Wenn ich Gespräche über AI verfolge, geht es noch immer häufig um E-Mails, Zusammenfassungen und die Aussicht, sich ein paar lästige Aufgaben zu sparen. Wenn ich auf meinen Arbeitsalltag schaue, sehe ich eine Technologie, die unseren Umgang mit Softwareentwicklung bereits grundlegend verändert hat.
Zwischen diesen beiden Erfahrungen liegt inzwischen ein enormer Abstand.
Bei vielen hat sich das Bild von AI in der Zeit der ersten Chatbots geprägt und seither kaum verändert: Sie erfindet Dinge, versteht wenig und scheitert an einfachen Fragen. Halluzinationen gibt es weiterhin. Doch wer daraus sein Gesamturteil ableitet, beurteilt heutige Systeme nach den Schwächen ihrer Vorgänger.
Inzwischen setzt AI ganze Softwareprojekte um, erarbeitet mathematische Beweise und übernimmt Aufgaben, für die bisher Teams nötig waren. Wer das täglich erlebt, stellt andere Fragen als jemand, der sich gelegentlich eine E-Mail formulieren lässt. Trotzdem klingt vieles, was über Arbeit, Wirtschaft und Ausbildung gesagt wird, so, als würden die nächsten Jahre ungefähr verlaufen wie die letzten.
Ich halte das für eine gewaltige Fehleinschätzung.
01Warum wir aneinander vorbeireden
Andrej Karpathy gehört zu den bekanntesten Köpfen der AI-Forschung. Er war Gründungsmitglied von OpenAI und leitete bei Tesla die AI-Entwicklung für autonomes Fahren. Am 11. Oktober beschrieb er mit einer groben Schätzung, wie unterschiedlich Menschen diese Technologie inzwischen erleben.
Etwa sechs Milliarden Menschen haben demnach noch nie mit Sprachmodellen gearbeitet. Ein bis zwei Milliarden verwenden gelegentlich kostenlose Angebote. Rund zwanzig Millionen arbeiten intensiv mit den besten verfügbaren Modellen, vor allem in der Softwareentwicklung und in Feldern wie der Mathematik. Dazu kommen ungefähr fünftausend Menschen in Forschungslabors, die bereits unveröffentlichte Systeme nutzen.
Vier Erfahrungen mit derselben Technologie
Wer Sprachmodelle nutzt, grob · ein Punkt = 10 Millionen Menschen
Die Zahlen sind Schätzungen. Die Unterscheidung erklärt trotzdem viel.
Wer vor einigen Monaten eine kostenlose Version ausprobiert und falsche Antworten bekommen hat, hält die Begeisterung wahrscheinlich für übertrieben. Wer große Teile seiner täglichen Arbeit an einen AI-Agenten abgibt, fragt sich eher, warum das Thema nicht viel ernster genommen wird.
Beide berufen sich auf ihre Erfahrung. Sie sprechen aber längst nicht mehr über dieselben Fähigkeiten.
02Bei uns hat AI die Softwareentwicklung auf den Kopf gestellt
Am 20. Jänner 2026 sagte Anthropic-CEO Dario Amodei beim Weltwirtschaftsforum in Davos, AI könnte innerhalb von sechs bis zwölf Monaten die meisten, vielleicht sogar alle Aufgaben von Softwareentwicklern übernehmen. Schon damals berichtete er von Entwicklern bei Anthropic, die Code vom Modell schreiben ließen und sich selbst um die Überarbeitung und die Arbeit rundherum kümmerten.
Keine neun Monate später erkenne ich einen wesentlichen Teil davon in unserem Unternehmen wieder.
Bei 506.ai, wo ich als Product Owner arbeite, setzen wir heute in kürzerer Zeit ein Vielfaches von dem um, was früher möglich war. Unsere Entwickler sind weiterhin bei uns. Ihre Arbeit hat sich allerdings grundlegend verändert: AI übernimmt immer mehr von der Umsetzung. Umso wichtiger wird es, Aufgaben präzise zu beschreiben, Ergebnisse zu prüfen und zu entscheiden, wie die einzelnen Teile zusammenpassen.
