KI-Kolumne von Jürgen Bogner

KI nimmt Jobs – und öffnet Türen, die wir selbst zugesperrt haben

Wir reden bei KI ständig darüber, wem sie Arbeit wegnimmt. Viel zu selten reden wir darüber, wem sie erstmals Arbeit geben kann. Das klingt im ersten Moment fast zu optimistisch. Vielleicht sogar naiv. Ist es aber nicht. Es ist nur die andere Seite derselben Veränderung.

Ja, KI automatisiert Aufgaben. Ja, sie setzt Branchen unter Druck. Ja, sie wird Tätigkeiten entwerten. Wer das schönredet, verkauft Beruhigungstee im brennenden Serverraum. Aber gleichzeitig entstehen neue Tätigkeiten rund um Datenqualität, Annotation, Prüfung, Bewertung, Kontext, Modelltraining, Kontrolle und Human-in-the-Loop-Prozesse. Und genau dort wird es spannend. Weil diese neue Arbeit Fähigkeiten braucht, die der alte Arbeitsmarkt oft nicht verstanden hat.

Vielleicht war nicht das Talent falsch – vielleicht war der Arbeitsplatz zu eng

Der klassische Arbeitsmarkt liebt bestimmte Signale. Laut auftreten. Schnell netzwerken. Spontan kommunizieren. Offene Büros aushalten. Permanente Kontextwechsel managen. Soziale Codes lesen. Flexibel sein – auch wenn Flexibilität oft nur schlecht organisierte Arbeit bedeutet.

Wer in dieses Raster passt, hat Vorteile. Wer nicht passt, gilt schnell als schwierig, zu speziell, nicht teamfähig, zu anders.

Ganz ehrlich? Vielleicht haben wir jahrelang Talent falsch gelesen. Nehmen wir Menschen im Autismus-Spektrum. In den Unterlagen von Responsible Annotation ist von rund 180.000 Autist:innen in Österreich und einer Arbeitslosenrate von 80 bis 90 Prozent die Rede. Gleichzeitig werden dort mögliche besondere Kompetenzen genannt, die in KI-nahen Aufgaben extrem wertvoll sind: Detailliertheit, Beharrlichkeit, Faktenorientierung, analytisches Wissen, Mustererkennung und visuelles Denken.

Lies das bitte noch einmal. 80 bis 90 Prozent Arbeitslosenrate auf der einen Seite. Präzision, Mustererkennung und Beharrlichkeit auf der anderen. Das ist kein individuelles Problem. Das ist ein Systemfehler.

Datenannotation ist nicht sexy, aber sie ist systemrelevant

Damit KI gut funktioniert, braucht sie gute Daten. Und gute Daten entstehen nicht durch Magie. Sie müssen markiert, geprüft, bewertet, strukturiert und kontextualisiert werden. Bilder. Texte. Situationen. Signale. Verkehrsdaten. Produktionsdaten. Servicefälle. Sprache. Muster. Ausnahmen.

Diese Arbeit heißt Annotation. Klingt trocken. Ist aber ein Fundament moderner KI-Systeme. Schlechte Daten erzeugen schlechte Modelle. Ungenaue Annotation erzeugt ungenaue Ergebnisse. Wer KI ernst nimmt, muss Datenqualität ernst nehmen. Und wer Datenqualität ernst nimmt, muss die Menschen ernst nehmen, die diese Qualität herstellen.

Responsible Annotation beschäftigt sich genau mit dieser Schnittstelle: KI-Datenannotation, Forschung, Neurodiversität und inklusive Arbeitsmodelle. Mit Responsible Annotation Services gibt es inzwischen ein österreichisches Angebot für sozial verantwortliche Datenannotation mit starkem Fokus auf neurodivergente Talente, unter anderem im Autismus-Spektrum. Das ist kein nettes ESG-Mascherl. Das ist Qualitätspolitik.

ADHS ist keine Superkraft – aber im richtigen System kann sie eine werden

Und dann ist da ADHS. Ein Thema, das im Business oft nur über Defizite besprochen wird: Ablenkbarkeit, Zeitblindheit, Chaos, Impulsivität. Alles real. Alles ernst zu nehmen.

Ich sage das nicht aus der Theorie. Ich habe vor zwei Monaten – mehr aus Spaß heraus – selbst einen Test gemacht. Wenig überraschend: eindeutig positiv. Zusätzlich kam heraus, ich bin hochintelligent, und genau das ist mein Kompensationsmechanismus.

Es rettet zwar nicht mehr die grauen Haare meiner damaligen Lehrer:innen, meine katastrophalen Betragensnoten oder die Klassenbucheinträge wegen "Störung des Unterrichts". Aber es erklärt vieles andere. Und es erklärt, warum KI für mich so stark funktioniert: Sie hält Struktur, wo mein Kopf springt. Sie sortiert Gedanken, ohne meine Geschwindigkeit zu bremsen. Sie zerlegt Aufgaben, erinnert an Zwischenschritte und macht aus Ideenfeuer Umsetzung.

