KI-Debate: 30 Prozent Rabatte und weniger Programmierer erwartet

KI erreicht den Code: 30 Prozent Rabatte und weniger Nachwuchs

Das erste Symptom ist keine Kündigung, sondern ein Rabatt. Unternehmen sollen von Anfang an eine 30-prozentige Preissenkung von Software-Beratungsunternehmen verlangt haben, noch bevor klar war, wie viel dieser Arbeit die künstliche Intelligenz übernehmen wird. Weniger Spielraum für Gehälter, mehr internalisierte Prozesse. Die Anpassung wird Produktivität genannt; wer sie unterschreibt, liest sie meist als Gehaltskürzung. Und der Berufsstand, der sich jahrelang darüber beschwerte, dass technische Qualität nicht bezahlt wird, diskutiert plötzlich, ob er überhaupt noch existieren muss.

Der Kürzungswunsch, der bereits in Softwareverträgen auftaucht

Die Sequenz, die sich am häufigsten wiederholt, ist immer dieselbe: Das Unternehmen verlangt den Rabatt, bevor es weiß, was es automatisieren will, die Beratung drückt ihre Subunternehmer, und wer am unteren Ende der Tabelle steht, fliegt raus. Dafür gibt es einen Namen: der Uber-Moment. Eine Technologie, die in einem zeitintensiven Sektor landet und das Geschäft auf den Kopf stellt.

Es gibt ausführlich beschriebene Fälle: In einer großen Abteilung sollen externe Fachkräfte mit einem Mindestniveau internalisiert worden sein; dem Rest wurde der Beratung schlicht mitgeteilt, dass man nicht mehr auf sie zurückgreife. Die Rückkehr zur Internalisierung ist vor allem im Bankensektor sichtbar, wo die eigene Belegschaft wieder an Gewicht gewinnt, während die externe Auftragslage schrumpft.

Der Auslöser ist nicht nur Effizienz. Nach dieser Lesart haben Unternehmen verstanden, dass ihre IT-Abteilung kurz davor steht, in die Hände der großen Cloud-Anbieter und Werkzeuge zur automatischen Codegenerierung zu fallen – und sie möchten lieber jemanden im Haus haben, der diesen Prozess überwacht.

Kann künstliche Intelligenz ohne menschliche Aufsicht programmieren?

Eine komplexe Entwicklung stemmt sie nicht, aber sie weggeräumt wird der Teil, der die meisten Stunden fraß. Das Übertragen von hunderten Programmen, das Konvertieren von Variablen, das Einfügen von Anweisungen, das Dokumentieren von Altcode oder Regressionstests bei neuen Versionen sind mechanische Aufgaben, bei denen die Maschine weniger Fehler macht als der müde Mensch. Im Thread wird angedeutet, dass eine Plattformmigration – ein riesiger Markt – zu 95 Prozent automatisierbar sein könnte.

Dort liegt die Goldader, dort liegt das Loch. Ein Kunde, der nicht weiß, was er will, eine Anfrage, die niemand validieren kann, eine unmögliche Anforderung, die mit Argumenten entkräftet werden muss: All das löst kein Textgenerator. Das am häufigsten genannte Beispiel ist der absurde Sofortauftrag: ein Videospiel mit großem Budget für morgen. Die Maschine liefert im besten Fall ein Drei-Gewinnt aus einem Tutorial.

Eine Schlussfolgerung, die sich im Thread wiederholt, ist für die Zunft unbequem: Fachwissen bleibt notwendig, aber nur für einen Bruchteil der Branche. Der Code der Veteranen wird dokumentiert, damit die Abhängigkeit von diesen Personen verschwindet, und das Ergebnis des Werkzeugs wird überprüft. Prüfen geht schneller als schreiben, und das verändert jede Kalkulation.

Von 14 Praktikanten auf 3: die Beispiele aus anderen Branchen

In Branchen, in denen die Automatisierung früher kam, nennt die Debatte bereits konkrete Beispiele. Eine große Kanzlei soll von zwei Senioranwälten mit 14 Praktikanten auf drei Seniors mit drei Praktikanten umgestellt haben – bei gleicher oder besserer Produktivität dank der Werkzeuge. Vor Gericht lautet das Beispiel: fünf Richter, die 3.000 Urteile pro Jahr fällen, gegenüber zwei Richtern, die 10.000 bearbeiten.

Man sollte es nehmen, was es ist: ein Szenario, das in der Analyse verteidigt wird, keine offizielle Statistik. Aber es zeigt ein konkretes Muster. Was wegfällt, ist nicht die ganze Arbeit, sondern der Teil der Pyramide, der sich mit repetitiven Aufgaben und geringem Ermessen befasste. Und genau dort konzentrierten sich die Einstiegsverträge.

Die zwei konkurrierenden Erzählungen: Ende des Berufs oder Nachfragehebel

Eine Strömung hält daran fest, dass sich die Geschichte wiederholt und sich rechnet. Die Textilindustrie des 19. Jahrhunderts kleidete Menschen, die zuvor kaum mehr als eine Decke trugen; Taschenrechner und Tabellenkalkulationen haben Buchhalter nicht abgeschafft, sie verlangten ihnen mehr ab und gaben ihnen mehr Produktionskapazität. Übersetzt auf Software: Wurden früher zehn Dinge erledigt, werden es nun hundert, und was sich früher nicht bezahlen ließ, lässt sich jetzt bezahlen.

Die Gegenversion ist härter. Die Branche habe zwei Jahrzehnte damit verbracht, ihre Arbeit zu vereinfachen, um sie billig zu verkaufen – und genau diese Vereinfachung wird jetzt automatisiert. Im Thread ist von 30 Prozent verlorenen Arbeitsplätzen in fünf Jahren die Rede; eine drastischere Nachricht spricht von 90 Prozent weniger Fachleuten. Wer Erfahrung und Urteilsvermögen hat, hält durch; wer gerade anfing, bleibt ohne Eintrittspforte – und das ist das Problem, das niemand zu lösen weiß.

Was, wenn die allgemeine künstliche Intelligenz kommt?

Wenn die Debatte in die Zukunft verlängert wird, ändert das Szenario seinen Charakter. Eine allgemeine KI, die 99 Prozent der Aufgaben – auch die kreativen – besser erledigt als ein Mensch, wäre kein Werkzeug des Berufs mehr, sondern sein Ersatz. Dieser Horizont zieht Diskussionen über ein bedingungsloses Grundeinkommen, billige Freizeit und sogar eine Veränderung des Geldbegriffs selbst nach sich.

Derweil ist der Kampf irdischer: Wer bezahlt die Weiterbildung, wer behält die Marge, und was passiert mit denen, die gerade anfangen? Der bequeme Zeitplan, der genannt wurde – sechs bis acht gute Jahre, um sich zu qualifizieren, durchzuziehen und zu sparen –, könnte genau die Zeit sein, bis sich die Tür schließt. Landet die Marge, die die Maschine freisetzt, auf dem Gehaltszettel derer, die sie bedienen, oder in der Tasche derer, die sie kaufen?