KI verändert die Arbeit. Die Apokalypse ist eine andere Behauptung

Ein Meinungsbeitrag. Was belegt ist, trägt eine hochgestellte Nummer und steht unten in den Quellen. Was meine Meinung ist, sage ich als meine Meinung. Zitate aus englischen Quellen habe ich übersetzt. Und damit Sie wissen, wer hier schreibt: Wir verdienen unser Geld damit, KI in KMU einzurichten. Wir haben also selbst eine Geschichte zu verkaufen. Prüfen Sie deshalb auch meine.

Eine Prognose, die man nachprüfen kann

Am 10. März 2025 sagte Dario Amodei, CEO des KI-Anbieters (Ein KI-Anbieter betreibt Sprachmodelle und verkauft den Zugang dazu, etwa OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude) oder Google (Gemini).) Anthropic, in drei bis sechs Monaten werde KI 90 Prozent des Codes schreiben¹. Das ist eine gute Prognose. Nicht weil sie stimmt, sondern weil man sie überprüfen kann: Sie nennt eine Grösse, einen Anteil und eine Frist.

Was sie nicht sagt, ist ebenso interessant. Amodei sprach über Code, nicht über Programmiererinnen und Programmierer. Im selben Gespräch sagte er, ein Mensch müsse weiterhin vorgeben, was gebaut werden soll¹. Im Oktober 2025, nach Ablauf der Frist, sagte er, das treffe bei Anthropic und einigen Partnerfirmen zu, «nicht einheitlich». Ein Analyst von Redwood Research schätzte den Anteil bei Anthropic auf etwa die Hälfte². Teilweise eingetroffen, teilweise nicht, und zwar in einer Firma, die genau diese Werkzeuge verkauft.

Andere Prognosen greifen weiter. Im Mai 2025 sagte derselbe Amodei, KI könnte in einem bis fünf Jahren die Hälfte der Einstiegsstellen im Büro verschwinden lassen und die Arbeitslosigkeit in den USA auf 10 bis 20 Prozent treiben³. Im Februar 2026 sagte Mustafa Suleyman, CEO von Microsoft AI, die meisten Aufgaben der Büroarbeit am Computer würden in 12 bis 18 Monaten vollständig automatisiert⁴. Amodei sagte «könnte», Suleyman sprach von Aufgaben, nicht von Stellen. In den Schlagzeilen werden daraus oft Gewissheiten über Stellen.

Bevor ich diesen Text schrieb, hatte ich selbst eine Zahl im Kopf: Forscher seien sich einig, dass Arbeit in rund 350 Tagen überflüssig werde. Dafür habe ich keine zuordenbare Quelle gefunden. Keine Person, kein Datum, keinen Konsens. Gefunden habe ich stattdessen die offiziellste Prognose mit Datum: Anthropic schrieb im März 2025 an das Weisse Haus, man erwarte «Ende 2026 oder Anfang 2027» leistungsfähige KI-Systeme, mit Fähigkeiten auf dem Niveau von Nobelpreisträgern in den meisten Fachgebieten³³. Im formellen Brief vom selben Tag steht es vorsichtiger: «bereits Ende 2026 oder 2027»³⁴. Der Zähler läuft bis zum Ende dieses Zeitfensters, wie ich es lese: bis zum 31. März 2027. Es ist Anthropics Erwartung, nicht meine, und erst recht kein Konsens. Und Anthropic verkauft genau solche Systeme. Wer eine andere Prognose sehen will, findet sieben weitere mit Datum im Rechner am Schluss.

Was KI heute kann

Dass die Fähigkeiten schnell wachsen, ist gut belegt. Das Forschungsinstitut METR misst, wie lang die Aufgaben sind, die KI-Systeme selbständig lösen. Im März 2025 verdoppelte sich diese Länge etwa alle sieben Monate⁵. Im Januar 2026 mass METR für die Zeit seit 2024 eine Verdopplung etwa alle 89 bis 109 Tage⁶. Im Finale eines Wettbewerbs der US-Behörde DARPA fanden KI-Systeme 2025 in 63 Aufgaben 54 absichtlich eingebaute Schwachstellen und reparierten 43 davon⁷.

