Wir befinden uns noch immer in der „Wassermühlenphase“ der KI, bei der Chatbots zwanghaft in von Menschen entworfene Arbeitsabläufe integriert werden. Die Geschichte lehrt uns: Wer die Rohstoffe kontrolliert, bestimmt die Ära. Wenn Wissensarbeit in eine unermüdliche Intelligenz eingebettet wird, wie könnte die Zukunft aussehen? Dieser Artikel basiert auf einem Beitrag von Ivan Zhao, CEO von Notion, zusammengestellt, übersetzt und verfasst von TechFlow.

（Vorgeschichte: Was beschäftigt Krypto-Nutzer im Jahr 2025 am meisten? Verschiedene große KI-Modelle liefern diese Antworten）

（Hintergrund: a16-Artikel: Wenn KI Content-Plattformen erobert – Wie kann man das Vertrauen in Krypto-Staking wiederherstellen?）

Inhaltsverzeichnis

• Persönlich: Vom Fahrrad zum Auto
• Organisation: Stahl und Dampf
• Wirtschaft: Von Florenz zu Megastädten
• Über die Wassermühle hinaus

Wir befinden uns noch immer in der „Wassermühlenphase“ der KI, bei der Chatbots zwanghaft in von Menschen entworfene Arbeitsabläufe integriert werden. Jede Ära wird durch ihre einzigartigen technologischen Rohstoffe geprägt. Stahl formte die Goldene Ära, Halbleiter eröffneten das digitale Zeitalter. Heute kommt die künstliche Intelligenz in Form unendlicher Intelligenz. Die Geschichte zeigt: Wer die Rohstoffe kontrolliert, bestimmt die Ära.

Links: Der junge Andrew Carnegie und sein Bruder. Rechts: Die Stahlfabrik in Pittsburgh während der Goldenen Ära.

In den 1850er Jahren war Andrew Carnegie noch ein Telegrafist, der durch schlammige Straßen in Pittsburgh lief. Damals waren sechs von zehn Amerikanern Landwirte. Nur zwei Generationen später hatten Carnegie und seine Zeitgenossen die moderne Welt geformt: Das Pferd wich der Eisenbahn, Kerzen wurden durch elektrische Lampen ersetzt, Eisen wurde durch Stahl abgelöst.

Seitdem hat sich die Arbeit vom Werk in das Büro verlagert. Heute leite ich ein Softwareunternehmen in San Francisco, das Tausenden von Wissensarbeitern Werkzeuge bereitstellt. In dieser Tech-Hauptstadt sprechen alle über Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI), doch die meisten der zweieinhalb Milliarden Büroangestellten haben sie noch nicht gespürt. Wie wird Wissensarbeit in naher Zukunft aussehen? Was passiert, wenn Organisationen mit unermüdlicher Intelligenz durchdrungen sind?

Frühfilme ähnelten oft Bühnenstücken, eine Kamera filmte die Bühne.

Die Zukunft ist oft schwer vorhersehbar, weil sie sich immer wie die Vergangenheit tarnt. Frühe Telefonate waren kurz wie Telegrafen, frühe Filme waren aufgezeichnete Bühnenstücke. Wie Marshall McLuhan sagte: „Wir fahren immer rückwärts in die Zukunft.“

Heutzutage sieht die verbreitetste KI noch immer aus wie eine Google-Suche. McLuhan sagte: „Wir fahren immer rückwärts in die Zukunft.“ Heute sehen wir KI-Chatbots, die das Suchfeld von Google nachahmen. Wir stecken mitten in der unangenehmen Übergangsphase, die bei jeder technologischen Revolution auftritt.

Was die Zukunft bringen wird, habe ich nicht alle Antworten. Doch ich ziehe einige historische Metaphern heran, um zu überlegen, wie KI auf individueller, organisatorischer und wirtschaftlicher Ebene wirken könnte.

Persönlich: Vom Fahrrad zum Auto

Die ersten Anzeichen sind bei den „High-Performer“ der Wissensarbeit sichtbar, den Programmierern.

