Der aufkommende Diskurs über künstliche Intelligenz (KI) suggeriert oft eine Zukunft weit verbreiteter Arbeitsplatzverluste. Eine prominente Stimme aus der US-Regierung bietet jedoch eine nuanciertere Perspektive. David Sacks, ein Berater des Weißen Hauses für Kryptowährungen und KI, vertritt die Ansicht, dass die Bedenken hinsichtlich massiver Entlassungen durch KI weitgehend übertrieben sind. Seine Analyse legt nahe, dass KI zwar Prozesse rationalisiert, aber im Wesentlichen ein Werkzeug bleibt, das erhebliche menschliche Aufsicht und strategische Ausrichtung erfordert, um einen substanziellen Geschäftswert zu erzielen.
- David Sacks, Berater des Weißen Hauses, sieht Bedenken vor KI-bedingtem Arbeitsplatzverlust als übertrieben an.
- Sacks charakterisiert KI als Ausführer von „Middle-to-Middle“-Funktionen, die menschliche Eingaben benötigen.
- Eine Microsoft Research-Studie identifizierte Journalismus, Copywriting und technische Redaktion als Berufe mit hoher KI-Anwendbarkeit.
- Im Juli 2025 wurde eine spürbare Kontraktion der Stellenangebote im Kryptowährungssektor verzeichnet.
- Balaji Srinivasan von Coinbase argumentiert, dass KI primär mit anderen KI-Modellen konkurriert, nicht mit menschlicher Arbeit.
KI als Hilfsmittel: Sacks’s Perspektive
Sacks erläuterte seine Ansicht auf der Social-Media-Plattform X (ehemals Twitter) und charakterisierte KI als Ausführung von „Middle-to-Middle“-Funktionen anstelle von vollständig autonomen End-to-End-Operationen. Er betonte, dass selbst hochentwickelte KI-Modelle kontinuierliche menschliche Eingaben für Prompts und iterative Überprüfungen benötigen und somit professionelles Fachwissen zur Steuerung und Validierung ihrer Ergebnisse erfordern. Diese Perspektive deckt sich mit der Vorstellung, dass Menschen entscheidende Rollen in der Überwachung und Entscheidungsfindung behalten und KI als Effizienzsteigerer für spezifische Aufgaben nutzen.
Forschungsergebnisse und Anwendungsbereiche der KI
Diese Einschätzung wird durch eine aktuelle Studie von Microsoft Research untermauert, die jene Berufe identifiziert hat, die am stärksten vom Einfluss der KI betroffen sind. Die Untersuchung, basierend auf einer Analyse von 200.000 anonymen Bing Copilot-Chats, zeigte, dass KI überwiegend für Datenerfassung, Inhaltserstellung und Beratung eingesetzt wird. Berufe im Journalismus, Copywriting und der technischen Redaktion wiesen hohe Anwendbarkeitswerte für KI auf (0,38–0,39), während Marktanalysten und Datenspezialisten ebenfalls ein erhebliches Automatisierungspotenzial zeigten (0,35–0,36). Diese Rollen sind in verschiedenen Sektoren, einschließlich der sich schnell entwickelnden Kryptowährungsbranche, weit verbreitet.
Der weitere Arbeitsmarktkontext
Der aktuelle Arbeitsmarkt kontextualisiert diese Debatte zusätzlich. Berichte deuten auf eine spürbare Kontraktion der Stellenangebote im Kryptowährungssektor im Juli 2025 hin. Dieser Trend fällt mit umfassenderen Wirtschaftsdaten zusammen, wie einem Bericht des US-Arbeitsministeriums, der zeigt, dass national nur 73.000 neue Arbeitsplätze geschaffen wurden und damit die Dow Jones-Prognose von 100.000 verfehlte. Trotz dieser Zahlen legt das Kernargument nahe, dass die Auswirkungen der KI eher eine Evolution von Aufgaben als eine vollständige Eliminierung von Arbeitsplätzen bedeuten.
Konkurrenz innerhalb der KI-Branche
Die Position von Sacks wird von Balaji Srinivasan, dem ehemaligen Chief Technology Officer von Coinbase, gestützt. Er vertritt die Auffassung, dass die primäre Konkurrenz von KI mit früheren Generationen von KI-Modellen besteht und nicht mit menschlicher Arbeitskraft. Er argumentiert, dass aktuelle KI-Modelle nicht wirklich „agentisch“ sind und, obwohl sie mehr Aufgaben ausführen können, nicht vollständig unabhängig operieren. Srinivasan führte Beispiele an wie Midjourney, das Stable Diffusion in der Bilderzeugung verdrängt, und GPT-4, das sich über GPT-3 hinaus in generischen großen Sprachmodellen entwickelt hat. Dieser fortlaufende Wettbewerb innerhalb der KI, anstatt eines Wettbewerbs zwischen Mensch und KI, unterstreicht die weiterhin bestehende menschliche Rolle bei der Steuerung und Verfeinerung von KI-Anwendungen für strategische Geschäftsziele.