Eine messbare Fähigkeit ist aber noch keine erledigte Arbeit. Im Test GDPval von OpenAI bewerteten Fachleute die Ergebnisse von Claude (Ein KI-Assistent ist ein Chatprogramm wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Perplexity: Sie schreiben in normaler Sprache, und ein Sprachmodell antwortet.) Opus 4.1, dem besten Modell (Ein Sprachmodell ist die eigentliche KI hinter einem KI-Assistenten: Es hat aus sehr viel Text gelernt und schreibt zu einer Eingabe eine Antwort.) im Test, in 47,6 Prozent der Fälle als gleich gut wie oder besser als die Arbeit von Menschen⁸. Die Aufgaben waren allerdings genau beschrieben und in einem Durchgang zu erledigen. Kein Hin und Her, keine Rückfrage, kein Kunde, der es sich anders überlegt.

Wie leicht man sich dabei selbst täuscht, zeigt ein Experiment von METR. Erfahrene Open-Source-Entwickler brauchten Anfang 2025 mit KI-Werkzeugen 19 Prozent länger für ihre Aufgaben. Danach glaubten sie, sie seien 20 Prozent schneller gewesen⁹. Eine Nachfolgestudie vom Februar 2026 deutet eher auf einen Zeitgewinn hin, ist laut METR aber nur ein sehr schwacher Beleg¹⁰. Was bleibt: Gefühlte und gemessene Zeit sind zwei verschiedene Zahlen. Meine Vermutung, warum: KI formuliert wie ein Mensch und wirkt deshalb fähiger, als sie ist.

Was auf dem Arbeitsmarkt ankommt

Die Prognosen sind laut, die Daten leiser. Das Budget Lab der Universität Yale fand im Oktober 2025 keine erkennbare Umwälzung des gesamten US-Arbeitsmarkts seit der Veröffentlichung von ChatGPT¹¹. Im Mai 2026 sah es noch keine klaren Hinweise auf Effekte von KI¹². Eine Studie aus Stanford zeigt dagegen eine Gruppe, bei der sich etwas bewegt: Junge Berufstätige zwischen 22 und 25 Jahren in Berufen, die KI besonders stark betrifft, sind 19 Prozent weniger beschäftigt, als sie es im Gleichschritt mit Gleichaltrigen in weniger betroffenen Berufen wären. Bei erfahrenen Leuten zeigt sich keine solche Lücke¹³.

Und in der Schweiz? Laut der Konjunkturforschungsstelle KOF der ETH Zürich ist die Zahl der Stellensuchenden in Berufen, die KI stark betrifft, bis zu 30 Prozent stärker gestiegen als in wenig betroffenen Berufen. KI dürfte das mitverursacht haben. In absoluten Zahlen waren es 2025 rund 7400 zusätzliche Stellensuchende in diesen Berufen¹⁴. In einer Umfrage von UBS bei rund 2500 Firmen setzen sechs von zehn KI ein, und mehr als die Hälfte erwartet eine unveränderte Beschäftigung¹⁵.

Meine Lesart: Beides stimmt gleichzeitig. Die Werkzeuge werden schnell besser, und Arbeitsmärkte reagieren langsamer, als die lautesten Stimmen sagen. Langsamer heisst aber nicht gar nicht. Arvind Narayanan und Sayash Kapoor beschreiben KI als «normale Technologie», wie Elektrizität oder das Internet: folgenreich, aber eingeführt über Jahrzehnte, nicht über Jahre¹⁶. Dass eine Maschine eine Tätigkeit kann, heisst noch nicht, dass Menschen arbeitslos werden. Wie viel wir arbeiten und wofür, entscheidet auch, wie sich eine Gesellschaft organisiert. Das ist meine Überzeugung, keine Prognose.

Wer von welcher Geschichte profitiert

Hier wird es heikel, denn Motive sieht man nicht. Ich unterstelle niemandem eine Absicht. Ich halte fest, was öffentlich ist.

