AI schreibt Code. Trifft Entscheidungen. Nur Verantwortung kann sie nicht übernehmen.

Das Ende von „Das fällt nicht in meinen Verantwortungsbereich“

• R&R ist ein Werkzeug, um Verantwortung klar zuzuordnen, nicht ein Schutzschild, um ihr auszuweichen — Die Verantwortung für Restrukturierungen liegt bei den geschäftlichen Entscheidungen des Managements. Doch die Sicherheit der eigenen Karriere diesen Entscheidungen und dem guten Willen des Unternehmens zu überlassen, ist ebenfalls nicht länger sicher. Von diesem Ausgangspunkt nimmt der Text seinen Anfang.

Die aktuelle Einstellungsflaute = nicht AI, sondern eine Normalisierung, die bereits 2023 begann

• 2021–2022: Übermäßige Corona-Liquidität → Einstiegsgehälter für Entwickler von 60 Millionen Won, direkter Jobeinstieg direkt nach dem Bootcamp → Phase der Überrekrutierung. Als das Geld versiegte, strömten Beschäftigte aus gescheiterten Firmen und aus der Phase der Überrekrutierung auf den Markt.
• Laut Unterlagen der Finanzaufsicht ging das inländische Venture-Investment im ersten Halbjahr 2023 gegenüber dem Vorjahreszeitraum um 42 % zurück. Laut Startup Alliance sank das gesamte Investitionsvolumen 2023 um 52 %.
• „AI hat den Entwicklerarbeitsmarkt nicht plötzlich kaputtgemacht. AI hat nur schneller offengelegt, wie unverblümt der Beschäftigungsvertrag bereits zerfiel.“
• Am sorglosesten waren damals die Unternehmensführungen. Sobald der Markt einfror, wurden die Folgen ihres geschäftlichen Scheiterns unverändert auf einzelne Mitarbeiter abgewälzt.

Was AI absorbiert, ist nicht Code, sondern der Spezialismus selbst

• Google: Im Q3-2024-Earnings-Call hieß es, 25 % des neuen Codes seien AI-generiert → bei Cloud Next 2026-04 stieg das auf 75 %. Eine Verdreifachung in anderthalb Jahren. Die Schlüsselformulierung lautet „AI-generated and approved by engineers“ — geschrieben von AI, freigegeben und verantwortet von Ingenieuren.
• Meta, Mark Zuckerberg, Q4 2025 Earnings Call: „Projekte, für die früher ein großes Team nötig war, werden nun tatsächlich von einer einzigen wirklich herausragenden Person abgeschlossen.“
• Wenn eine Person die Arbeit von zehn macht, geht es nicht nur um Effizienz, sondern darum, dass Beurteilung, Abstimmung, Verifikation und Verantwortung nach dem Deployment, die früher auf ein großes Team verteilt waren, in dieser einen Person verdichtet werden. Die Hiring-Kriterien verschieben sich von quantity zu quality.
• AI beseitigt nicht Expertise, sondern die Sicherheitszone derer, die nur Expertise haben. Wenn der Markt einfriert, verschwinden zuerst die, die innerhalb ihrer Jobbeschreibung bleiben.

Auch Taste und Entscheidungsfähigkeit sind keine Sicherheitszone

• Der Frame „Wenn AI so etwas übernimmt, sollten Menschen sich auf Taste und Entscheidungsfähigkeit konzentrieren“ ist eine Falle, weil er AI und Menschen auf dieselbe Ebene stellt. Das heißt letztlich: Auf einer bestimmten Ebene oder in einem bestimmten Sektor können auch Taste und Entscheidungen ausreichend ersetzbar sein.
• ThePrimeagen (20 Jahre Erfahrung, Vortrag „I suck“ vom 2026-05-02): In einer sechsmonatigen Krise strich er nacheinander zwei Hypothesen. Geschmack (taste)? Nein. Code-Menge? Auch nicht. Sein Fazit: „Wenn die Kosten für eine Zeile Code dramatisch gefallen sind, steigen die Kosten für die richtige Zeile Code dramatisch.“
• Die Daten in beide Richtungen: Im GitHub-Copilot-Experiment (arXiv 2302.06590) lag die 55,8 % schnellere Fertigstellung. Umgekehrt zeigte die METR-Studie 2025, dass erfahrene Open-Source-Entwickler in einer ihnen vertrauten Codebase mit AI sogar 19 % langsamer waren. AI senkt die Kosten des Outputs, aber nicht automatisch auch die Kosten für Kontextverständnis und die richtige Auswahl.
• Designentwürfe, erste Code-Reviews, Aufbereitung von Architektur-Trade-offs — auch im Workflow des Autors wachsen die Bereiche, in denen „es kaum einen Unterschied macht, ob ich entscheide oder AI entscheidet“. Das ist ein Signal dafür, dass Taste auf dieser Ebene absorbiert wird.
• Was AI nicht kann, ist nicht die schönere Wahl zu treffen, sondern die Verantwortung für die Folgen dieser Wahl zu übernehmen.

AI kann keine Verantwortung tragen — der grundlegende Unterschied

• Der Air-Canada-Chatbot-Fall (2024): Der Chatbot gab Kunden falsche Informationen zu Rückerstattungen → das Unternehmen wollte den Chatbot als eigenständiges Subjekt behandeln, doch die kanadische Schlichtungsstelle entschied: „Ob die Information von einer statischen Seite oder einem Chatbot stammt, die Verantwortung liegt beim Unternehmen.“ AI kann Antworten erzeugen, aber die Verantwortung dafür, diese Antworten zu veröffentlichen, liegt bei Menschen und Organisationen.
• Selbstoffenbarung des Autors: Als CTO im zweiten Jahr hatte das Unternehmen Schwierigkeiten bei der Kapitalbeschaffung, und erst dann bat er das Finanzteam darum, ihm monatlich Unterlagen zu schicken. Ihm blieb der Gesichtsausdruck des Finanzleiters in Erinnerung: „Warum schaut sich der CTO das erst jetzt an?“ Damals begriff ich, dass Unwissen nur ein anderer Name für Verantwortungslosigkeit ist.
• Auf der Careers-Seite von Anthropic steht als Einstellungskriterium: „When it comes to our mission, none of us are bystanders. We each take personal ownership over making our mission successful.“ Das Unternehmen, das AI vermutlich am besten baut, schreibt ownership selbst als Kriterium fest.
• Die Verhaltensmuster verantwortungsbewusster Menschen und solcher, die Verantwortung meiden, sind völlig gegensätzlich. Die einen fragen: „Welchen Wert erreicht das Ergebnis für den Kunden, und mit welchen Kennzahlen des Unternehmens ist es verknüpft?“ Wenn etwas nicht funktioniert, erklären sie: „Was habe ich übersehen?“ Die anderen bleiben innerhalb ihres R&R, und selbst wenn das outcome schlecht ist, können sie ihren output nicht loslassen.
• Taste, Entscheidung, Prinzipienverständnis und Kommunikation sind Fähigkeiten, um Verantwortung wahrzunehmen, nicht Ersatz für Verantwortung.

Fünf Fragen, die Einzelne sich stellen sollten

• ① Welches Kundenproblem löst meine aktuelle Arbeit? — Wer darauf nicht antworten kann, arbeitet losgelöst vom Wert des externen Markts.
• ② Mit welchem Business-KPI (Umsatz/Kosten/Retention) ist diese Arbeit wie verknüpft? — Wer das nicht in einem Satz erklären kann, weiß nicht, wie das Unternehmen die eigene Rolle bewertet.
• ③ Wurde das Ergebnis, das ich geschaffen habe, tatsächlich genutzt, und kann ich die Ursache im Fall eines Scheiterns in drei Sätzen erklären? — Deployment ≠ Nutzung, gebaut ≠ angekommen.
• ④ Nutze ich AI nicht, um mehr zu produzieren, sondern um schneller zu validieren? — Die größte Falle im AI-Zeitalter. Wer Verantwortung übernimmt, setzt Ressourcen nicht auf Menge, sondern auf Validierungsgeschwindigkeit.
• ⑤ Varianten von „Das fällt nicht in meinen Verantwortungsbereich“ — Wenn etwas für das Ergebnis wichtig ist, man aber nur wegen einer Rollenabgrenzung die Hände davon lässt, fällt auch die Verantwortung mit ab.

Auch Unternehmen müssen ihr Vergütungssystem ändern — der Text ist nicht einseitig

• Damit der Text nicht nur dem Individuum Verantwortung aufbürdet, wird im späteren Teil ausdrücklich festgehalten: „Wenn Unternehmen Mitarbeitern in diesem Maß Verantwortung auferlegen, müssen sie auch in diesem Maß dafür bezahlen.“
• Menschen, die als Generalisten arbeiten, Verantwortung übernehmen und sich um Kundennutzen kümmern, gehörten lange zu einem Bereich, der nicht angemessen bewertet wurde. In einer Zeit, in der Spezialismus von AI absorbiert wird, ist ihr Wert höher denn je.
• Jasmine Sun, NYT Opinion, 2026-04-30: „Die meisten Leute aus der AI-Branche, die ich kenne, glauben, dass es für normale Menschen vorbei ist. Und sie haben überhaupt keine Ahnung, was man dagegen tun sollte.“ Der wahre Albtraum des Silicon Valley ist nicht rogue AI, sondern ein Szenario, in dem normale Menschen durch Automatisierung ihren wirtschaftlichen Hebel verlieren.
• Schlusszeile: „AI kann unsere Arbeit übernehmen. Aber unsere Verantwortung kann sie nicht für uns tragen. Deshalb ist im AI-Zeitalter nicht die Person am wertvollsten, die mehr produziert, sondern die, die bis zum Ende Verantwortung übernimmt.“