Mein Mitgründer Simon war ein „Zehnfach-Programmierer“, doch in letzter Zeit schreibt er kaum noch selbst Code. Wenn du an seinem Arbeitsplatz vorbeigehst, siehst du, wie er gleichzeitig drei bis vier KI-Programmierassistenten steuert. Diese sind nicht nur schneller beim Tippen, sondern denken auch mit, was ihn zu einem Ingenieur macht, der seine Effizienz um 30 bis 40 Prozent steigert. Er plant seine Aufgaben vor Mittag oder vor dem Schlafengehen, damit die KI weiterarbeitet, wenn er weg ist. Er ist zum Manager unendlicher Intelligenz geworden.

Eine Studie aus den 1970er Jahren im „Scientific American“ über Bewegungseffizienz inspirierte Steve Jobs zu dem berühmten Vergleich „Denken auf dem Fahrrad“. Seitdem sind wir auf der Informationsautobahn immer „Fahrrad gefahren“.

In den 1980er Jahren nannte Steve Jobs den Personal Computer „Fahrrad des Denkens“. Ein Jahrzehnt später bauten wir die „Informationsautobahn“ namens Internet. Doch heute sind die meisten Wissensarbeiten noch immer menschlich. Es ist, als würden wir immer noch Fahrrad auf der Autobahn fahren.

Mit KI-Assistenten sind Menschen wie Simon vom Fahrrad auf das Auto umgestiegen.

Wann werden andere Wissensarbeiter „ins Auto steigen“? Zwei Fragen müssen geklärt werden.

Warum ist KI-gestützte Wissensarbeit im Vergleich zu Programmierassistenten schwieriger? Weil Wissensarbeit zerstreuter ist und schwerer zu verifizieren.

Zunächst die Fragmentierung des Kontexts. Beim Programmieren konzentrieren sich die Werkzeuge und der Kontext meist an einem Ort: Integrierte Entwicklungsumgebungen, Code-Repositories, Terminals. Bei allgemeiner Wissensarbeit ist alles auf Dutzende Tools verteilt. Stell dir vor, ein KI-Assistent soll eine Produktbeschreibung entwerfen: Er muss Informationen aus Slack-Diskussionen, Strategiedokumenten, Dashboards mit Daten vom letzten Quartal und aus dem kollektiven Gedächtnis einer Person ziehen. Derzeit sind Menschen die Klebstoffe, die alles per Copy-Paste und Browser-Tab-Wechsel zusammenfügen. Solange der Kontext nicht integriert ist, bleibt der KI-Assistent auf enge Anwendungsfälle beschränkt.

Der zweite fehlende Faktor ist die Verifizierbarkeit. Code hat eine magische Eigenschaft: Man kann ihn durch Tests und Fehlermeldungen verifizieren. Entwickler nutzen das, um KI durch Reinforcement Learning besser programmieren zu lassen. Aber wie verifiziert man, ob ein Projekt gut gemanagt ist oder eine Strategie exzellent ist? Wir haben noch keinen Weg gefunden, allgemeine Wissensarbeitsmodelle zu verbessern. Deshalb müssen Menschen weiterhin überwachen, anleiten und vorleben, was „gut“ ist.

1865 forderte der „Red Flag Act“, dass beim Autofahren auf der Straße eine Flagge schwenkende Person vor dem Fahrzeug laufen muss (dieses Gesetz wurde 1896 aufgehoben).

Die Praxis der Programmierassistenten zeigt uns, dass „Menschen in der Schleife“ nicht immer ideal ist. Es ist, als würde man an der Produktionslinie Schrauben nachziehen oder vor dem Auto eine Flagge schwenken (siehe 1865 Red Flag Act). Wir sollten Menschen in einer höheren Position die Schleife überwachen lassen, anstatt mittendrin zu sein. Sobald die Kontexte integriert sind, wird die Arbeit verifizierbar, und Milliarden von Arbeitern wechseln vom „Fahrradfahren“ zum „Auto fahren“ und schließlich zum „Autopiloten“.

Organisation: Stahl und Dampf

Unternehmen sind eine moderne Erfindung, deren Effizienz mit wachsendem Umfang abnimmt und schließlich an Grenzen stößt.

