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title: "Jobs im KI-Zeitalter 2030: Was ändert sich und welche Kompetenzen bleiben gefragt?"
locale: de
category: ai_data
category_name: "KI-Daten"
translation_status: reviewed
license: cc_by
author: "injoys"
source_url: https://injoys.com/en/articles/2030-ai-jobs-survival-skills
published_at: 2026-07-24T10:25:21+09:00
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# Jobs im KI-Zeitalter 2030: Was ändert sich und welche Kompetenzen bleiben gefragt?

> KI ersetzt meist nicht den Menschen als Ganzes, sondern repetitive Aufgaben innerhalb eines Berufs. Künftige Wettbewerbsfähigkeit beruht auf Urteilsvermögen beim Einsatz von KI als Werkzeug und auf der Fähigkeit, Probleme zu definieren. Zur Vorbereitung auf 2030 gilt es, geschäftliche Kreativität, empathische Führung, Systemdenken sowie ein Verständnis für Daten und Sicherheit gemeinsam zu stärken.

## Key Points

- Die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt zeigen sich eher auf der Ebene einzelner Aufgaben als ganzer Berufe. Repetitive Tätigkeiten wie das Verfassen, Klassifizieren und Zusammenfassen von Dokumenten sowie grundlegende Analysen werden zuerst automatisiert.
- Bis 2030 wird sich KI voraussichtlich weniger in Form separater Apps verbreiten, sondern eher als integrierter Assistent in Arbeitswerkzeugen, Haushaltsgeräten, Suchdiensten, im Kundensupport und in Mobilitätsdiensten.
- Allein mit grundlegenden Programmierkenntnissen wird es schwieriger, sich abzuheben. Wichtiger wird die Fähigkeit, Probleme zu definieren, Ergebnisse von KI zu überprüfen und sie in geschäftlichen Nutzen zu überführen.
- KI-Risiken wie Prompt Injection, Datenlecks und Deepfakes erfordern zugleich technische Kontrollen, organisatorische Governance und Systeme zur Überprüfung von Quellen.
- Korea verfügt mit Speicherhalbleitern und seiner Fähigkeit zur schnellen Umsetzung in Dienstleistungen über Stärken, muss jedoch zugleich KI-Fachkräfte, Daten, Recheninfrastruktur und Sicherheitsstandards stärken.

## Zentrale Schlussfolgerung

Die entscheidende Frage im KI-Zeitalter lautet weniger: „Wird mein Beruf verschwinden?“, sondern vielmehr: „Welche Aufgaben meiner Arbeit werden automatisiert, und für welche wertschöpfenden Entscheidungen nutze ich die verbleibende Zeit?“ Generative KI verändert rasch Aufgaben, bei denen Sprache und Muster verarbeitet werden, etwa das Erstellen von Dokumententwürfen, Zusammenfassungen, Übersetzungen, die Unterstützung beim Programmieren, den Kundenservice sowie die Erzeugung von Bildern und Sprache. Bei verantwortungsvollen Entscheidungen, dem Aufbau zwischenmenschlichen Vertrauens, dem Ausgleich komplexer Interessen, der Problemdefinition und ethischen Urteilen spielt der Mensch jedoch weiterhin eine große Rolle.

Bis 2030 werden nicht diejenigen am besten aufgestellt sein, die keine Angst vor KI haben, sondern diejenigen, die ihr auch nicht unkritisch vertrauen. Wettbewerbsfähig ist also, wer KI Aufgaben überträgt, dabei aber Ziele festlegt, Ergebnisse überprüft, Risiken kontrolliert und sie mit realen Problemen von Kunden, Organisationen und der Gesellschaft verknüpfen kann.

