- Während Matt Shumers Essay "Something Big Is Happening" rund 100 Millionen Aufrufe verzeichnete und sich die öffentliche Angst vor einer Bedrohung von Arbeitsplätzen durch AI rasant ausbreitet, wird hier eine Gegenposition formuliert
- Dass AI menschliche Arbeit ersetzt, ist keine Frage des absoluten Vorteils, sondern des komparativen Vorteils; solange die Gesamtleistung aus Mensch+AI größer ist als die von AI allein, bleibt menschliche Arbeit wirtschaftlich relevant
- Von Menschen geschaffene Engpassstrukturen wie Regulierung, Organisationskultur, Bürokratie und Widerstand gegen Veränderungen sind die entscheidenden Faktoren, die schnelle Automatisierung und Arbeitsersetzung durch AI begrenzen
- Sechs Jahre nach der Einführung von GPT-3 und drei Jahre nach GPT-4 ist es nicht zu Massenarbeitslosigkeit gekommen; das zeigt, dass nicht mangelnde Intelligenz, sondern Engpassstrukturen der begrenzende Faktor sind
- Je stärker AI die Produktivität erhöht, desto eher könnte nach der Nachfrageelastizität (Jevons-Paradox) die Nachfrage nach menschlicher Arbeit sogar steigen
- Wenn AI-Angst geschürt wird, kann das zu populistischen Gegenreaktionen führen, die die AI-Entwicklung einschränken, etwa zu Verboten von Rechenzentrumsbau oder Garantien lebenslanger Beschäftigung; langfristig wäre das ein noch größeres Risiko
- Der wirtschaftliche Wandel durch AI ähnelt eher einer schrittweisen und ungleichmäßigen Transformation als einem abrupten Schock wie bei COVID-19; für die Allgemeinheit sind daher Anpassung und Zusammenarbeit statt übermäßiger Angst gefragt
Die Viralität von Matt Shumers Essay und die Ausbreitung der AI-Angst
- Matt Shumer veröffentlichte auf Twitter den Essay "Something Big Is Happening", der zum Zeitpunkt des Schreibens rund 100 Millionen Aufrufe erreicht hatte
- Der konservative Kommentator Matt Walsh nannte ihn „einen wirklich guten Text“, der progressive Kommentator Mehdi Hasan sprach vom „wichtigsten Text heute, diese Woche, diesen Monat“ — die Verbreitung erfolgte also über politische Lager hinweg
- Immer mehr Beispiele zeigten, dass Eltern, Geschwister und Freunde diesen Text ohne große Erklärung weiterleiteten; er könnte damit zum meistgelesenen langen Text des Jahres werden
- Für viele war AI bislang nicht viel mehr als ein kostenloses Tool auf ChatGPT-Niveau, doch nun beginnt man den gewaltigen Einfluss von AI auf die Welt tatsächlich zu spüren
- Sogar The Atlantic und Bernie Sanders sprachen öffentlich über AI-bedingten Arbeitsplatzverlust, und Matt Walsh sagte, AI werde Millionen Jobs vernichten und die Lawine habe bereits begonnen
- Shumers Essay vergleicht die aktuelle Lage mit Februar 2020 kurz vor der COVID-Ausbreitung und behauptet, AI werde das Leben normaler Menschen schon bald stark erschüttern
- Ein erheblicher Teil des Essays wurde mit AI erzeugt, was Shumer auch einräumte; durch perfektes Timing und Positionierung verbreitete er sich dennoch explosionsartig
Grundsätzlicher Widerspruch zum Essay
- Die aktuelle Situation ist nicht mit Februar 2020 bei COVID vergleichbar, und normale Menschen haben keinen Grund, sich durch AI unmittelbar stark bedroht zu fühlen
- Prognosen über Massenarbeitslosigkeit in wenigen Monaten, einen abrupten Weltwandel oder eine „Lawine“ sind realistisch kaum begründet
- AI könnte zwar mit Elektrizität oder der Dampfmaschine vergleichbar sein oder sogar zur wichtigsten Erfindung der Menschheitsgeschichte werden; das bedeutet aber nicht automatisch Massenarbeitslosigkeit oder das schnelle Verschwinden kognitiver Arbeit
- Die tatsächlichen wirtschaftlichen Auswirkungen von AI werden sich wahrscheinlich langsamer und ungleichmäßiger entfalten, als viele annehmen; auch ohne tägliche Nutzung von AI-Tools wird das Leben der meisten Menschen nicht massiv erschüttert werden