Unsere Erfahrung sagt noch nicht, wie weit die gesamte Branche ist. Aber sie zeigt mir, wie viel von dem, was vor wenigen Monaten als radikale Prognose galt, bereits zum Arbeitsalltag gehört.
Das verändert auch die wirtschaftliche Rechnung. Ein kleines Team kann plötzlich Projekte umsetzen, für die früher ein wesentlich größeres Unternehmen nötig gewesen wäre. Das hat Folgen für Preise, Projektgrößen und den Wettbewerb.
Ich vermute, dass wir Ähnliches in den nächsten Jahren in weiten Teilen der Wirtschaft erleben werden, besonders dort, wo Arbeit überwiegend digital stattfindet. In der Softwareentwicklung lässt sich schon heute beobachten, was das bedeutet.
03Was die Mathematik über Kreativität verrät
Auch jenseits der Softwareentwicklung verschieben sich die Grenzen.
Am 6. Oktober veröffentlichte OpenAI 722 mathematische Arbeiten mit Ergebnissen eines internen Modells. Viele der zugehörigen Beweise wurden zusätzlich in Lean formuliert, sodass Computer ihre formale Korrektheit prüfen können. Die Arbeiten sind noch nicht vollständig geprüft, einzelne wurden bereits zurückgezogen.
Die Reaktionen zeigen dennoch, was hier auf dem Spiel steht. Terence Tao verwies auf clevere neue Ideen, kritisierte aber zugleich, dass die an den Beweisen beteiligten Menschen für Rückfragen, Vorträge und die Vermittlung der Ergebnisse nicht verfügbar seien. Fields-Medaillenträger Hugo Duminil-Copin beschrieb sich als „paralysed“, also wie gelähmt.
Ein verbreiteter Einwand gegen Sprachmodelle lautet, sie könnten vorhandenes Wissen nur wiedergeben und neu zusammensetzen. Für wirklich neue Erkenntnisse fehle ihnen die Kreativität.
Die Ergebnisse aus der Mathematik stellen diese Annahme infrage. Wenn ein Modell einen bisher unbekannten, korrekten Beweis findet, ist neues Wissen entstanden. Der Hinweis, es habe dafür Bekanntes miteinander verbunden, erklärt möglicherweise den Weg dorthin. Er entwertet das Ergebnis nicht.
Wie viel menschliche Kreativität besteht darin, Bekanntes zu verbinden, herumzuprobieren und gelegentlich durch Zufall auf eine Lösung zu stoßen? Vielleicht haben wir die Grenze zwischen menschlicher Kreativität und maschinellem Kombinieren schärfer gezogen, als sie tatsächlich ist.
04Was sich prüfen lässt, lässt sich schneller verbessern
Besonders schnell entwickelt sich AI dort, wo Ergebnisse automatisch überprüft werden können. Ob Software einen Test besteht, eine Website schneller lädt oder ein formal formulierter Beweis korrekt ist, lässt sich am Ergebnis überprüfen.
Diese Rückmeldung erlaubt es den Systemen, etwas zu versuchen, das Ergebnis auszuwerten und weiterzuarbeiten. Bei geeigneten Aufgaben können viele solcher Versuche gleichzeitig laufen.
Karpathy sieht darin einen Grund für die unterschiedliche Wahrnehmung: Die Fähigkeiten sind dort besonders weit, wo Arbeit digital, überprüfbar und wirtschaftlich wertvoll ist. Außerhalb dieser Bereiche bekommt man von den Fortschritten oft wenig mit.
Wie das praktisch aussieht, beschrieb Anthropic im September. Das Team wollte claude.ai schneller machen und übergab einen großen Teil der Arbeit an Claude. Innerhalb von zwei Wochen flossen mehr als dreitausend Änderungen ein. Zeitweise arbeiteten über 150 Claude-Instanzen gleichzeitig. Zentrale Abläufe auf der Website und in der Desktop-App wurden nach Angaben des Teams ungefähr dreimal so schnell. Menschen legten die Ziele fest und prüften die Änderungen.