## 1. KI verändert zuerst „Aufgaben“, nicht Menschen

In der Arbeitsmarktforschung ist die Unterscheidung zwischen Berufen und Aufgaben wichtig. Ein Beruf besteht aus einem Bündel verschiedener Aufgaben. KI beseitigt gewöhnlich nicht sofort einen ganzen Beruf, sondern automatisiert oder erweitert einzelne darin enthaltene Aufgaben.

| Kategorie | Bedeutung | Beispiel für den Einfluss von KI |
|---|---|---|
| Beruf | Gesellschaftlich definierte Rolle wie Buchhalter, Marketingfachkraft, Entwickler oder Lehrer | Statt dass der gesamte Beruf unmittelbar verschwindet, verändern sich Arbeitsweise und erforderliche Kompetenzen |
| Aufgabe | Einzelne Tätigkeit wie das Verfassen von Berichten, Aufbereiten von Daten, Klassifizieren von Kundenfragen oder Testen von Code | Wiederkehrende, regelbasierte und textorientierte Aufgaben lassen sich schnell automatisieren |
| Kompetenz | Wissen, Urteilsvermögen, Kommunikation und Verantwortungsfähigkeit zur Ausführung von Aufgaben | Der Wert von KI-Anwendungskompetenz, Prüfkompetenz und der Fähigkeit zur Problemdefinition steigt |

Die Internationale Arbeitsorganisation hat analysiert, dass sich die Hauptwirkung generativer KI in vielen Tätigkeiten wahrscheinlich eher als Unterstützung denn als vollständiger Ersatz zeigen wird. Tätigkeiten mit einem hohen Anteil sprachbasierter Routineaufgaben, etwa Büroassistenz, wiederkehrende Dokumentenverarbeitung und grundlegender Kundenservice, können jedoch stärker betroffen sein.

### Aufgaben mit hohem Automatisierungspotenzial

- Verfassen und Klassifizieren standardisierter E-Mails
- Erstellen von Entwürfen und Zusammenfassungen von Sitzungsprotokollen
- Einfache Übersetzungen und stilistische Umformulierungen
- Wiederkehrende Dateneingabe, Datenaufbereitung und Kennzeichnung
- Beantwortung standardisierter Kundenanfragen
- Erzeugung einfachen Codes und Erstellung erster Entwürfe für Testfälle
- Zusammenführen von Suchergebnissen zu einer ersten Quellenliste

### Aufgaben, bei denen menschliche Verantwortung weiterhin wichtig bleibt

- Definieren, worin das eigentliche Problem besteht
- Abschließende Entscheidungen mit rechtlicher oder ethischer Verantwortung
- Vermittlung in Situationen mit widerstreitenden Interessen
- Überzeugungsarbeit unter Berücksichtigung der Gefühle und des Kontexts von Kunden
- Langfristige Strategie und Ressourcenverteilung einer Organisation
- Prüfung von KI-Ergebnissen auf Fehler, Verzerrungen und Sicherheitsrisiken

## 2. KI im Alltag des Jahres 2030: von einer separaten Technologie zur grundlegenden Infrastruktur

Wie das Jahr 2030 genau aussehen wird, lässt sich nicht mit Sicherheit sagen. Betrachtet man jedoch die aktuellen technologischen Entwicklungen, verbreitet sich KI über eigenständige Chatbot-Apps hinaus und wird zunehmend in Suchmaschinen, Dokumentenwerkzeuge, Betriebssysteme, Haushaltsgeräte, Fahrzeuge, Kundenzentren sowie unterstützende Dienste im Gesundheits- und Bildungswesen integriert.

### KI, die wie Luft allgegenwärtig eingebettet ist

Derzeit öffnen Nutzer häufig einen KI-Dienst direkt und geben eine Frage ein. Künftig wird KI wahrscheinlich wie eine Standardfunktion in Werkzeugen zur Dokumentenerstellung, Tools für die Zusammenarbeit, Haushaltsgeräten, Kalendern, Finanz-Apps und Einkaufsdiensten arbeiten. So könnte etwa ein Kühlschrank anhand des Zustands vorhandener Lebensmittel einen Speiseplan vorschlagen oder ein Arbeitstool Besprechungsinhalte zusammenfassen und Folgeaufgaben automatisch zuweisen.

Die wichtige Veränderung besteht dabei nicht darin, „ob man KI nutzt“, sondern darin, „wie man in einer Umgebung mit integrierter KI arbeitet“. Denn die grundlegende Geschwindigkeit von Suche, Erstellung, Prüfung und Entscheidungsfindung verändert sich.

