1. Überschrift und Einstieg
KI ersetzt keine Berufe, sondern ganze Abteilungen
Gründer wiederholen derzeit gerne den beruhigenden Satz: KI ersetzt Aufgaben, nicht Menschen. Auch auf dem Web Summit in Katar erklärten Startup-CEOs, der Mensch bleibe »in der Mitte« und entscheide am Ende. Schaut man sich jedoch an, wie diese Firmen tatsächlich organisiert sind, ergibt sich ein anderes Bild: KI schafft es schon heute, dass winzige Teams Millionen von Nutzern betreuen. In diesem Artikel ordnen wir die Aussagen von Read AI und Lucidya ein – und analysieren, was sie für Beschäftigte, Unternehmen und den stark regulierten europäischen Markt wirklich bedeuten.
2. Die Nachricht in Kürze
Wie TechCrunch vom Web Summit Qatar berichtet, widersprachen die CEOs der Startups Read AI und Lucidya der These, dass Künstliche Intelligenz Menschen in großem Stil ersetzen werde.
David Shim, Chef von Read AI, das Meeting‑Mitschriften und Vertriebsanalysen anbietet, argumentierte, KI werde zwar Entscheidungen vorschlagen, die endgültige Verantwortung liege aber weiter beim Menschen – ähnlich wie beim Autofahren mit Navigationssystem. Gleichzeitig räumte er ein, dass Branchen wie Werbeagenturen durch Automatisierung voraussichtlich Stellen verlieren werden.
Abdullah Asiri, Gründer des auf KI‑gestützte Kundenkommunikation spezialisierten Startups Lucidya, geht davon aus, dass KI eher Tätigkeiten als komplette Rollen ersetzt. Bei seinen Kunden beobachtet er, dass Support‑Mitarbeitende nach Einführung von KI zu Teamleiter:innen, Relationship‑Manager:innen oder Business‑Developer:innen werden.
Beide Unternehmen setzen KI intern massiv ein. Read AI betreut mit einem Support‑Team von nur fünf Personen Millionen monatlicher Nutzer und nutzt eigene Tools zur Steigerung der Produktivität. Laut Firma wurden mit Hilfe des Systems Vertriebsabschlüsse im Volumen von rund 200 Millionen US‑Dollar begleitet; aus Gesprächen werde deutlich mehr Kontext extrahiert. Lucidya verwendet KI u. a. für Meetings und Marketing und beide CEOs betonten, sie wollten »KI‑native« Mitarbeitende einstellen. Zugleich stellten sie fest, dass Kund:innen Interaktionen mit Bots zunehmend akzeptieren, solange Probleme schnell und korrekt gelöst werden.
3. Warum das wichtig ist
Der Satz »KI ersetzt Aufgaben, nicht Jobs« ist nur zur Hälfte richtig – und genau deshalb irreführend.
Auf individueller Ebene stimmt er: Wer im Kundensupport nicht mehr dieselbe Frage hundertfach am Tag beantworten muss, kann sich komplexeren Fällen widmen, Bots überwachen oder sich um Schlüsselkunden kümmern. Wer in Meetings keine Protokolle mehr schreibt, kann sich stärker auf Inhalte und Entscheidungen konzentrieren. Die Inhalte von Wissensarbeit verschieben sich.
Strukturell aber ist der Effekt deutlich härter. Wenn ein Startup wie Read AI Millionen Nutzende mit fünf Supportkräften bedienen kann, geht es nicht mehr nur um Aufgaben, sondern um die schiere Anzahl benötigter Menschen. KI »unterstützt« Mitarbeitende nicht nur – sie verschiebt die Produktivitätsgrenze so weit, dass weniger Personen ausreichen.
Die unmittelbaren Gewinner sind:
- KI‑Anbieter, die Automatisierung in alle Unternehmensbereiche verkaufen;
- Gründer und Investor:innen, die »Outcomes skalieren, ohne Headcount zu skalieren«;
- hochqualifizierte, KI‑affine Fachkräfte, die Tools orchestrieren und Agenten bauen können.
