ISFB Insight
KI und Deskilling: Die Kehrseite der Produktivitätssteigerungen
30. Oktober 2026
Im Zeitalter der generativen KI beruht die Stärke einer Organisation auf ihrer Fähigkeit zu entscheiden, was sie nicht verlernt, um Platz für situationsbezogenes Lernen zu schaffen.
Von Dr. Mathias Baitan, Generaldirektor des ISFB
Künstliche Intelligenz verbessert bereits die Ausführungsgeschwindigkeit und bei vielen Aufgaben auch die Qualität der geleisteten Arbeit. Es zeichnet sich jedoch ein eher verstecktes Risiko ab: dass man mit dem Werkzeug zwar leistungsfähiger wird, dabei aber nach und nach die Fähigkeit verliert, ohne es zu arbeiten.
Das nennt man „Deskilling“: den Verlust einer Fähigkeit, wenn sie nicht mehr ausreichend ausgeübt wird.
Ein im September 2026 von David Autor und seinen Mitautoren veröffentlichtes Arbeitspapier liefert ein interessantes Ergebnis. Drei Monate lang wurden 133 auf Patentrecht spezialisierte Anwälte nach dem Zufallsprinzip auf eine Gruppe mit KI-Assistent und eine Kontrollgruppe aufgeteilt. Das Tool verbessert die Arbeitsqualität, insbesondere bei Nachwuchskräften. Wenn diese Anwälte jedoch anschließend ohne den Assistenten ihr Urteilsvermögen unter Beweis stellen müssen, bleiben nur die erfahrensten Fachleute im Vorteil. Bei den Nachwuchskräften streuen die Ergebnisse, anstatt sich zu verbessern. Die Autoren stellten daher die Hypothese auf, dass fundiertes Vorwissen erforderlich sein könnte, um wirklich mit der KI zu lernen, anstatt dank ihr lediglich bessere Ergebnisse zu erzielen (Autor et al., 2026).
Diese Frage knüpft an mehrere Überlegungen an, die bereits in den Kolumnen von ISFB Insight dargelegt wurden. Im vergangenen März habe ich in meinem Artikel„Entscheidungsfindung: Eine komplexe Kompetenz im Zentrum der Führungsrolle“ daran erinnert, dass Entscheiden bedeutet, eine Situation zu interpretieren, ein gewisses Maß an Unsicherheit zu akzeptieren und sein Urteilsvermögen einzusetzen. Im April habe ich in einem weiteren Text mit dem Titel „Im Zeitalter der KI braucht die Finanzbranche mehr denn je gut ausgebildete Fachkräfte“ bereits auf ein Risiko hingewiesen: nämlich die Gefahr, den schnellen Zugriff auf eine Antwort mit der Beherrschung des Themas zu verwechseln. Im Juni setzte ich dann in meinem Beitrag„Wenn die Maschine in die Sprache eindringt“ eine weitere Grenze: Je leichter Informationen zu beschaffen sind, desto wichtiger wird die Fähigkeit, sie zu verstehen, zu überprüfen und ihnen einen Wert zu verleihen.
Die ersten in diesem Sommer veröffentlichten Studien des ISFB-Observatoriums gehen in die gleiche Richtung: Die Berufe im Bankwesen scheinen sich eher neu zu strukturieren, als zu verschwinden, während die erwarteten Qualifikationsanforderungen steigen.
Der Fachkräftemangel stellt die Unternehmensleitungen vor eine weitere Herausforderung.
Eine Bank kann heute zwar ihre Produktivität steigern, dabei aber – ohne es sofort zu bemerken – ihren Expertenpool von morgen schwächen. Ein Analyst baut seine Fachkompetenz durch Analysen auf. Ein Risikospezialist durch das Abwägen von Hypothesen. Ein Berater durch die Ausarbeitung seiner Empfehlungen, durch Argumentation und durch Korrekturen. Wenn diese Aufgaben in den ersten Berufsjahren nach und nach wegfallen, verschwindet mit ihnen ein Teil des Prozesses, durch den Erfahrung aufgebaut wird.
Das Thema geht also weit über den Einsatz von KI hinaus. Es betrifft den Nachwuchs, das operative Risiko, die Qualität von Entscheidungen und die Verantwortung. Die Führungskräfte müssen schrittweise unterscheiden, welche Aufgaben sinnvollerweise automatisiert werden sollten und welche eine Organisation weiterhin selbst ausführen muss.
Denn nicht alle Reibungspunkte sind nutzlos. Manche tragen geradezu zum Aufbau von Fachkompetenz bei. Die Leistung lässt sich daher sicherlich nicht allein an der Anzahl der der KI anvertrauten Aufgaben messen – ganz im Gegenteil. Eine solide Organisation ist jene, die weiß, was sie nicht verlernen will, um Raum für das Lernen in der Praxis zu schaffen.
Referenzen
Autor, D. H., Rodchenko, T., Martin, J., Iscenko, Z., Strand, S., Pearl, D. und Ferere, M. (2026). Fördert oder untergräbt KI-Unterstützung Fachkompetenz? Erkenntnisse aus einem dreimonatigen Feldversuch zur Ausarbeitung von Patentanmeldungen. NBER-Arbeitspapier Nr. 35720, doi: https://doi.org/10.3386/w35720
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