Die KI macht Karriere. Der Junior schaut zu.

KI erledigt in fünf Minuten, wofür ein Junior früher zwei Wochen brauchte. Klingt nach Fortschritt – doch wenn die Maschine die Arbeit übernimmt, wer lernt dann noch das Handwerk, um ihre Fehler zu erkennen?

Eine Kolumne von Matthias Hanschke

Matthias Hanschke schreibt für Business Punk über Marketing-Transformation, KI und das Mindset, das Marken und Führungskräfte heute brauchen. „Tiefenstrom“ erscheint regelmäßig in Business Punk – als persönliche Stimme, nicht als Unternehmenssprecher.

Ich hatte neulich ein Gespräch, das mich seither nicht loslässt.

Ein Workshop, mehrere Beteiligte, volle Wände, ein ganzer Tag Arbeit. Mittendrin fotografiert einer der Marketingverantwortlichen sämtliche Ergebnisse ab. In der Mittagspause lädt er die Bilder hoch und lässt sie auswerten. Als die Runde zurückkommt, ist er begeistert. Alles sortiert, zusammengefasst, priorisiert. Fünf Minuten. Und dann fällt der Satz: Dafür hätte ein Junior zwei Wochen gebraucht. Ich konnte das sofort nachvollziehen, und zwar von beiden Seiten. Ich habe selbst unzählige Workshops vorbereitet und nachbereitet, Präsentationen gebaut, Material gesichtet und Ergebnisse zusammengefasst. Ich weiß noch, wie lange das am Anfang gedauert hat. Und ich weiß, dass ich genau dabei das meiste gelernt habe.

In den vergangenen Wochen hatte ich die Chance, mit einem der kreativsten Köpfe unserer Branche mich auszutauschen. International unterwegs, kennt dieses Geschäft wie kaum ein anderer. Hat in großen Agenturen jahrelang selbst Kampagnen geschrubbt und später unzählige Cannes Lions gewonnen. Jemand, der genug gesehen hat, um bei neuen Technologien nicht in Panik zu verfallen. Er hat die Beobachtung bestätigt, ohne dass ich die Geschichte erzählen musste. Und er hat dieselbe Frage gestellt, die mir seitdem im Kopf herumgeht. Wie lernen junge Menschen das eigentlich noch? Wie lernen wir Brand Building, Distinctiveness oder einfach Strategie? Und genau in dieser Zeit liefen mir die Zahlen dazu durch den Feed. Das Indeed Hiring Lab hat ausgewertet, wie viele Stellen für Berufseinsteiger in Deutschland ausgeschrieben werden. Seit dem Höchststand im Sommer 2022 ist das Angebot um rund zwei Drittel gefallen. Im Marketing sind es 75 Prozent.

Dazu gehört ein Hinweis, der in den meisten Beiträgen zu dieser Zahl fehlt. Indeed selbst nennt als Hauptgrund die schwache Konjunktur. Der Einbruch begann im Sommer 2022, ChatGPT kam erst im November. KI ist also nicht der Auslöser. Die Antwort, die auf dieses Problem gerade am häufigsten gegeben wird, klingt vernünftig. Einsteiger weiter einstellen, ihnen aber andere Arbeit geben. Der Junior prüft künftig, was der Agent geliefert hat, findet die Fehler und erklärt sie. Ich glaube trotzdem, dass das nicht reicht.

Denn die zwei Wochen aus der Workshop-Geschichte waren nie die Kosten für das Ergebnis. Sie waren die Ausbildung. Das Ergebnis war das Nebenprodukt. Ich kenne das von der anderen Seite. Als Praktikant und später als Junior habe ich genau solche Dinge zusammengefasst. Material gesichtet, sortiert, eine erste Version gebaut, so wie ich dachte, dass sie richtig ist. An Slides habe ich Stunden über Stunden gesessen, Abende und ganze Wochenenden. Die eine oder andere Agentur- oder Vermarkterparty habe ich dafür ausfallen lassen. Dann kam das Feedback. Manchmal unbequem, oft überraschend. Und genau dort ist etwas passiert, das mir vorher niemand erklären konnte. Ich habe nicht gelernt, wie eine gute Zusammenfassung aussieht. Ich habe gelernt, warum meine Einschätzung an einer Stelle danebenlag und was jemand gesehen hat, der zwanzig Jahre länger dabei war.

Auch deswegen bin ich heute da, wo ich bin. Ausgebildet in den großen Media-Netzwerken, in denen mir das Handwerk noch richtig beigebracht wurde. Das darf man an dieser Stelle ruhig einmal sagen. Das ist die Mechanik. Lernen passiert nicht am Ergebnis. Es passiert an der Korrektur einer eigenen Entscheidung. Man muss sich erst festlegen, bevor man verstehen kann, warum man falsch lag. Die Lernforschung nennt das produktives Scheitern. Manu Kapur von der ETH Zürich hat über fünfzig Studien dazu ausgewertet. Wer ein Problem erst selbst versucht und dabei scheitert, bevor er die Lösung bekommt, versteht den Zusammenhang danach besser als jemand, dem die Lösung gleich erklärt wurde.

Und es gibt inzwischen einen Hinweis darauf, was passiert, wenn dieser Schritt wegfällt. Anthropic hat im Januar eine kleine kontrollierte Studie veröffentlicht, in eigener Sache, also mit Vorsicht zu lesen. 52 überwiegend junge Entwickler sollten eine neue Programmbibliothek lernen. Die Gruppe mit KI-Unterstützung erreichte im anschließenden Test 50 Prozent, die Gruppe ohne 67. Am größten war der Abstand beim Fehlersuchen. Innerhalb der KI-Gruppe schnitten diejenigen gut ab, die das Modell nach Erklärungen gefragt hatten. Wer sich die Arbeit abnehmen ließ, lag unter 40 Prozent.

Nicht die Nutzung entscheidet also, sondern der Modus. Fragen bauen auf. Delegieren nicht. Zur Ehrlichkeit gehört die Gegenseite. Eine viel zitierte Untersuchung aus dem Quarterly Journal of Economics zeigt, dass KI ausgerechnet Anfängern am meisten hilft. In einem Kundenservice mit über fünftausend Mitarbeitenden stieg die Leistung der Neuen um 34 Prozent, die der Erfahrenen kaum. Das ist ein starkes Argument, und man sollte es nicht wegwischen.

Nur misst es die Leistung mit dem Werkzeug in der Hand. Es sagt nichts darüber, was passiert, wenn das Werkzeug danebenliegt. Genau das haben Forschende von Harvard und BCG mit 758 Beratern untersucht. Bei Aufgaben, die das Modell gut beherrscht, waren die Ergebnisse deutlich besser und schneller. Bei einer Aufgabe außerhalb dieser Grenze lagen die Berater mit KI rund 19 Prozentpunkte häufiger falsch als ohne. Sie haben einer plausibel formulierten Antwort geglaubt.

Das ist die eigentliche Frage. Nicht, was aus den Berufseinsteigern wird. Sondern wer in zehn Jahren erkennt, dass ein gut formuliertes Ergebnis trotzdem falsch ist. Der Forscher Matt Beane beschreibt in seinem Buch The Skill Code, wie Automatisierung Lernende genau aus den Situationen drängt, in denen sie bisher ihr Können aufgebaut haben. Die Produktivität der Erfahrenen steigt. Der Nachwuchs steht daneben.

Entschieden wird das alles nicht in einem Strategiemeeting, sondern in der Mittagspause. Niemand entscheidet sich bewusst gegen Ausbildung. Man wählt jedes Mal den leichteren Weg, und das völlig nachvollziehbar. Es ist anstrengender, einen jungen Menschen zwei Wochen zu begleiten, Fehler zuzulassen und sie danach zu besprechen, als fünf Minuten auf ein Ergebnis zu warten. Das System dahinter gibt ihm recht. Die fünf Minuten lassen sich in jeder Rechnung darstellen. Die zwei Wochen Ausbildung tauchen in keiner Kostenstelle auf. Sie sind ein unsichtbarer Posten, der niemandem gutgeschrieben wird und dessen Wegfall deshalb auch niemandem auffällt. Bis er auffällt.

Was folgt daraus? Dass man Einsteiger weiter einstellen muss, steht für mich außer Frage. Ich würde nur die Reihenfolge ändern. Erst die eigene Festlegung. Dann die Maschine. Dann das Feedback auf beides. Nicht der Junior prüft den Agenten, sondern beide legen sich fest, und der Unterschied zwischen den zwei Ergebnissen ist der Lernstoff. Das kostet mehr Zeit als die reine Prüfung. Genau das ist der Punkt. Denn Lernen ist bisher nebenbei passiert. Es war in die Arbeit eingebaut, ohne dass jemand es geplant hat. Dieser Nebeneffekt fällt weg. Also muss Lernen ein eigener, geplanter Teil der Arbeit werden, mit Zeit, mit Absicht und mit Menschen, die Feedback geben können.

Die Zahlen von Indeed zeigen, wo das stabil geblieben ist. Bei den Ausbildungsplätzen. Dort ist Lernen institutionell verankert und verschwindet deshalb nicht einfach, wenn es gerade unbequem wird. Und es reicht nicht, Inhalte beizubringen. Wir müssen beibringen, wie man lernt. Wie man eine eigene Position entwickelt, bevor man sich etwas vorschlagen lässt. Wie man einen Vorschlag auseinandernimmt, statt ihn zu glätten. Wie man merkt, dass etwas nicht stimmt, obwohl es gut formuliert ist.

Eine fertige Antwort habe ich nicht. Aber ich halte die Frage für eine der wichtigsten, die wir uns gerade stellen müssen. Wie kommt ein junger Mensch künftig vom Praktikum zum Junior und vom Junior zum Senior, wenn die Strecke dazwischen automatisiert ist? Die Antwort darauf entscheidet, wer in zehn Jahren noch Leute hat, die eine gute Idee von einer gut klingenden unterscheiden können.