Künstliche Intelligenz: Weltuntergang oder „Just Relax“?
Eine neue Politik für den Strukturwandel

„Die Minderung des Risikos eines Aussterbens durch KI sollte eine globale Priorität sein, neben anderen gesellschaftlichen Risiken wie Pandemien und Atomkrieg.“ (Sam Altman, Open AI und Demis Hassabis, Google DeepMind, 2023)

Die Welt hat eine neue große Debatte. In dem Manifest „We Must Act Now: A Statement on AI’s Transformation of the Economy“ (hier) problematisieren namhafte Ökonomen, KI-Forscher und Technologie-Führungskräfte die Entwicklung der KI. Hoffnungen auf kräftige Wohlstandsgewinne sind das eine, Angst vor disruptiven Veränderungen und Massenarbeitslosigkeit das andere, Sorge um ungleich verteilte Wohlfahrtsgewinne ein drittes. Kritisch sehen sie auch, wie träge Politik und Institutionen reagieren. Notwendig seien regulierende Leitplanken, damit die Entwicklung in „geordneten“ Bahnen verläuft. Die Diskussion hat sich weiter intensiviert. Nun warnen auch einige Chefs der größten KI-Anbieter, etwa Sam Altman (OpenAI), Dario Amodei (Anthropic), Elon Musk (xAI), Demis Hassabis (Google DeepMind), vor den Gefahren ihrer eigenen Produkte. Ungebremst könnten sie die Menschheit auslöschen. Ökonomen springen auf diesen Zug auf und weisen darauf hin, dass eine unregulierte KI nicht mehr beherrschbare Finanzkrisen auslösen und die Geldpolitiken der Notenbanken lähmen könnte.

Strukturwandel: Nichts Neues?

Die Entwicklung der KI scheint erst am Anfang zu stehen. Das „Beste“ kommt wohl erst noch. Ein (heftiger) Prozess der „schöpferischen Zerstörung“ liegt nahe. Viele vergleichen ihn mit der industriellen Revolution. Andere hängen ihn noch höher, weil er schneller abläuft und mehr Bereiche (Qualifikationen, Unternehmen, Branchen) erfasst. Das Muster solchen Strukturwandels ist allerdings immer das gleiche: Erst wird Altes zerstört, dann wird Neues geschaffen. Neue Technologien, wie heute KI, treiben den Prozess. Alte Geschäftsmodelle erodieren, altes Kapital wird zerstört, alte Arbeitsplätzte verschwinden, alte Qualifikationen werden entwertet. In solchen Phasen der „Zerstörung“ wird oft der Untergang der Kultur beschworen, manchmal, wie heute, sogar das Ende der Menschheit. Das Schöpferische kommt erst später. Höhere Produktivität, höhere Löhne, sinkende Preise, neue Märkte, neue Jobs, die wir uns heute noch gar nicht vorstellen können. Wichtig: Immer konnte in der Vergangenheit ein signifikanter Wohlstandsgewinn verzeichnet werden.

Das Drehbuch der „schöpferischen Zerstörung“ ist altbekannt. Die Handlung: Höhere Anpassungslasten (Produktivität, Präferenzen) treffen auf unzureichende Anpassungskapazitäten (inflexible relative Preise; beruflich, sektoral und regional immobile Produktionsfaktoren). Die Akteure: Arbeitnehmer, Unternehmen, Branchen und Sektoren. Manche von ihnen gewinnen, manche verlieren. Die Folgen: Kostspielige allokative Friktionen, wachsende Ungleichheiten, finanziell angespannter Sozialstaat. Das Ergebnis: Beträchtliche gesamtwirtschaftliche Wohlfahrtsgewinne. Der (sektorale) Strukturwandel ist der Motor wachsenden Wohlstandes. Das (theoretische) „happy end“: Die Gewinner könn(t)en die Verlierer entschädigen. Netto bleibt trotzdem etwas übrig. Also: Nichts wirklich Neues. Das gilt auch für den KI-generierten Strukturwandel. Neu ist allenfalls die Abspielgeschwindigkeit des Filmes, sagen die Verfechter von „haben wir alles schon hunderte Male erlebt“ (John Cochrane).