Verlierer sind voraussichtlich:
- Einsteiger‑ und Routinerollen in Support, Vertrieb, Operations und Marketing – klassische Einstiegsstufen vieler Karrieren;
- Dienstleister, die primär auf günstiger menschlicher Arbeit beruhen, etwa große Callcenter oder Low‑Cost‑Agenturen.
Berufsbezeichnungen wie »Kundenservice‑Mitarbeiter:in« verschwinden nicht von heute auf morgen. Aber die Nachfragekurve verschiebt sich: Jahr für Jahr braucht man weniger Leute für dasselbe Volumen. Diese stille Schrumpfung ist gesellschaftlich brisanter als das mediale Schreckensszenario von Robotern, die über Nacht alle Jobs übernehmen.
4. Der größere Kontext
Die Aussagen von Read AI und Lucidya fügen sich nahtlos in Entwicklungslinien der letzten Jahre.
Microsoft, Google und nahezu alle großen SaaS‑Anbieter haben »Copilots« vorgestellt, die neben Wissensarbeiter:innen sitzen: Sie verfassen Mail‑Entwürfe, fassen Dokumente zusammen oder schlagen nächste Schritte vor. Contact‑Center‑Plattformen von AWS bis Genesys liefern standardmäßig KI‑gestützte Klassifikation, Antwortvorschläge und Gesprächszusammenfassungen. Die Erzählung lautet stets: Der Mensch bleibt im Driver’s Seat, KI assistiert nur.
Historisch wissen wir, was dann passiert. Tabellenkalkulationen haben Buchhalter:innen nicht abgeschafft, aber die Zahl der benötigten Kräfte drastisch reduziert. Geldautomaten haben Filialen nicht ausgelöscht, aber Personalbedarf und Tätigkeitsprofile verändert.
KI‑Notetaker und Support‑Bots sind der Tabellenkalkulations‑Moment für Büro‑ und Wissensarbeit: Der Beruf bleibt, die Abteilung schrumpft.
Neu ist die Geschwindigkeit und Breite. Generative KI wirkt gleichzeitig auf Sprache, Bilder, Audio, Code und Prozesse. Eine einzige »KI‑native« Person kann heute:
- interne Agenten bauen, die komplette Workflows über CRM, E‑Mail und Ticketsysteme abwickeln;
- Tausende Kundendialoge auswerten und Abwanderungsrisiken oder Upsell‑Chancen identifizieren;
- Kampagnen oder Produktideen ohne langwierige Abstimmungen prototypisieren.
Nach außen betonen Gründer Kontinuität – beruhigend für Kund:innen und Aufsichtsbehörden. Im Inneren lautet die Maxime jedoch zunehmend: Automatisiere, was geht, halte Teams klein und stelle nur noch Leute ein, die KI produktiv nutzen können.
Diese Spannung ist der zentrale arbeitsmarktpolitische Konflikt der aktuellen KI‑Welle.
5. Die europäische / DACH-Perspektive
In Europa prallen diese Entwicklungen auf ein besonders dichtes Geflecht aus Regulierung und Datenschutz – und auf eine eher skeptische Bevölkerung.
Der kommende EU AI Act wird Systeme wie Meeting‑Notetaker und Support‑Bots vermutlich als »begrenztes« oder, je nach Einsatz, »hohes« Risiko klassifizieren. Daraus ergeben sich Transparenzpflichten, Risikoanalysen und teils zwingender menschlicher Aufsicht. Das oft bemühte Bild vom »Human in the Loop« könnte damit zur gesetzlichen Anforderung werden.
Parallel setzt die DSGVO bereits heute Grenzen. Gesprächsaufzeichnungen und deren automatisierte Auswertung benötigen eine belastbare Rechtsgrundlage, klare Information aller Beteiligten und in vielen Fällen ausdrückliche Einwilligung – insbesondere bei sensiblen Daten. Für Unternehmen im DACH‑Raum ist der Einsatz von Tools à la Read AI nicht nur Effizienzfrage, sondern Compliance‑Projekt.