Arbeitsersetzung ist viel schwieriger als gedacht
- Der Kern von Arbeitsersetzung ist nicht der absolute Vorteil (absolute advantage), sondern der komparative Vorteil (comparative advantage)
- Selbst wenn AI in einzelnen Aufgaben besser ist als Menschen, bleibt menschliche Arbeit wirtschaftlich sinnvoll, wenn die Gesamtleistung aus Mensch+AI größer ist als die von AI allein
- Schon heute erzielt in der Softwareentwicklung das Mensch-AI-Gespann, das sogenannte „Cyborg“-Modell, bessere Ergebnisse als AI allein
- Es braucht weiterhin eine Rolle, die Nutzer-, Unternehmens- und Kundenpräferenzen konkret an Coding Agents vermittelt
- Es gibt Daten, wonach in den 12 Monaten nach dem Start von Claude Code die Zahl der Stellenausschreibungen für Software Engineers gestiegen ist
- Mit steigenden AI-Fähigkeiten kann die Komplementarität zwar allmählich schwächer werden, doch eine Ecklösung (corner solution), in der AI bei jeder Aufgabe und unter allen Bedingungen haushoch überlegen ist, erscheint wenig realistisch
- Das Verhältnis zwischen Mensch und AI ähnelt eher einer asymptotischen Annäherung als einer vollständigen Ersetzung; die reale Komplementarität zwischen beiden wird viel länger bestehen bleiben, als viele denken
Engpässe beherrschen alles
- In fast allen Bereichen wird Ineffizienz unterschätzt, und ein großer Teil davon sind Engpassstrukturen, die aus menschlicher Natur entstehen
- Beispiele für solche Engpässe: Gesetze und Regulierung, Unternehmenskultur, implizites lokales Wissen, Konkurrenz zwischen Personen, berufliche Praktiken, interne Politik, nationale Politik, starre Hierarchien, Bürokratie, die menschliche Vorliebe für Zusammenarbeit mit anderen Menschen, die Bevorzugung bestimmter Personen, Fixierung auf Narrative und Branding, die Launenhaftigkeit menschlicher Geschmäcker sowie Grenzen menschlichen Verständnisses
- Der stärkste Engpass ist der menschliche Widerstand gegen Veränderung, also die Abneigung, etablierte Vorgehensweisen aufzugeben
- Produktionsprozesse werden vom ineffizientesten Element bestimmt; je höher die Effizienz, desto deutlicher treten die begrenzenden Effekte ineffizienter Elemente hervor
- Technologie untergräbt Engpässe langfristig, aber das ist ein schrittweiser Prozess, ähnlich wie ein Fluss über lange Zeit Felsen aushöhlt
- Anfang des 20. Jahrhunderts dauerte es Jahrzehnte, bis Elektrizität veraltete Fabrikanlagen und konservative Managementpraktiken überwunden hatte
- Historisch zeigt sich, dass es lange dauerte, bis Elektrizität tatsächlich zu Produktivitätssteigerungen führte
- Wegen ihres agentischen Charakters könnte sich AI zwar schneller verbreiten als Elektrizität, doch die Engpässe selbst bleiben ein realer begrenzender Faktor
Warum es noch nicht zu großflächiger Arbeitsersetzung gekommen ist
- Hätte man vor zehn Jahren vom heutigen Niveau von GPT 5.2 und Claude Opus 4.6 gehört, hätte man sehr wahrscheinlich Massenarbeitslosigkeit erwartet
- Schon beim Anblick von GPT-4 hätte man annehmen können, dass zumindest die Outsourcing-Kundenservicebranche innerhalb von 12 bis 24 Monaten weitgehend automatisiert würde
- Doch auch sechs Jahre nach GPT-3 und drei Jahre nach GPT-4 sind keine groß angelegten AI-bedingten Entlassungen zu beobachten
- Selbst im scheinbar am leichtesten automatisierbaren Bereich des ausgelagerten Kundenservice gibt es keine Beispiele für Massenentlassungen
- Die reale Entwicklung ähnelt eher einem allmählichen Prozess technologischer Diffusion als einem abrupten Zusammenbruch
