Das Narrativ rund um KI und Beschäftigung neigt zu Extremen. Entweder ist die Technologie ein unbedeutendes Produktivitätswerkzeug oder eine existenzielle Bedrohung für die Belegschaft. Eine groß angelegte Studie von Google Research bietet etwas Bodenständigeres: tatsächliche Daten darüber, wie Beschäftigte KI nutzen, gewonnen aus 15 Millionen realen Interaktionen. Das Bild, das sich daraus ergibt, ist erheblich weniger dramatisch, als die meisten Schlagzeilen vermuten lassen.
Was die Daten tatsächlich über die KI-Nutzung am Arbeitsplatz zeigen
Die Studie, die Google Research als „KI & Economy ATLAS“ (eine Activity, Task, Landscape, and Adoption Study) bezeichnet, analysierte 15 Millionen anonymisierte Interaktionen über die Gemini App, Googles AI Mode und die Gemini API. Die Forscher nutzten die Standard Occupational Classifications des Bureau of Labor Statistics zusammen mit der detaillierten Datenbank für Arbeitsaufgaben von O*NET, um zu kategorisieren, wie sich diese Interaktionen auf reale Jobs übertragen lassen.
Das Hauptergebnis: Über die gesamte O*NET-Datenbank von Arbeitsaufgaben hinweg qualifizierten sich nur 21 Prozent als das, was die Forscher „Gemini-Aufgaben“ nennen. Das bedeutet, dass sie einen Mindestschwellenwert von 25 zusammenhängenden Interaktionen in der Stichprobe erreichten. Bei 29 Prozent aller Berufe erreichte nicht eine einzige relevante Arbeitsaufgabe selbst diesen bescheidenen Schwellenwert. Bei weiteren 30 Prozent der Berufe zeigte weniger als ein Viertel der erfassten Aufgaben eine signifikante Gemini-Nutzung. Nur bei 3 Prozent der Berufe wurde Gemini regelmäßig für mindestens drei Viertel der relevanten Aufgaben dieses Jobs zu Rate gezogen.
Diese Zahlen beschreiben eine Technologie, die zwar an vielen Arbeitsplätzen präsent ist, in die meisten davon jedoch nicht tief eingedrungen ist. Die eigene Schlussfolgerung der Forscher ist eindeutig: KI dient „derzeit in erster Linie als Ergänzung zu bestehenden Arbeiten“ und nicht als Ersatz für diese.
Wo KI tatsächlich eingesetzt wird – und wie
Die Verteilung der KI-Nutzung über verschiedene Berufe hinweg ist auf vorhersehbare Weise ungleichmäßig. Büroberufe in den Bereichen IT/Computer, Finanzen sowie Kunst und Unterhaltung sind in den Gemini-Interaktionsdaten im Vergleich zu ihrem Anteil an der Gesamtwirtschaft überrepräsentiert. Finanz- und Marktanalysten, Softwareentwickler und Systemadministratoren gehören zu den intensivsten Nutzern. Vertriebsmitarbeiter, Beschäftigte im Transportwesen sowie in der Gastronomie und im Service tauchen in den Daten deutlich seltener auf.
Auch die Art der Arbeit, die an die KI ausgelagert wird, ist aufschlussreich. Kognitive Aufgaben machen gemessen am Volumen 86 Prozent der analysierten Interaktionen aus. Innerhalb dieser Kategorie sind die dominierenden Anwendungen das Entwerfen und Generieren von Ideen sowie die Informationsbeschaffung und das Lernen. Die Automatisierung spezifischer Arbeitsaufgaben, selbst von Routineaufgaben, macht einen kleineren Anteil aus.
