Deskilling: Verringert KI unsere Kompetenzen im Beruf?
Deskilling durch KI – verlieren wir stillschweigend unsere Fähigkeiten, während Maschinen immer mehr Aufgaben übernehmen? Mit weitreichenden Folgen für Arbeit, Bildung und Gesellschaft.
Wenn KI übernimmt: Warum wir Gefahr laufen, wichtige Fähigkeiten zu verlernen.
Foto: panthermedia.net/peshkova
In vielen unserer bisherigen Artikel haben wir aufgezeigt, was KI bereits heute kann, wo sie zum Einsatz kommt und wie sie Prozesse optimiert. Doch neben der offensichtlichen Frage nach möglichen Jobverlusten stellt sich eine andere, oft unterschätzte: Was passiert, wenn wir uns durch den Einsatz von KI selbst zurückentwickeln? Wenn wir Fähigkeiten verlieren, weil wir sie schlicht nicht mehr anwenden?
Ob Routineaufgabe oder komplexer Arbeitsprozess – wer etwas lange nicht mehr selbst macht, vergisst schnell die genauen Abläufe. Die Reihenfolge verschwimmt, einzelne Schritte fallen einem nicht mehr ein. Irgendwann ertappt man sich dabei zu denken: Wie war das noch mal? Genau hier beginnt das Phänomen des Deskilling – schleichend, aber mit spürbaren Folgen.
Inhaltsverzeichnis
Was versteht man unter „Deskilling“?
Unter „Deskilling“ versteht man den Prozess, bei dem Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer bestimmte Fertigkeiten, Kenntnisse oder Problemlösungsfähigkeiten verlieren, weil diese zunehmend von Maschinen oder automatisierten Systemen übernommen werden. Dieser Verlust kann sowohl durch die Verringerung der Übung im Alltag als auch durch strukturelle Veränderungen in Arbeitsprozessen entstehen.
Mit dem rasanten Fortschritt technologischer Entwicklungen, insbesondere im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), hat Deskilling eine neue Dimension erreicht. KI-Systeme können nicht nur Routineaufgaben, sondern auch komplexe kognitive Tätigkeiten übernehmen – von der Textanalyse über medizinische Diagnosen bis hin zu kreativen Gestaltungsaufgaben. Dadurch werden menschliche Kompetenzen in manchen Bereichen weniger benötigt, was langfristig zu einem schleichenden Kompetenzabbau führen kann.
„Deskilling“ beschreibt die Verringerung von erforderlichen Kompetenzen, wenn anspruchsvolle Aufgaben von Maschinen oder Künstlicher Intelligenz übernommen werden, sodass vorhandene Fähigkeiten verlernt oder gar nicht erst aufgebaut werden (Diskussionspapier Nr. 25, Oktober 2023). Im Englischen entspricht „skill“ weitgehend dem deutschen Begriff „Kompetenz“, der Wissen, Können und Haltungen umfasst. Das Gegenstück ist „Upskilling“: neue oder höhere Kompetenzen werden erworben, wenn sich Aufgaben und Anforderungen verändern.
Deskilling im Bildungsbereich
Ein weiterer Aspekt des Deskilling zeigt sich bereits im Bildungsbereich: Schülerinnen und Schüler lassen KI ihre Hausaufgaben erledigen, Studierende nutzen sie, um Texte zusammenfassen oder Aufgaben lösen zu lassen. Dadurch werden zentrale Kompetenzen, wie eigenständiges Denken, Textverständnis oder Problemlösungsfähigkeit, seltener geübt – und laufen Gefahr, langfristig zu verlernen. Wie Hochschulen mit diesen Entwicklungen umgehen, wurde bereits von ingenieur.de berichtet.
Macht die KI uns dümmer?
In der Diskussion um den Einfluss von künstlicher Intelligenz auf unsere kognitiven Fähigkeiten wird kontrovers debattiert, ob KI uns „dümmer“ macht. Einige Kritiker warnen davor, dass die Nutzung von KI-Tools wie ChatGPT zu einer Form der digitalen Entmündigung führen könnte, indem sie uns dazu verleitet, weniger selbstständig zu denken und zu lernen. Diese Bedenken basieren auf der Vorstellung, dass die einfache Verfügbarkeit von Antworten durch KI unsere Fähigkeit zur eigenständigen Problemlösung und kritischen Reflexion beeinträchtigen könnte.
Auf der anderen Seite argumentieren Befürworter, dass KI als unterstützendes Werkzeug genutzt werden kann, um Lernprozesse zu fördern und den Zugang zu Wissen zu erleichtern. Sie betonen, dass die Verantwortung für den Lernprozess weiterhin beim Individuum liegt und dass KI als Ergänzung, nicht als Ersatz für eigenes Denken und Lernen dienen sollte.
„Es kommt auch darauf an, wie wir sie einsetzen. Ich kann ja, wenn ich bei einem Projekt nicht weiterkomme, einen Chatbot fragen, was dem dazu einfällt an Wissen, vielleicht auch Umstrukturierungen. Ich kann schauen, ist da eine Idee dabei, die mir selber jetzt nicht gekommen wäre, die aber sinnvoll ist“, wird Prof. Martin Korte von SWR zitiert.
