Viele, die sich gut mit KI auskennen, rechnen damit, dass sie ihre Arbeit übernehmen könnte. Woher diese Sorge kommt, was Urteilsvermögen im Arbeitsalltag bedeutet, wie Sie Ihre eigene Arbeit neu einordnen können, und wie eine gezielte KI-Weiterbildung helfen kann, sich den Veränderungen am Arbeitsplatz anzupassen.
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Gegen die Angst vor KI hilft Aufklärung, heißt es oft. Der KI-Monitor 2026 der TU Darmstadt, eine repräsentative Umfrage unter mehr als 2.000 Menschen, spricht dagegen. Je mehr die Befragten über KI wissen, desto eher halten sie ihren eigenen Arbeitsplatz für ersetzbar. Unter denen, die sich sehr gut auskennen, ist es fast jeder Zweite.
Projektleiter Peter Buxmann sagt dazu in der Pressemitteilung der Universität: „Viele Debatten beruhen auf der Annahme, dass Sorgen vor allem eine Folge mangelnder Information seien. Das scheint jedoch nicht der Fall zu sein: Wer KI am besten versteht, erkennt auch am deutlichsten ihre Sprengkraft.“
Dieser Befund verdient eine ehrliche Antwort, beruhigende Worte reichen dafür nicht. Das sieht auch Herr Buxmann so: Unternehmen und Politik seien gefordert, den Sorgen „nicht mit Beschwichtigung zu begegnen, sondern mit Qualifizierung und ehrlichen Antworten auf die Fragen der Arbeitswelt von morgen“. In diesem Beitrag geht es darum, woher die Sorge kommt, was sie über die eigene Arbeit verrät und was im Umgang mit KI tatsächlich hilft.
Deutschland bringt sich KI selbst bei
Für die meisten Menschen in Deutschland gehört KI längst zum Alltag. Sie lassen sich Texte zusammenfassen, E-Mails formulieren oder Ideen sammeln. Gelernt haben sie das meist nebenbei. Nur etwa jede oder jeder Siebte hat jemals eine KI-Weiterbildung besucht. Wie der KI-Forscher Jannis Blüml Anfang Oktober in der F.A.Z. gezeigt hat, lag Deutschland bei KI-Schulungen schon im vergangenen Jahr auf Platz 46 von 47 Ländern. Grundlage ist eine internationale Studie von KPMG und der Universität Melbourne.
Dafür gibt es mehrere Gründe. Viele Unternehmen haben noch keine klare Haltung zu KI gefunden. Nur gut die Hälfte der Erwerbstätigen darf KI bei der Arbeit überhaupt nutzen, viele davon nur mit Einschränkungen. Wo es keine Regeln und kein Angebot gibt, probieren die Beschäftigten trotzdem aus, nur eben ohne Anleitung und oft heimlich. Im Studienbericht heißt es dazu: „Wer KI verbietet, ohne eine brauchbare Alternative anzubieten, verhindert nicht die Nutzung. Er verliert nur den Einblick.“
Besonders selten erreicht Weiterbildung die Menschen, die am meisten davon hätten. Unter Arbeitssuchenden hat kaum jemand eine KI-Weiterbildung gemacht. Dabei könnte gerade hier neues Wissen den Weg zurück in den Beruf erleichtern.
Was die Sorge über die eigene Arbeit verrät
Wer täglich mit KI arbeitet, sieht schneller als andere, was die Werkzeuge schon können. Laut KI-Monitor hängt die Sorge deshalb weniger von der Branche ab als von der Art der Arbeit. Wer am Ende des Tages ein digitales Ergebnis abliefert, etwa einen Bericht, eine Auswertung oder ein Stück Software, sorgt sich deutlich mehr als jemand, dessen Arbeit Anwesenheit vor Ort verlangt. Insgesamt ist die Sorge im Vergleich zum Vorjahr in allen Berufsgruppen gestiegen.
Diese Sorge ist durchaus berechtigt. Viele Bürotätigkeiten werden sich in den nächsten Jahren deutlich verändern. Es lohnt sich aber, genauer hinzuschauen. Ein Beruf besteht selten aus einer einzigen Tätigkeit.
Eine Marketingmanagerin schreibt Texte. Sie entscheidet aber auch, welche Botschaft zu welcher Zielgruppe passt, stimmt sich mit Kolleginnen und Kollegen ab und trägt die Verantwortung, wenn eine Kampagne danebengeht. KI kann einen Entwurf in Sekunden liefern. Ob er stimmt, ob er passt und ob man ihn verantworten kann, muss weiterhin ein Mensch beurteilen.
Was Urteilsvermögen im Alltag bedeutet
Urteilsvermögen klingt abstrakt. Im Arbeitsalltag zeigt es sich in konkreten Momenten.
- Eine KI fasst einen langen Bericht in fünf Punkten zusammen. Die Zusammenfassung liest sich gut, lässt aber genau die Einschränkung weg, auf die es für die Entscheidung ankommt.
- Ein Sprachmodell belegt eine Aussage mit einer Studie, samt Titel, Jahr und Autorin. Die Studie gibt es nicht.