### Intelligente Begleiter und Agenten

Ein KI-Agent ist ein System, das die Ziele eines Nutzers versteht, verschiedene Werkzeuge aufruft und Aufgaben schrittweise weiterführt. Bei der Vorbereitung einer Geschäftsreise könnte er beispielsweise mehrere Schritte miteinander verbinden: Flüge prüfen, Termine koordinieren, Reisekostenrichtlinien kontrollieren und einen ersten Entwurf der Besprechungsunterlagen erstellen.

Je mehr Agenten eingesetzt werden, desto größer werden jedoch auch Fehler- und Sicherheitsrisiken. Eine KI, die automatisch E-Mails versendet, auf Dateien zugreift oder Zahlungen ausführt, ist zwar praktisch, kann aber bei falschen Anweisungen oder bösartigen Eingaben auch größeren Schaden verursachen. Daher umfasst KI-Kompetenz im Jahr 2030 über das einfache Verfassen von Prompts hinaus auch die Verwaltung von Berechtigungen, Prüfverfahren und die Gestaltung klarer Verantwortlichkeiten.

## 3. Grundlegende Programmierkenntnisse allein reichen nicht: 5 entscheidende Kompetenzen

Das bedeutet nicht, dass Programmieren im KI-Zeitalter nutzlos wird. Im Gegenteil: Das Verständnis von Software wird noch wichtiger. Mit dem bloßen Auswendiglernen von Syntax oder dem Schreiben von Code auf Beispielniveau wird es jedoch schwieriger, sich abzuheben. Denn KI kann schnell erste Entwürfe erzeugen. Wichtiger ist die Fähigkeit, festzulegen, welches Problem gelöst werden soll, zu beurteilen, ob das erzeugte Ergebnis korrekt ist, und dafür zu sorgen, dass es als reales System betrieben werden kann.

| Kompetenz | Definition | Beispiel für konkretes Handeln |
|---|---|---|
| Fähigkeit zur Problemdefinition | Fähigkeit, unklare Anforderungen in lösbare Fragestellungen zu überführen | Statt „Steigere den Umsatz“ werden abwandernde Kundengruppen, Engpasskanäle und Kennzahlen für Experimente konkretisiert |
| Geschäftliche Kreativität | Fähigkeit, Technologie mit Kundennutzen und Erlösmodellen zu verbinden | Man beschränkt sich nicht auf eine KI-Zusammenfassungsfunktion, sondern verknüpft sie mit Kennzahlen wie Kostensenkung, Konversionsrate und Wiederkaufsrate |
| Empathie und Veränderungsmanagement | Fähigkeit, Ängste, Widerstand und Motivation von Menschen zu verstehen und überzeugend zu vermitteln | Statt Mitarbeitern die Einführung von KI aufzuzwingen, werden die Verringerung der Arbeitsbelastung und ein Plan für den Rollenwechsel erläutert |
| Systemdenken | Fähigkeit, Technologie, Kosten, Sicherheit, Regulierung, Betrieb und Nutzererfahrung gemeinsam zu betrachten | Vor der Einführung eines KI-Chatbots werden Datenschutz, Protokollaufbewahrung, Störungsbehebung und Kriterien für die Übergabe an Kundenberater festgelegt |
| Prüf- und Verantwortungsfähigkeit | Fähigkeit, KI-Ergebnisse anhand von Fakten, Logik und rechtlichen Maßstäben zu kontrollieren | Quellenprüfung, Stichprobentests, Prüfung auf Verzerrungen und ein Verfahren zur abschließenden menschlichen Genehmigung werden eingerichtet |

### Kompetenz 1: Geschäftliche Kreativität

Die Fähigkeit, KI-Werkzeuge zu bedienen, reicht allein nicht aus. Die wichtigere Frage lautet: „Wessen Problem kann mit dieser Technologie kostengünstiger, schneller und genauer gelöst werden?“ Selbst wenn sie dasselbe KI-Modell verwenden, beschränken sich manche Organisationen auf einfache automatische Antworten, während andere Unannehmlichkeiten für Kunden verringern, die Beratungsqualität verbessern und neue Dienste schaffen. Der Unterschied liegt weniger in der Technologie als in der Auswahl des Problems und der Gestaltung der Umsetzung.

