Zwei Stimmen, die man hören sollte
Der Kognitionswissenschaftler Gary Marcus, emeritierter Professor der New York University, nennt es das Nachfolgeproblem. In einem Interview mit Gustavo Entrala im November 2026 sagte er:
„Mich beschäftigt weniger, ob junge Menschen Arbeit finden, als das Nachfolgeproblem. Wir stellen weniger Junior-Programmierer ein, brauchen aber weiterhin Seniors, um zu reparieren, was diese Systeme kaputt machen. Und wir bilden die Seniors von morgen nicht aus.“
Der Ingenieur und Wissenschaftsvermittler Javier Ideami zeigt im Podcast „Tengo un Plan“ dieselbe Lücke aus einem anderen Blickwinkel. Typische Junior-Aufgaben sind repetitiv und beruhen auf Mustererkennung, genau das, was KI am besten kann. Sein Rat an junge Menschen: trainieren, was Maschinen noch nicht beherrschen.
„Übt immer mehr das langsame Denken und die Tiefe. Das wird euch retten. Die Juniors von heute sind die Führungskräfte von morgen: Wenn wir sie abbauen, wo sollen sie ausgebildet werden?“
Zitate aus den Transkripten beider Interviews, bearbeitet und übersetzt.
Was die Daten sagen
Ein Stanford-Team um Erik Brynjolfsson hat im August 2025 die Gehaltsdaten des größten US-Anbieters ausgewertet. Seit sich generative KI verbreitet hat, sank die Beschäftigung von 22- bis 25-Jährigen in den am stärksten KI-exponierten Berufen relativ um 13 %. In denselben Berufen blieb die Beschäftigung erfahrener Arbeitskräfte stabil oder wuchs. Der Rückgang konzentriert sich dort, wo KI Aufgaben ersetzt, nicht dort, wo sie sie ergänzt.
Der Risikokapitalgeber SignalFire kommt in der Tech-Branche zu einem ähnlichen Ergebnis: 2024 machten Hochschulabsolventen nur 7 % der Einstellungen bei den 15 größten Tech-Konzernen aus, 25 % weniger als 2023 und weniger als die Hälfte des Werts von 2019.
Am IESE benennt der Ökonom Enrique Ide den Mechanismus. Berufseinsteiger lernen, indem sie mit Fachleuten arbeiten, und dieses praktische Wissen steht in keinem Handbuch. Nimmt die Automatisierung ihnen diese Arbeit ab, lernen sie weniger, werden schwächere Mentoren, und die Weitergabe guter Praxis zwischen den Generationen verlangsamt sich. Nach seiner Analyse ähnelt das, was man bisher bei generativer KI sieht, eher einer Verdrängung von Juniors als einer höheren Produktivität der Fachleute.
Es sind Zahlen aus den USA und der Tech-Branche. Für Spanien haben wir noch keine vergleichbaren veröffentlichten Reihen gefunden, doch der Trend verdient Aufmerksamkeit.
Denken lernen, nicht nur delegieren
Die andere Seite des Problems ist, wie KI genutzt wird. Eine 2025 in der Fachzeitschrift Societies veröffentlichte Studie von Michael Gerlich mit 666 Personen ergab: Wer am meisten an KI delegiert, schneidet beim kritischen Denken schlechter ab. Die 17- bis 25-Jährigen delegierten am meisten. Es ist eine Korrelation und kein Beweis für Ursächlichkeit, weist aber in dieselbe Richtung.
Eine Studie von Microsoft Research und Carnegie Mellon mit 319 Fachkräften, vorgestellt auf der CHI 2025, ergänzt: Je mehr man der KI vertraut, desto weniger prüft man ihre Ergebnisse; je mehr man dem eigenen Urteil vertraut, desto mehr denkt man nach.
KI ersetzt Urteilsvermögen nicht, sie verlangt es. Und Urteilsvermögen entsteht durch Übung, Fehler und jemanden, der korrigiert.
Was wir bei Caelum tun
Deshalb arbeiten wir mit Universitäten, Hochschulen und Berufsschulen zusammen: Praktika, Abschlussarbeiten und KI-Challenges an echten Projekten, Preluma und CBLX. Die Studierenden arbeiten mit KI, lernen aber auch, ihre Ergebnisse zu prüfen. Bei Preluma wird zum Beispiel jede Angabe mit ihrer amtlichen Quelle abgeglichen, bevor sie einen Kunden erreicht, und Einsteiger lernen diese Prüfung an der Seite erfahrener Kollegen.
Berufseinsteigern Chancen zu geben ist nicht nur soziale Verantwortung. Es sorgt dafür, dass es in zehn Jahren Fachleute gibt, die KI steuern können.
Quellen
- Gary Marcus, Interview im Podcast von Gustavo Entrala (YouTube), November 2026
- Javier Ideami, Interview im Podcast „Tengo un Plan“ (YouTube), 2026
- Brynjolfsson, Chandar und Chen, „Canaries in the Coal Mine?“, Stanford (SIEPR), August 2025
- SignalFire, „State of Tech Talent Report 2025“, 20. Mai 2025
- Enrique Ide (IESE), „Automation, AI, and the Intergenerational Transmission of Knowledge“, arXiv, 2026
- Michael Gerlich, „AI Tools in Society“, Fachzeitschrift Societies, Januar 2025
- Lee u. a. (Microsoft Research und Carnegie Mellon), CHI 2025