Hinzu kommt die arbeitsrechtliche Realität: starke Betriebsräte, Mitbestimmung, Gewerkschaften wie ver.di. Spürbare Personalreduktionen in Callcentern oder Service‑Einheiten stoßen auf Widerstand und Verhandlungspflichten. Wahrscheinlicher als der Kahlschlag ist daher eine langsame Verschiebung von Tätigkeiten: von Frontline‑Support hin zu Qualitätssicherung, KI‑Überwachung, Datenaufbereitung und Customer Success.
Gleichzeitig baut Europa eigene KI‑Player auf – von Foundation‑Model‑Herstellern bis zu Spezialanbietern für Übersetzung, Kundenservice oder Wissensmanagement. Ihr Verkaufsargument gegenüber hiesigen Unternehmen lautet oft: Datenschutz, EU‑Hosting und Unterstützung europäischer Sprachen. In diesem Umfeld werden Fachkräfte, die Tools bedienen und regulatorische Rahmenbedingungen verstehen, besonders wertvoll – gerade im deutschsprachigen Raum mit seinem ausgeprägten Datenschutzbewusstsein.
6. Ausblick
In den nächsten drei bis fünf Jahren ist nicht die große Entlassungswelle am wahrscheinlichsten, sondern eine schleichende Restrukturierung.
Fast jedes Business‑Tool wird standardmäßig KI‑Funktionen enthalten. Wer im Kundenservice, Vertrieb, Backoffice oder Marketing arbeitet, wird täglich mit Folgendem zu tun haben:
- automatischen Zusammenfassungen aller Anrufe und Meetings;
- Antwortvorschlägen und Handlungsempfehlungen;
- Dashboards, die Abwanderungswahrscheinlichkeiten und Abschlusschancen prognostizieren.
Der individuelle Wertbeitrag wird sich zunehmend daran messen, wie gut jemand diese Systeme steuert: Kann er oder sie sinnvolle Workflows entwerfen? Die Qualität von Modell‑Outputs einschätzen? Tools kombinieren, ohne für jede Änderung die IT bemühen zu müssen?
Für Unternehmen ist die Versuchung groß, Effizienzgewinne primär in Margen und Bewertungen zu übersetzen. Wachsam beobachten sollte man:
- Stellenausschreibungen, in denen »KI‑Affinität« oder Erfahrung mit bestimmten Tools zur Grundanforderung wird.
- Betriebsinterne Konflikte zwischen Teams, die aggressiv automatisieren, und solchen, die um ihre Stellen fürchten.
- Frühe Präzedenzfälle der Aufsichtsbehörden unter AI Act und DSGVO – etwa zu automatisierten Protokollen, Profiling oder teilautomatisierten Entscheidungen.
Offen bleibt, ob Politik und Unternehmen gemeinsam Qualifizierungs‑ und Übergangsprogramme ernsthaft finanzieren – oder ob man stillschweigend hofft, dass der Arbeitsmarkt das schon regelt. Für die DACH‑Region mit alternder Bevölkerung und Fachkräftemangel könnte kluge Umschulung allerdings zur strategischen Notwendigkeit werden.
7. Fazit
Wenn Startup‑Chefs sagen, KI ersetze Aufgaben, nicht Rollen, haben sie im Mikro korrekt, im Makro aber nur halb recht. Faktisch ermöglicht KI bereits heute, dass sehr kleine Teams Arbeit erledigen, für die früher ganze Abteilungen nötig waren – besonders im Kundenservice und Vertrieb. Für Beschäftigte lautet die pragmatische Antwort: zur Person werden, die KI‑Systeme gestaltet, überwacht und kritisch hinterfragt, statt zur Person, deren Tätigkeiten zuerst automatisiert werden. Die entscheidende Frage für Europa ist, ob wir den Produktivitätsgewinn in bessere Arbeit und Qualifikation übersetzen – oder lediglich in höhere Margen und kleinere Teams.