### Kompetenz 2: Empathie und Führung

Die Einführung von KI ist sowohl ein Technologieprojekt als auch ein Projekt des Veränderungsmanagements. Menschen fürchten, dass ihre Arbeit abgewertet wird, die Überwachung zunimmt oder sie ihren Arbeitsplatz verlieren. Führungskräfte im KI-Zeitalter sollten daher nicht nur über die Vorteile der Technologie sprechen, sondern Ängste anerkennen, Wege für den Übergang aufzeigen und Lernzeiten gewährleisten.

### Kompetenz 3: Systemdenken

Wer KI nur als einzelne Funktion betrachtet, scheitert leicht. Bei der Einführung einer KI für den Kundenservice müssen beispielsweise nicht nur die Modellleistung, sondern auch die Verarbeitung personenbezogener Daten, die Verantwortung für ungenaue Antworten, Kriterien für die Übergabe an Berater, die Aufbewahrungsdauer von Protokollen, Sicherheitsberechtigungen, Kostenstrukturen und die Reaktion auf Störungen berücksichtigt werden. Systemdenken ist eine zentrale Kompetenz, um KI innerhalb realer Organisationen sicher zu betreiben.

### Kompetenz 4: KI-Kompetenz und Datenverständnis

KI-Kompetenz besteht nicht nur darin, eindrucksvolle Prompts zu schreiben. Sie umfasst das Verständnis dafür, warum ein Modell Fehler machen kann, welche Grenzen Trainingsdaten und Aktualität haben, ob personenbezogene Daten eingegeben werden dürfen und wie generierte Ergebnisse überprüft werden müssen. Je besser jemand Herkunft, Qualität und Verzerrungen von Daten versteht, desto sicherer und produktiver kann er KI einsetzen.

### Kompetenz 5: Sicherheitsbewusstsein

Je mehr betriebliche Befugnisse KI erhält, desto stärker wird Sicherheit zu einer grundlegenden Kompetenz in allen Berufen. Erforderlich sind die Gewohnheit, sensible Daten nicht in externe KI einzugeben, der Grundsatz, Dateizugriffsrechte zu minimieren, die Bereitschaft, verdächtige Links und Anweisungen zu prüfen, sowie Prüfverfahren für Deepfake-Audio und -Videos.

## 4. Die Schattenseiten der KI: Prompt-Injection, Datenlecks und Deepfakes

KI steigert die Produktivität, stärkt aber zugleich die Werkzeuge von Angreifern. Insbesondere durch die Verbindung von Sprachmodellen mit E-Mails, Dokumenten, Code und Arbeitswerkzeugen entstehen neue Angriffsflächen.

| Risiko | Erklärung | Schutzmaßnahmen |
|---|---|---|
| Prompt-Injection | Angriff, bei dem bösartige Formulierungen oder versteckte Anweisungen die KI dazu bringen, ihre ursprünglichen Regeln zu ignorieren | Trennung von Systemanweisungen und Nutzereingaben, Bewertung der Vertrauenswürdigkeit externer Inhalte, Minimierung von Berechtigungen |
| Abfluss sensibler Informationen | Mitarbeiter geben personenbezogene Daten, Geschäftsgeheimnisse oder Quellcode in eine KI ein, oder die KI legt Daten außerhalb ihrer Berechtigungen offen | Datenklassifizierung, Sperrung von Eingaben, Prüfung von Protokollen, Nutzung intern genehmigter KI |
| Deepfake-Betrug | Vortäuschung der Identität von Führungskräften, Familienmitgliedern oder Personen des öffentlichen Lebens durch synthetische Audio- oder Videoinhalte | Mehrstufige Prüfverfahren, Trennung von Zahlungsfreigaben, Verifizierung der Originalquelle |
| Automatisiertes Phishing | KI erzeugt in großer Menge personalisierte Betrugs-E-Mails mit natürlich klingenden Formulierungen | Sicherheitsschulungen, E-Mail-Filterung, Prüfung von Links und Anhängen |
| Modellfehler und Halluzinationen | KI erzeugt plausibel klingende, aber falsche Fakten | Quellenprüfung, menschliche Kontrolle bei risikoreichen Aufgaben, Einsatz von Testdatensätzen |

OWASP nennt Prompt-Injection, die Offenlegung sensibler Informationen, Schwachstellen in der Lieferkette und übermäßige Berechtigungen als wesentliche Risiken von Anwendungen mit großen Sprachmodellen. Auch das KI-Risikomanagement-Framework von NIST erklärt, dass Governance-, Mess- und Managementverfahren notwendig sind, um KI-Systeme vertrauenswürdig zu gestalten.

### Deepfakes und Herkunftsauthentifizierung

Das Deepfake-Problem lässt sich nur schwer nach dem Prinzip „Wir unterscheiden es mit bloßem Auge“ lösen. Je höher die Qualität generierter Inhalte wird, desto eher stößt die menschliche Intuition an ihre Grenzen. Deshalb sind Standards wie C2PA zur Dokumentation der Herkunft von Inhalten, Wasserzeichentechnologien zur Einbettung von Signalen in KI-generierte Inhalte, Erkennungssysteme der Plattformen und rechtliche Verantwortungsstrukturen gemeinsam erforderlich.

Technologien wie SynthID von Google DeepMind weisen einen Weg, indem sie erkennbare Signale in KI-generierte Bilder, Audioinhalte und Texte einbetten. Wasserzeichen sind jedoch ebenfalls keine vollständige Lösung. Durch Bildschirmaufnahmen, Neukodierung, Bearbeitung oder den Wechsel zwischen Plattformen kann die Erkennung erschwert werden. Daher sind neben der technischen Erkennung auch die Gewohnheit zur Quellenprüfung, interne Genehmigungsverfahren und Medienkompetenz notwendig.

## 5. Chancen und Herausforderungen für Korea

Für Korea ist es nicht einfach, im Wettbewerb um KI-Basismodelle Rechenressourcen in derselben Größenordnung wie große US-Technologieunternehmen zu sichern. Korea verfügt jedoch über Stärken bei Speicherhalbleitern, Fertigungskompetenz, schnellen Serviceexperimenten, einer hoch entwickelten digitalen Infrastruktur sowie in Anwendungsbereichen wie Inhalte, Spiele und Handel.

### Koreas Stärken

- Industrielle Grundlage in der für KI-Training und -Inferenz wichtigen Lieferkette für Speicherhalbleiter und HBM
- Erfahrung mit der schnellen Produktentwicklung bei mobilen Diensten, Handel, Finanzwesen, Spielen und Inhaltsdiensten
- Anwendungsbereiche mit umfangreichen realen Industriedaten, darunter Fertigung, Logistik, Telekommunikation und Gesundheitswesen
- Hohe Verbreitung von Internet und Smartphones sowie eine Kultur schnellen Nutzerfeedbacks

### Koreas Herausforderungen

- Gewinnung hochqualifizierter KI-Forscher und produktorientierter KI-Fachkräfte
- Aufbau sicher nutzbarer Industriedaten
- Ausbau von KI-Werkzeugen und Bildungsangeboten, die auch kleinen und mittleren Unternehmen zugänglich sind
- Festlegung klarer Kriterien für den Ausgleich zwischen Datenschutz und Innovation
- Aufbau eines gesellschaftlichen Vertrauensrahmens für Deepfakes, Urheberrecht und algorithmische Verantwortlichkeit

Koreas Strategie besteht nicht einfach darin, das größte Modell zu entwickeln. Eine realistischere Wettbewerbsfähigkeit kann daraus entstehen, dass Unternehmen und Fachkräfte mit fundierten Kenntnissen spezifischer Branchenprobleme KI einsetzen, um reale Kosten zu senken und die Qualität zu verbessern.

## 6. Umsetzungscheckliste für Einzelpersonen und Organisationen

### Was Einzelpersonen jetzt beginnen sollten

1. Drei wöchentlich wiederkehrende Aufgaben notieren und versuchen, Entwürfe, Zusammenfassungen, Klassifizierungen oder Vergleiche mithilfe von KI zu automatisieren.
2. KI-Antworten nicht unverändert übernehmen, sondern Quellenprüfung, die Suche nach Gegenbeispielen und die Kontrolle von Zahlen zur Gewohnheit machen.
3. Häufig verwendete Daten, Vorschriften und Kundenfragen aus dem eigenen Fachgebiet strukturieren und gemeinsam mit KI nutzen.
4. Mehr Zeit in das Verständnis von Problemdefinition, Datenstrukturen, API und Automatisierungsabläufen investieren als in grundlegende Programmierkenntnisse.
5. Anfragen zu Geld, Konten oder sensiblen Daten zum Schutz vor Deepfakes und Phishing über einen separaten Kanal erneut bestätigen.

