand | Planung, Kundendialog |
Jobdesign & Weiterbildung
- Aufgaben bündeln/neu schneiden (Mensch macht Ausnahmefälle).
- Upskilling: Daten‑ & KI‑Grundlagen für alle; Fachvertiefungen für einige.
- Change‑Kommunikation: Ziele, Nutzen, Leitplanken erklären.
Skills‑Plan (Kurz)
Rolle: ______ Heute: Tools/Prozesse: ______
In 6–12 Mon.: KI‑Anwendung A, Datenkurs B, Projekt C
3. Chancen & Risiken
Chancen
- Produktivität & Qualität steigen (Assistenz, Automatisierung)
- Neue Jobs/Services (z. B. KI‑gestützte Beratung)
- Sicherheit (Früherkennung, Fehlerreduktion)
Risiken
- Jobverlagerung/Polarisation, Qualifikationslücken
- Bias/Fehlentscheidungen, Intransparenz
- Datenschutz/Urheberrecht, Sicherheitslücken
Leitplanken für den Einsatz
- Menschenzentriert (Human‑in‑the‑Loop)
- Transparenz (Kennzeichnung, Dokumentation)
- Datenschutz by Design (Datenminimierung, Einwilligung)
- Qualitätsprüfung (Messgrößen, Stichproben)
Risiko‑Matrix (einfach)
| Risiko | Eintritt | Auswirkung | Maßnahme |
|---|---|---|---|
| Bias | mittel | hoch | Datensatz prüfen, diverse Tests |
| Datenabfluss | niedrig | hoch | Abschottung, Policies, Schulung |
| Halluzination | mittel | mittel | Vier‑Augen‑Prinzip, Quellenpflicht |
Mini‑Übung
Beschreibe einen KI‑Use‑Case und fülle die drei Spalten aus: Nutzen • Risiko • Gegenmaßnahme.
4. Globale Unterschiede
Rahmenbedingungen (vereinfacht)
| Region | Invest/Innov | Regulierung | Arbeitsmarkt/Weiterbildung |
|---|---|---|---|
| USA | hoch | marktorientiert | flexibel, privat getrieben |
| EU | gut | stärker regelbasiert | Schutz & Qualifizierung, sozialer Dialog |
| China | sehr hoch | staatlich strategisch | schnelle Skalierung |
| Globaler Süden | heterogen | variabel | Aufhol‑/Leapfrogging‑Potenzial |
Innerhalb der Regionen gibt es große Unterschiede. Aktuelle Entwicklungen prüfen.
Organisationen & Betriebe
- KI‑Strategie mit Ethik/Compliance verknüpfen
- Weiterbildungsoffensive (digitale Grundbildung + Spezialmodule)
- Partnerschaften (Hochschulen, Berufsbildung, Tech)
Vorlagen & Checklisten
Use‑Case‑Canvas (Kurz)
Problem/Chance: _____________ Nutzer: ____________
Datenquelle(n): _____________ Output/KPI: ________
Risiken: ______ Leitplanken: ______ Nächster Schritt: ______
Skill‑Matrix
Aufgabe | Heute‑Skill | KI‑Assist | Lernziel | Termin
Datenschutz‑Quick‑Audit
Personenbez. Daten? □ Rechtgrundlage? □ Minimierung? □
Interne Freigabe? □ Logging/Transparenz? □
Glossar
Automatisierung
Technik erledigt klar definierte Schritte ohne ständige Eingriffe.
Künstliche Intelligenz (KI)
Systeme, die aus Daten lernen und Aufgaben lösen.
Maschinelles Lernen (ML)
Teilbereich der KI, der mit Daten Modelle trainiert.
Generative KI (GenAI)
KI, die Texte/Bilder/Code erzeugt.
Human‑in‑the‑Loop
Menschliche Prüfung und Verantwortung im Prozess.
Upskilling/Reskilling
Kompetenzen vertiefen / neu aufbauen.
Bias
Systematische Verzerrung in Daten/Modellen.
Cash Conversion Cycle (CCC)
Zeit, bis gebundenes Geld wieder als Cash zurückkommt.