Christian Bosshard, von MMG Management Consulting, promoviert zur Frage, wie generative KI unsere Leistung steigert, während unsere eigene Kompetenz dabei zurückbleiben könnte. Im Gespräch mit Jakob Barandun im CapricornConnect-Podcast erklärt er, warum dieser «Decoupling Effect» gerade jetzt zum Problem für eine ganze Berufseinsteiger-Generation wird.
Christian Bosshard bewegt sich seit über 15 Jahren an der Schnittstelle von Business, IT und Operations. Gemeinsam mit den Partnern hat er MMG Management Consulting von null auf rund 30 Mitarbeitende aufgebaut. Neben der operativen Arbeit beschäftigt ihn aktuell eine Forschungsfrage, die weit über sein Tagesgeschäft hinausreicht: Was passiert mit unserer Kompetenz, wenn die sichtbare Leistung dank KI explodiert, der eigene Lernprozess aber gleichzeitig verkümmert?
Die Entkopplung von Leistung und Kompetenz
Der Begriff, den Bosshard für dieses Phänomen geprägt hat, heisst «Decoupling Effect» und meint die Entkopplung von Leistung und Kompetenzaufbau. Er illustriert das an seiner eigenen Berufsbiografie: Als er vor 20 Jahren als Berufseinsteiger seinen ersten Auftrag bekam, eine Analyse über das Verhalten von E-Banking-Nutzern zu erstellen, musste er sich mühsam Wissen aneignen, Feedback einholen, Anläufe wiederholen. Ein junger Mitarbeiter, der heute dieselbe Aufgabe gestellt bekommt, liefert innerhalb von 20 Minuten einen Report ab, der bereits Senior-Niveau erreicht.
Auf den ersten Blick eine Erfolgsgeschichte. Studien zeigen jedoch, dass der Lerneffekt dabei massiv unter Druck gerät, teilweise bleibt er ganz aus. Bosshard beobachtet zudem eine gefährliche Verschmelzung: Junge Fachkräfte glauben zunehmend, ein Thema zu verstehen, obwohl tatsächlich die KI das Verständnis liefert, nicht sie selbst.
Die verlorene Sandbox
Früher, so Bosshard, habe es eine Art Sandbox (geschützter Übungsraum, in dem man ausprobieren, scheitern und sich Wissen selbst erarbeiten muss, ohne fertige Lösung von Anfang an) gegeben, in der man sich zwangsläufig mit einer Domäne auseinandersetzen musste, um überhaupt liefern zu können. Heute liefert die KI Resultate, die selbst ihre Nutzer oft nicht mehr im Detail nachvollziehen können. Fragt man nach, worin sich zwei KI-generierte Antworten unterscheiden, bleibt die Erklärung häufig aus.
Dabei ist gerade die Kombination aus Domänenwissen und KI-Einsatz der Punkt, an dem echte Wirkung entsteht. Wer als Berufseinsteiger nie die nötige Fachexpertise aufbaut, wird das Potenzial der KI nie ausschöpfen können, denn ihm fehlt die Grundlage, um auf den Antworten aufzubauen und neue Erkenntnisse einzubringen.
Effizienz oder Lernen – eine tägliche Weichenstellung
Bosshard beschreibt das Dilemma anhand einer alltäglichen Situation: Er schreibt eine E-Mail, lässt sie von der KI überarbeiten und erhält meist eine bessere Version zurück. Daraus ergeben sich zwei Wege. Der Weg der Effizienz bedeutet, künftig nur noch Stichworte zu liefern, weil das Ergebnis ohnehin gut wird. Der Weg des Lernens bedeutet, zu analysieren, was die KI besser gemacht hat, und das eigene Schreiben zu verbessern. In einer schnelllebigen Arbeitswelt, sagt Bosshard, entscheiden sich die meisten jungen Menschen für die Effizienz. Das ist nachvollziehbar, aber auf Dauer riskant.
Neue Aufgaben statt weniger Aufgaben
Dass junge Talente deshalb überflüssig würden, sieht Bosshard nicht. Vielmehr brauche es neue Karrierepfade. Klassische Einstiegsarbeiten wie das Erstellen von Reports oder PowerPoint-Präsentationen fallen zunehmend weg. Stattdessen sollten jüngere Mitarbeitende früher Verantwortung übernehmen, näher an Kunden arbeiten und sich gemeinsam mit erfahrenen Kollegen und der KI mit konkreten Problemlösungen auseinandersetzen. Nicht allein, sondern im Team mit Vorgesetzten und Experten.
Wenn kritisches Denken zur Mangelware wird
Ein zentrales Risiko sieht Bosshard im kritischen Denken selbst. Angesichts einer Informationsflut, die kaum noch überprüfbar ist, verlagert sich das Vertrauen zunehmend von klassischen Quellen auf die KI, die selbst nicht unfehlbar ist. Genau deshalb sei der Aufbau eigener Expertise und kritischen Denkvermögens bei jungen Menschen so wichtig, und Unternehmen wie Gesellschaft müssten gemeinsam Wege finden, das zu fördern.
Sein Horrorszenario: Unternehmen verzichten bewusst auf Investitionen in den Nachwuchs, weil KI-gestützte Ergebnisse ohnehin gut genug erscheinen. Die Folge wäre in drei bis fünf Jahren eine ausgedünnte Expertenpipeline und eine wachsende Abhängigkeit von einer KI, deren Richtigkeit niemand mehr beurteilen kann. Für Bosshard führt das direkt zur Frage nach AI Governance: Wer führt Regie, der Mensch oder die KI, und in welchem Umfang?
Menschlichkeit als Unterscheidungsmerkmal
Auf die Frage, welche Jobs verschwinden werden, antwortet Bosshard differenziert: Nicht ganze Berufe fallen weg, sondern Bündel von Tätigkeiten. Alles Routinehafte – Standardreports, einfache Analysen oder Präsentationen – lässt sich automatisieren. Was bleibt und an Bedeutung gewinnt, sind Verantwortung, Kreativität, Kontext, Expertise und Empathie. Nachdem Kundeninteraktionen jahrelang digitalisiert und standardisiert wurden, sieht Bosshard gerade in der Menschlichkeit künftig ein Unique Selling Point für Unternehmen.
Zum Abschluss: Zeit anhalten und offen bleiben
Auf die Frage nach seiner Wunsch-Superpower antwortet Bosshard ohne Zögern: die Zeit anhalten können, um sich in der rasanten KI-Welt bewusst Raum für Fokus und Reflexion zu schaffen und dies auch mal abseits der Technologie. Sein Lebensmotto bringt die Essenz des Gesprächs auf den Punkt: Man lernt nie aus, und man ist nie zu alt, seine Meinung zu ändern. Gerade in einer Zeit widersprüchlicher Informationen und Meinungen sei diese Offenheit wichtiger denn je.
Für die Zukunft setzt Bosshard auf das Positive: KI als Multiplikator von Kreativität, der es erlaubt, Ideen umzusetzen, für die bisher schlicht die Zeit fehlte.
Binci Heeb
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