### Worauf Organisationen sich vorbereiten sollten

1. Daten klassifizieren, die für KI verwendet werden dürfen beziehungsweise deren Nutzung verboten ist.
2. Kriterien für intern genehmigte KI-Werkzeuge und die Nutzung externer Tools klar festlegen.
3. Bei risikoreichen Entscheidungen ein Verfahren zur abschließenden menschlichen Genehmigung einrichten.
4. Prompts, Ausgaben und Entscheidungsprotokolle im erforderlichen Umfang dokumentieren.
5. Den Erfolg der KI-Einführung nicht anhand der „Nutzungshäufigkeit“, sondern anhand von Zeitersparnis, Qualitätsverbesserung, Kundenzufriedenheit und Risikoreduzierung messen.
6. Mitarbeitern nicht nur Angst vor Ersetzbarkeit vermitteln, sondern Umschulungen und Wege für einen Rollenwechsel anbieten.

## 7. Eine Perspektive für mehr berufliche Sicherheit im Jahr 2030

Sichere Arbeit im KI-Zeitalter ergibt sich nicht aus einer festen Berufsbezeichnung, sondern aus einer Rolle, die sich an Veränderungen anpassen kann. Selbst innerhalb desselben Berufs steigt das Risiko für Menschen, die ausschließlich Routineaufgaben erledigen, während sich für diejenigen, die mithilfe von KI komplexere Probleme lösen, mehr Chancen ergeben.

Die zentralen Strategien lauten daher:

- Wiederkehrende Aufgaben sowie Entwürfe und Zusammenfassungen, die KI gut beherrscht, werden ihr aktiv übertragen.
- Kontextbezogene Urteile, Verantwortung, Vertrauen und kreative Problemdefinition, bei denen KI Schwächen zeigt, werden als menschliche Stärken ausgebaut.
- Neben der schnellen Erstellung von Ergebnissen werden auch Genauigkeit, Sicherheit, Ethik und Kundennutzen berücksichtigt.
- Nicht darauf warten, dass der technologische Wandel endet, sondern wiederholt kleine Experimente durchführen.

KI bedeutet weniger das Ende der Arbeit als vielmehr ihre Neugestaltung. Die Wettbewerbsfähigkeit im Jahr 2030 hängt nicht davon ab, ob man KI nutzt, sondern davon, ob man gemeinsam mit KI bessere Entscheidungen treffen kann.

## FAQ

### Wird KI mir wirklich meinen Arbeitsplatz wegnehmen?
KI automatisiert in der Regel zuerst sich wiederholende Aufgaben innerhalb eines Tätigkeitsbereichs und nicht einen ganzen Beruf. Je höher der Anteil standardisierter Tätigkeiten wie das Erstellen von Dokumententwürfen, Zusammenfassungen, Klassifizierungen und grundlegenden Analysen ist, desto größer sind die Auswirkungen. Wer jedoch seine Fähigkeiten zur Problemdefinition, zu verantwortungsbewussten Entscheidungen und zur zwischenmenschlichen Abstimmung ausbaut, kann mithilfe von KI seine Produktivität steigern.

### Welche Tätigkeiten werden sich bis 2030 als Erstes verändern?
Sprach- und musterbasierte Aufgaben wie das wiederholte Verfassen von E-Mails, das Zusammenfassen von Sitzungsprotokollen, die Klassifizierung von Kundenanfragen, einfache Übersetzungen, die Aufbereitung von Daten, die Erstellung von Standardberichten und die Generierung von einfachem Code werden sich wahrscheinlich als Erstes verändern. Solche Tätigkeiten werden eher neu gestaltet, sodass Menschen von der KI erstellte Entwürfe überprüfen, als dass sie ganz verschwinden.

### Sollte man auch im KI-Zeitalter Programmieren lernen?
Programmieren ist nach wie vor wichtig, doch allein durch das Auswendiglernen einfacher Syntax kann man sich nur schwer abheben. Wichtiger ist die Fähigkeit, Probleme präzise zu definieren, Datenstrukturen und Automatisierungsabläufe zu verstehen, von KI erstellten Code oder Ergebnisse zu überprüfen und sie als reale Dienste zu betreiben.

