Silicon Valley und Wall Street setzen Milliarden auf Künstliche Intelligenz, wobei vier große Hyperscaler planen, in diesem Jahr etwa 650 Milliarden Dollar für Rechenzentren und Infrastruktur auszugeben.
Umfang des KI-Booms
Der rasche Ausbau hat KI-verbundene Unternehmen dazu gebracht, etwa die Hälfte bis 57 Prozent des Gesamtwerts des S&P 500 auszumachen, eine Konzentration, die nun einen großen Teil des US-BIP-Wachstums ausmacht.
Jüngste Anzeichen von Widerstand
Im April griff ein KI-kritischer Mann das Haus des OpenAI-Chief-Executive Sam Altman an. Im Mai wurden Absolventen, die in einen von KI umgestalteten Arbeitsmarkt eintraten, von Rednern, die die Technologie lobten, darunter der ehemalige Google-Chef Eric Schmidt, mit Buhrufen begrüßt.
Im Juni forderte Jack Clark, Mitbegründer von Anthropic, öffentlich Regierungen auf, Regulierungsmechanismen zu schaffen, um KI zu verlangsamen, während der ehemalige Präsident Donald Trump eine Durchführungsanordnung unterzeichnete, die eine freiwillige 30-tägige Sicherheitsprüfung für Spitzenmodelle festlegte.
Die Gefahr des technologischen Determinismus
Viele Unternehmen gehen davon aus, dass die Gesellschaft sich automatisch an neue Fähigkeiten anpasst, ein Glaube, der als technologischer Determinismus bezeichnet wird. In Wirklichkeit hängt die Einführung von menschlichen Anreizstrukturen ab; werden diese ignoriert, finden Menschen Wege, den Fortschritt zu blockieren.
Das Jersey-Pumpen-Prinzip
Ende der 1940er-Jahre ermöglichte die automatische Abschalt-Zapfpistole Fahrern, ihre Tanks sicher selbst zu befüllen. Dennoch verbot New Jersey 1949 das Selbstbedienungs-Tanken, um die Arbeitsplätze der Tankwart*innen zu schützen, eine Regel, die bis heute gilt, tausende Arbeitsplätze erhält, aber eine überlegene Technologie einfriert.
Moderne Parallelen
Autonome Robotaxi-Flotten in San Francisco und Austin erhielten behördliche Genehmigungen, doch die Einführung ignorierte lokale Fahrer*innen und Rettungsdienste. Aktivist*innen stellten fest, dass das Anbringen günstiger orangefarbener Verkehrshütchen auf den Motorhauben der Fahrzeuge Sicherheitsstopps auslöste und die Flotten praktisch lahmlegte. Kalifornische Regulierungsbehörden setzten die Lizenzen später aus und beriefen sich dabei auf ein unvertretbares Risiko für die öffentliche Sicherheit.
Wenn Anreize stimmen
Die Geschichte zeigt, dass das Gegenteil die Einführung beschleunigen kann. Als Henry Ford 1913 das Fließband einführte, stieg die Fluktuation der Arbeiter stark an. 1914 verdoppelte er die Löhne auf 5 Dollar pro Tag und verkürzte die Arbeitszeit, wodurch er die Monotonie des Fließbands mit höherer Bezahlung verknüpfte. Die Produktivität stieg und die Gewinne fast verdoppelten sich innerhalb von zwei Jahren.
Toyota gewährte später den Fabrikarbeiter*innen lebenslange Beschäftigungsgarantien und installierte die „Andon-Schnur", die jedem Arbeiter ermöglicht, die Linie bei Feststellung einer Ineffizienz zu stoppen. Diese Ermächtigung machte die Arbeiter zu Partnern der Optimierung, was zu Fehlerraten führte, die niedriger waren als bei vielen amerikanischen Konkurrenten.
Folgen für KI-Führungskräfte
Aktuelle unternehmerische KI-Einführungen zielen häufig darauf ab, Personal zu reduzieren, Output zu überwachen und Margen zu drücken. Die Beschäftigten fragen sich daher, warum sie die Technologie unterstützen sollten, wenn die einzige Belohnung höherer Leistungsdruck oder Arbeitsplatzverlust ist. Ohne einen klaren Anteil am Produktivitätsgewinn werden Sabotage und Verzögerungen wahrscheinlich.
Der Wandel der Automobilbranche zu Elektrofahrzeugen liefert ein aktuelles Beispiel. Angst vor Arbeitsplatzverlust veranlasste die United Auto Workers zu einem 46-tägigen „Stand-Up-Strike" im September 2023. Der Streik führte zu „Just-Transition"-Vereinbarungen, die Transferrechte garantieren, Lohnstufen abschaffen und Arbeitsplätze in Batteriefabriken in Tarifverträge einbinden, wodurch die Gefahr der Obsoleszenz beseitigt und die Einführung erleichtert wurde.
Was kommt als Nächstes?
Für europäische Unternehmen und Entscheidungsträger ist die Lehre eindeutig: Anreize vor großflächigen KI-Einführungen abstimmen. Wenn Beschäftigte greifbare Vorteile sehen, etwa geringere Burnout-Risiken, Wege zu höherwertigen Aufgaben oder garantierte Weiterbildungen, werden sie zu Verbündeten statt zu Hindernissen. Andernfalls könnte die Technologie, trotz Billionen von Dollar, die am Rande warten, untätig bleiben, ähnlich wie die Tankpumpen in New Jersey.