KI und die industrielle Revolution: Müssen wir uns Sorgen machen? (13)

Vor einigen Jahren habe ich in einem Vortrag zur Zukunft der Arbeit einen Satz gesagt, der mir seitdem immer wieder begegnet: Menschen sind linear.

Digitalisierung und Technologie entwickeln sich exponentiell. Ich halte diesen Satz nach wie vor für richtig. Aber ich habe inzwischen gelernt, dass er allein nicht ausreicht, um zu verstehen, was KI mit unserer Arbeitswelt macht – und warum weder Panik noch Gleichgültigkeit eine angemessene Antwort ist.

Dieser Artikel gehört zu einer Reihe, in der ich KI im Projektalltag aus der Perspektive eines Praktikers beleuchte. Heute steht die große Frage im Mittelpunkt: Erleben wir gerade eine neue industrielle Revolution mit den ihr zugehörenden sozialen Umbrüchen und wirtschaftlichen Verwerfungen? Oder ist das, was gerade passiert, eher eine Fortschreibung der digitalen Transformation, die weniger dramatisch ausfällt als befürchtet? Und was bedeutet das konkret für Menschen, die in Projekten arbeiten?

Was die Oxford-Studie wirklich sagt – und was nicht

In der öffentlichen Debatte kursiert seit Jahren eine Zahl: 47 Prozent der Arbeitsplätze seien durch Automatisierung bedroht. Diese Zahl stammt aus der Studie von Carl Benedikt Frey und Michael Osborne (Oxford, 2013), die das Automatisierungspotenzial von Berufen in der US-amerikanischen Beschäftigungsstruktur untersuchten. Sie wird regelmäßig so zitiert, als sei die Hälfte aller Jobs schon so gut wie weg. Das ist eine Fehlinterpretation, die sich beharrlich hält.

Frey und Osborne haben das technische Automatisierungspotenzial bestimmter Tätigkeitsbündel untersucht, nicht die tatsächliche Wahrscheinlichkeit, dass diese Jobs verschwinden. Der Unterschied ist erheblich. Viele Tätigkeiten können theoretisch automatisiert werden, werden es aber aus wirtschaftlichen, rechtlichen oder sozialen Gründen nicht oder erst mit großer Verzögerung. BMAS-nahe Analysen kamen – je nach Methodik und Definition – auf deutlich niedrigere Anteile tatsächlich stark gefährdeter Stellen als die 47 Prozent aus der Oxford-Studie, also deutlich weniger als die häufig zitierte Zahl vermuten lässt.

Das bedeutet nicht, dass Veränderungen ausbleiben. Es bedeutet, dass der Blick auf das tatsächliche Ausmaß der Disruption nüchtern und datenbasiert sein sollte, bevor man Schlussfolgerungen zieht.

Was die Geschichte der industriellen Revolutionen wirklich lehrt

Wer die aktuelle KI-Debatte mit dem historischen Muster der industriellen Revolutionen vergleicht, findet sowohl Parallelen als auch erhebliche Unterschiede. Beide Seiten verdienen gleichermaßen Beachtung. Und beide führen zu derselben nüchternen Erkenntnis: Das langfristige Ergebnis war gut. Der Weg dorthin war es nicht.

Die erste industrielle Revolution begann in England um 1750 mit der Dampfmaschine und der Mechanisierung des Textilgewerbes. Was folgte, war kein glatter Modernisierungsprozess, sondern ein sozialer Einschnitt, dessen Ausmaß in der rückblickenden Betrachtung oft unterschätzt wird. Arbeitszeiten von 14 bis 16 Stunden täglich an sechs Tagen pro Woche waren bis zur Mitte des 19. Jahrhunderts die Regel. Die Lebenserwartung von Fabrikarbeitern lag bei etwa 40 Jahren. In Manchester starben um 1840 sechs von zehn Kindern, bevor sie fünf Jahre alt werden konnten – doppelt so viele wie auf dem Land. Die Bruttoreallöhne sanken in den 1870er Jahren noch unter das Niveau der frühen Jahre des 19. Jahrhunderts. Kinder ab sechs Jahren arbeiteten in Bergwerken und Spinnereien; in sächsischen Baumwollspinnereien stellten Kinder unter 14 Jahren in den 1830er Jahren fast ein Drittel der Belegschaft. Der Ökonom David Ricardo erkannte damals etwas, das bis heute gilt: Wenn Neuerungen schnell aufeinanderfolgen, kann die Anpassung dauerhaft hinterherhinken.