### Welche menschlichen Kompetenzen sind im Zeitalter der KI am wichtigsten?
Die Fähigkeit zur Problemdefinition, geschäftliche Kreativität, Empathie und Veränderungsmanagement, Systemdenken sowie die Fähigkeit, KI-Ergebnisse zu überprüfen, sind wichtig. Diese Kompetenzen ermöglichen es, über die bloße Nutzung von KI-Tools hinauszugehen und sie mit echtem Kundennutzen und Unternehmenserfolg zu verknüpfen.

### Reicht es aus, nur gute Prompts schreiben zu können?
Nein, das reicht nicht aus. Das Verfassen von Prompts ist lediglich der Ausgangspunkt. Gute Nutzer müssen darüber hinaus die Qualität der Eingabedaten, Datenschutzrisiken, mögliche Modellfehler, die Faktentreue der Ausgaben sowie die Zuständigkeits- und Verantwortungsstrukturen bei der Arbeit berücksichtigen und steuern.

### Was können Einzelpersonen tun, um Schäden durch Deepfakes zu verringern?
Sprach- oder Videonachrichten, in denen Geld, Konten, Verträge oder sensible Daten verlangt werden, müssen unbedingt über einen separaten Kanal überprüft werden. Es empfiehlt sich, innerhalb der Familie oder Organisation im Voraus Regeln für die Bestätigung dringender Überweisungen, die Weitergabe von Passwörtern und Freigabeanfragen festzulegen.

### Was sollten Unternehmen vor der Einführung von AI zuerst festlegen?
Unternehmen sollten zunächst verfügbare und verbotene Daten klassifizieren und festlegen, welche AI-Tools zugelassen sind, wie Protokolle verwaltet werden, wie die abschließende Freigabe durch einen Menschen erfolgt, welche Sicherheitsberechtigungen gelten und wer bei Fehlern verantwortlich ist. Es empfiehlt sich außerdem, die Leistungskennzahlen nicht anhand der Nutzung, sondern anhand von Zeitersparnis, Qualitätsverbesserung und Risikominderung festzulegen.

### Welche Chancen hat Korea im KI-Zeitalter?
Korea kann seine Stärken bei Speicherhalbleitern und in der Fertigungsbasis, bei der schnellen Erprobung digitaler Dienste sowie seine Erfahrung mit Anwendungen in den Bereichen Mobiltechnologie, Handel, Spiele und Inhalte nutzen. Allerdings müssen zugleich hoch qualifizierte Fachkräfte, die sichere Datennutzung, die Recheninfrastruktur und Vertrauensnormen für KI gestärkt werden, um nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit zu erreichen.

## Sources

- [ILO: Generative KI und Arbeitsplätze: Eine globale Analyse der potenziellen Auswirkungen auf Quantität und Qualität von Arbeitsplätzen](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-global-analysis-potential-effects-job-quantity-and)
- [World Economic Forum: Bericht über die Zukunft der Arbeitsplätze 2025](https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/)
- [OECD-Beschäftigungsausblick 2023: Künstliche Intelligenz und der Arbeitsmarkt](https://www.oecd.org/en/publications/oecd-employment-outlook-2023_08785bba-en.html)
- [IMF: Generative KI: Künstliche Intelligenz und die Zukunft der Arbeit](https://www.imf.org/en/Publications/Staff-Discussion-Notes/Issues/2024/01/14/Gen-AI-Artificial-Intelligence-and-the-Future-of-Work-542379)
- [NIST-Risikomanagement-Framework für KI](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework)
- [OWASP Top 10 für Anwendungen mit großen Sprachmodellen](https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/)
- [C2PA-Spezifikationen](https://c2pa.org/specifications/)
- [Google DeepMind SynthID](https://deepmind.google/technologies/synthid/)
- [Stanford AI Index Report](https://aiindex.stanford.edu/report/)

## Images

![컨베이어와 AI 로봇 옆에서 퍼즐 조각을 든 사람이 역량 아이콘을 바라보는 일러스트](https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6MjcwOSwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--68eace2126f7e70bc117b771b97640f4d557c8c1/ai-bf94caed.webp)
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