Jobkiller oder Jobmotor? Wie KI deine Arbeitswelt wirklich verändert

00:00:08: Willkommen zu einer neuen Ausgabe des Karrieremagazin-Podcasts auf stellenmarkt.de.

00:00:14: Stell dir vor, wir stehen vor einem riesigen Bürogebäude also so ein richtiger Wolkenkratzer.

00:00:20: Und unten im Erdgeschoss, da repariert ein Klempner gerade auf den Knien ein verstopftes Rohr.

00:00:26: Richtig dreckige Arbeit!

00:00:28: Ja, klassisches Handwerk halt.

00:00:29: Genau und oben im vierzigsten Stock sitzt eine hochbezahlte Finanzanalystin und wertet gigantische Datensätze aus.

00:00:38: Okay ich habe das Bild im Kopf

00:00:40: Wenn ich dich jetzt frage Wessendjob im Jahr two-tausend sechsundzwanzig durch künstliche Intelligenz massiv gefährdet ist.

00:00:49: Dann sagt uns unsere Intuition, also nach vierzig Jahren Automatisierung, naja wahrscheinlich der Typ mit dem Blaumann.

00:00:54: Richtig weil man an Maschinen am Fließband denkt.

00:00:57: Exakt!

00:00:58: Aber äh die Daten aus dem aktuellen Frühjahr zeigen uns eine Realität, die einfach mal genau umgekehrt is'.

00:01:04: Der Klempner ist so sicher wie nie zuvor.

00:01:07: Wahnsinn ja.

00:01:08: und die Analysten da oben im Penthouse... Die kämpft gerade massiv um ihre berufliche Existenz.

00:01:18: Und damit hallo und schön, dass du heute bei unserer intensiven Analyse dabei bist.

00:01:22: Hallo auch von mir!

00:01:23: Wir stützen uns heute auf einen extrem detaillierten und hochaktuellen Artikel zum Thema Jobverlust durch KI Und das ist mir wichtig, wir wollen heute bewusst weg von diesen ganzen apokalyptischen Panikschlagzeilen.

00:01:36: Ja

00:01:37: die liest man ja wirklich überall gerade.

00:01:39: Absolut!

00:01:39: Wir packen heute einfach mal die echten Fakten auf den Tisch.

00:01:42: Das ist auch der entscheidende Punkt.

00:01:44: Wir lesen diese Schlagzeilen und spüren oft so eine diffuse Angst aber wenn wir die Mechanismen dahinter nicht begreifen können wir uns halt auch nicht vorbereiten.

00:01:54: Vollkommen richtig.

00:01:55: Unsere Mission für diese heutige Analyse ist es, aufzuschlüsseln warum die neue Welle der technologischen Disruption völlig anderen Regeln folgt also wirklich komplett anders als alles was wir seit der industriellen Revolution gesehen haben.

00:02:10: ja

00:02:10: wenn wir verstehen wie diese Modelle funktionieren und vor allem wo sie grandiose scheitern dann kannst du für dich persönlich viel klarer ableiten Ob du in fünf Jahren aussortiert wirst oder ob dein Marktwert vielleicht gerade durch die Decke geht.

00:02:25: Dann lass uns doch direkt in dieses völlig verrückte Qualifikationsparadoxon eintauchen, dass ich eben schon mit dem Klempner und der Analystin so ein bisschen angedeutet habe.

00:02:37: Gerne!

00:02:38: Ich hab mir für heute den AI-Index-Report, im Jahr twenty sechsundzwanzig, der Stanford University angesehen, der da in unseren Quellen zitiert wird.

00:02:47: Und also die Zahlen zur Verbreitung, die sind schlichtweg erdrückend.

00:02:51: Das kann man so sagen ja.

00:02:52: Es brechen da von achtundachtzig Prozent der Unternehmen, die mittlerweile Generative-KI in ihre Prozesse integriert haben, achtundachzig Prozent

00:03:01: und das ist ja nur die geschäftliche Seite?

00:03:03: Genau und dreieinfünfzig Prozent der Menschen nutzen diese Tools auch aktiv im Privatleben.

00:03:08: Wir reden hier also echt nicht mehr über so eine Technologie für Technoids oder so?

00:03:14: Nein, überhaupt nicht mehr!

00:03:15: Das

00:03:16: ist quasi die absolute Basisinfrastruktur geworden.

