Künstliche Intelligenz (KI) verändert derzeit ganze Geschäftsmodelle und macht Maschinen zu einem zentralen Thema, doch Leonard Schmedding, Mitbegründer und Chief-AI-Officer der Everlast Consulting GmbH, lässt sich davon nicht einschüchtern. Er hat sich genau das zu seiner Unternehmensvision gemacht. Mit seiner digitalen Unternehmensberatung Everlast AI berät er andere zu KI und Automatisierungen, um deren Effizienz zu steigern.
Leonard kennt sich selbst mit dem Bereich KI sehr gut aus und geht mit vielen Expert*innen, Zukunftsforscher*innen und Professor*innen, darunter Jürgen Schmidthuber und Markus Hutter, ins Gespräch, um so seine Expertise und Einordnung zu stärken. In der aktuellen Podcast-Folge spricht er über die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz, mögliche gesellschaftliche Umbrüche und die Frage, warum Deutschland seiner Meinung nach mehr Tech-Optimismus braucht. Dabei geht es nicht nur um ChatGPT oder neue Tools, sondern um eine Entwicklung, die laut ihm nahezu jede Branche verändern wird.
Warum sieht Leonard Schmedding in künstlicher Intelligenz eine historische Chance?
Insgesamt blickt er optimistisch auf die Entwicklung von KI, betont aber gleichzeitig, dass die Technologie je nach Perspektive völlig unterschiedlich wahrgenommen wird. Während Unternehmer enorme Effizienzgewinne und neue Geschäftsmodelle sehen, entsteht bei vielen Arbeitnehmern eine Unsicherheit durch den schnellen technologischen Wandel. Gerade deshalb gewinnt die Debatte rund um KI zunehmend an Bedeutung: Zwischen Weltuntergangsszenarien und blindem Hype braucht es einen realistischen Blick auf die tatsächlich bevorstehenden Veränderungen.
Einen entscheidenden Wendepunkt gab es bereits Ende 2022 mit dem Durchbruch großer Sprachmodelle wie ChatGPT. Dies wurde durch technische Entwicklungen wie die Transformer-Architektur ermöglicht, wodurch KI-Modelle plötzlich Sprache, Zusammenhänge und komplexe Aufgaben deutlich besser verstehen und verarbeiten konnten als frühere Systeme. Die bedeutende Innovation liegt dabei im „Attention“-Mechanismus, wodurch das Modell Zusammenhänge innerhalb eines Satzes betrachten und gewichten kann. Dadurch kann Sprache deutlich natürlicher verstanden und erzeugt werden (Vaswani et al., 2017).
Der nächste große Entwicklungsschritt liegt laut Leonards Expertenmeinung im Bereich Code und Programmierung. Dabei gilt die Regel: „Je besser eine KI in Mathematik und Programmierung werde, desto leistungsfähiger werde sie auch in anderen Bereichen.” Daraus können enorme wissenschaftliche Durchbrüche wie das Lösen mathematischer Probleme, das Beschleunigen wissenschaftlicher Forschung und das Entwickeln von Medikamenten entstehen. Bereits heute zeigen Systeme wie AlphaFold, dass KI hochkomplexe biologische Probleme lösen kann, etwa die Vorhersage von Proteinstrukturen (Jumper et al., 2021). Auch in der Medikamentenforschung wird KI zunehmend eingesetzt, um neue Wirkstoffe schneller zu identifizieren und Entwicklungsprozesse zu beschleunigen (Zhavoronkov et al., 2019).
Wie nah sind wir wirklich an AGI und autonomen KI-Systemen?
Laut Leonard befinden wir uns aktuell erst am Anfang der KI-Entwicklung. Als Orientierung stellt er eine Roadmap von OpenAI vor, welche in verschiedene Entwicklungsphasen unterteilt ist.
- Klassische Chatbots – Systeme, welche hauptsächlich Texte generieren oder Fragen beantworten können
- „Reasoner“ oder „Thinking Models“ – Modelle, welche komplexere Probleme logisch lösen und Zusammenhänge besser verstehen können
- KI-Agenten – die Phase, in welcher wir uns aktuell befinden überschreitet das Generieren von Inhalten mit dem eigenständigen Ausführen wirtschaftlich relevanter Aufgaben und dem Ausführen automatisierter Prozesse
- „Innovative AI“ – KI-Systeme, die eigenständig wissenschaftliche Durchbrüche erzielen können
- Unternehmens-KI – komplette Unternehmen können weitgehend autonom von KI-Systemen als eigene wirtschaftlich und juristisch relevante Person gesteuert werden
Auch Google DeepMind erwartet eine ähnliche Entwicklung, legt jedoch einen besonderen Fokus auf wissenschaftliche Forschung. In diesem Zusammenhang spricht Leonard ebenfalls über AGI (Artificial General Intelligence) – ein System, welches sämtliche kognitiven Aufgaben eines Menschen bewältigen kann. Anders als heutige KI wäre AGI somit nicht mehr nur auf einzelne Aufgaben spezialisiert, sondern universell einsetzbar. Von diesem Stand sind wir heute gar nicht mehr so weit entfernt, wie es viele Menschen noch glauben. Der Zeitraum zwischen 2030 bis 2035 wird von Expert*innen als möglicher Wendepunkt beschrieben, an welchem AGI und anschließend sogar Superintelligenz Realität werden könnte. Ab diesem Punkt könnte KI kognitiv leistungsfähiger werden als jeder einzelne Mensch.