Erst nach jahrzehntelangem Klassenkampf, blutigen Aufständen wie dem Schlesischen Weberaufstand 1844 und dem organisierten Widerstand der entstehenden Arbeiterbewegung stabilisierte sich die Lage langsam. Über ein Jahrhundert lang zog sich dieses Tal der Tränen – und am Ende stand tatsächlich ein höherer Lebensstandard für die Masse der Bevölkerung. Aber die, die diesen Preis bezahlten, erlebten das Ende selten.

Die zweite industrielle Revolution ab etwa 1870, getrieben durch Elektrizität, Fließbandproduktion und den Aufstieg der Schwerindustrie, brachte neuen Wohlstand – und neues Elend, diesmal in anderer Form. Die Fabrikstädte wuchsen explosionsartig. 65 bis 90 Prozent der städtischen Bevölkerung gehörten der Unterschicht an, die Hälfte davon lebte unter dem Existenzminimum. Kinderarbeit blieb Alltag: In England arbeiteten Kinder im Sommer bis zu 64 Stunden wöchentlich unter Tage. Das erste preußische Gesetz zur Beschränkung von Kinderarbeit wurde erst 1839 verabschiedet – und erlaubte Kinderarbeit ab dem sechsten Lebensjahr. Politische Organisierung der Arbeiter war jahrzehntelang strafbar; Bismarcks Sozialistengesetz von 1878 verbot sozialistische Vereine, Versammlungen und Druckschriften bis 1890. Die Sozialversicherung entstand ab 1883 nicht aus sozialer Überzeugung, sondern als kalkulierter Schachzug, um der revolutionären Bewegung den Boden zu entziehen. Streiks wurden mit Staatsgewalt niedergeschlagen: Als 1848 in Paris die Nationalwerkstätten geschlossen wurden, starben bei den nachfolgenden Aufständen mindestens 3.000 Menschen, 15.000 Arbeiter wurden in Straflager verbannt. Es dauerte bis in die 1870er und 1880er Jahre, bis die entstehenden Nationalstaaten ausreichend Gestaltungskraft gewonnen hatten, um wirtschaftlich und gesellschaftlich regulierend einzugreifen.

Die dritte industrielle Revolution ab etwa 1970, mit Computer, Globalisierung und Automatisierung, verlief anders – nicht weniger schmerzhaft, aber unsichtbarer. Die Polarisierung des Arbeitsmarktes ist ihr kennzeichnendes Ergebnis: Hochqualifizierte profitierten, mittlere Qualifikationsniveaus gerieten dauerhaft unter Druck. Die klassischen Industrieregionen Europas und der USA – das Ruhrgebiet, die Montanregionen Frankreichs, der Rust Belt Amerikas – wurden in wenigen Jahrzehnten ökonomisch entkernt. Die Anpassungshilfen des Sozialstaats kompensierten vieles, aber sie ersetzten nicht, was verloren ging: Berufsidentität, regionale Wirtschaftsstruktur, sozialer Zusammenhalt.

Das langfristige Muster aller drei Revolutionen ist historisch belegt: Am Ende wurden mehr neue Arbeitsplätze geschaffen als vernichtet, der Wohlstand stieg insgesamt, und die Lebensqualität verbesserte sich auf einem Niveau, das vorher undenkbar war. Aber dieses Ergebnis kam nicht automatisch. Es kam nach langen Jahrzehnten des Leidens, erkämpft durch kollektiven Widerstand, politische Gestaltung und institutionelle Reformen. Wer das langfristige Ergebnis zitiert, ohne den Weg dorthin zu benennen, ersetzt Analyse durch Beruhigung.

Was diesmal strukturell anders ist

In den ersten drei industriellen Revolutionen traf der Automatisierungsdruck vor allem körperliche und manuelle Tätigkeiten. Büroangestellte, Juristen und Analysten galten als sicher, weil ihre Arbeit als nicht automatisierbar galt. Diese Annahme ist mit dem Einzug generativer KI gefallen.

Heute sind es gerade die klassischen Wissensarbeitsberufe, die unter Druck geraten: Schriftsteller, Übersetzer, Programmierer, Buchhalter, Juristen für Standardfälle und Teile des Projektmanagements. Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung schätzte in seinem Forschungsbericht 2025, dass KI in Deutschland rund 1,6 Millionen Arbeitsplätze direkt beeinflussen wird. Gleichzeitig betont das IAB, dass dies nicht zwingend in Massenarbeitslosigkeit münden muss, weil KI auch als Instrument zur Bewältigung des demografischen Fachkräftemangels wirken kann.