Im März 2023 forderten Zehntausende in einem offenen Brief, das Training (Beim Training lernt ein Sprachmodell aus grossen Textmengen; manche Anbieter verwenden dafür auch die Eingaben ihrer Nutzer.) von KI-Systemen, die stärker sind als GPT-4, für mindestens sechs Monate zu pausieren¹⁷. Eine Pause gab es nicht. Im Mai 2023 unterschrieben die CEOs von OpenAI, Anthropic und Google DeepMind einen Satz, wonach es eine weltweite Priorität sein sollte, das Risiko einer Auslöschung durch KI zu verringern, neben anderen Risiken wie Pandemien und Atomkrieg¹⁸. Andrew Ng, Mitgründer von Google Brain, hielt im Oktober 2023 dagegen: Grosse Technologiefirmen, die nicht mit Open Source konkurrieren wollten, schürten die Angst vor der Auslöschung der Menschheit¹⁹. Yann LeCun, damals Chef-KI-Forscher bei Meta, nannte das Untergangsszenario «schlicht absurd»²⁰.

Gleichzeitig sammeln die Firmen, deren Chefs kühne Zeitpläne veröffentlichen, sehr viel Kapital. Anthropic meldete im Februar 2026 eine Finanzierungsrunde von 30 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von 380 Milliarden²¹. Solche Bewertungen preisen Erwartungen an die Zukunft ein.

Meine Meinung, und mehr als eine Meinung ist es nicht: Ein Teil der Endzeit-Rhetorik ist Marketing. Wer sagt, seine Technik könne die Welt beenden, sagt damit auch, sie sei die mächtigste der Welt. Und solange die Politik über das Weltende debattiert, bleiben die näheren Fragen liegen: Sicherheit, Datenschutz, Haftung. Auch das Wettrennen mit China halte ich eher für einen Kampf um Marktanteile als um die Weltherrschaft. Für ein KMU ist eine kleinere Frage nützlicher: Welche Arbeit in Ihrem Betrieb ist heute langsam, fehleranfällig oder schlicht langweilig?

Was die Atombombe lehrt, und wo der Vergleich hinkt

Meine Meinung, mit einem schiefen Vergleich: Atomwaffen gibt es seit 1945, und die Menschheit gibt es noch. Schaden richten sie an, wenn jemand sie baut, fahrlässig damit umgeht oder sie absichtlich einsetzt. Bei KI liegt das Risiko ebenso weniger in der Technik als darin, wer sie wofür und wie sorgfältig einsetzt. Nur hinkt der Vergleich: Eine Atomwaffe braucht Uran und einen Staat, ein KI-Modell einen Rechner und ein Konto. Material lässt sich kontrollieren, Software kaum.

Sicherheit: dieselbe Fähigkeit auf beiden Seiten

Ein konkretes Beispiel für beide Seiten ist die IT-Sicherheit. Googles KI-Agent (Ein KI-Agent bearbeitet eine festgelegte Aufgabe in mehreren Schritten; bevor etwas nach aussen geht, entscheidet eine Person.) Big Sleep fand 2024 eine bisher unbekannte, ausnutzbare Schwachstelle in der weit verbreiteten Datenbank SQLite, bevor sie in einer offiziellen Version erschien²². Im Juli 2025 schrieb Google, Big Sleep habe eine Schwachstelle gefunden, die nur Angreifern bekannt gewesen und kurz vor der Ausnutzung gestanden sei²³. Das sagt Google. Unabhängig bestätigt ist es nicht.

Dieselben Fähigkeiten nutzen Angreifer. Anthropic berichtete im November 2025 von einer Spionagekampagne gegen rund 30 Ziele, bei der KI 80 bis 90 Prozent der taktischen Arbeit selbständig erledigte und eine Handvoll Einbrüche gelang. Im selben Bericht steht, die KI habe Ergebnisse oft übertrieben und gelegentlich Daten erfunden, etwa Zugangsdaten, die nicht funktionierten²⁴. Fachleute zweifelten öffentlich an der Darstellung, unter anderem, weil Anthropic keine technischen Spuren des Angriffs veröffentlichte²⁵.