00:03:19: aber die große Frage ist ja, wen trifft diese Infrastruktur jetzt eigentlich?

00:03:24: Um das zu beantworten müssen wir uns die Arbeitsmarktdaten von Entropic ansehen.

00:03:29: Die werden in dem Artikel ja auch sehr detailliert ausgewertet Und wir sehen hier wirklich einen historischen Bruch.

00:03:35: Inwiefern?

00:03:35: Naja, in der Art und Weise wie Automatisierung überhaupt funktioniert!

00:03:39: In den Achtzigern, Neunziger- und auch zweitausender Jahren ging es ja immer darum physische stark repetitive Aufgaben zu ersetzen.

00:03:46: Ah also der Roboterarm am Fließband in der Autoproduktion.

00:03:49: Exakt – und das traf vor allem Menschen mit eher geringerer formaler Bildung….

00:03:54: aber die Daten von Anthropic zeigen uns für zwanzig sechsundzwanzig jetzt das genaue Gegenteil...

00:03:59: Das sogenannte

00:04:00: Qualifikationsparadoxon?!

00:04:02: Richtig.

00:04:03: Menschen mit einem Masterabschluss oder einer Promotion tauchen heute fast viermal so häufig in der Hochrisikogruppe auf, wie Beschäftigte in diesen sogenannten nicht exponierten Berufen.

00:04:13: Vier mal so häufig?

00:04:14: Das ist schon heftig!

00:04:16: Ja, wer sein Lebensunterhalt damit verdient Konzepte zu entwickeln Texte zu formulieren Zahlenkolonnen auszuwerten oder kurz zu schreiben Der steht aktuell im absoluten Fadenkreuz.

00:04:28: Das ist irgendwie echt bitter.

00:04:31: Das studieren Menschen fünf, sechs Jahre.

00:04:34: Verschulden sich vielleicht noch dafür?

00:04:35: Erarbeiten sich elitäres Wissen und genau das ist jetzt die Zielscheibe!

00:04:40: Ja...und ironischerweise.

00:04:42: Laut den Quellen verdienen die Berufe im obersten Viertel dieser KI-Exposition im Schnitt siebenundvierzig Prozent mehr.

00:04:51: Also die Berufen, die am stärksten bedroht sind, verdienen siebenunvierzzig Prozent mehr als der Rest.

00:04:57: Genau Es geht der Maschine also gar nicht um die billige Arbeit.

00:05:01: Sie greift direkt die teure, kognitive Arbeit an.

00:05:04: Wahnsinn!

00:05:06: Ich hab mir das beim Lesen irgendwie so erklärt... Wir haben es bei der KI im Grunde mit einem hyperintelligentem Gehirn in einem Glas zu tun.

00:05:14: Ein Gehirnen?

00:05:14: In einem

00:05:15: Glas?!

00:05:16: Ja.

00:05:16: Stell dir vor, es steht da auf dem Schreibtisch.

00:05:19: Es angeschlossen an das Internet.

00:05:21: Dieses Gehirn im Glas kann dir das komplexe deutsche Vertragsrecht in drei Sekunden auf koreanisch zusammenfassen.

00:05:29: Ein kognitives Genie sozusagen!

00:05:31: Genau,

00:05:32: aber wenn unter dem Schreibtisch plötzlich der Mülleimer brennt oder eben der Abfluss verstopft ist dann ist dieses Genie völlig nutzlos.

00:05:40: Na ich verstehe ja worauf du hinaus willst...

00:05:43: Es hat halt keine Hände, keine Beine, keine Sinnesorgane für die physische Welt.

00:05:47: Es versteht das unvorhersehbare Chaos unserer echten Welt schlichtweg nicht!

00:05:52: Das heißt also der Klempner ist sicherer als der Finanzanalyst.

00:05:56: Das ist eine erstaunlich gute Metapher weil sie sofort verdeutlicht warum fast dreißig Prozent der arbeitenden Bevölkerung wieder laut den Daten von Anthropic von dieser technologischen Welle bisher echt kaum bedroht sind.

00:06:08: Ok Dreißig prozent sind also sicher.

00:06:10: wer ist das konkret?

00:06:11: Naja Denk mal an einen Koch in einer überfüllten Restaurantküche am Samstagabend.

00:06:17: Da hast du es mit extremem physischen Chaos zu tun, Pfannen rutschen, Bestellungen werden reingerufen, Zutaten haben irgendwie immer unterschiedliche Konsistenzen.

00:06:25: Ja da lässt sich nichts vorhersagen!

00:06:27: Genau

00:06:27: oder der Mechaniker, der einen völlig verrosteten Motorblock auseinander baut... ...da sitzt keine einzige Schraube so wie sie laut Handbuch eigentlich sitzen sollte.

00:06:36: Stimmt

00:06:37: Und die heutige Robotik scheitert halt komplett an dieser Variabilität der echten Welt.

00:06:42: Ein Sprachmodell kann vielleicht das Rezept schreiben oder die Reparaturanleitung ausspucken,

00:06:47: aber es kann den Vorgang niemals selbst durchführen.

00:06:49: Richtig!

00:06:50: Es ist nicht wirtschaftlich das zu automatisieren und es fehlt diesem Gehirn im Glas noch etwas ganz Entscheidendes – echte menschliche Empathie.

00:06:58: Oh ja, Pflegekräfte oder Erzieher fallen mir da ein.

00:07:02: Ganz genau!

00:07:03: Die KI kann dir fantastische einfühlsame Worte auf den Bildschirm tippen.

00:07:07: Aber wenn eine Pflegekraft nachts ein Patientenzimmer betritt, dann ließ sie die Situation nicht anhand von sauberen Textdaten.

00:07:14: Sie sieht die Körperhaltung, hört den flachen Atem, spürt quasi die Anspannung im Raum.

00:07:19: Exakt!

00:07:21: Und das lässt sich von Sprachmodellen derzeit nicht wirtschaftlich reproduzieren?

00:07:25: Das

00:07:25: beruhigt ja schon mal ein bisschen... aber das wirft natürlich sofort die Frage auf was mit den restlichen setzig Prozent passiert

00:07:32: Also den Menschen, die eben doch am Schreibfisch sitzen

00:07:36: Genau die in dieser sauberen digitalen Welt arbeiten.

00:07:39: Bedeutet das jetzt unweigerlich Massenarbeitslosigkeit für alle Akademiker?

00:07:44: Nein!

00:07:45: Und da müssen wir jetzt einen ganz radikalen Schnitt in unserer Denkweise machen.

00:07:49: Wir müssen dringend zwischen ganzen Berufen und einzelnen Aufgaben unterscheiden.

00:07:54: Okay

00:07:55: Ich fand da die Analyse der Boston Consulting Group, also der BCG wahnsinnig aufschlussreich.

00:08:01: Die prognostizieren für die USA dass in den nächsten zwei bis drei Jahren Fünfzig bis fünfundfünfzig Prozent aller Arbeitsplätze umgestaltet werden.

00:08:10: Umgestaltet, nicht gestrichen?

00:08:11: Genau!

00:08:12: Auf Sicht von fünf Jahren werden laut BCG nur zehn bis fünfzehn Prozent der Arbeitsplätzen komplett gestrichene.

00:08:18: Wir müssen wirklich aufhören zu glauben dass KI ganze Berufe frisst

00:08:22: Sondern sie frist Aufgabenpakete.

00:08:24: Genau.

00:08:25: Die Hamid Law School bringt das in ihren Untersuchungen zum Anwaltsberuf sehr schön auf den Punkt.

00:08:29: wir werden in fünf jahren nicht signifikant weniger Anwälte haben.

00:08:33: Aber das, was so ein Anwalt an einem typischen Dienstagvormittag macht – das ändert sich fundamental.

00:08:39: Wahrscheinlich dieses stundenlange Wälzen von Dokumenten oder?

00:08:43: Richtig!

00:08:44: Das suchen nach dem einen versteckten Paragrafen in dreitausend Seiten Aktenmaterial.

00:08:49: Diese klassische Fleißarbeit übernimmt die Maschine.

00:08:52: Der Anwolt verbringt seine Zeit dann eher mit Verhandlungsstrategien oder der Beratung von Mandanten.

00:08:57: Okay…das leuchtet mir absolut ein.

00:09:00: Die Aufgaben verändern sich Aber und da habe ich ein faszinierendes Gegenbeispiel in den Quellen gefunden, das sich echt liebe.

00:09:08: Lass hören!

00:09:09: Weil es so herrlich gegen jede Intuition geht.

00:09:12: Wir reden ja immer davon dass KI alles effizienter und schneller macht oder?

00:09:17: Das ist hier das große Versprechen.

00:09:18: Ja

00:09:19: aber die Brookings Institution hat einen Feld-Experiment mit erfahrenen Open Source Entwicklern durchgeführt.

00:09:25: Die sollten hochkomplexe Softwarearchitekturen bauen Einmal komplett selbst und einmal mithilfe von KI-Generatoren.

00:09:34: Und jetzt rate mal, was das Ergebnis war?

00:09:36: Wahrscheinlich waren Sie mit der KI nicht wirklich schneller!

00:09:39: Sie waren nicht nur nicht schneller – sie haben für diese hochkomplexen Aufgaben mit derKI sogar neunzehn Prozent länger gebraucht.

00:09:46: Neunzehnt Prozent länger… Das ist natürlich ein Wort.

00:09:49: Ja... Wie kann das denn sein wenn die KI angeblich Code in Sekundenbruchteilen ausspuckt?

00:09:56: Das nenne ich mein krasses Effizienzparadoxon.

00:09:59: Das liegt daran, dass das Generieren von Inhalten kognitiv etwas völlig anderes ist als das Validieren vom Inhalten.

00:10:06: Okay,

00:10:06: erklär mir das!

00:10:07: Die KI schreibt ihr tatsächlich innerhalb von drei Sekunden tausend Zeilen Code.

00:10:12: Das Problem ist nur sie hat kein tatsächliches logisches Verständnis von dem was sie da tut – Sie reiht Textbausteine aneinander... ...die

00:10:19: statistisch wahrscheinlich sind.

00:10:21: Richtig und das führt oft zu subtilen Logik-Fehlern die auf den ersten Blick aber absolut plausibel aussehen.

00:10:27: Du verschiebst also die Arbeit, der Mensch wird vom Schöpfer zum Prüfer.

00:10:31: Weißt du das ist als hätte man so einen hoch motivierten Praktikanten?

00:10:35: Ein Praktikanter!

00:10:37: Aber ich muss danach zwei Tage investieren um seine ganzen versteckten Logikfehler zu finden.

00:10:42: Ja genau

00:10:43: Da hätt' ich's auch gleich selbst schreiben können und wäre viel schneller gewesen.

00:10:47: Und

00:10:47: dass prüfen erfordert oft eine viel höhere kognitive Anstrengung.

00:10:51: Du musst dich ja in eine fremde maschinelle Logik hineindenken.

00:10:54: aber Moment Da muss ich jetzt mal massiv reingrätschen.

00:10:58: Okay, was stört dich?

00:10:59: Wir sitzen hier und sagen ganz entspannt ja die Jobs verändern sich nur wir werden alle nur zu prüfern ist ja alles halb so wild.

00:11:07: aber das beißt sich doch fundamental mit der Realität da draußen

00:11:10: inwiefern?

00:11:11: wir

00:11:11: sehen doch gerade massive Entlassungen.

00:11:14: Die Daten von Fokus online sprechen da echte Bände.

00:11:18: allein im ersten Quartal.

00:11:25: Das ist richtig, die Zahlen sind hoch.

00:11:27: Und bei knapp der Hälfte war KI der offizielle Grund!

00:11:31: Oracle allein hat über zehntausend Stellen gestrichen – das ist doch keine gemütliche Aufgabenumgestaltung, das ist knallharte Arbeitsplatzvernichtung.

00:11:41: Aus der individuellen Perspektive der Betroffenen ist das natürlich eine absolute Katastrophe, das steht außer Frage….

00:11:48: Aber um die Dynamik des Gesamtmarktes zu verstehen, müssen wir uns ansehen was mit dem Geld passiert.

00:11:54: Also dem Geld das Oracle durch die Entlassungen gespart hat?

00:11:57: Genau!

00:11:58: Das ist oft keine reine Vernichtung sondern eine Realokation.

00:12:02: Oracle hat das gesparte Geld fast nahtlos in den Bau neuer KI-Rechenzentren gesteckt.

00:12:07: Ein Effizienzgewinn auf der einen Seite finanziert direkt die Hardware auf der anderen Seite.

00:12:11: Naja dass mag macroökonomisch irgendwie Sinn ergeben aber für die Leute ist es doch ein schwacher Trost

00:12:17: Absolut.

00:12:18: Und dieser Wandel, besonders eben der Wegfall von Routine-Tätigkeiten hat auch dramatische und oft völlig unbeachtete Folgen für zwei ganz spezifische Bevölkerungsgruppen

00:12:29: Stimmt!

00:12:30: Da müssen wir drüber reden.

00:12:31: Lass uns da mal auf die geschlechtsspezifischen Dimensionen schauen.

00:12:35: Die Zahlen der National Partnership for Women and Families haben mich echt schockiert.

00:12:40: Ja...die sind wirklich alarmierend.

00:12:42: Frauen stellen ja insgesamt grob die Hälfte der Beschäftigten auf dem Arbeitsmarkt.

00:12:47: Aber wenn wir uns die fünfzehn Berufe ansehen, die am stärksten von KI angegriffen werden – also Sekretariat, Buchhaltung und so weiter…

00:12:54: Da machen Frauen einen viel größeren Teil aus!

00:12:57: Ja,

00:12:58: unglaubliche dreiundachtzig Prozent der Belegschaft.

00:13:01: In den USA sind neunundfünfzig Millionen Frauen in gefährdeten Jobs verglichen mit Neunundvierzig Millionen Männern.

00:13:08: Die KI-Welle trifft Frauen also überproportional hart

00:13:11: Und das ist das bittere Resultat historisch gewachsener Strukturen, die Frauen oft in diese administrativen Rollen gedrängt haben.

00:13:19: Aber es gibt noch eine zweite Gruppe, die durch den Wegfall der kognitiven Basis-Aufgaben extrem gefährdet ist.

00:13:26: Welche ist das?

00:13:27: Die Berufseinsteiger!

00:13:28: Laut den Daten von Anthropic ist die Einstellungsquote bei den Zweiundzwanzig bis Fünfundzwanzighierigen In diesen exponierten Branchen im Vergleich zu Zweitausendzweiund zwanzig um vierzehn Prozent eingebrochen Und Yale Insights zeigt uns sogar, dass Informatik-Absolventen in den USA mittlerweile schwerer einen Job finden als Geisteswissenschaftler.

00:13:58: Aber denk an unseren übermotivierten Praktikanten zurück!

00:14:01: Die KI übernimmt jetzt die einfachen Skripte und Basiscode.

00:14:05: Ah,

00:14:05: ich verstehe!

00:14:06: Wenn die KI heute die Verträge prüft und den Basiskode schreibt also genau diese Aufgaben an denen Union früher das Handwerk gelernt haben... Wo ist denn unser Sandkasten?

00:14:15: Exakt.

00:14:16: Das ist der fehlende Sandkast.

00:14:18: Wenn niemand mehr Junior ist und diesen ganzen Routine-Kram macht, an dem man lernt woher kommen dann in zehn Jahren eigentlich unsere Seniormanager?

00:14:27: Das ist eine hervorragende Frage.

00:14:28: Und genau das ist aktuell die größte strukturelle Gefahr für Unternehmen.

00:14:33: Ältere Arbeitnehmer sind kurioserweise, aktuell sehr sicher in ihren Jobs.

00:14:37: Weil sie den Sandkasten schon hinter sich haben?

00:14:39: Genau!

00:14:40: Sie haben das was der KI komplett fehlt.

00:14:43: Sie haben firmeninterne Netzwerke, tiefes Kontextwissen und eben dieses strategische Urteilsvermögen dass man nur durch Erfahrung aufbaut.

00:14:51: Die wissen halt wen sie am Freitag um vier noch anrufen können um etwas durchzukriegen.

00:14:54: Richtig

00:14:55: Aber wir sehen Worde massiv an der untersten Sprosse der Karriereleiter für den Nachwuchs.

00:15:00: Das ist echt eine düstere Perspektive, aber wir müssen das große Ganze betrachten!

00:15:06: Wenn wir gesehen haben welche Aufgaben verschwinden?

00:15:09: Wo entstehen denn in diesem Moment die neuen

00:15:11: Arbeitsplätze?!

00:15:12: Denn die Gesamtrechnung soll ja angeblich positiv sein.

00:15:15: Das is hier auch….

00:15:16: Der globale Überblick des World Economic Forum – also des WF – ist da sehr deutlich... Die Prognose bis zum Jahr zwei Tausend Dreißig zeigt weltweit zwar den Wegfall von zweiundneunzig Millionen Jobs.

00:15:28: Zweiundneinzig Millionen, okay!

00:15:31: Aber dem stehen einhundertsiebzig Millionen komplett neue Stellen gegenüber.

00:15:35: Ah, das ist also ein klares Plus von achtundsebzig Millionen Jobs weltweit?

00:15:40: Ganz

00:15:40: genau und für Deutschland konkret rechnet McKinsey zwar damit dass sich bis zu drei Millionen Menschen – das sind etwa sieben Prozent der Gesamtbeschäftigten um Schulen lassen müssen

00:15:49: Aber das treibt die Gesamtarbeitslosigkeit nicht nach oben.

00:15:53: Nein!

00:15:54: Das IFO-Institut betont sogar explizit, dass die deutsche Arbeitslosenquote von sechs Komma drei Prozent im Jahr zwei tausendsechsundzwanzig vor allem auf die Industrie und die Nachwähnen der Energiekrise zurückzuführen ist – nicht auf die KI.

00:16:07: Weißt du was ich faszinierend finde?

00:16:10: Mich faszineeren diese bizarren neuen Jobtitel, die da entstehen.

00:16:14: Oh ja… Da gibt es einige.

00:16:16: Zum Beispiel AI Ethicists Das sind KI-Ethika, die die Modelle prüfen – auch gerade im Hinblick auf den strengen EU AI Act.

00:16:26: Und dann gibt es noch diese Forward Deployed Engineers!

00:16:31: Ja, sie sitzen quasi nicht mehr im Keller und programmieren sondern gehen direkt ins Unternehmen reden mit den Leuten an der Basis und übersetzen deren physische Probleme in KI Anpassungen.

00:16:43: Und laut einer LinkedIn-Auswertung des World Economic Forum sind in den letzten zwei Jahren schon ein Komma drei Millionen solcher dezidierten KI Rollen entstanden.

00:16:53: Und wir dürfen nicht vergessen, KI ist nicht nur Software – hier kommt die physische Welt wieder ins Spiel!

00:16:59: Ach du meinst die Rechenzentren?

00:17:02: Genau es entstatten weltweit sechshunderttausend neue Stellen allein für den Bau und den Betrieb von KI-Rechenzentern Und die brauchen enorm viel Strom.

00:17:12: Ja, so eine KI-Anfrage frisst wahnsinnig viel Energie!

00:17:15: Richtig

00:17:16: und deshalb klettert laut der National University die Nachfrage nach Technikern für erneuerbare Energien bis zwei Tausend zweiundvierzig Rasant nach oben.

00:17:24: Okay wie rasant?

00:17:26: Wir sprechen von einem Plus von vierundvierzig Prozent bei Windkrafttechnikern und plus zwanzig Prozent bei Photovoltaikinstallatören.

00:17:34: Krass Das heißt, die digitale Regulation treibt das physische Handwerk an.

00:17:40: Lass uns das noch mal kurz zusammenfassen.

00:17:42: KI trifft aktuell also den Schreibtisch nicht die Werkbank!

00:17:47: Sie vernichtet selten ganze Berufe, aber sie zerschlägt echt unsere Routineaufgaben.

00:17:54: Und während wir echt händeringend überlegen müssen wie wir unsere Junioren in Zukunft ausbilden wegen des fehlenden Sandkastens baut sich gleichzeitig eine komplett neue Industrie an KI-Rollen und Infrastruktur auf.

00:18:07: Perfekt zusammengefasst!

00:18:09: Ich möchte dir dem Hörer noch einen abschließenden vielleicht etwas tiefgründigeren Gedanken mit auf den Weg geben.

00:18:15: Gerne.

00:18:16: Während Logik, Textanalyse und Code immer mehr zur billige Massenware werden steigt der Wert von genau dem was Maschinen eben nicht können.

00:18:26: Die wahren Premium Skills der Zukunft könnten genau die sein die wir in der harten Businesswelt oft belächelt haben Tiefe menschliche Empathie physisches Problemlösen im Chaos Und das Knüpfen echter zwischenmenschlicher Netzwerke.

00:18:40: Das ist ein starker Punkt.

00:18:42: Frag dich also selbst Entwickelst du gerade Fähigkeiten, die ein Algorithmus nicht einfach über Nacht lernen kann?

00:18:48: Ein toller Gedanke zum Abschluss.

00:18:50: Daran sollten wir alle arbeiten!

00:18:52: Bis zum nächsten Mal im Karrieremagazin-Podcast hier auf stellenmarkt.de.