Helge Sanden fragte mich auf LinkedIn: “Was sind die betriebswirtschaftlich messbaren Ergebnisse von AI?” Bessere Qualität? Schnellere Entwicklung?
Beides. Aber das ist die falsche Frage.
Die richtige: Was ist eure knappste Ressource?
Nicht Geld. Denkleistung.
Qualifizierte Aufmerksamkeit. Zur richtigen Zeit, am richtigen Ort, mit dem richtigen Kontext.
McKinsey hat das analysiert: 5% der Rollen in einem Unternehmen schaffen 95% des Werts. Nicht 80/20 — 95/5.
Herbert Simon hat das 1971 vorhergesagt: “A wealth of information creates a poverty of attention.”
Die 5% — das sind die Leute, die wissen, wo der Hase läuft. Die die komplexen Probleme lösen. Die die Agenda vorantreiben. Die die anderen 95% mit Arbeit versorgen und mit Antworten.
Und genau da liegt das Problem.
Das Bottleneck
Die 5% werden zugespamt
“Was soll ich tun?” — “Wie geht denn das?” — “Ich kann das nicht entscheiden.”
Zum 98.000. Mal. Jeden Tag mindestens 50 Mal.
Die Leute stehen bei den Vordenkern auf dem Teppich und fragen nach Guidance. Nach Entscheidungen. Nach Antworten, die sie eigentlich selbst finden könnten — wenn jemand da wäre, der ihnen den Kontext gibt.
AI kann genau das: Fragen beantworten, bevor sie bei den 5% landen. Entscheidungen vorbereiten. Guidance geben, die auf dem Wissen der Organisation basiert — nicht auf dem eines einzelnen überlasteten Experten.
Die 5% können sich selbst skalieren
Letzte Woche habe ich über Coding Agents die Arbeit eines Dreier-Teams von drei Monaten in einer halben Woche erledigt. Ich weiß exakt, WAS ich will, WARUM ich es will und WIE ich es will. Ich kann das klar ausdrücken. Und dann überwache und forme ich, was entsteht.
Das ist Delegation, nicht Ausführung. Und genau das lässt sich auf jede Wissensarbeit übertragen.
Ich kann Annahmen validieren lassen, indem ich 10 Sub-Agents losschicke, die hunderte Quellen durchsuchen. Ich kann Formulierungen kneten, Ideen testen, Feedback einholen — und das Ergebnis ist trotzdem mein Content, mein Denken, meine Richtung.
Aber dafür muss ich aufhören, reiner Ausführender zu sein. Ich muss denken wie ein Manager. Und genau das tun die meisten, die am besten profitieren könnten, noch nicht.
Denkleistung, wo sie vorher nicht rentabel war
Ein konkretes Beispiel aus meinem Alltag: Zwei Top-Experten — die Leute, die eigentlich strategische Entscheidungen treffen sollten — verbrachten einen ganzen Tag damit, 14 Cent auf einer Frachtrechnung zu finden. Vierzehn Cent.
Weil es um Zoll ging. Und die Zahlen auf den Cent genau stimmen mussten.
Was haben sie gemacht? Excel-Sheets geöffnet, Daten zusammengezogen, Zahlen und Kolonnen verglichen, Spalte für Spalte. Stumpfe Arbeit, die trotzdem qualifizierte Denkleistung braucht — Verständnis von Zoll, Fracht, Rechnungsstellung.
AI könnte das. Mit qualifizierten Anweisungen. Die Experten geben die Richtung, der Agent sucht, iteriert, liefert. Minuten statt Stunden.
Und das sind keine Einzelfälle. Überall sitzen Sachbearbeiter, die für einfache Denkleistung herangezogen werden: Dokumente kategorisieren, Versicherungs-Cases abarbeiten, Daten abgleichen. Stellen, wo Denkleistung nützlich wäre — aber nie rentabel genug, einen qualifizierten Menschen hinzusetzen.
AI macht das wirtschaftlich.
Die andere Seite der Medaille
Jetzt der unbequeme Teil.
“Jobs fallen durch AI nicht weg” — das sagen viele. Das ist Wunschdenken.
Wenn AI Denkleistung skaliert, brauchen wir die 95% weniger. Nicht sofort. Nicht alle. Aber der Trend ist klar.
Dario Amodei, CEO von Anthropic, hat das gerade ausgesprochen: Das Risiko einer dauerhaften Unterklasse von über 50% der Bevölkerung, die keinen Wertbeitrag mehr leisten kann. Nicht weil sie dumm sind — weil die Aufgaben, die sie erledigen, skalierbar werden.
Das ist keine Dystopie-Fantasie. Das ist eine reale Frage, die wir jetzt beantworten müssen.
Was das bedeutet
AI skaliert Denkleistung. Das ist die größte Chance und die unbequemste Frage unserer Generation.
Die Chance: Die besten Köpfe können endlich das tun, wofür sie eigentlich da sind. Probleme lösen, die niemand sonst lösen kann. Und Denkleistung dorthin bringen, wo sie vorher nie hinkam.
Die Frage: Was machen wir mit den Menschen, deren Denkleistung ersetzbar wird?
Wer nur darüber redet, wie man AI-Tools einführt, verpasst das Wesentliche. Die Technologie ist da. Die Frage ist, ob wir die Reife haben, sie richtig einzusetzen.
Weiterführend:
- McKinsey: Focus on the Five Percent — 5% der Rollen, 95% des Werts
- Dario Amodei: The Adolescence of Technology — Das Risiko der dauerhaften Unterklasse
- Herbert Simon: Designing Organizations for an Information-Rich World (1971) — “A wealth of information creates a poverty of attention”