- Der Grund ist nicht, dass die Modelle nicht intelligent genug wären — selbst GPT-3.5 war gemessen an 2016 erstaunlich; Intelligenz an sich ist nicht der entscheidende Engpass
- Sogar in Callcentern bestehen zahlreiche Engpässe: vertragliche Pflichten, Haftungsfragen, Integration mit Legacy-Systemen und das psychologische Bedürfnis, Unmut an einen anderen Menschen zu richten
- Selbst Berufe, die sehr einfach wirken, sind in der Praxis durch Engpassstrukturen begrenzt
Die Nachfrage nach komplementärer menschlicher Arbeit könnte sogar steigen
- Die Nachfrage nach von Menschen erzeugten Gütern und Dienstleistungen ist im Allgemeinen hoch elastisch
- Solange Menschen komplementär am Produktionsprozess beteiligt sind, werden Effizienzsteigerungen oft durch steigende Nachfrage absorbiert — das ist das Jevons-Paradox
- Mit höherer Energieeffizienz sinkt der Verbrauch nicht unbedingt; der Gesamtverbrauch kann sogar steigen
- Die moderne Gesellschaft konsumiert nicht nur Energie, sondern auch Inhalte, juristische Dienstleistungen und verschiedenste Business-Services in einem Ausmaß, das frühere Generationen sich kaum hätten vorstellen können
- Software umfasst „alles, was Computer ausführen können“, und ist damit ein Bereich mit enorm großer potenzieller Nachfrage
- Bei jedem Produktivitätsschub — vom Übergang von Low-Level- zu High-Level-Sprachen bis zum Aufkommen von Frameworks und Libraries — ist die Nachfrage nach Arbeit in der Softwareentwicklung stark gestiegen
- Heute gibt es deutlich mehr Software Engineers als noch vor 20 bis 30 Jahren
- Die Verbreitung von Claude Code und Codex zeigt das ebenfalls: Trotz effizienterem Coding investieren Menschen mehr Zeit und Aufwand in Softwareentwicklung
- In einer Phase von Mensch-AI-Komplementarität ist daher ein vergleichsweise optimistischer Ausblick auf menschliche Arbeit möglich
- Konsumenten profitieren von hoher Konsumentenrente, und auch Beschäftigte können positive Effekte der Produktivitätssteigerung erwarten
Selbst wenn Jobs nicht mehr nötig wären, schaffen Menschen neue Jobs
- Engpässe werden mit der Zeit schwächer und letztlich überwunden; deshalb ist die menschliche Komplementarität zu AI langfristig eher ein schwindender Vermögenswert (wasting asset), der im Grenzfall gegen null geht
- Dieser Übergang wird aber wahrscheinlich länger und flacher verlaufen, als viele annehmen; bis dahin könnten wir bereits einen Zustand des Überflusses erreicht haben, in dem Jobs selbst nicht mehr zwingend notwendig sind
- Dann wäre eine Welt denkbar, in der Menschen sich Freizeit, Dichtung, reiner Mathematik und allerlei Hobbys widmen — oder eine Welt, die einen digital god hervorgebracht hat, vergleichbar mit dem Intelligenzabstand zwischen Mensch und Insekt
- Seit dem ersten landwirtschaftlichen Überschuss verwendet die Menschheit immer mehr Ressourcen auf Tätigkeiten, die nicht unmittelbar dem Überleben dienen
- Heute werden große Zahlen von Menschen als Baristas, Yogalehrkräfte, Personal Trainer, Filmregisseure, Podcast-Produzenten und Streamer beschäftigt
- Je größer der Überschuss, desto eher werden Menschen noch ungewöhnlichere und interessantere Rollen und Tätigkeiten finden oder erfinden
Für die Allgemeinheit wird es wohl in Ordnung sein
- Das bedeutet nicht, dass jeder Beruf und jede Person sicher ist; es kann Menschen geben, die durch AI ihren Job verlieren, deren Fähigkeiten an Wert verlieren oder die unerwünschte Anpassungen durchlaufen müssen
- Insgesamt ist jedoch gut möglich, dass sich der wirtschaftliche Wandel durch AI viel langsamer entwickelt als erwartet
- Die Gleichsetzung mit COVID ist eine unangemessene und schlechte Analogie