Kritisches Denken im Zeitalter der KI
Eine Studie von Microsoft und der Carnegie Mellon University zeigt, dass der Einsatz generativer KI Auswirkungen auf unser kritisches Denken haben kann. Die Forscher fanden heraus, dass Menschen, die stark auf KI vertrauen, weniger eigene Analyse und Reflexion einsetzen. Je mehr Vertrauen in die KI besteht, desto weniger kritisch denken die Nutzer – besonders unter Zeitdruck oder bei Routineaufgaben.
Allerdings reagieren die Befragten in Berufen mit hohen Risiken, in denen Fehler schwerwiegende Folgen hätten, deutlich kritischer auf die Ergebnisse der KI. Um kritisches Denken zu fördern, empfehlen die Forscher, dass KI-Tools transparenter machen, wie sie zu ihren Entscheidungen kommen, statt einfach nur Antworten zu liefern.
Eine weitere Studie der Swiss Business School untersucht ebenso, wie sich Künstliche Intelligenz auf unser kritisches Denken auswirkt – ein Bereich, der bislang wenig erforscht wurde. Das Ergebnis bestätigt frühere Vermutungen: Wer KI häufig nutzt, um schwierige Fragen zu lösen, trainiert sein eigenes Denken weniger und schwächt dadurch langfristig die Fähigkeit, kritisch zu reflektieren.
Wie KI zu Deskilling führen kann
Künstliche Intelligenz verändert unsere Arbeits- und Lernwelt – und nicht immer zum Vorteil unserer eigenen Fähigkeiten. Routinetätigkeiten werden automatisiert, sodass wir weniger üben und bestimmte Fertigkeiten langsam verkümmern. Auch Wissen und Entscheidungen werden zunehmend auf Maschinen verlagert, wodurch wir seltener eigenes kritisches Denken einsetzen.
Gleichzeitig verringert sich die Notwendigkeit, bestimmte Fachkompetenzen regelmäßig anzuwenden. Wer sich zu stark auf KI verlässt, läuft außerdem Gefahr, abhängig von den Systemen zu werden und eigene Problemlösungsstrategien zu vernachlässigen. Auf diese Weise zeigt Deskilling sowohl individuelle Auswirkungen auf Fähigkeiten als auch strukturelle Folgen für Arbeits- und Lernprozesse.
Folgen für Arbeitskräfte und Gesellschaft
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz verändert, wie wir arbeiten – und das hat Folgen für alle. Kurzfristig kann Deskilling dazu führen, dass bestimmte Fähigkeiten seltener gebraucht werden und Beschäftigte weniger üben, was sie eigentlich gut können. Langfristig verschieben sich Qualifikationsprofile: Alte Kompetenzen werden weniger relevant, neue Fähigkeiten im Umgang mit KI immer wichtiger.
Auch Berufsrollen verändern sich: Manche Tätigkeiten verschwinden, andere entstehen neu oder werden automatisiert. Das kann zu einer Polarisierung des Arbeitsmarktes führen – während hochqualifizierte Spezialisten weiterhin gefragt sind, schrumpft der Bedarf an Routinearbeiten.
Darüber hinaus wirkt sich der Einsatz von KI auf individuelle Fähigkeiten aus: Kreativität, Problemlösungsfähigkeit und Lernbereitschaft können leiden, wenn Maschinen Routineaufgaben übernehmen. Gleichzeitig bietet KI Chancen, indem sie Freiräume für anspruchsvollere Aufgaben schafft – wer sich aktiv damit auseinandersetzt und seine Kompetenzen anpasst, kann davon profitieren.
Wir haben bereits berichtet, dass bestimmte Berufsgruppen besonders stark vom Einsatz der KI betroffen sind.
Deskilling durch KI am Beispiel der Medizin
Eine aktuelle Studie aus Polen zeigt, wie der Einsatz von KI die Fähigkeiten von Fachkräften beeinflussen kann. Ärzte und Ärztinnen, die bei der Suche nach Krebsgeschwülsten von KI-Systemen unterstützt wurden, arbeiteten nach wenigen Monaten weniger erfolgreich als zuvor. An vier Endoskopie-Zentren wurde die Erfolgsrate bei der Erkennung von Adenomen vor und nach der KI-Nutzung verglichen – sie sank um mehr als 20 Prozent. Die Forschenden sprechen in diesem Zusammenhang auch von „Deskilling“.
Besonders erfahrene Mediziner waren von diesem Effekt betroffen; bei weniger erfahrenen Fachkräften könnte der Rückgang der Fähigkeiten noch stärker ausfallen.
Lesen Sie auch: KI im Ingenieuralltag: Mehr Potenzial als Praxis
Strategien gegen Deskilling
Um Deskilling entgegenzuwirken, spielen Aus- und Weiterbildung eine zentrale Rolle. Durch gezieltes Reskilling (Erwerb neuer Fähigkeiten) und Upskilling (Vertiefung und Erweiterung bestehender Kompetenzen) können Mitarbeitende ihre Qualifikationen kontinuierlich anpassen und erweitern.
Schließlich tragen Bildungspolitik und Unternehmen Verantwortung: Sie müssen Rahmenbedingungen schaffen, die lebenslanges Lernen ermöglichen, Weiterbildungsangebote bereitstellen und die Kompetenzentwicklung systematisch fördern, um langfristig Deskilling zu verhindern.
Ein Beitrag von:
