17. Februar 2026 Marcus Schwarzbach
Meta will mit Milliarden-Investitionen Nutzerverhalten vorhersagen. Doch Experten warnen: Ohne Qualifizierung droht Arbeitsschrott.
Künstliche Intelligenz (KI) hat für Kapitaleigner große Bedeutung – neue Angebote oder erweitere Produkte können als Anlageobjekt genutzt werden. Ob dies Vorteile für Nutzer hat, ist dabei nicht entscheidend. Aus Sicht der Bank of America wird auch dieses Jahr damit an der Börse verdient, denn der KI-Boom sei noch lange nicht vorbei.
"Zwar könnten eine stärkere Überprüfung der KI-Renditen und der Cashflows großer Cloud-Anbieter kurzfristig für Kursausschläge sorgen."
Diese Risiken fangen jedoch neue KI-Modelle auf, so die Finanzexperten.
Neues zu finden und werbewirksam zu propagieren, ist jedoch nicht einfach. Das musste auch Elon Musk wieder feststellen. Der US-Milliardär Elon Musk verkündet seinen Anteilseignern gerne Großes. Zunächst versprach er, Tesla werde Ende 2025 "etwa 10.000 Optimus-Roboter bauen". Inzwischen spricht er davon, seine KI-gesteuerten Humanoiden Ende nächsten Jahres liefern zu können.
"Wir haben Optimus einige grundlegende Aufgaben in der Fabrik ausführen lassen. […] Er wird in unseren Fabriken nicht in nennenswertem Umfang eingesetzt."
Frisches Geld verspricht Mark Zuckerberg. Der Facebook-Gründer will seine Online-Plattformen durch KI stärker auf einzelne Nutzer zuschneiden. Für das laufende Jahr stellt Meta Kapitalinvestitionen zwischen 115 und 135 Milliarden US-Dollar in Aussicht, meldet die taz.
Der Meta-Chef will mit prädiktiver KI Kundenwünsche besser wahrnehmen. Diese Technik nutzt maschinelles Lernen und statistische Algorithmen, um zukünftiges Handeln zu erkennen.
Die vorhersagende KI wird auch zunehmend in Betrieben bedeutsam. Predictive Maintenance kann bei Wartungsplanung in der Fertigung helfen, um zu ermitteln, wann Maschinenteile ersetzt werden müssen. Die Überwachung von Beschäftigten soll genutzt werden, um Muster zu erkennen und Verhaltensweisen zu prognostizieren.
KI-Datenanalyse wird zur Verarbeitung und Interpretation großer Datenmengen verwendet.
"Sie automatisiert den gesamten Analyseprozess von der Datenerfassung bis zur Visualisierung und kann Muster extrahieren, die für Menschen schwer erkennbar sind. Anders als klassische Analysemethoden verarbeitet sie auch unstrukturierte Daten und lernt kontinuierlich aus Erfahrungen."
Patrizia Schwarzer, Haufe Akademie
Dies führe zu schnelleren Entscheidungen und bessere Prognosen, ist sich Patrizia Schwarzer sicher. Die KI-Datenanalyse müsse jedoch zielgerichtet in Arbeitsabläufe integriert werden. Dies erfordert nicht nur technische Anpassungen, "sondern auch organisatorische Veränderungen und Kompetenzaufbau bei den Mitarbeiter:innen".
KI-Agenten: Vorbereitung ist entscheidend
Entscheidend ist die Vorbereitung, das zeigt sich auch bei KI-Agenten. Technik unterstützt, Menschen treffen Entscheidungen – diese Trennung sei nicht mehr so klar vorzunehmen, schreiben Nina Kataeva und Philipp Kolo, Unternehmensberater der Boston Consulting Group:
"Die Einführung von KI-Agenten läutet eine neue Ära der Arbeitswelt ein, in der Technologie nicht länger nur Werkzeug ist, sondern zum aktiven Teammitglied wird."
Die Einführung von KI-Agenten ist aber gut vorzubereiteten. Die konsequente Umsetzung müsse den gesamten Arbeitsprozess betreffen. Kataeva und Kolo sehen Führungskräfte vor großen Herausforderungen und warnen vor hohen Investitionskosten:
"Statt einzelne Aufgaben zu automatisieren, sollten Prozesse grundlegend neu gedacht werden. […]
Wenn KI-Agenten zunehmend Arbeitsabläufe koordinieren, verändern sich Führungsmodelle grundlegend: Klassische Führungsspannen weiten sich, Hierarchien verlieren an Bedeutung. Führung heißt künftig weniger Kontrolle, dafür mehr Orchestrierung. […]
Unternehmen sollten Investitionsentscheidungen für KI-Agenten konsequent am erwarteten Mehrwert ausrichten und nicht an der Faszination für die Technologie selbst."
Bei KI-Agenten bedarf es laufender Weiterentwicklung und zusätzlicher Trainingsphasen. Denn KI erzeugt auch "Workslop", warnt Nils Schlesinger, der für die gewerkschaftliche Technologieberatung BTQ arbeitet.
Immer mehr Beschäftigte erhalten KI-generierte Texte, die beeindruckend klingen, aber keine Substanz haben. Dieser "Arbeitsschrott" ist ein Massenphänomen. 40 Prozent von über 1.000 befragten US-Beschäftigten gaben an, im vergangenen Monat solche minderwertigen Inhalte erhalten zu haben. Nur 15 Prozent der Inhalte seien gut, berichtet Schlesinger von einer aktuellen Untersuchung:
"Unternehmen investieren großzügig in KI-Systeme und Lizenzen, aber zögerlich in die Weiterbildung ihrer Beschäftigten. Dabei ist Qualifizierung die einzige Möglichkeit, Workslop zu vermeiden – zumindest mit der heutigen Technik."