Organigramm der New York & Erie Railroad von 1855. Moderne Unternehmen und ihre Organisationsstrukturen entwickelten sich aus Eisenbahngesellschaften, die als erste Unternehmen mit Tausenden von Mitarbeitern über große Entfernungen koordinierten.

Vor wenigen Jahrhunderten waren die meisten Firmen nur Werkstätten mit wenigen Dutzend Mitarbeitern. Heute gibt es multinationale Konzerne mit Hunderttausenden Angestellten. Die Kommunikationsinfrastruktur basiert auf Meetings und vernetzten Köpfen, die unter der exponentiellen Belastung zusammenbrechen. Wir versuchen, das mit Hierarchien, Prozessen und Dokumenten zu lösen – doch das ist, als würde man Wolkenkratzer aus Holz bauen, um industrielle Probleme mit menschlichen Maßstäben zu lösen.

Zwei historische Metaphern zeigen, wie Organisationen mit neuen technologischen Rohstoffen in Zukunft anders aussehen könnten.

Das Wunder des Stahls: Das 1913 fertiggestellte Woolworth Building in New York war damals das höchste Gebäude der Welt.

Das erste ist Stahl. Vor dem Stahl waren die Gebäude im 19. Jahrhundert auf sechs bis sieben Stockwerke beschränkt. Eisen war zwar stark, aber spröde und schwer; mehr Stockwerke bedeuteten eine Struktur, die bei Eigengewicht einstürzte. Stahl änderte alles. Es ist stark und flexibel, das Gerüst kann leichter sein, Wände können dünner, und die Gebäude ragen plötzlich auf Dutzende Etagen empor. Neue Bauwerke wurden möglich.

KI ist das „Stahl“ der Organisationen. Sie kann in allen Arbeitsabläufen Kontext kohärent halten und bei Bedarf Entscheidungen präsentieren, ohne Störungen zu verursachen. Menschliche Kommunikation muss nicht mehr die tragende Wand sein. Wöchentliche Koordinationsmeetings könnten auf fünf Minuten asynchrone Überprüfung reduziert werden; Entscheidungen auf hoher Ebene, die drei Genehmigungen erfordern, könnten in wenigen Minuten getroffen werden. Unternehmen können wirklich skalieren und die einst unvermeidliche Effizienzabnahme vermeiden.

Mühle, angetrieben durch Wassermühlen. Wasserkraft ist mächtig, aber unstabil und standort- sowie jahreszeitabhängig.

Die zweite Geschichte betrifft die Dampfmaschine. Zu Beginn der Industriellen Revolution wurden Textilfabriken entlang von Flüssen gebaut, angetrieben durch Wassermühlen. Mit der Erfindung der Dampfmaschine ersetzten Fabrikbesitzer zunächst nur die Wassermühlen, alles andere blieb gleich, die Produktivität stieg nur begrenzt.

Der Durchbruch kam, als die Fabrikbesitzer erkannten, dass sie vollständig unabhängig von Wasserquellen werden konnten. Sie bauten größere Fabriken in der Nähe von Arbeitern, Häfen und Rohstoffen und redesignen die Layouts um die Dampfmaschine herum (später, mit der Verbreitung der Elektrizität, entkoppelten sie die zentrale Antriebskraft und versorgten einzelne Maschinen mit kleinen Motoren). Die Produktivität explodierte, die zweite industrielle Revolution begann wirklich.

Eine Lithografie von Thomas Alom aus dem Jahr 1835 zeigt eine dampfbetriebene Textilfabrik in Lancashire, Großbritannien.

Wir befinden uns noch immer in der Phase des „Wassermühlenersatzes“. Wenn wir KI-Chatbots in von Menschen entworfene Arbeitsprozesse zwängen, haben wir noch keine neuen Konzepte entwickelt. Wenn alte Beschränkungen wegfallen und Unternehmen auf unendliche Intelligenz vertrauen können, die auch im Schlaf arbeitet, wie wird die Organisation dann aussehen?

