LONDON (IT BOLTWISE) – KI lässt sich nicht einfach „wegdrücken“, sagt Ethan Mollick. Entscheidend wird, wie Menschen im Arbeitsalltag mit den Systemen kooperieren und dabei Aufgaben neu gewichten. Besonders für Entwickler verlagert sich der Fokus von fehlerfreiem Code hin zum Entwurf dessen, was entstehen soll. Mollick warnt zudem, dass Junior-Nachwuchs ohne Mentoring und passende Lernformen sonst aus dem Talentkreislauf herausfällt.
„KI ist nicht etwas, das man wegargumentieren kann.“ So lässt sich die Kernthese von Ethan Mollick zusammenfassen, einem Managementprofessor an der Wharton School, der seit der jüngsten Welle großsprachiger Modelle besonders häufig über die Arbeitswelt spricht. In seinem Ansatz geht es weniger um eine einfache Empfehlung wie „Lerne das Tool X“ als um eine praktische Koordinationsfrage: Wenn Modelle schneller werden, warum sollten dann bisherige Routinen stabil bleiben? Mollick stellt dabei einen Perspektivwechsel in den Mittelpunkt – vieles, was heute gut funktioniert, kann in kurzer Zeit an Nutzen verlieren. Wer weiterhin in derselben Weise „produziert“, wird zunehmend von den Systemen überholt, während jene Menschen profitieren, die ihre Arbeit als Auswahl-, Bewertungs- und Gestaltungsprozess begreifen.
Am deutlichsten wird dieser Wandel laut Mollick im Feld Softwareentwicklung. Das Schreiben fehlerfreier Programmzeilen, das früher oft als Königsweg galt, wird seiner Darstellung nach weniger wichtig als die Fähigkeit, überhaupt präzise zu entscheiden, was gebaut werden soll. Modelle liefern dabei nicht nur Text, sondern auch Zwischenstände, Entwürfe und Varianten – damit verschiebt sich die „Arbeit“ vom reinen Output hin zu Spezifikation, Qualitätskriterien und Iteration. Genau deshalb betont er in seinem Buch „Co-Existence“ mehrere persönliche Vorteile, die KI nicht einfach kopieren kann: Deep Knowledge, also tiefes Fachverständnis in einem Gebiet, Wide Knowledge als Überblick über viele Themen, und taste als Urteil, was von all den erzeugten Möglichkeiten wirklich tragfähig ist. In Unternehmen beobachtet Mollick zudem ein Muster: Rollen werden „umorganisiert“, sodass Entwickler Designaufgaben übernehmen, Designer codenahe Tätigkeiten ausführen und Marketing in Richtung stärker strukturierter Business-Planung driftet. Je besser Teams über viele kleine Details Bescheid wissen, desto eher kann KI ihnen helfen, diese Details schneller zusammenzuführen – während die Verantwortung für die richtige Auswahl bleibt.
Technisch steckt dahinter auch ein verändertes Verständnis von Interaktion. Mollick beschreibt, dass das klassische Prompting immer stärker aussieht wie eine Form des Managements: Man muss keine Zauberwörter mehr suchen, sondern eher ein kleines Spezifikations- und Prüfprotokoll liefern. Statt „ganz bestimmte Wörter“ fordert er, eine Produktidee zu beschreiben, Qualitätsmaßstäbe transparent zu machen, Tests und Zwischenergebnisse vorzugeben und daraus mehrere Mockups abzuleiten, zwischen denen man wählen kann. Das klingt zunächst nach mehr Aufwand, ist aber für erfahrene Fachkräfte oft ein Vorteil, weil sie bereits in der Lage sind, Anforderungen zu strukturieren und Ergebnisse kritisch zu bewerten. Für Einsteiger ist die Lage schwieriger: Wenn KI Recherche und Formulierungen dominiert, bleibt das Fundament – das eigene Verständnis davon, ob ein Ergebnis stimmt – leicht unterentwickelt. Mollick nennt dafür zwei Probleme gleichzeitig: individuelle Neigung zum kognitiven „Offloading“ sowie Lücken in den Institutionen, die normalerweise Wissen und Können aufbauen.