Was bedeutet künstliche Intelligenz für unsere Arbeitswelt?
Die Auswirkungen von Maschinen werden in vielen verschiedenen Bereichen spürbar sein, doch einen besonderen Einfluss gibt es auf die Arbeitswelt. Langfristig ist es eine realistische Einschätzung, dass 60 bis 80 Prozent heutiger Jobs wegfallen oder grundlegend verändert werden könnten. Laut Goldman Sachs (2026) entstehen besonders dort Risiken, wo menschliche Arbeit direkt ersetzt werden kann, wie bei Büro-, Verwaltungs- oder Assistenztätigkeiten. Gleichzeitig können künstliche Intelligenzen aber auch Produktivität steigern und dadurch neue Nachfrage sowie neue Jobs schaffen.
Wie weit diese Entwicklung bereits fortgeschritten ist, zeigt sich unter anderem an der Diskussion rund um den sogenannten „Remote-Turing-Test“. Während der klassische Turing-Test beschreibt, dass Menschen in einer Unterhaltung nicht mehr erkennen, ob sie mit einer Künstlichen Intelligenz oder einem Menschen kommunizieren, geht der Remote-Turing-Test noch einen Schritt weiter: Hier lässt sich nicht mehr unterscheiden, ob eine konkrete Arbeitsleistung von einem Menschen oder einer KI erbracht wurde. Der ursprüngliche Turing-Test geht auf den Mathematiker Alan Turing zurück, der bereits 1980 die Frage stellte, ob Maschinen „denken“ können.
Genau darin sieht Leonard jedoch gleichzeitig eine der bedeutendsten wirtschaftlichen Chancen. Wer AI sinnvoll in Unternehmen integrieren könne, werde in den kommenden Jahren extrem gefragt sein, weshalb vor allem die Rollen des „KI-Managers“ oder „KI-Integrators“ für sehr relevant gehalten werden. Besonders wichtig sind dabei das Einführen von „Corporate-LLMs“, also zentralen AI-Systemen innerhalb eines Unternehmens, welche als gemeinsamer Wissensspeicher dienen und repetitive Aufgaben automatisieren.
Welche Rolle wird der Mensch künftig noch spielen?
Trotz der rasanten Entwicklung von Künstlicher Intelligenz bedeutet der technologische Fortschritt nicht automatisch, dass Menschen überflüssig werden. Vielmehr wird sich die Rolle des Menschen verändern: Anstatt Aufgaben selbst auszuführen, wird es wichtiger, Ziele zu definieren, Prozesse zu steuern und Ergebnisse zu bewerten. Besonders in kreativen Berufsfeldern zeigt sich dieser Wandel deutlich, etwa im Grafikdesign.
Gleichzeitig wird klar, dass Menschen in vielen Bereichen kaum direkt mit künstlichen Intelligenzen konkurrieren können. KI arbeitet bereits heute oft schneller, günstiger und effizienter, wodurch einige neue Chancen für Selbstständige und kleine Teams entstehen. Aufgaben, für die früher ganze Abteilungen notwendig waren, können heute teilweise bereits mit wenigen Personen und KI-Unterstützung umgesetzt werden.
Steuern wir langfristig auf eine Superintelligenz zu?
Die Diskussion rund um KI geht inzwischen weit über Chatbots hinaus. Immer häufiger steht die Frage im Raum, ob sie sich langfristig zu einer Superintelligenz entwickeln könnte, die menschliche Fähigkeiten deutlich übersteigt. Da AI auf mathematischen und physikalischen Prinzipien basiert, sehen viele Expert*innen aktuell keine klare Grenze, die eine weitere Entwicklung grundsätzlich stoppen würde.
Gleichzeitig wirft diese Vorstellung enorme philosophische Fragen auf. Besonders bekannt ist dabei das Gedankenexperiment des „Büroklammer-Maximierers“ des Philosophen Nick Bostrom. Er beschreibt eine KI, die ausschließlich darauf optimiert wurde, möglichst viele Büroklammern herzustellen und dafür theoretisch sämtliche Ressourcen nutzen würde. Das Beispiel soll verdeutlichen, dass hochentwickelte KI-Systeme nicht zwangsläufig „böse“ handeln müssten, um gefährlich zu werden. Bereits falsch oder zu eng definierte Ziele könnten problematische Folgen haben (Bostrom, 2014). Die zentrale Frage ist dabei, ob diese Ziele dauerhaft mit menschlichen Interessen übereinstimmen.
Häufig wird dieses Verhältnis mit dem Unterschied zwischen Mensch und Tier verglichen: Nicht körperliche Stärke entscheidet über Dominanz, sondern kognitive Fähigkeiten, wodurch das Bild eines „kognitiven Zoos“ entsteht – ein Szenario, in welchem der Mensch nicht mehr die intelligenteste Spezies wäre.
Ob KI am Ende vor allem Risiko oder Chance ist, bleibt weiterhin offen. Klar ist jedoch: Die Entwicklung schreitet schneller voran, als viele erwartet hätten, und wird Wirtschaft, Arbeitswelt und Gesellschaft langfristig grundlegend verändern.
Friederike Schuh (Studentin der Medienkommunikation)
Wenn du noch tiefer in die Gedanken von Leonard Schmedding eintauchen möchtest, kannst du dir hier das komplette Gespräch mit Phil anhören. In der Podcast-Folge geht es um KI, die Zukunft unserer Arbeitswelt und die Frage, welche Rolle Superintelligenz künftig spielen könnte. Viel Spaß beim Reinhören!
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