Diesmal trifft es die Intelligenten: KI macht uns alle arbeitslos (Interview Andreas Beck)
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Die digitale Transformation, verkörpert durch die Plattformökonomie, hat eine fundamentale Neuordnung ökonomischer Prinzipien bewirkt. Ihr zugrunde liegt ein doppelter Netzwerkeffekt: Der Wert einer Plattform steigt nichtlinear mit der Anzahl ihrer Nutzer auf beiden Marktseiten (Anbieter und Nachfrager). Dies induziert einen inherenten „Zug zum Monopol“ oder zumindest Oligopol, da der größte Player den höchsten Nutzen stiftet – ein Phänomen, das sich bei Meta, Amazon oder YouTube manifestiert. Die daraus resultierende Machtkonzentration verlagert die Wertschöpfung vom eigentlichen Gut (X) auf den Verteilungsmechanismus (N). Der Grenznutzen und damit der Preis einer digitalen Kopie strebt gegen Null, während sich die ökonomische und regulatorische Macht bei der Plattform konsolidiert, die Skaleneffekte und Netzwerkexternalitäten beherrscht.
Künstliche Intelligenz stellt die nächste evolutionäre Stufe dieses Paradigmas dar und wirkt zugleich als deren Katalysator und Destabilisator. Ihre disruptive Kraft liegt in der Kanibalisierung bisheriger digitaler Geschäftsmodelle. Durch die Generierung von Text, Code und Design nahezu ohne Grenzkosten entwertet sie standardisierte Software-as-a-Service-Lösungen und stellt die Rentabilität von Plattformen in Frage, deren Geschäftsmodell auf der Verknappung eben dieser Dienstleistungen basierte. In diesem Wettbewerb erweist sich Datenhoheit als der kritische Wettbewerbsvorteil. Die Qualität und Exklusivität von Trainingsdaten – ob proprietäre Unternehmensdaten von SAP oder Konsumentenwissn von Amazon – determiniert die Leistungsfähigkeit der KI-Modelle und bildet eine schwer imitierbare Ressource.
Die sektoralen Implikationen sind tiefgreifend. Routinisierbare Wissensarbeit – von Content-Erstellung über Standard-Juristerie bis hin zu Compliance – unterliegt einem massiven Automatisierungsdruck. Im Kontrast dazu gewinnen nicht-digitalisierbare Tätigkeiten an relativer Wertschöpfung: hochspezialisierte Handwerksleistungen und physische Produktion. Die neuen Gewinner sind die „Enabler“ der KI-Ökonomie, also Anbieter von Rechenleistung (Nvidia) und Energie. Die menschliche Arbeitskraft der Zukunft findet ihre komparativen Vorteile weniger in der Ausführung als in strategischer Kuratierung, kreativer Problemdefinition (Prompt Engineering) und komplexer Entscheidungsfindung auf Basis KI-generierter Optionen.
Philosophisch fundiert wird diese Entwicklung durch die Arbeit von Burbach und Höffe („Alles und Nichts“), die den Einfluss der binären Logik auf unsere Ökonomie analysieren. Die Reduktion auf 0 und 1 entkörperlicht das Denken und befördert die beschriebene Entwertung des Singulären zugunsten des Netzwerks. Eine daraus erwachsende Gefahr ist das Phänomen des „Model Collapse“ oder der „Digitalen Demenz“: Die rekursive Training von KI-Modellen auf synthetic data, also KI-generierten Inhalten, führt zu einem qualitativen Verfall und einer inzestiösen Abkopplung von der empirischen Realität.
Für den Anleger impliziert diese Volatilität und Unvorhersehbarkeit die strategische Priorität der Diversifikation. Eine breite Streuung via globaler Indexfonds ist einer spekulativen Wette auf vermeintliche Einzelgewinner überlegen. Die Beibehaltung einer Liquiditätsreserve („Kriegskasse“) sichert Handlungsfähigkeit in den unvermeidlichen Krisenphasen.
Gesellschaftspolitisch erfordert dies eine bildungspolitische Kehrtwende: Weg von reinem Faktenwissen, hin zur Förderung von kritischem Urteilsvermögen, Kreativität und der Fähigkeit zur symbiotischen Interaktion mit KI-Systemen.
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