Entscheidend ist, dass die Aufgaben, die Beschäftigte an die KI übergeben, eher geringe Fachkenntnisse erfordern. Die Forscher maßen die Komplexität der Aufgaben anhand der Sprache, die die Beschäftigten verwendeten, um ihren Bedarf zu beschreiben, und stellten fest, dass einfachere Aufgaben wie das Umformulieren von Texten in andere Sprachen oder das Überprüfen von Produktspezifikationen stark überrepräsentiert waren. Die Wahrscheinlichkeit, dass Beschäftigte Gemini für die komplexesten Teile ihrer Arbeit nutzen, die hohe Fachkompetenz erfordern, ist deutlich geringer.
Dieses Muster zeigt sich selbst in Branchen, die typischerweise nicht mit der Einführung von KI in Verbindung gebracht werden. Die Studie ergab, dass Industriemechaniker Gemini nutzen, um Fehlermeldungen von Maschinen zu analysieren, und Kfz-Mechaniker es einsetzen, um Fahrzeugkomponenten zu testen und Teile auf Verschleiß zu prüfen. Diese Arbeitskräfte fügten ihren Prompts auffallend häufiger Fotos hinzu, anstatt sich nur auf Text zu verlassen, was den praktischen, anwendungsorientierten Charakter ihrer Fragen widerspiegelt.
Warum dies über den Hype-Zyklus hinaus von Bedeutung ist
Das ist es, was die meiste Berichterstattung über KI und Arbeit falsch darstellt: Die Lücke zwischen dem, was eine Technologie theoretisch leisten kann, und dem, was Beschäftigte sie tatsächlich zu tun bitten, ist riesig. Und diese Lücke sagt etwas Wichtiges darüber aus, wie Veränderung auf den Arbeitsmärkten wirklich abläuft.
Die Ergebnisse von Google Research legen nahe, dass Beschäftigte nicht passiv darauf warten, automatisiert zu werden. Sie entscheiden aktiv, welche Teile ihrer Arbeit sie an die KI delegieren, und sie wählen durchweg Aufgaben mit geringerem Risiko und geringerer Komplexität. Die hochspezialisierten, nicht-routinemäßigen Dimensionen der meisten Jobs bleiben fest in menschlicher Hand.
Die Forscher selbst formulieren dies vorsichtig. Sie merken an, dass die aktuellen Muster auf eine „höhere Wertschöpfung menschlicher Fähigkeiten in den nicht-routinemäßigen Dimensionen“ hindeuten, die nach wie vor die meisten Stellenbeschreibungen dominieren. Sie räumen auch ein, dass sich dies verschieben könnte, wenn zukünftige Modelle bei hochkomplexen Aufgaben leistungsfähiger werden oder wenn sich KI-gestützte Robotik so weit verbessert, dass sie manuelle Arbeit in großem Umfang beeinflusst. Keine dieser beiden Entwicklungen ist bisher eingetreten.
Was die Daten vorerst beschreiben, ist eine Belegschaft, die KI nutzt, um kognitive Routinearbeiten zu bewältigen: das Entwerfen, das Nachschlagen, das routinemäßige Umformatieren. Das setzt Aufmerksamkeit für jene Arbeit frei, die tatsächlich Urteilsvermögen, Erfahrung und Fachwissen erfordert. Die Technologie erweitert bestehende Rollen, anstatt sie auszuhöhlen.
Kurz gesagt
Eine Studie von Google Research zur Analyse von 15 Millionen realen KI-Interaktionen ergab, dass die meisten Aufgaben in den meisten Berufen nicht durch KI automatisiert werden. Nur bei 3 Prozent der Berufe wurde Gemini für drei Viertel oder mehr der relevanten Aufgaben genutzt. Beschäftigte nutzen KI überwiegend für kognitive Aufgaben von geringer Komplexität wie das Entwerfen von Texten und die Informationsbeschaffung, während sie die anspruchsvollsten Teile ihrer Arbeit weiterhin selbst erledigen. Die Daten stützen keine Vorhersagen einer bevorstehenden Massenverdrängung. Sie beschreiben stattdessen eine Technologie, die in den Randbereichen der meisten Berufe nützlich und nur bei sehr wenigen von zentraler Bedeutung ist.
Basierend auf Berichten von Ars Technica.