ADHS ist kein Business-Gadget und keine LinkedIn-Superkraft. Aber in Kombination mit KI kann es sich manchmal so anfühlen: Struktur außen. Ideenfeuer innen. Das ist kein Heilversprechen. Kein Ersatz für Therapie, Coaching oder gute Arbeitsbedingungen. Aber es ist ein Hinweis darauf, wie Arbeit neu gestaltet werden kann. Nicht jede neurodivergente Person passt zu jeder KI-Arbeit. Aber KI erlaubt uns, Arbeit präziser zu schneiden – und dadurch mehr passende Arbeitsmodelle zu bauen.

ESG trifft KI – und plötzlich geht es um echte Qualität

Viele Unternehmen reden über ESG, als wäre es ein Pflichtkapitel im Geschäftsbericht. Ein paar schöne Sätze, ein paar Kennzahlen, ein paar Fotos mit Menschen in hellen Räumen.

Bei KI reicht das nicht. Wenn Unternehmen KI-Systeme trainieren, Daten auslagern oder Modelle verbessern, stellt sich eine harte Frage: Wo passiert diese Datenarbeit? Unter welchen Bedingungen? Mit welcher Qualität? Mit welcher Datenhoheit? Und wem geben wir dadurch Zugang zu Arbeit?

Annotation made in Austria kann hier mehr sein als ein sympathisches Etikett. Regionale Datenarbeit. Europäische Standards. Soziale Verantwortung. Hohe Präzision. Bessere Kontrolle. Beschäftigung für Menschen, deren Fähigkeiten viel zu lange nicht sauber in Wert übersetzt wurden. Das ist C-Level-relevant.

Neuroinklusion ist nicht nur menschlich richtig. Sie kann wirtschaftlich sinnvoll sein. Wenn detailgenaue, beharrliche und musterorientierte Arbeit bessere Daten erzeugt, dann ist Inklusion keine Kostenstelle. Dann ist sie Qualitätsstrategie.

KI schafft keine guten Jobs von allein – wir müssen sie bauen

Jetzt kommt der wichtige Teil: KI öffnet nicht automatisch Türen. Sie kann auch schlechte Arbeit skalieren. Sie kann Clickworker-Systeme verschärfen. Sie kann Datenarbeit unsichtbar machen. Sie kann Verantwortung auslagern und Qualität billig einkaufen.

Deshalb müssen wir Arbeit bewusst gestalten. Klare Aufgaben. Klare Strukturen. Gute Anleitung. Passende Arbeitsumgebungen. Definierte Kommunikation. Realistische Qualitätsgrenzen. Gutes Feedback. Menschliche Begleitung. Faire Bezahlung. Regionale Verankerung. Genau das macht den Unterschied zwischen "wir nutzen Menschen als Datenfutter" und "wir bauen ein neues Arbeitsfeld".

Bei biteme.digital sehen wir diese Verschiebung immer stärker: Die Frage lautet nicht mehr nur, welches KI-Tool ein Unternehmen nutzt. Die bessere Frage lautet: Welche neue Arbeitslogik entsteht rund um dieses Tool – und wen können wir dadurch produktiv einbinden?

KI zwingt uns, Arbeit genauer zu beschreiben. Was braucht diese Aufgabe wirklich? Präzision? Kreativität? Geschwindigkeit? Empathie? Mustererkennung? Soziale Interaktion? Prozessdisziplin? Visuelles Denken? Kontextgefühl?

Sobald wir Arbeit genauer beschreiben, merken wir, wie grob unsere alten Jobprofile waren. "Teamfähig." "Belastbar." "Kommunikationsstark." "Flexibel." Diese Wörter klingen gut, sagen aber oft nur: Bitte funktioniere so, wie unser System es gewohnt ist.

Vielleicht ist KI nicht nur die Maschine, die Arbeit ersetzt. Vielleicht ist sie auch der Spiegel, der zeigt, wie eng unser Begriff von Talent bisher war.

Abschließend meine Theorie zur Zukunft der Arbeit: Wir entwickeln uns gerade von einer Qualifikationsgesellschaft zu einer Kompetenzgesellschaft UND ICH LIEBE ES, weil die Arbeit mit jemanden, der kompetent ist, weit mehr, weit bessere und weit nachhaltigere Ergebnisse liefert als die Arbeit mit jemanden, der nur qualifiziert ist – und nicht kompetent.

www.ahoi.biteme.digital

Kommentare auf LEADERSNET geben stets ausschließlich die Meinung des jeweiligen Autors bzw. der jeweiligen Autorin wieder, nicht die der gesamten Redaktion. Im Sinne der Pluralität versuchen wir, unterschiedlichen Standpunkten Raum zu geben – nur so kann eine konstruktive Diskussion entstehen. Kommentare können einseitig, polemisch und bissig sein, sie erheben jedoch nicht den Anspruch auf Objektivität.