1.500 Fachkräfte aus 104 Berufen wurden gefragt, welche ihrer Aufgaben sie gerne an KI-Agenten abgeben würden. Die Antworten sind ernüchternd — aber nicht aus den Gründen, die man erwartet. Die meisten Beschäftigten wollen mehr Kontrolle behalten, nicht weniger. Gleichzeitig zeigt die Studie: Die technische Fähigkeit der KI, diese Aufgaben zu übernehmen, ist längst weiter als die Bereitschaft der Menschen, sie abzugeben.
Das Paper „Future of Work with AI Agents" stammt von Forschern der Stanford University und des MIT — darunter der renommierte Ökonom Erik Brynjolfsson, einer der einflussreichsten Stimmen zur Zukunft der Arbeit. Die Ergebnisse basieren auf der neuen WORKBank-Datenbank, die Beschäftigtenwünsche mit Einschätzungen von KI-Experten verknüpft — systematisch, über 844 berufliche Aufgaben hinweg.
Vier Zonen: Wo Wunsch und Wirklichkeit kollidieren
Die Studie teilt alle Aufgaben in vier Quadranten ein — je nachdem, ob Beschäftigte Automatisierung wollen und ob KI sie technisch bereits leisten kann:
- Green Light Zone: Beschäftigte wollen Automatisierung, KI kann es → ideale Einsatzgebiete.
- Red Light Zone: Beschäftigte wollen ausdrücklich keine Automatisierung, KI kann es aber bereits → Konfliktzonen mit dem größten sozialen Sprengstoff.
- R&D Opportunity Zone: Beschäftigte wünschen sich Automatisierung, die Technik ist aber noch nicht so weit → Forschungs- und Entwicklungschancen.
- Low Priority Zone: Weder gewünscht noch technisch möglich → geringe Relevanz.
Der brisanteste Befund betrifft die Red Light Zone: Hier stehen Aufgaben, die Beschäftigte ausdrücklich behalten wollen — Beratung, Entscheidungsfindung, kreative Leitung. Doch die KI kann viele dieser Aufgaben bereits jetzt übernehmen. Die Frage ist also nicht mehr, ob Automatisierung technisch möglich ist, sondern ob Unternehmen sich an die Wünsche ihrer Belegschaft halten.
41 Prozent der KI-Startups bauen am Markt vorbei
Die Forscher haben zusätzlich analysiert, wo die KI-Startup-Szene investiert. Ergebnis: 41 Prozent der Aufgaben-Zuordnungen von Y Combinator-Startups liegen in der Low-Priority- oder der Red-Light-Zone. Fast die Hälfte aller finanzierten KI-Anwendungen automatisiert also Dinge, die Beschäftigte entweder nicht brauchen oder ausdrücklich nicht wollen. Das wirft Fragen auf — sowohl zur Markteinschätzung der Gründer als auch zur Nachhaltigkeit dieser Geschäftsmodelle.
Die „Human Agency Scale": Was Beschäftigte wirklich wollen
Ein zentrales Werkzeug der Studie ist die neue Human Agency Scale (HAS) — eine Fünf-Stufen-Skala, die den gewünschten Grad menschlicher Beteiligung misst. Level 1 bedeutet vollautomatische KI, Level 5 bedeutet rein menschliche Ausführung. Das Ergebnis: Beschäftigte bevorzugen über alle Berufe hinweg höhere HAS-Werte — sie wollen KI als Werkzeug behalten, nicht als Ersatz.
Die Profile unterscheiden sich aber stark je nach Beruf: Ein Buchhalter sieht andere Aufgaben als automatisierbar als ein Krankenpfleger. Pauschale Aussagen wie „KI ersetzt 40 Prozent aller Jobs" greifen zu kurz. Die Realität ist differenzierter — und genau deshalb politisch schwerer zu adressieren.
Kompetenzverschiebung: Weg von Daten, hin zu Menschen
Die Studie liefert auch frühe Signale dafür, welche menschlichen Fähigkeiten in einer Welt mit KI-Agenten an Bedeutung gewinnen. Die Kernerkenntnis: Informationsverarbeitende Skills — Daten analysieren, Wissen aktualisieren, Berichte schreiben — verlieren an Gewicht. Dafür steigen interpersonelle und organisatorische Fähigkeiten: Koordination, menschliche Interaktion, Ressourcenmanagement und Qualitätsbeurteilung.
Das deckt sich mit dem, was die jüngste Anthropic-Umfrage unter 81.000 Claude-Nutzern gezeigt hat: Die produktivsten KI-Anwender befürchten am stärksten, ersetzt zu werden. Die Anthropic-Economic-Index-Analyse hatte bereits dokumentiert, dass Programmierer am stärksten betroffen sind. Und der Karpathy-Treemap zeigte schon im März: Bildschirmarbeit ist am meisten gefährdet.
Was die Studie nicht sagt — aber impliziert
Die Autoren formulieren vorsichtig. Doch die Implikation ist deutlich: Die Lücke zwischen dem, was KI kann, und dem, was Beschäftigte wollen, ist bereits so groß, dass sie politisch und unternehmerisch kaum zu schließen ist. Wenn 41 Prozent der VC-finanzierten KI-Startups genau in diese Lücke hineinstoßen, wird die Frage der menschlichen Handlungsfähigkeit (Agency) zur Machtfrage — nicht zur technischen.
🎯 Was das für die Praxis bedeutet
1. Mitarbeiter einbeziehen: Unternehmen, die KI-Agenten einführen, sollten systematisch erfassen, welche Aufgaben Beschäftigte abgeben wollen und welche nicht. Automatisierung gegen den Willen der Belegschaft erzeugt Widerstand und Fluktuation.
2. Auf die Red-Light-Zone achten: Besonders sensibel sind Aufgaben mit hohem interpersonellem Anteil — Beratung, Entscheidung, kreative Führung. Hier kann KI technisch liefern, aber die menschliche Akzeptanz fehlt. Pilotprojekte in diesen Bereichen erfordern besonders sorgfältige Kommunikation.
3. Weiterbildung neu ausrichten: Die Studie bestätigt, was sich abzeichnet: Der Wettbewerbsvorteil verschiebt sich von Datenanalyse und Informationsverarbeitung hin zu Koordinationsfähigkeit, Empathie und Urteilsvermögen. Schulungsprogramme sollten diesen Wandel abbilden.
4. KI-Investitionen prüfen: Wer KI-Tools evaluiert oder in Startups investiert, sollte die WORKBank-Datenbank als Referenz nutzen. Die Frage ist nicht nur „Kann KI das?", sondern „Will jemand, dass KI das tut?"