Hinzu kommt, dass KI nicht isoliert wirkt. Sie tritt gemeinsam mit Robotik, Sensorik und vernetzten Produktionssystemen auf – und diese Kombination verstärkt die Reichweite der Disruption erheblich. KI macht Roboter steuerbar, die bisher auf einfache Wiederholbewegungen beschränkt waren. Damit geraten nicht nur Wissensarbeiter unter Druck, sondern erneut auch Berufe in Logistik, Pflege und Handwerk – Bereiche, die die dritte industrielle Revolution noch weitgehend verschont hatte. Das gleichzeitige Auftreten mehrerer sich gegenseitig verstärkender Technologien ist historisch ohne Vorbild und macht die Abschätzung des Ausmaßes schwerer, nicht leichter.

Der WEF Future of Jobs Report 2025, der auf Befragungen von über 1.000 Unternehmen in 55 Volkswirtschaften basiert, kommt zu dem Ergebnis, dass bis 2030 rund 170 Millionen neue Berufsrollen entstehen, während 92 Millionen bestehende Stellen wegfallen. Die Nettorechnung klingt positiv. Aber sie beantwortet nicht die entscheidenden Fragen: Wer schafft den Weg von den wegfallenden zu den entstehenden Rollen, wer bleibt dabei auf der Strecke – und wie lang wird dieser Veränderungsprozess dauern?

Eine vollständige Antwort darauf hat niemand. Was sich sagen lässt: Die technologische Diffusion verläuft schneller als bei allen früheren Revolutionen – aber die gesellschaftliche Anpassung folgt einem anderen Takt. Bildungssysteme, Gesetzgebung und soziale Sicherungssysteme reagieren träge, während KI-Fähigkeiten sich im Rhythmus von Monaten weiterentwickeln. Besonders betroffen sind diejenigen, die sich in der Mitte ihrer Berufsbiografie befinden und deren Qualifikationen unter Druck geraten – für sie ist der Weg in neue Berufsfelder lang und die Zeit knapp. Und Acemoglus Befund, dass Produktivitätsgewinne durch KI primär dem Kapital zugutekommen, erinnert an das Muster der ersten industriellen Revolution: Auch damals verbesserten sich die Verhältnisse erst, als kollektiver Druck die Verteilung veränderte.

Hinzu kommt eine strukturelle Verschiebung, die Daron Acemoglu und Simon Johnson (MIT) in ihrer Forschung beschreiben. Die produktive Balance zwischen Automatisierung und der Schaffung neuer Aufgaben, die von etwa 1870 bis 1970 relativ stabil funktionierte, ist seitdem gestört: Automatisierung läuft weiter, aber die Schaffung neuer Aufgaben hat sich verlangsamt – besonders für Arbeitnehmer ohne Hochschulabschluss. Das ist kein Naturgesetz, das sich von selbst korrigiert, sondern eine Warnung, dass das historische Muster nicht automatisch gilt.

Was die seriöse Forschung als gesichert gelten lässt

Die wissenschaftliche Debatte über die wirtschaftlichen Folgen der KI ist ernster und nuancierter, als die meisten Medienberichte vermuten lassen. Es lohnt sich, die konkurrierenden Positionen nebeneinanderzustellen.

Daron Acemoglu, Wirtschaftsnobelpreisträger 2024 und Professor am MIT, zählt zu den profiliertesten Skeptikern der revolutionären Erzählung. In seiner Studie „The Simple Macroeconomics of AI“ schätzt er den gesamtwirtschaftlichen Effekt von KI über die kommenden zehn Jahre als vergleichsweise gering ein – weit entfernt von den angekündigten Produktivitätssprüngen. Sein Kernargument: Generative KI ersetzt Aufgaben, schafft aber bisher kaum neue Aufgaben, die zusätzliche Beschäftigung und Wachstum erzeugen. Acemoglu warnt zudem, dass Produktivitätsgewinne durch KI nicht automatisch zu höheren Löhnen führen und die Ungleichheit zwischen Kapital- und Arbeitseinkommen vergrößern können.

Empirische Daten aus dem Online-Freelancing-Markt zeigen das Veränderungsmuster bereits deutlich: Für direkt ersetzbare Tätigkeiten wie einfache Textproduktion oder Übersetzungen zeigen Studien zu Freelancer-Plattformen nach der Einführung generativer KI deutliche Rückgänge in der Nachfrage. Gleichzeitig wuchs die Nachfrage nach KI-ergänzenden Fähigkeiten erheblich. Das Bild ist also nicht Apokalypse, aber auch nicht harmlose Transformation: Es ist eine scharfe Umverteilung innerhalb des Arbeitsmarkts, die Gewinner und Verlierer produziert.

Laut WEF Future of Jobs Report 2025 wird ein großer Teil der Beschäftigten bis 2030 Weiterbildung oder Umschulung benötigen. Gleichzeitig schätzen die befragten Unternehmen, dass ein erheblicher Anteil dieser notwendigen Qualifizierung nicht stattfinden wird – was weltweit Millionen von Menschen in die strukturelle Arbeitslosigkeit treiben könnte.

Aus diesen Befunden lässt sich eine nüchterne Einschätzung ableiten: Die Disruption ist real, aber sie ist nicht gleichmäßig verteilt. Sie trifft Berufe mit hohem Routineanteil stärker als solche, die auf Urteilsvermögen, Erfahrung und situativem Einschätzungsvermögen beruhen. Sie trifft weniger Qualifizierte stärker als gut Qualifizierte. Und sie trifft alle schneller, als früheren Generationen Zeit blieb, sich anzupassen.

Warum Weiterbildung allein keine Antwort ist

In der politischen und unternehmerischen Debatte ist Qualifizierung zur Standardantwort auf die KI-Disruption geworden. Betriebliche Weiterbildung, Umschulungsprogramme der Bundesagentur für Arbeit, Qualifizierungschancengesetz – die Instrumente existieren, und sie werden ausgebaut. Das ist richtig. Aber es reicht nicht.

Das Problem liegt tiefer: Jede gezielte Qualifizierungsmaßnahme setzt voraus, dass man heute weiß, welche Fähigkeiten in fünf oder zehn Jahren gefragt sein werden. Ob das Programmieren in bestimmten Sprachen ist, der kompetente Umgang mit KI-Werkzeugen oder eine dritte Fähigkeit, die heute noch keinen Namen hat – all das kann in wenigen Jahren schon wieder überholt sein. Was dauerhafter trägt als konkrete Fertigkeiten, ist die Grundhaltung: das eigene Urteilsvermögen zu bewahren, Ergebnisse kritisch zu prüfen und in schlecht strukturierten Situationen handlungsfähig zu bleiben.

Ein Risiko, das in der Debatte untergeht: der stille Kompetenzverlust

Neben der Frage, welche Jobs verschwinden, gibt es ein weiteres Risiko, das in der öffentlichen Debatte kaum Beachtung findet. Wer KI-Ergebnisse unreflektiert übernimmt, wer Analysefähigkeiten verkommern lässt, weil die Maschine es ja macht, riskiert nicht Effizienzgewinn, sondern Kompetenzabbau.

Für Projektmanager ist das eine konkrete Warnung. Wer KI-generierte Statusberichte durchwinkt, ohne sie inhaltlich zu prüfen, verliert nicht Zeit – er verliert Urteilsvermögen. Wer Risikoanalysen delegiert, ohne die Logik hinter den Einschätzungen zu verstehen, gibt Steuerungsfähigkeit ab. Die Technologie ist neutral. Was sie mit Kompetenz macht, hängt davon ab, wie man sie einsetzt.

Dieser Effekt ist nicht neu: Adam Smith beobachtete ihn bereits 1776, als er beschrieb, wie jemand, der täglich nur wenige einfache Handgriffe ausführt, keinerlei Gelegenheit hat, seinen Verstand zu üben. Der Maßstab der Aufgaben hat sich verändert, das Muster nicht.

Was das für dich als Projektmanager konkret bedeutet

Als Projektmanager befindest du dich in dieser Transformation in einer ungewöhnlichen Lage – und zwar gleichzeitig auf der Seite der Betroffenen und auf der Seite der Begünstigten.

Betroffen, weil Teile der klassischen Projektarbeit durch KI übernommen werden können: Statusberichte erstellen, Risikolisten pflegen, Ressourcen verplanen, den Fortschritt dokumentieren. Das sind Aufgaben, die erhebliche Zeit kosten, aber kein tiefes Urteilsvermögen verlangen – und genau dort greift KI am wirksamsten.

Begünstigt aber auch, weil das Eigentliche am Projektmanagement nicht automatisierbar ist: unter Unsicherheit entscheiden, konkurrierende Interessen abwägen, Menschen führen ohne Weisungsbefugnis, Vertrauen aufbauen, Konflikte moderieren. Diese Fähigkeiten werden in einer Welt steigender Komplexität nicht weniger gefragt, sondern mehr.

Die IPMA-Kompetenzbereiche bilden genau das ab. Die methodischen Kompetenzen – Planung, Steuerung, Controlling – lassen sich durch KI zunehmend unterstützen. Die personalen und sozialen Kompetenzen – Führung, Kommunikation, Selbstreflexion, Konfliktlösung – bleiben genuinen menschlichen Aufgaben. Wer heute in diese Kompetenzen investiert, trifft damit die richtige Entscheidung, unabhängig davon, wie sich KI-Werkzeuge weiterentwickeln.

Daraus ergeben sich drei Schlussfolgerungen:

– Investiere in personale und soziale Kompetenzen. Führung, Kommunikation und Selbstmanagement werden durch KI nicht ersetzt, sie gewinnen an Bedeutung. IPMA Level B und A stellen genau diese Kompetenzen in den Mittelpunkt.

– Nutze KI als Werkzeug, nicht als Ersatz für eigenes Nachdenken. Wer Ergebnisse unreflektiert übernimmt, gibt Urteilsvermögen ab. Wer KI-Werkzeuge kritisch einsetzt, kann seine Wirksamkeit erheblich steigern – vorausgesetzt, das fachliche Fundament stimmt.

– Orientiere dich an seriösen Quellen. Weder Panikszenarien noch Heilsversprechen helfen weiter. Die Studien des WEF, des IAB und Arbeitsmarktforscher wie Acemoglu bieten belastbarere Einschätzungen als die meisten Medienberichte.

Die Frage ist nicht ob, sondern wie wir gestalten

Technologische Umbrüche haben langfristig mehr Jobs geschaffen als vernichtet und den Lebensstandard breiter Bevölkerungsschichten gehoben. Das ist historisch belegt. Aber dieses Ergebnis kam nicht von selbst. Es gelang, weil Generationen von Menschen kämpften, litten, organisierten und gestalteten – oft ohne das Ergebnis selbst zu erleben.

Die KI-Revolution ist damit weder die Apokalypse, die manche zeichnen, noch die problemlose Innovation, die andere versprechen. Sie ist ein Umbruch mit realen Gewinnern und realen Verlierern – und die Verteilung hängt davon ab, wie wir ihn gestalten. Soziale Sicherungssysteme, Bildungsinvestitionen und politische Rahmenbedingungen werden entscheiden, ob die Vorteile breit verteilt werden oder wenigen zugutekommen.

Angst ist eine schlechte Beraterin, weil sie lähmt, wo Anpassung gefragt ist. Euphorie ist genauso gefährlich, weil sie dazu verführt, Kompetenzen verkommen zu lassen, weil die KI es schon richten wird. Was bleibt, ist das, was Projektmanager ohnehin beherrschen sollten: unter Unsicherheit handeln, auf Basis der besten verfügbaren Informationen, mit Blick auf das, was man steuern kann – und ohne Illusion darüber, was man nicht steuern kann.

 

Die Frage ist nicht, ob KI die Arbeitswelt verändert. Die Frage ist, ob wir zu denjenigen gehören, die diesen Wandel gestalten, oder zu denjenigen, die ihn erleiden. – Andreas Frick, 2025

 

Kompetenz, die bleibt: IPMA-Zertifizierung und Projektmanagement-Ausbildung Das PROJEKTFORUM begleitet Projektmanager und Führungskräfte in genau dieser Übergangsphase: mit methodischer Fundierung nach IPMA-Standard, persönlicher und sozialer Kompetenz gemäß ICB 4.0 und dem Rüstzeug, um KI sinnvoll zu führen, statt von ihr geführt zu werden. Seminare & Termine: www.projektforum.de  |  Kontakt: info@projektforum.de  |  Tel. 0234 5882 8081

 

Quellen:

Carl Benedikt Frey / Michael Osborne, The Future of Employment (Oxford, 2013); BMAS, Digitalisierung am Arbeitsmarkt (2016, aktualisiert 2021); WEF Future of Jobs Report 2025 (Januar 2025); IAB Forschungsbericht 23|2025 (Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung); Daron Acemoglu, The Simple Macroeconomics of AI, Economic Policy (2024/2025); Daron Acemoglu / Simon Johnson, Power and Progress (2023); Teutloff et al., Arbeitsmarkteffekte generativer KI auf Online-Freelancing-Plattformen (2025); David Ricardo, On the Principles of Political Economy and Taxation (1817). Dieser Artikel basiert auf dem YouTube-Vortrag „Zukunft der Arbeit“ von Andreas Frick (PROJEKTFORUM, 2020), aktualisiert und erweitert 2025.