Sobald Claude etwas messen konnte, ließ sich gezielt daran arbeiten. Das Team suchte deshalb nach weiteren Dingen, die sich messen und verbessern ließen.
Normalerweise muss ein Team entscheiden, welche Probleme wichtig genug sind, um seine begrenzte Zeit darauf zu verwenden. Mit solchen Systemen lassen sich erheblich mehr Möglichkeiten ausprobieren, Fehler suchen und Verbesserungen umsetzen.
Ein bestandener Test macht noch kein gutes Produkt. Doch wo brauchbare Prüfverfahren existieren, kann das Entwicklungstempo deutlich steigen. Wer weiterhin mit den bisherigen Kosten und Entwicklungszeiten kalkuliert, trifft auf Konkurrenz, die längst anders arbeitet.
05Was bisher zu teuer war, wird machbar
Die Folgen reichen weit über Zeitersparnis hinaus. Wenn bestimmte geistige Arbeiten erheblich günstiger werden, lohnt sich plötzlich, was bisher liegen geblieben ist.
Jedes Unternehmen kennt das: Software hat bekannte Schwächen, Abläufe sind unnötig umständlich, gute Ideen kommen nie über eine Besprechung hinaus. Der Aufwand ist zu hoch, das Budget zu klein oder etwas anderes dringender.
Sinken die Kosten der Umsetzung, verändert sich diese Rechnung. Verbesserungen werden möglich, die bisher niemand bezahlt hätte. Produkte für kleine Zielgruppen können sich lohnen. Unternehmen können eigene Anwendungen entwickeln, für die ihnen bislang das Budget fehlte.
Auch meine eigenen Nebenprojekte, eine Website über ein Format von Magic: The Gathering und ein Programm zur Beobachtung des Wohnungsmarkts, wären ohne diese Werkzeuge für mich kaum machbar gewesen.
So könnte viel mehr entstehen als bisher. Gleichzeitig geraten bestehende Geschäftsmodelle unter Druck. Wenn eine Leistung deutlich günstiger erbracht werden kann, werden Kunden irgendwann weniger dafür bezahlen wollen. Wenn ein kleines Team die Arbeit eines wesentlich größeren schafft, verändert das den Personalbedarf.
Dafür muss kein Beruf vollständig verschwinden. Es reicht, wenn Stellen nicht nachbesetzt, weniger Aufträge vergeben oder weniger Berufseinsteiger eingestellt werden. Die Folgen können längst am Arbeitsmarkt angekommen sein, während noch darüber diskutiert wird, ob AI Menschen überhaupt ersetzen kann.
06Wir diskutieren noch immer zu klein
Mich beschäftigt, wie wenig davon außerhalb der AI-Blase ankommt. Über einzelne Produkte und ihre Fehler wird viel gesprochen. Darüber, was es für eine Gesellschaft bedeutet, wenn immer mehr geistige Arbeit günstig und in riesigem Umfang erledigt werden kann, erstaunlich wenig.
Dabei hängen daran Berufe, Geschäftsmodelle und die Frage, welche Fähigkeiten Menschen künftig brauchen. Wir planen Ausbildungen und Unternehmen unter Bedingungen, die sich gerade vor unseren Augen verändern.
Ich glaube, dass die nächsten Jahre wesentlich einschneidender werden, als die meisten heute erwarten. Gerade in digitalen Branchen könnte vieles, das jahrelang selbstverständlich war, innerhalb kurzer Zeit nicht mehr gelten. Für manche wird das enorme Möglichkeiten schaffen, für andere wird es brutal. Wie schnell es passiert und wen es zuerst trifft, lässt sich nicht sicher sagen. Diese Unsicherheit macht die Auseinandersetzung damit dringender.
William Gibson hat dafür einen Satz gefunden:
The future is already here. It’s just not evenly distributed.
Eine kleine Gruppe arbeitet bereits unter Bedingungen, die für den Großteil der Welt noch nach Zukunft klingen. Ist die Welt dafür bereit? Ich glaube, der Großteil ist es noch nicht.