Daniel Stenberg, der das weit verbreitete Werkzeug curl betreut, schrieb im Juli 2025, KI-generierter Unsinn mache rund 20 Prozent der Sicherheitsmeldungen aus²⁶. Im April 2026 schrieb er, fast jede Meldung entstehe nun mit KI-Hilfe, und die Qualität sei höher²⁷. Im Juni 2025 führte das KI-System XBOW die US-Rangliste von HackerOne an, wo Fachleute Sicherheitslücken melden; laut der Firma prüften Menschen jede Meldung vorher²⁸. Meine Einschätzung: Beim Suchen bekannter Muster schlagen solche Systeme heute viele, die im KMU die IT nebenbei betreuen. In der Schweiz hält das Bundesamt für Cybersicherheit fest, dass Angreifer KI inzwischen systematisch einsetzen, um ihren Opfern persönlich zugeschnittene, glaubwürdige Inhalte zu liefern²⁹.

Meine Folgerung: weder Panik noch Gelassenheit, sondern Hausaufgaben. Die britische Cybersicherheitsbehörde NCSC schreibt, die Zeit zwischen der Veröffentlichung einer Schwachstelle und ihrer Ausnutzung sei auf Tage geschrumpft³⁰. Es geht aber auch in die andere Richtung: Im DARPA-Wettbewerb lag ein Patch im Schnitt nach 45 Minuten vor⁷. Wer Updates wochenlang liegen lässt, hat ein Problem, mit oder ohne Apokalypse. Meine Hoffnung: Weil Software billiger wird, können auch kleine Firmen eigene, kleine Werkzeuge betreiben. Dann steht vielleicht weniger offen im Netz, aber nicht automatisch: Es hängt davon ab, wie die Werkzeuge gebaut und gewartet werden.

Und die Regeln in der Schweiz?

Ein eigenes KI-Gesetz hat die Schweiz nicht. Der Bundesrat will die KI-Konvention des Europarats ratifizieren und das Recht möglichst branchenspezifisch anpassen. Einen Entwurf für die Vernehmlassung soll es bis Ende 2026 geben³¹. Schon heute gilt: Das Datenschutzgesetz (Das Datenschutzgesetz (DSG) regelt in der Schweiz, wie Firmen und Behörden Personendaten bearbeiten dürfen; die revidierte Fassung gilt seit dem 1. September 2023.) ist laut dem EDÖB (Der EDÖB, der Eidgenössische Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragte, beaufsichtigt in der Schweiz die Einhaltung des Datenschutzgesetzes.) direkt auf Datenbearbeitungen mit KI anwendbar³².

Was Sie diese Woche tun können

Die Apokalypse ist eine Behauptung über die Zukunft. Die Stunden, die Ihr Team heute mit Abtippen verbringt, sind eine Tatsache. Mit der zweiten können Sie etwas anfangen:

1. Einen Ablauf aufzeichnen. Wählen Sie eine Aufgabe, die jede Woche wiederkommt. Schreiben Sie auf, was sie auslöst, was kopiert wird und woran man erkennt, dass sie erledigt ist. Das Arbeitsblatt im Beitrag «Wo bleibt die Zeit?» hilft dabei.
2. Zugänge und Daten schützen. Schalten Sie die Zwei-Faktor-Authentifizierung (Bei der Zwei-Faktor-Authentifizierung melden Sie sich mit zwei Nachweisen an, etwa mit Ihrem Passwort und einem Code auf dem Telefon.) ein, wo es sie gibt, halten Sie Updates aktuell und prüfen Sie, wer welche Zugriffsrechte (Zugriffsrechte legen fest, wer welche Dateien, Programme oder Konten sehen und ändern darf.) hat. Bevor Sie Kundendaten in ein KI-Werkzeug geben, klären Sie, wohin sie gehen.
3. Eine begrenzte Verbesserung ausprobieren. Ein Schritt, eine Person, ein paar Wochen. Was nach aussen geht oder Geld bewegt, gibt weiterhin ein Mensch frei.
4. Messen. Halten Sie die Zeit vorher fest und messen Sie danach mit derselben Methode. Gefühlt schneller ist nicht gemessen schneller.

Der Rechner unten rechnet nur mit Ihren Zahlen. Seine zweite Ansicht zeigt die Prognosen aus diesem Text mit Datum und Quelle.

Vielleicht behält einer der lauten Zeitpläne recht. Dann sind Sie mit einem aufgezeichneten, geschützten und gemessenen Ablauf besser dran als mit Angst. Und wenn nicht, haben Sie trotzdem Zeit gewonnen.