- Für gewöhnliche Menschen mit einem normalen Job, die in breit gestreute Indexfonds investieren, dürfte das Risiko insgesamt begrenzt sein
- Vieles wird sich schrittweise und in Form subtiler Verbesserungen verändern, manches wird als spürbare Verschlechterung erscheinen, und erstaunlich vieles wird unverändert bleiben
- Die nötigen Anpassungen werden wahrscheinlich je nach Lage nacheinander erfolgen; es gibt keinen großen Grund zur Sorge
Das eigentliche Risiko bei AI: populistische Gegenreaktion
- In den kommenden Jahren könnte es durchaus zu Verwerfungen und Instabilität kommen, doch diese dürften eher aus politischen und gesellschaftlichen Gegenreaktionen als aus den direkten wirtschaftlichen Effekten der Technologie entstehen
- Die Botschaften von Personen wie Shumer schüren — ob absichtlich oder nicht — Angst
- Der Allgemeinheit zu sagen, „jetzt ist Februar 2020 und bald kommt die Lawine“, ist nicht nur realitätsfern, sondern auch eine schwere Fehleinschätzung
- In den Reaktionen der Öffentlichkeit sind Angst und Panik erkennbar; wir treten in eine frühe Phase einer großen populistischen Gegenbewegung gegen AI ein
- Das Narrativ „AI nimmt uns die Jobs weg“ wird wahrscheinlich nicht nur zu mehr ChatGPT-Plus-Abonnements führen, sondern eher zu überparteilichen Regulierungsforderungen wie einem vollständigen Baustopp für Rechenzentren, Garantien lebenslanger Beschäftigung oder Gesetzen, die Entwicklung und Verbreitung produktivitätssteigernder Technologien einschränken
- Wenn man glaubt, dass AI höhere Produktivität, beschleunigten medizinischen und wissenschaftlichen Fortschritt und eine neue Zivilisationsstufe ermöglichen kann, dann wären solche regulatorischen Folgen eine Katastrophe für das menschliche Wohlergehen
Ergänzende Diskussion zur Nachfrage in der Softwareentwicklung
- Eine steigende Nachfrage nach Softwareentwicklung muss nicht zwangsläufig direkt zu einer Zunahme der Zahl von Software Engineers führen
- So wie Excel Buchhalter nicht einfach ersetzt, sondern sich in alle Büroberufe hinein ausgebreitet hat, könnte sich auch Softwareentwicklung in viele verschiedene Berufe hinein auflösen
- Es ist auch möglich, dass Produktivitätssteigerungen langfristig das konsumsteigernde Moment induzierter Nachfrage überholen
- Im Extremfall könnte die Mensch-AI-Komplementarität gegen null konvergieren
- Ob im Softwarebereich oder anderswo tatsächlich ein Jevons-Effekt eintritt, hängt von der Balance zwischen Effizienzsteigerung und wachsendem Konsum ab
5 Kommentare
Einer der Gründe, warum das Arbeitslosigkeitsproblem während der Industriellen Revolution nicht gut bekannt ist, liegt darin, dass vor allem die machtlosen Menschen in den Kolonien an den Rand des Abgrunds gedrängt wurden.
Wenn man von der schlechten Stimmung in Seattle wegen der Massenentlassungen bei Amazon hört oder aus San Francisco, wo Entwickler offenbar ebenfalls zunehmend Schwierigkeiten haben, wieder eine Stelle zu finden, dann scheint es zwar übertrieben zu sein, aber es stimmt wohl, dass der Arbeitsmarkt schwieriger geworden ist. Deshalb fällt es mir schwer, der Aussage im Artikel zuzustimmen, dass es für normale Arbeitnehmer schon in Ordnung sein werde.
Als die Produktivität durch die Agrarrevolution zunahm, kam es nicht zu Massenarbeitslosigkeit, sondern vielmehr zu Ausbeutung der Arbeitskraft. Überschüssige Ressourcen konzentrierten sich in Imperien, und durch Kriege kam es zu einem enormen Anstieg der Entropie. Diese Tendenz setzte sich auch nach der Industriellen Revolution fort: Die Menschen ließen keine überschüssigen Ressourcen ungenutzt, sondern verbesserten ihren Lebensstandard, während sogar Kinder an die Arbeitsplätze gezerrt wurden und extreme Arbeitsausbeutung erleiden mussten.
