In den Medien und in der Beratungsbranche gibt es einen Hype um die künstliche Intelligenz KI. In der Realität an den Arbeitsplätzen sieht es anders aus. Eine Umfrage bei Managern und Arbeitnehmenden von November 2025 bis Dezember 2026 zeigt, dass die KI in 90 Prozent der Fälle keine Auswirkung auf die Beschäftigung hatte. Bei den übrigen halten sich die positiven und die negativen Effekte die Waage.
KI-Hype in den Medien, nicht aber in der Unternehmensrealität: Warum?
Blog Daniel Lampart
Das ist nicht überraschend. Es gibt zwar viele Anwendungen – vor allem bei Texten oder statistischen Arbeiten – bei der es die neuen Technologien erlauben, schneller zu arbeiten (z.B. Übersetzungen) oder neue Dinge zu machen (z.B. umfangreichere Prognosen). Doch der grosse Durchbruch fand noch nicht statt. Die Anwendungen sind vor allem Einzelarbeitsplatz bezogen. Die Umstellung der Arbeit von ganzen Teams oder Produktionsteilen gibt es selten. Ein Beispiel ist die Unfallverarbeitung bei der Suva.
Ein interessanter Anschauungsfall ist die neue Software der Arbeitslosenversicherung. Diese läuft seit einigen Monaten noch nicht ganz so, wie sie sollte. Obwohl die Entwicklung und die Projektbegleitung professionell und nach hohen Standards erfolgten. Die verwendete Technologie ist klassisch und hat mit KI nichts zu tun. Das Beispiel zeigt wie viele andere, dass es nach wie vor alles andere als einfach ist, selbst klassische IT-Grossprojekte zu stemmen. Im Fall der Auszahlung von Arbeitslosengeldern würde KI auch wenig Sinn machen. Denn die Regeln, wer wie viel Geld erhält, sind klar vorgegeben. Maschinelles Lernen bringt keinen wirklichen Mehrwert.
Selbst bei Einzelarbeitsplätzen ist die Anwendung von KI beschränkt. In der Medizin kann sie bei der Radiologie oder Pathologie sehr gute Unterstützung leisten, wie Studien zeigen. Teilweise erkennt sie Fälle sogar besser als die Fachleute. Aber bei einer Treffsicherheit von 90 Prozent, macht sie dennoch 100 Fehler auf 1000 Untersuchungen. In anderen medizinischen Disziplinen, wo man den Patienten direkt vor sich hat, ergibt sich wenig Mehrwert. In der Informatik gilt Ähnliches. Die KI kann die Entwickler:innen unterstützen und die Arbeiten schneller machen. Doch ein Ersatz zeichnet sich nicht ab.
Damit ganze Produktionsteile auf KI umgestellt werden können, müssen verschienene Voraussetzungen erfüllt sein. Die Produktion muss auf KI-tauglichen Daten basieren. Im Falle der Unfallverarbeitung sind das Arzt- und Unfallberichte, Arztrechnungen usw. Diese Daten müssen in grosser Menge verfügbar sein. Damit die Umstellung von den Kund:innen akzeptiert wird, darf sie nicht zu schlechteren Leistungen führen. Die Firma, welche umstellen will, muss das technische Know-how dazu haben. Und das Wichtigste: Die Umstellung auf KI erfordert eine weitgehende Neuorganisation der Arbeitsweise und der Abläufe in der Firma. Das sind viele anspruchsvolle Kriterien. So gesehen ist es nicht überraschend, dass die Anwendungen in der Realität nicht aus dem Boden schiessen. Und: in vielen Fällen macht der Einsatz von KI einfach keinen Sinn. Nämlich dann, wenn die Prozesse gleichförmig sind. Dann ist eine klassische Algorithmisierung angemessener – und ökologischer, weil sie weniger Strom braucht.