Dieses Mal ist alles anders

Von dieser Retro-Sicht der „schöpferischen Zerstörung“ lassen sich die Apokalyptiker der KI nicht überzeugen. Für sie ist dieses Mal alles anders. Im Strukturwandel der Vergangenheit ersetzte die „Maschine“ manuelle und routinemäßige physische Tätigkeiten. Der Mensch wich aus. Er konzentrierte sich auf sektorale Bereiche, wo er komparative Vorteile hatte, kognitiv, kreativ, organisatorisch, empathisch. Die Masse der Arbeitnehmer profitierte vom Strukturwandel über mehr Beschäftigung und höheren Wohlstand. Das alles sei Vergangenheit. Die KI wildere sektorübergreifend auch in den kognitiven, wissensbasierten und analytischen Bereichen. Sie werde auch dort besser und billiger. Den meisten Menschen ginge die Arbeit aus. Es drohe Massenarbeitslosigkeit, Statusverlust und Polarisierung. Das (akademische) Qualifikationsversprechen gelte nicht mehr. Auch wer in jungen Jahren fleißig in Humankapital investiere, könne nicht mehr mit einem sicheren, gut bezahlten Arbeitsplatz rechnen. Es drohten kognitive Kompetenzverluste. Das treffe auch die breite Mittelschicht. Wo finden die Menschen noch Beschäftigung? Gibt es noch Bereiche, die exklusiv „menschlich“ (KI-frei) bleiben?

Die KI verändere den Strukturwandel fundamental. Sie gleiche massiven Raketenangriffe, die die Luftabwehr hoffnungslos überfordere. Die technischen Fähigkeiten der KI-Modelle entwickeln sich sprunghaft weiter, oft im Takt weniger Monate. Das erhöhe die Anpassungslasten für die Volkswirtschaften in einem atemberaubenden Tempo. Die Anpassungskapazitäten entwickeln sich allerdings nicht im selben Tempo. Der „alte“ Strukturwandel erstreckte sich über Generationen. Als die Landwirtschaft mechanisierte, gingen die Kinder der Bauern in die Fabriken (Industrie), als die Fabriken automatisiert wurden, gingen deren Kinder in die „Büros“ (Dienstleistungen). Die Anpassung an den Strukturwandel erfolgte über den Generationenwechsel. KI verschärfe die Geschwindigkeit der notwendigen Anpassung drastisch. Das Generationen-Modell der Anpassung an exogene Schocks breche zusammen. Die KI lasse der Gesellschaft nur wenige Jahre statt Jahrzehnte zur Anpassung. Die Menschen müssten möglichst schnell wieder in Arbeit und Brot gebracht werden. Allerdings sei die berufliche, sektorale und regionale Mobilität zu gering, um massenhafte Arbeitslosigkeit zu vermeiden.

Der durch KI auslöste Strukturwandel habe auch eine distributive Schlagseite. Die Gefahr sei groß, dass sich Einkommen ungleicher verteile und Vermögen stark konzentriere. In der „alten“ Welt des Strukturwandels waren Arbeit und Kapital eher komplementär. Maschinen machten Arbeit produktiver. Die Lohnquote blieb stabil (Nicolas Kaldor). Mit der KI würden Arbeit und Kapital stärker zu Substituten. KI übernimmt produktive Aufgaben. Arbeit komme in der Breite unter Lohndruck. Ein größerer Teil des BIP fließe dem Kapital zu. Dieser Wandel ließe die Lohnquote sinken und die Vermögenskonzentration steigen. KI verändere auch die Verteilungsstrukturen innerhalb der Gruppen von Arbeit und Kapital. Sie belohne eine kleine Gruppe hochqualifizierter Arbeitnehmer, die KI orchestrieren können. Dagegen gehe die Verhandlungsmacht breiter Schichten von Sach- und Wissensarbeiter zurück. Für sie entstehe ein Druck auf die Löhne. Die Lohnverteilung polarisiere. Ein ähnlicher Effekt entstehe beim Kapital. KI verstärke Plattform- und Netzwerkeffekte. Da KI mit Grenzkosten nahe null skaliere, könnten einige wenige Unternehmen mit bester KI große Märkte bedienen (Superstar-Effekt). Sie sahnen ab („winner-takes-all“). Es bliebe wenig Platz für andere Wettbewerber. Die Vermögens- und Einkommensverteilung werde noch ungleicher.

Am stärksten würde KI den Sozialstaat schocken. Der Sozialstaat finanziert sich vor allem über das Arbeitseinkommen, Lohnsteuer und Sozialabgaben. Der Strukturwandel früherer Zeiten erodierte die finanzielle Basis wenig, weder der steuerfinanzierten Teile des Sozialstaates noch der beitragsfinanzierten Systeme der Sozialen Sicherung. Ein Indikator ist die über die lange Zeit recht stabile Lohnquote. Das könnte sich allerdings mit dem KI-generierten Strukturwandel ändern. Vieles spräche dafür, dass sich die Einkommen von Arbeit zu Kapital verlagern. Eine sinkende Lohnquote erodiere aber die Steuer- und Beitragsbasis. Stagnierende Arbeitseinkommen in der breiten Mittelschicht dünnen die progressive (Lohn)Steuerbasis aus. Der Einfluss der KI auf die Umlagefinanzierung erschließt sich nicht sofort. Entscheidend ist nicht die Lohnquote, sondern die Lohnsumme. Die kann auch bei sinkender Lohnquote wegen der höheren Produktivität durch KI weiter steigen. Allerdings: Bei sinkender Lohnquote muss die verbliebene (höher entlohnte) Arbeit immer höhere Beiträge zahlen. Eine solche „Strafsteuer auf menschliche Arbeit“ führt zur Abwanderung.

Ist wirklich alles anders?

Es ist nichts Neues, ein Prozess der „schöpferischen Zerstörung“ bricht alte Strukturen auf, stellt Arbeitsplätze auf den Prüfstand, bewertet Qualifikationen neu. Das gilt auch für die KI. Die Arbeit geht eher nicht aus, Massenarbeitslosigkeit nein, Friktionen ja. Jeder Job besteht aus einem Bündel von Aufgaben. KI wird meist nicht ganze Jobs ersetzen, wohl aber einzelne Aufgaben. Viele Berufe haben kreative, soziale, physische oder komplexe Elemente, die schwer zu automatisieren sind. Gewinner sind etwa Generalisten mit hoher „Human-in-the-Loop“-Kompetenz, aber auch Handwerker, physische Dienstleister, Präsenzberufe. Die KI ist nicht nur substitutiv, indem sie bestimmte Aufgaben übernimmt. Sie wirkt oft auch komplementär, macht Aufgaben wertvoller und erhöht die Produktivität. Vor allem aber schafft sie neue Berufe, die ohne KI gar nicht entstanden wären („Prompt Engineer“, „Data Curator“, „Social Media Manager“ etc.). Alles in allem: KI mischt den Arbeitsmarkt auf. Gesamtwirtschaftliche Arbeitslosigkeit wird eher nicht entstehen, strukturelle aber schon. Die Übergänge werden für viele gerade im mittleren Qualifikationsbereich schmerzhaft sein.

Wie weh die Übergänge tun, hängt auch von der Asymmetrie der Anpassungszeit ab. Dabei spielen zwei Elemente eine wichtige Rolle: Wie schnell läuft der Prozess der „schöpferischen Zerstörung“ ab? Wie schnell passen sich Arbeitnehmer, Unternehmen und Staat an die neuen Gegebenheiten an? Die technologische Entwicklung der KI ist atemberaubend. Vermutet wird, das sei noch nicht das Ende der Fahnenstange, die Geschwindigkeit wird noch zunehmen. Tatsächlich wird nichts so heiß gegessen, wie es gekocht wird. Flaschenhälse der Skaliebarbeit bremsen die KI. Infrastrukturelle Nadelöhre sind Energiebedarf und Rechenkapazitäten. Steigende Grenzkosten der Nutzung bremsen. Der „Data-Wall“ ist ein weiterer Flaschenhals. Menschliche Daten erschöpfen sich, synthetische Daten sind riskant. Die organisatorische Umsetzung in den Betrieben ist ein weiteres Nadelöhr. Regulierung und Haftungsfragen bremsen. Schließlich ist gewerkschaftlicher, nachbarschaftlicher und politischer Widerstand ein oft nur schwer zu überwindender Flaschenhals.

Auch bei der KI wachsen die Bäume nicht in den Himmel. Die Grenzkosten der Anwendung von KI sind nicht null. Physikalische, ökonomische und politische Grenzen bremsen die Geschwindigkeit der Schocks. Damit ist aber die Gefahr noch nicht gebannt, dass die Anpassung an KI-Schocks zu langsam abläuft. Die Halbwertzeit von kognitivem Wissen schrumpft. Das „alte“ Qualifikationsversprechen gilt nicht mehr. Arbeitnehmer müssen sich im Laufe ihres Erwerbslebens mehrfach neu erfinden. Das gilt für alle Arbeitnehmer, seit KI auch stärker für Wissensarbeiter. Für viele akademisch Ausgebildete ist das eine Zäsur. Die Gesellschaft wird Modelle entwickeln müssen, wie die ständige Umqualifizierung effizient organisiert wird. Skandinavische Länder sind da schon weiter. Sie haben mit dem Konzept der „Flexicurity“ (hier) eine Antwort auf das kaputte Generationen-Modell der Anpassung des „alten“ Strukturwandels geschaffen. Das schützt Arbeitnehmer, nicht Arbeitsplätze. Die Verluste des Scheiterns werden reduziert. Anreize zu riskanterem Verhalten von Unternehmen und Arbeitnehmer bleiben intakt. Das sind wichtige Treiber des Wohlstandes, gerade in Zeiten von KI.

Die KI verschärft die Schwierigkeiten, in denen umlagefinanzierte Systeme der Sozialen Sicherung seit langem stecken. Die Demographie setzt der GRV, der GKV und der SPV stark zu. KI wird deren Finanzierungsbasis weiter erodieren. Die richtige Antwort auf die demographischen Probleme ist mehr Kapitaldeckung. Das ist auch die richtige Medizin gegen die KI. Wenn Kapital relativ zur Arbeit gewinnt, müssen die Arbeitnehmer stärker an den Erträgen des Kapitals beteiligt werden. Umlagefinanzierte Systeme müssen stärker auf Kapitaldeckung umgestellt werden. Wer heute versucht, KI zu regulieren, um Arbeitsplätze des 20. Jahrhunderts zu schützen, betreibt Protektionismus zu Lasten künftigen Wohlstandes. Auch eine Maschinensteuer wäre der völlig untaugliche Versuch, den Strukturwandel durch eine niedrigere Produktivität zu finanzieren. Wer hingegen die Sozialsysteme stärker auf Kapitaldeckung trimmt und die Bürger (auch über die Sozialversicherung) am Produktivkapital beteiligt, trägt dazu bei, dass die Maschinen die Arbeit erledigen und die Menschen die Dividende ernten. Kurz und gut: Umlagefinanzierte Sozialsysteme müssen stärker von der Lohnarbeit entkoppelt werden.

Politik für den Strukturwandel

Wer mehr Wohlstand will, braucht Veränderung. Die KI verändert. Vieles spricht dafür, dass sie den Prozess der „schöpferischen Zerstörung“ beschleunigt. Was ändert sich für die (Wirtschafts)Politik? Die kurze Antwort: Nicht so viel! Auch im Umgang mit dem KI-generierten Strukturwandel gelten nach wie vor „alte“ Weisheiten (hier): 1. Der Strukturwandel kann nicht aufgehalten werden. Man sollte es erst gar nicht versuchen. Er ist eine wichtige Quelle unseres Wohlstandes. Die KI ist ein neuer, starker Motor. 2. Die Anpassungsfähigkeit der heimischen Akteure (Arbeitnehmer, Unternehmen, Politik) an KI-Schocks (Anpassungslasten) muss gestärkt werden. Mehr Anpassung über Märkte, weniger Lenkung durch den Staat heißt die Devise. Politik für den Strukturwandel, keine Strukturpolitik. 3. Der Strukturwandel muss sozial abgefedert werden. Anpassungsprozesse sind immer mit Friktionen verbunden. Der Sozialstaat ist gefordert. Die Hilfe muss anreizkompatiblen erfolgen. Diese drei Elemente im Umgang mit dem KI-generierten Strukturwandel machen „soziale Marktwirtschaft“ aus, wie wir sie gerne hätten.

Das Manifest „We must act now“ zeigt einen Status quo-Bias. Besitzstände sollen gewahrt werden. Staatliche Regulierungen sollen Leitplanken einziehen, die KI einbremsen und Anpassungslasten verringern. Mögliche Risiken der KI werden höher eingeschätzt als die Chancen. Die Angst davor, dass die Arbeit ausgeht, spielt keine große Rolle. Wichtiger ist die Befürchtung, dass die KI sich zu schnell entwickelt, zu einer fiskalischen Schieflage der Sozialstaaten, stark konzentrierten Wohlstandes und marktmächtigen Monopolen führt. Kritiker, wie John Cochrane, bemängeln, wenn der Staat eine Technologie reguliere, deren Wirkungsweise er nicht verstehe (Anmaßung von Wissen), erzeuge er Staatsversagen durch Überregulierung. Der „EU AI Act“ sei das beste Beispiel. Überregulierung verfestige Monopole („Regulatory Capture“), erststicke Innovation und Produktivität und konzentriere Macht beim Staat. Die Strategie einiger großer KI-Anbieter, die vor ihren eigenen Produkten warnen und staatliche Regulierung fordern, bestätigt diese Gefahr. Es gehe ihnen vor allem darum, die Regulierung zu kapern, Markzutritte von Start-ups zu erschweren und den Open-Source-Sektor zu schwächen.

Die beste Antwort auf den KI-verstärkten Prozess der „schöpferischen Zerstörung“ ist eine höhere Anpassungskapazität. Arbeitnehmer und Unternehmen müssen wettbewerbsfähiger werden. Die Hauptlast der Anpassung trägt die international weniger mobile Arbeit. Sie muss billiger, besser und mobiler werden. Flexiblere Löhne und Lohnstrukturen helfen, Zeit für die Anpassung zu kaufen (billiger). Das ist eine Aufgabe der (betrieblichen) Tarifpartner. Die Anpassung muss über eine beruflich, regional und sektoral höhere Mobilität erfolgen (besser, mobiler). Der eigentliche Schlüssel der Anpassung sind gerade in Zeiten der KI ständige Investitionen in Humankapital. Am wirksamsten sind sie, wenn sie dezentral in den Betrieben organisiert werden. Die Anpassungskapazität wird gestärkt, wenn Unternehmen international wettbewerbsfähiger werden (hier). Die traditionelle Strukturpolitik (Subventionen, Industriepolitik) ist keine Hilfe. Vielfältige Hindernisse lassen Unternehmer nicht unternehmen. Sie verhindern, dass Unternehmer unternehmen können. Und sie tragen mit dazu bei, dass Unternehmer nicht unternehmen wollen. Die Politik muss sich bewegen. Eine wirksame Angebotspolitik muss diese Hndernisse beseitigen.

Der dritte Pfeiler einer KI-gerechten Politik für den Strukturwandel ist eine adäquate soziale Absicherung gegen Friktionen des Strukturwandels. Die Verlierer des Strukturwandels kämpfen mit dem Verlust an Qualifikation, Arbeitslosigkeit und Armut. Eine erfolgreiche Strategie der ständigen Umqualifizierung ist das nordische (dänische) Konzept der „Flexicurity“. Dabei verzichten Arbeitnehmer auf einen strengen Kündigungsschutz, erhalten großzügige Leistungen der Arbeitslosenversicherung, unterliegen aber einem rigorosen „Fördern und Fordern“. Das Konzept schafft immer wieder neues (betriebliches) Humankapital, verringert persistente Arbeitslosigkeit und reduziert so die Gefahr (anhaltender) Armut. Es wird aber im Zuge des Strukturwandels auch immer wieder Fälle geben, die ihren Arbeitsplatz verlieren und in Armut fallen. Der Staat muss ein Existenzminimum garantieren. Dabei sollte er aber darauf achten, dass die staatliche Unterstützung eine Hilfe zur Selbsthilfe ist. Das gelingt nur, wenn die Leistungen anreizkompatibel sind. Die Grundsicherung ist es nicht. Auch in bedingungsloses Grundeinkommen erfüllt dieses Kriterium nicht.

Spekulationen zum „Ende der Welt“

Die Büchse der (Regulierungs)Pandorra wird geöffnet. Marktversagen dominiere Staatsversagen sagen die Manifest-Ökonomen des WMAN. Einige wenige, wie etwa John Cochrane, sehen das anders. Für ihn ist eine drohende Überregulierung der KI (Staatsversagen) die eigentliche Gefahr. Die öffentliche Diskussion ist weiter. Es geht nicht mehr nur um Marktversagen, es geht um Systemversagen. Markus Brunnermeier (Princeton) ist der Meinung, KI könne durch herdenartiges Verhalten algorithmische Handelsstrategien, blitzschnelle Ansteckungseffekte und eine beschleunigte Umlaufgeschwindigkeit des Geldes das Finanzsystem destabilisieren, die geldpolitische Steuerung lahmlegen und die (Finanz)Welt in den Abgrund stürzen (hier). Er fordert, KI zu entschleunigen, sie von bestimmten Segmenten auszuschließen. Und er plädiert für einfachere Regeln für die Politik der Notenbanken. John Cochrane ist seit langem anderer Meinung: Wenn KI das Finanzsystem ins Wanken bringt, liege das nicht an den Algorithmen, sondern daran, dass wir Banken erlaubten, mit viel zu wenig Eigenkapital und staatlichen Garantien im Rücken zu wetten. Würden wir echtes Eigenkapital verlangen, könnte die KI so viel handeln, wie sie wollte, ohne dass der Steuerzahler jemals dafür geradestehen müssten.

Die fundamentalere Kritik an der KI kommt von einigen CEOs großer KI-Anbieter. Sie warnen eindringlich vor den Gefahren ihrer eigenen Produkte und befürchten, dass KI die Menschheit auslöschen könnte. KI könne sich verselbständigen und die Menschheit vernichten. Ginge es nach den Kritikern, sollte bei der Entwicklung von KI auf die Bremse getreten werden. Bevor KI-Modelle neu auf den Markt kommen, sollten sie staatlich sicherheitsgeprüft werden. John Cochrane warnt vor einem Regulierungswahn (hier). Er verweist darauf, dass der Markt die Risiken eindämmt. Software sei ein Tool, es habe keine eigenen Ziele, auch nicht das, die Menschheit auszurotten. Der Markt korrigiere KI-Fehler ständig. Wenn Unternehmen mit ihren KI-Produkten einen Schaden anrichten, verlieren sie Kunden, werden verklagt oder gehen pleite. Ein wirksames Haftungsrecht und intensiver Wettbewerb reichen aus, um (KI)Risiken zu steuern. Was auf den ersten Blick wie ein Selbstmord des eigenen Geschäftsmodells aussieht, wenn KI-Anbieter nach staatlicher Regulierung rufen, sei in Wirklichkeit eine Strategie zur Absicherung. Es sei der Versuch, den gegenwärtigen Vorsprung in ein dauerhaftes, staatlich geschütztes Oligopol zu verwandeln.

Fazit

Die Welt diskutiert kontrovers über KI. Einige sehen darin die Chance einer gewaltigen Wohlstandsmaschine. Andere betonen die Risiken eines „Endes der Welt“. Die Pessimisten dominieren die Optimisten. Sie fordern, wie etwa das Manifest „We must act now“ der 200ff, die KI stärker zu regulieren. Sicher ist, KI wird den Prozess der „schöpferischen Zerstörung“ verändern. Viel spricht dafür, dass sie ihn beschleunigen wird. Wenig spricht dafür, dass uns die Arbeit ausgehen wird. Einiges spricht dafür, dass sich der Wohlstand stärker konzentrieren könnte. Vieles deutet darauf hin, dass sich die fiskalische Schieflage der umlagefinanzierten Sozialversicherungen verstärken wird. Ob sich die Marktmacht großer Anbieter von KI zu einem nachhaltigen Monopol auswachsen wird, ist umstritten. Daran glauben wohl auch die KI-Anbieter nicht. Ansonsten würden sie nicht die Kampagne vom „Auslöschen der Menschheit“ durch die KI fahren. Das ist ein Lehrbuchbeispiel für „Regulatory Capture“. Die adäquate politische Antwort auf den Strukturwandel bleibt auch in Zeiten der KI gleich: Laufen lassen, Anpassungskapazität stärken, sozial abfedern.

Blog-Beiträge zum Thema:

Jan Schnellenbach (BTU, 2026): Die Kosten der europäischen Regulierungswut. Das Beispiel künstliche Intelligenz

Astrid Rosenschon (ex IfW, 2026): Die zwei Gesichter der Künstlichen Intelligenz

Henning Klodt (ex IfW, 2026): Mit künstlicher Intelligenz in die Job-Apokalypse?

Astrid Rosenschon (ex IfW, 2026): Ganzheitliche Intelligenz (GI). Wenn Mensch und KI Wissenschaft neu denken

Jörn Quitzau (Bergos, 2026): Volkswirtschaftliche Folgen der KI-Revolution. Was wäre wenn…?

Bernd Weidensteiner (CBK, 2025): Wie wichtig ist KI für die US-Wirtschaft?

Joachim Weimann (OVGU, 2025): Uns bleiben nur noch fünf Jahre