„Ziemlich peinlich, rumzuheulen, obwohl du nicht mal selbst codest.“
Schlecht bezahlt, hart
Meinungen auf Hacker News
Ich entwickle Automatisierungstools für Buchhalter und Rechnungswesen-Teams
Automatisierung schafft Arbeit nicht ab, sondern beseitigt die langweiligen Teile und verändert den Charakter der Arbeit
Früher gingen 80 % der Zeit für Dateneingabe und Kategorisierung drauf und 20 % für die Analyse von Zahlen, heute ist dieses Verhältnis umgekehrt
Das Problem ist die Übergangsphase. Die Wettbewerbsfähigkeit der Menschen, die mechanische Arbeit gut beherrschten, verschwindet, und Menschen mit gutem Urteilsvermögen werden wertvoller
Am Ende ist die Aussage „AI nimmt dir nicht deinen Job weg“ zu simpel. Entscheidend ist, welche Fähigkeiten entwertet werden und wie schnell Menschen umgeschult werden können
Im Rechnungswesen verläuft der Wandel sehr langsam
Dank AI können jetzt auch Menschen mit wenig Domänenwissen arbeiten, wodurch selbst diese Urteilsarbeit leichter ins Ausland ausgelagert werden kann
Kürzere Einarbeitungszeiten, automatisierte Qualitätsprüfung und geringere Kommunikationskosten beschleunigen den globalen Unterbietungswettbewerb bei Löhnen
Am Ende bleiben Jobs zwar bestehen, aber die Löhne stagnieren, Karriereleitern werden schmaler, und den Großteil des Werts streichen die Unternehmen ein, denen der Workflow gehört
Wenn AI das übernimmt, spürt man diese Zusammenhänge nicht und bemerkt Fehler schwerer
Selbst ein einfacher CRUD-Server reicht oft aus, aber bei jeder Transaktion ein LLM einzusetzen, ist viel zu teuer
Bei Beispielen aus der Sandwich-Automatisierung sieht man: Nala Sandwich Bot ist langsam und ineffizient, die Raptor/JLS-Linie ist flexibel, muss aber neu eingerichtet werden,
und die Weber-Automatisierungslinie ist extrem schnell, Produktwechsel sind jedoch fast unmöglich
Letztlich ist Automatisierung wirtschaftlich unattraktiv, wenn es sich nicht um standardisierte Produkte handelt
In der Praxis geht es oft vor allem um Personalabbau
Systems Engineering ist weiterhin schwierig, und AI kann dort nur begrenzt helfen
Der Bau von Dashboards dagegen ist ein Bereich, in dem AI gut ist
Am Ende braucht man aber weiterhin gute Software-Engineering-Fähigkeiten
Ich stimme dem Autor fast vollständig zu, aber die Vorstellung, „Automatisierung bringt Wohlstand, sodass wir nicht mehr arbeiten müssen“, halte ich für eine alte Illusion
Dampfmaschine, Elektrizität, Computer, Internet und AI haben dieses Versprechen alle nicht eingelöst
Wenn die Produktionskosten sinken, fallen auch die Preise, und die Nachfrage steigt
Kurzfristig eignet sich der Eigentümer der Maschinen den Reichtum an, während Arbeitende kaum davon profitieren
Würden wir nur auf dem Lebensstandard von vor 100 Jahren leben, müssten wir viel weniger arbeiten
Wenn Parteien an der Macht sind, die auf weniger Staatsausgaben setzen, ist eine Verteilung ohne Arbeit unmöglich
Eine Welt, in der alle leicht bekommen, was sie wollen, würde eher zum Zusammenbruch führen
Wenn ich manchmal unruhig werde, schaue ich auf den Ticket-Tracker unseres Teams, und mit der aktuellen AI ist davon nicht einmal 0 % automatisierbar
Sorgen mache ich mir erst, wenn AI Speicherprobleme löst und Geschäftskontext sowie Codebasis schrittweise verstehen kann
Keinen Notfallplan zu haben, ist verantwortungslos
Am Ende werden sie doch wieder Leute einstellen müssen
Erst wenn AI menschlichen Kontext mitverfolgen und ihre Bedeutung erfassen kann, wird sie zur echten Bedrohung
Wenn AI zu Beginn eines Projekts selbst Notizen hinterlässt, kann man später darauf zurückgreifen
Arbeitskräftesubstitution ist viel schwieriger, als man denkt
Selbst einfache Arbeit wie Burger wenden besteht in Wirklichkeit aus mehreren Rollen
