KI kann nicht denken. Trotzdem kostet sie dich Job und Geld.

Vor drei Wochen scrollte ich durch LinkedIn und las einen Artikel über Jack Dorsey: Der Block-CEO strich rund 4.000 Stellen mit der Begründung, KI mache sie überflüssig, und die Börse belohnte ihn dafür mit einem Kurssprung von rund 20 Prozent. Dieser Artikel beschäftigte mich noch einige Tage danach, da ich mir vorstellte, welche persönlichen Schicksale sich hinter jeder einzelnen Entlassung verbargen und welche Ängste bei anderen Arbeitnehmern und Angestellten durch solche Nachrichten geschürt wurden. Durch die regelmäßige Nutzung von KI-Tools kenne ich deren Grenzen und mir wurde klar, wie absurd die Angst ist, von KI ersetzt zu werden.

Ich weiß, dass die KI, mit der ich schreibe, keine einzige meiner Ideen versteht. Sie berechnet nur, welches Wort statistisch als Nächstes am wahrscheinlichsten folgt. Trotzdem reichte eine Schlagzeile, um Angst und Unbehagen vor KI auszulösen.

Was mich beruhigt hat, war keine neue KI-Kompetenz. Es war die Erkenntnis, wie diese Angst gemacht wird und wer an ihr verdient.

Was passiert wirklich, wenn du mit einer KI sprichst?

Ein Sprachmodell wie Claude oder ChatGPT berechnet bei jedem Wort, welches Token als Nächstes am wahrscheinlichsten folgt. Es hat kein Konzept von Wahrheit, keine Erinnerung an gestern und kein Verständnis dessen, was es schreibt. Es rechnet.

Die Computerlinguistin Emily Bender bezeichnete solche Modelle 2021 gemeinsam mit drei weiteren Autorinnen und Autoren als „stochastische Papageien" (stochastic parrots), Systeme, die Sprache nachahmen, ohne sie zu verstehen. Der Begriff war eine Kampfansage an die Vorstellung, ein Modell verstehe, was es produziert, nur weil das Ergebnis flüssig klingt.

Bender illustrierte das Problem bereits 2020 mit einem Gedankenexperiment gemeinsam mit dem Informatiker Alexander Koller. Ein Oktopus hört heimlich die Kommunikation zweier Unterseekabel ab. Mit der Zeit lernt er, statistisch passende Antworten zu geben, ohne die Bedeutung eines einzigen Wortes zu begreifen.

Fragt ihn einer der beiden Menschen etwas, das keine Entsprechung in den bisherigen Gesprächen hat, etwa wie man sich vor einem Bären verteidigt, scheitert der Oktopus. Ihm fehlt der Bezug zur echten Welt. Genau das tut ein Sprachmodell, nur mit erheblich mehr Trainingsdaten und einem überzeugenderen Sprachfluss.

Wichtig ist eine Unterscheidung, die im Alltag ständig verschwimmt. Was heute existiert, ist Narrow AI (eng begrenzte KI), spezialisiert auf ein enges Aufgabenfeld wie Text, Bild oder Code. Eine Artificial General Intelligence (AGI), die wie ein Mensch flexibel über beliebige Bereiche hinweg denkt und lernt, existiert nicht. Erst recht nicht eine Artificial Superintelligence (ASI), die den Menschen in jeder Disziplin übertrifft.

Ray Kurzweil sagt seit Jahren voraus, AGI komme 2029 und die Singularität, der Moment, in dem Maschinenintelligenz die menschliche endgültig überholt, folge 2045. Andere Stimmen aus der Forschung widersprechen deutlich, darunter Yann LeCun und Gary Marcus. Umfragen unter KI-Fachleuten zeigen einen mittleren erwarteten Zeitpunkt weit jenseits von 2040, einzelne Schätzungen reichen bis zum Jahr 2100.

Warum ist das wichtig für dich? Weil der Unterschied zwischen einem cleveren Textvervollständiger und einer wirklich denkenden Maschine der Unterschied zwischen zwei Erzählungen ist. Nur eine davon nutzt gerade jemand gegen dich.

Warum wird „die KI war's" zur liebsten Ausrede für Entlassungen?

Weil sich ein wirtschaftliches Problem hinter einem technischen wunderbar verstecken lässt. Unternehmen, die in den vergangenen Jahren zu schnell gewachsen sind, korrigieren jetzt ihre Personalstärke und nennen das Digitalisierung statt Fehlplanung.

Sam Altman selbst räumte in einemInterviewein, dass aktuell viele Unternehmen „AI Washing" (KI als Vorwand vorschieben) betreiben: Sie schreiben Stellenabbau der künstlichen Intelligenz zu, obwohl die tatsächliche Ursache anderswo liegt. Eine Studie des National Bureau of Economic Research (NBER) untermauert das: 90 Prozent der befragten Führungskräfte konnten innerhalb der eigenen Organisation keinen belastbaren Beschäftigungseffekt durch KI feststellen.

Für Deutschland liefert der IW-Report Nr. 33/2025 des Instituts der deutschen Wirtschaft eine noch deutlichere Zahl. 84,5 Prozent der befragten Unternehmen setzen KI für Routineaufgaben ein. Nur 29,6 Prozent verfolgen damit tatsächlich das Ziel, Personal abzubauen.

Der Rest nutzt das Wort KI offenbar aus einem anderen Grund: als Erklärung, die niemand mehr hinterfragt, sobald sie einmal ausgesprochen ist.

Der Zahlungsdienstleister Klarna zeigt, wohin diese Erzählung führen kann. Der Konzern verkündete öffentlich, 700 Kundenservice-Mitarbeiter durch KI-Agenten ersetzt zu haben, eine Zahl, die international zitiert wurde.Später räumte CEO Sebastian Siemiatkowski öffentlich ein: „We went too far" (Wir sind zu weit gegangen). Die Qualität litt spürbar, Kundenbeschwerden häuften sich, und Klarna stellt seitdem wieder Kundenservice-Mitarbeiter ein, in einem hybriden Modell aus Mensch und KI.

Mehrere Firmen, die zunächst mit KI-Begründung entlassen hatten, stellten laut Medienberichten inzwischen wieder ein, weil die Qualität ohne die vertrauten Fachkräfte spürbar einbrach.

Meta ist das Gegenbeispiel, das die Rechnung offenlegt. Der Konzern meldete gleichzeitig 33 Prozent Umsatzwachstum, mehr als 8.000 Entlassungen und einen KI-Investitionsplan von 115 bis 145 Milliarden US-Dollar für die kommenden Jahre.

Wachstum, Entlassung und Milliarden-Investition passen nur zusammen, wenn Entlassung und KI-Investition zwei getrennte Entscheidungen sind, die man nachträglich zu einer einzigen Geschichte zusammenklebt.

Die Erkenntnis dahinter: Eine Kündigung mit KI zu begründen klingt nach Fortschritt. Eine Kündigung mit „wir haben überzogen" zu begründen klingt nach Missmanagement. Rate mal, welche Version ein Unternehmen bevorzugt.

Mehr zum Thema: Fleißige KI-Nutzer werden als erste ersetzt

Wie wird dein Zweifel an KI zur Preisfalle gemacht?

Die zweite Ausnutzung setzt nicht bei deinem Job an, sondern bei deiner Geldbörse. Sobald du KI-Tools fest in deinen Alltag eingebaut hast, wird der Ausstieg teuer, unabhängig davon, was das Werkzeug dir wirklich bringt.

Der Autor Cory Doctorow prägte für dieses Muster den Begriff Enshittification (Verschlechterung durch schrittweise Ausbeutung der Nutzerbindung). Plattformen locken günstig, binden dich, verschlechtern danach schrittweise Leistung oder Preis, weil der Wechsel inzwischen mehr kostet als das Bleiben.

Kennst du das von Netflix oder Spotify? Der günstige Einstiegspreis von vor ein paar Jahren ist längst Geschichte, die Preise steigen Schritt für Schritt, und du bleibst trotzdem, weil der Umstieg auf einen anderen Anbieter Aufwand bedeutet. Bei KI-Abos läuft dasselbe Muster ab, nur schneller und mit höheren Beträgen.

GitHub führte für Copilot ohne Vorwarnung wöchentliche Nutzungslimits ein. Anthropic testete für Claude Code eine Preisumstellung, undöffentliche Kritik von Nutzern zwang das Unternehmen innerhalb weniger Stunden zur Rücknahme. Beide Fälle zeigen dieselbe Bewegungsrichtung: erst Vertrauen aufbauen, dann Bedingungen ändern.

Die Wirtschaftlichkeit dahinter ist selten transparent. Ein Abonnement für 200 US-Dollar im Monat kann einen Anbieter laut Branchenschätzungen weit mehr an reinen Rechenkosten kosten, Berichten zufolge teilweise mehrere tausend US-Dollar, wenn ein Nutzer das Modell intensiv ausreizt.

Diese Lücke schließen Anbieter früher oder später. Entweder über steigende Preise oder über neue Abrechnungsmodelle, etwa Bezahlung pro Token statt pro Nutzer, die für Vielnutzer deutlich teurer ausfallen können.

Eine Bitkom-Erhebung aus diesem Jahr, über die unter anderem Hardwareluxx berichtete, zeigt, wie tief die Abhängigkeit bereits sitzt. 29 Prozent der befragten KI-Nutzer könnten sich einen Wechsel zu kostenpflichtigen KI-Diensten vorstellen, 49 Prozent lehnen das weiterhin ab. Im Schnitt geben zahlende Nutzer bereits etwa 20 Euro im Monat aus. Das ist eine Sockelausgabe, die vor drei Jahren für die meisten Menschen schlicht nicht existierte.

Warum betrifft dich das? Weil eine Technologie, die nachweislich nicht denkt, dich trotzdem in eine finanzielle Abhängigkeit ziehen kann, die sich anfühlt wie eine echte Notwendigkeit und nicht wie eine kalkulierte Preisstrategie.

Mehr zum Thema: Der Miet-Nomade in deinem Kopf: Wie KI-Abhängigkeit dein Denken leise verwüstet

Was bedeutet das für dich, wenn du KI täglich nutzt?

Nichts davon heißt, dass du KI meiden solltest. Ich nutze sie täglich, für Recherche, für Struktur, für erste Entwürfe. Der Unterschied ist, dass ich sie als Werkzeug behandle, nicht als Orakel und nicht als Schicksal.

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Wenn die nächste Kündigungsmeldung mit KI begründet wird, frag zuerst nach den echten Zahlen dahinter, nicht nach der Pressemitteilung. War das Unternehmen vorher überbesetzt? Wächst der Umsatz trotzdem?

Wenn der nächste Preisaufschlag bei deinem KI-Tool kommt, prüfe, ob du das Werkzeug wirklich brauchst oder ob du nur die Angst bezahlst, abgehängt zu wirken.

KI verändert das Schreiben, das Recherchieren und das Organisieren von Wissen grundlegend. Das ist real und messbar.

Was nicht real ist: dass eine rechnende Maschine plötzlich Entscheidungen über deine Existenz trifft. Diese Entscheidungen treffen immer Menschen, mit Bilanzen, Quartalszielen und Preisstrategien im Kopf. Sie verstecken sich nur gern hinter dem Wort, das gerade niemand mehr hinterfragt.

Die Maschine berechnet Wahrscheinlichkeiten. Die Ausrede und die Preisfalle berechnen Menschen. Zwischen diesen beiden Sätzen liegt der ganze Unterschied.

Drei Wochen nach der LinkedIn-Meldung sitze ich wieder vor Claude und schreibe diesen Artikel. Die Angst von damals ist weg. Was bleibt, ist die Frage, die ich mir seitdem bei jeder Schlagzeile stelle: Wer profitiert davon, dass ich glaube, die Maschine könne mehr, als sie kann?

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