Als individueller Mechanismus spielt dabei ein seit langem bekanntes Muster mit: Technologie ersetzt lästige Arbeit, und Menschen nutzen solche Entlastung gern. Wer einmal gelernt hat, sich Routine-Schritte sparen zu können, offloadet häufig auch die Teile, die man eigentlich selbst üben müsste – vergleichbar mit dem Verlust klassischer Kulturtechniken wie Kalligraphie oder dem Umgang mit mechanischen Hilfsmitteln, die heute im Alltag kaum noch gebraucht werden. Für Ausbildung bedeutet das: Fehlerfrei ausformulierte Arbeit ist nicht automatisch Beleg von Können, und wer zu früh nur Ergebnisse konsumiert, verliert die Fähigkeit, Qualität selbst zu prüfen. Hinzu kommt der institutionelle Teil. Mollick argumentiert, dass KI zumindest als Tutor bereits helfen kann, die Lernkontrolle zu modernisieren – etwa indem man Tests und Gesprächssituationen nutzt, um Wissen ohne reine KI-abhängige Bewertung zu überprüfen. Gleichzeitig sieht er eine zweite Lernspur als besonders fragil: die klassische Apprenticeship, bei der Nachwuchs im Betrieb durch konkrete Tätigkeiten lernt. Wenn Junioren zunehmend AI-Output statt eigenes Tun abgeben, zerbricht der „Lernhebel“: Mentoring hat weniger Zeitfenster, produktive Routine wird weniger bereitgestellt, und auch die Anreize der mittleren Ebene verschieben sich.
Genau an dieser Stelle wird Mollicks Warnung scharf: Unternehmen könnten versuchen, das Problem zu „lösen“, indem sie einfach mehr Senior-Talente einstellen. Damit entstehe aber eine gefährliche Lücke – der Talentpipeline-Effekt. Denn Senior Hiring ersetzt nicht das Lernen, das Nachwuchs aufbaut, wenn er echte Aufgaben unter Anleitung bearbeiten darf. Entscheidend sei stattdessen, ob Firmen die Ausbildung wieder bewusst ernst nehmen: entweder über eine stärkere Verlagerung hin zu formaler, stärker praktischer Weiterbildung mit „Trade“-Charakter, oder über Mentoring als echte betriebliche Leistung. Mollick beschreibt den Konflikt dabei nicht als romantisches Plädoyer, sondern als betriebswirtschaftliche Abwägung: Mentoring kostet Zeit und drückt kurzfristig Produktivität. Langfristig entsteht jedoch ein Reservoir an Menschen, die nicht nur Prompt-Ausgaben liefern, sondern in der Lage sind, Anforderungen zu formulieren, Entscheidungen zu treffen und Verantwortung für Qualität zu übernehmen.
Für die Markt- und Unternehmensperspektive lässt sich daraus eine einfache Konsequenz ableiten: „AI-proof“ ist als Zielbild unbrauchbar, wenn die eigentliche Arbeit aus mehreren Komponenten besteht – Spezifikation, Urteil, Iteration, Kommunikation und Lernen. KI kann viele Text- und Berechnungsanteile übernehmen, aber sie ersetzt nicht automatisch das, was Mollick als taste und agency beschreibt: die Fähigkeit, Ziele zu wählen, Risiken zu erkennen und Feedback in echte Verbesserungen zu übersetzen. Wer diese Teile nicht aktiv trainiert, wird im Wettbewerb nicht primär an Rechenleistung scheitern, sondern an der Geschwindigkeit des eigenen Urteilskreislaufs. Und damit verschiebt sich das Thema von „Tools einführen“ zu „Arbeits- und Lernarchitektur neu bauen“: Welche Aufgaben eignen sich für KI-gestützte Beschleunigung, welche müssen bewusst menschlich vorangetrieben werden, und wie stellt man sicher, dass Einsteiger tatsächlich lernen, statt sich nur Ergebnisse anzueignen.
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