In meinem Unternehmen Notion experimentieren wir bereits. Neben 1000 Mitarbeitern gibt es heute über 700 KI-Assistenten, die repetitive Aufgaben erledigen: Sitzungen protokollieren, Fragen beantworten, Teamwissen integrieren, IT-Anfragen bearbeiten, Kundenfeedback dokumentieren, neuen Mitarbeitenden bei Benefits helfen, wöchentliche Statusberichte erstellen – alles nur im Anfangsstadium. Das wahre Potenzial ist nur durch unsere Vorstellungskraft und Trägheit begrenzt.

Wirtschaft: Von Florenz zu Megastädten

Stahl und Dampf haben nicht nur Gebäude und Fabriken verändert, sondern auch Städte.

Vor wenigen Jahrhunderten waren Städte noch im menschlichen Maßstab. Man konnte in 40 Minuten durch Florenz laufen, das Tempo des Lebens wurde durch menschliche Gehgeschwindigkeit und Schallausbreitung bestimmt.

Dann machten Stahlrahmen die Wolkenkratzer möglich; dampfbetriebene Eisenbahnen verbanden Stadtzentren mit dem Umland; Aufzüge, U-Bahnen und Autobahnen folgten. Die Größe und Dichte der Städte explodierten – Tokio, Chongqing, Dallas.

Diese sind nicht nur vergrößerte Versionen von Florenz, sondern völlig neue Lebensweisen. Megastädte sind verwirrend, anonym und schwer zu kontrollieren. Diese „Unkenntnis“ ist der Preis für den Umfang. Doch sie bieten auch mehr Chancen, mehr Freiheit, mehr Möglichkeiten für mehr Menschen, vielfältiger zu leben – eine Art Renaissance der menschlichen Skala, die die Stadt der klassischen Kunst nie erreichen konnte.

Ich glaube, die Wissensökonomie steht vor einem ähnlichen Wandel.

Heute macht Wissensarbeit fast die Hälfte des US-BIP aus, doch ihre Abläufe sind noch immer menschlich: Teams von Dutzenden, Arbeitsprozesse, die auf Meetings und E-Mails basieren, Organisationen, die bei mehr als hundert Mitarbeitenden kaum noch funktionieren… Wir bauen immer noch „Florenz“ aus Stein und Holz.

Wenn KI-Assistenten großflächig eingesetzt werden, bauen wir „Tokio“: Organisationen, in denen Tausende von KI und Menschen gemeinsam arbeiten; Arbeitsabläufe, die über Zeitzonen hinweg kontinuierlich laufen, ohne auf das Aufwachen eines Mitarbeiters zu warten; Entscheidungen, die in der richtigen menschlichen Beteiligung entstehen.

Das wird eine andere Erfahrung sein: schneller, mit stärkerem Hebel, aber anfangs auch verwirrender. Die wöchentlichen Meetings, Quartalsplanungen und Jahresbewertungen könnten obsolet werden, neue Rhythmen entstehen. Wir verlieren vielleicht an Klarheit, gewinnen aber an Skalierung und Geschwindigkeit.

Über die Wassermühle hinaus

Jede technologische Ressource fordert uns auf, aufhören, die Welt nur durch den Rückspiegel zu sehen, und stattdessen neue Welten zu imaginieren. Carnegie starrte auf Stahl und sah die Skyline; Lancashire’s Fabrikbesitzer schauten auf die Dampfmaschine und sahen Fabrikhallen fernab der Flüsse.

Wir sind noch immer in der „Wassermühlenphase“ der KI, bei der Chatbots zwanghaft in von Menschen entworfene Arbeitsabläufe integriert werden. Wir sollten nicht nur zufrieden sein, KI als Beifahrer zu sehen, sondern uns vorstellen: Wenn menschliche Organisationen durch Stahl verstärkt werden, wenn kleine Aufgaben an unermüdliche Intelligenz delegiert werden, wie könnte die Welt der Wissensarbeit aussehen?

Stahl, Dampf und unendliche Intelligenz. Die nächste Skyline liegt vor uns, bereit, von uns gebaut zu werden.