- Ein Angebot enthält Zahlen, die plausibel aussehen, aber aus einer veralteten Preisliste stammen.
- Jemand kopiert Kundendaten in ein frei verfügbares KI-Werkzeug, um schneller eine Auswertung zu bekommen, und gibt damit vertrauliche Informationen preis.
In allen vier Fällen funktioniert die Technik einwandfrei. Der Fehler entsteht, weil niemand nachprüft oder weil niemand weiß, wann man KI besser nicht einsetzt. Bewusst ist dieses Risiko vielen. Falsche Antworten, die überzeugend klingen, bereiten den Befragten in Darmstadt die größte Sorge.
Wie schwer das Prüfen trotzdem fällt, zeigt eine Studie der Carnegie Mellon University und von Microsoft Research, auf die auch Blüml in seinem Beitrag eingeht. Je mehr die befragten Wissensarbeiterinnen und Wissensarbeiter der KI zutrauten, desto seltener prüften sie deren Ergebnisse. Wer den eigenen Fähigkeiten vertraute, schaute genauer hin. Urteilsvermögen hängt also eng mit Fachwissen zusammen. Wer sein Fach beherrscht, merkt eher, wenn eine KI danebenliegt.
Eine kleine Übung für Ihre eigene Arbeit
Wenn Sie wissen möchten, was KI für Ihren Beruf bedeutet, hilft ein einfacher Schritt. Schreiben Sie die Aufgaben auf, die Sie in einer typischen Woche erledigen. Sortieren Sie sie dann in drei Gruppen.
- In die erste Gruppe gehören Aufgaben, die KI schon heute weitgehend übernehmen kann, etwa erste Entwürfe, Zusammenfassungen oder einfache Recherchen.
- In die zweite Gruppe gehören Aufgaben, bei denen KI hilft, das Ergebnis aber von Ihnen geprüft und angepasst werden muss.
- In die dritte Gruppe gehören Aufgaben, die bei Ihnen bleiben, weil sie Erfahrung, Abwägung, den Kontakt zu Menschen oder Verantwortung verlangen.
Diese Übung macht sichtbar, welcher Teil Ihrer Arbeit sich verändert und welcher bleibt. Vor allem zeigt sie, wo es sich lohnt, dazuzulernen: in der mittleren Gruppe. Dort entscheidet sich, ob KI Ihnen Arbeit abnimmt oder neue Fehler erzeugt.
Wie wir am KHMI mit KI-Weiterbildungen daran arbeiten
In unseren Weiterbildungen steht genau diese mittlere Gruppe im Mittelpunkt. Die Teilnehmenden lernen, was KI in ihrem Fachgebiet leisten kann, und üben, Ergebnisse zu prüfen, einzuordnen und zu verantworten. Jedes Modul schließt mit einem realen Projekt ab, in dem sie KI für eine echte Aufgabe einsetzen. Gelehrt wird von Fachleuten aus Praxis und Forschung, die aus eigener Erfahrung wissen, wie sich ihre Berufe durch KI verändern.
„In unseren Kursen arbeiten die Teilnehmenden von Anfang an mit Aufgaben aus ihrem früheren und/oder zukünftigen Berufsalltag. Sie lassen sich von der KI einen Entwurf erstellen und prüfen ihn dann gemeinsam: Was stimmt, was fehlt, und was würden sie so nicht abschicken? Wer das ein paarmal gemacht hat, verliert die Ehrfurcht vor der Technik und gewinnt Vertrauen in das eigene Urteil“, sagt Dr. Maria Davydchik, Institutsleitung des KHMI.
Wir können niemandem versprechen, dass die Sorge um die eigene Arbeit verschwindet. Wir können helfen, sie einzuordnen und die eigene Rolle neu zu bestimmen.
Sie möchten herausfinden, welche Weiterbildung zu Ihrer Situation passt? In unserer Bildungsberatung sprechen wir mit Ihnen über Ihre Aufgaben, Ihre Ziele und Ihre Fördermöglichkeiten. Buchen Sie hier Ihren persönlichen Termin
Quellen
TU Darmstadt / YouGov: KI-Monitor 2026: https://www.is.tu-darmstadt.de/media/bwl5_is/institute/260817_KI-Monitor_final_2026.pdf
Jannis Blüml: Warum KI-Kompetenzen so wichtig sind, F.A.Z., 07.10.2026: https://www.faz.net/premium/digitalwirtschaft/ki-akademie/warum-ki-kompetenzen-so-wichtig-sind-201272548.html
KPMG / University of Melbourne (2025): Trust, attitudes and use of artificial intelligence: https://kpmg.com/xx/en/our-insights/ai-and-technology/trust-attitudes-and-use-of-ai.html
Lee et al. (2025): The Impact of Generative AI on Critical Thinking, Carnegie Mellon University / Microsoft Research: https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/the-impact-of-generative-ai-on-critical-thinking-self-reported-reductions-in-cognitive-effort-and-confidence-effects-from-a-survey-of-knowledge-workers/