Sie durch Roboter zu ersetzen, ist wirtschaftlich überhaupt nicht sinnvoll
Dadurch habe ich gespürt, wie extrem schwer der Wechsel in andere Arbeit ist, wenn AI Jobs vernichtet
Robotik und AI sind völlig unterschiedliche Bereiche
Künftig werden 3 bis 4 Menschen mit AI die Arbeit erledigen, für die früher 20 nötig waren
Das Personal wurde auf weniger als die Hälfte reduziert, und durch Bestellkioske, vorausschauende Zubereitung und automatische Getränkesysteme wurde die Effizienz maximiert
Es ist noch keine vollständige Unbemanntheit, aber schrittweise Automatisierung ist bereits Realität
Selbst wenn AI 80 % der Arbeit erledigt, können bei den verbleibenden 20 %, die sie nicht schafft, dennoch 80 % der Stellen wegfallen
Im Sinn des Konzepts des komparativen Vorteils ist die Zusammenarbeit von Menschen und AI weiterhin wirtschaftlich sinnvoll
Für die persönlichen Finanzen der Betroffenen ist das verheerend
Schon bei kleinen und mittleren Unternehmen ist die Nachfrage nach maßgeschneiderter Software praktisch grenzenlos
Sie liefert mit großer Selbstsicherheit völlig unpassende Antworten
Am Ende steigt die Effizienz, aber die Personalstruktur wird umgebaut
Frühere Automatisierung schuf neue Industrien, aber LLMs verwandeln menschliche Eingaben nur in Tokens
Sie schaffen kaum neue Jobs
Übrig bleiben nur Rechenzentren oder Halbleiterfabriken, und selbst die werden irgendwann automatisiert
Wenn die Produktionskosten sinken, fallen die Preise, und mit dem übrigen Geld entstehen neue Industrien
So wie der Kühlschrank die Eisindustrie zerstört, aber die Kühlkettenindustrie geschaffen hat
Ich halte das Ausmaß der AI-bedingten Ersetzung für übertrieben
Es gibt weniger Bauern, aber mehr Menschen, die essen, und Peitschen für Pferdekutschen sind verschwunden, dafür gibt es Taxis und Uber
In Zukunft könnten Berufe wie persönliche Assistenten oder Entertainer für Reiche zunehmen
Schon heute haben viele White-Collar-Berufe diesen Charakter
Der Personalbedarf ist nicht besonders hoch
In der Halbleiterbranche sind Entlassungen durch überzogene AI-Investitionen bereits Realität
Wenn LLMs sich aber weiterentwickeln, könnten Berufe wie meiner, die sich mit NP-vollständigen Problemen befassen, verschwinden
Weil AI begonnen hat, sich selbst zu verbessern, ist die menschliche Begrenzung kein Flaschenhals mehr
In der realen Industrie sind Interessenlagen komplex, und für AI ist es schwer, diese Nuancen zu erfassen
Wenn man zum Beispiel einen Handelsalgorithmus entwickelt, wird er selbst dann nicht übernommen, wenn er mathematisch perfekt ist, solange der PM ihn nicht versteht
Schon jetzt haben es ganz normale Menschen schwer
Softwareingenieure gehören zur Mittelschicht oder darüber, aber wenn AI uns die Arbeit nimmt, werden auch wir wie normale Menschen ein prekäreres Leben führen
Die derzeitige Unternehmensstruktur kann das Potenzial von AI nicht effizient nutzen
AI kann nicht nur einzelne Puzzleteile, sondern das ganze Bild bearbeiten, während menschliche Organisationen in Hierarchien aufgeteilt sind
In Zukunft wird es Strukturen geben, in denen ein einzelner Operator das gesamte System steuert
Letztlich wird das Unternehmen selbst zum Flaschenhals, und es kommt eine Zeit, in der die Einzelperson selbst das Unternehmen ist
Als Generalist mit Erfahrung in mehreren Bereichen kann ich mit Kapital, AI und Autonomie allein schnell hochwertige Produkte bauen
Dass AI nicht gut genutzt wird, ist kein Problem der Technik, sondern ein Organisationsproblem
Auch in Bereichen wie Buchhaltung oder Recht werden Einzelpersonen unabhängig arbeiten können
Im Moment ist mein Job dank AI eher sicherer geworden
Junior-Entwickler nutzen AI oft unkontrolliert und verstehen nicht einmal den Code, den sie damit erzeugen
Parable of the Broken Window