AI und Gesellschaft – Wege in die neue Welt

Wenn Marc Holitscher den Wendepunkt seiner zwanzigjährigen Microsoft-Karriere benennen soll, zögert er nicht: November 2022, die öffentliche Verfügbarkeit von ChatGPT. Nicht weil damals die Technologie erfunden worden wäre, sondern weil sie plötzlich über das natürlichste aller Interfaces erreichbar war – die menschliche Sprache. «Das hat einer viel grösseren Breite an Nutzerinnen und Nutzern die Möglichkeit gegeben, sehr persönlich, sehr direkt Technologie zu erleben», sagt der promovierte Politikwissenschaftler im Gespräch mit Moderator Christoph Soltmannowski.Zur Illustration greift Holitscher zu einem Beispiel, das er gerne erzählt: sein 91-jähriger Vater, der nie einen Computer benutzt habe – und plötzlich mit einer Maschine spreche, die ihm antworte. Ein rhetorisch effektives Bild, das gleichzeitig die zentrale These des National Technology Officer transportiert: Künstliche Intelligenz demokratisiert den Zugang zu Wissen und Technologie.Soltmannowski hält dagegen. Microsoft, OpenAI, Apple – seien diese Konzerne nicht eher Ausdruck einer Machtkonzentration als einer Demokratisierung? Holitscher kontert mit einer Perspektivverschiebung: Nicht die Entwicklungsseite sei entscheidend, sondern die Adoption. Und genau hier sieht er die Schweiz im Vorteil. Mehr als ein Drittel der KMU nutze KI bereits produktiv, mehr als ein Drittel der arbeitsfähigen Bevölkerung setze sich regelmässig mit den Anwendungen auseinander. «Diese Breite der Adoption und dieser Nutzungsfähigkeit ist in der Schweiz einzigartig.»Die 70-Prozent-FrageDoch die Zahlen erzählen auch eine andere Geschichte. 70 Prozent der Schweizer Führungskräfte, so eine regelmässige Microsoft-Umfrage, halten KI für entscheidend – gleichzeitig sind rund die Hälfte unsicher, ob ihre Organisation bereits über eine klare Vision und konkrete Umsetzungspläne verfügt. Woran liegt das? Holitschers Antwort verlässt das technische Terrain. Es gehe nicht darum, «einfach überall etwas künstliche Intelligenz darüber zu streuen», sondern um Change Management, um Kultur, um Führung. Geschäftsleitungen müssten vorleben, wie die Instrumente eingesetzt werden – und gleichzeitig den Mitarbeitenden Raum für eigene Experimente lassen.Für ein KMU mit fünf Mitarbeitenden lautet seine konkrete Empfehlung: ein Werkzeug zur Verfügung stellen – «ob das jetzt Copilot oder ein anderes ist» –, Erfahrungen sammeln lassen, aber strukturiert begleitet durch interne «Champions», die den Austausch über Erfolge und Misserfolge organisieren. Holitscher unterscheidet dabei drei Adoptionstypen: Taker, die auf Standardlösungen setzen. Shaper, die diese auf eigene Bedürfnisse konfigurieren. Und Maker, die von Grund auf eigene Sprachmodelle entwickeln. Der Übergang vom Taker zum Shaper sei heute durch Low-Code- und No-Code-Werkzeuge so niederschwellig wie nie.Souveränität, Datenschutz, WahlfreiheitDie Diskussion um digitale Souveränität gehört zu den heikleren Passagen des Gesprächs. Soltmannowski adressiert das Argument direkt: Schweizer Anbieter würden warnen, man dürfe sensible Daten nicht den amerikanischen Hyperscalern anvertrauen. Holitschers Antwort ist routiniert und differenziert. Entscheidend sei die Wahlfreiheit der Kundinnen und Kunden. Microsoft betreibe seit 2016 Rechenzentren in der Schweiz mit dediziertem lokalen Personal und biete einen «Cocktail an Möglichkeiten technischer oder vertraglicher Art», um Datenschutz und Verfügbarkeit sicherzustellen. Diese erlauben Kundinnen und Kunden maximalen Schutz und Verfügbarkeit ihrer Daten in der Schweiz.Vom Tool zur KompetenzMicrosoft will bis 2027 eine Million Schweizerinnen und Schweizer KI-kompetent machen. Was «kompetent» konkret bedeutet, definiert Holitscher bewusst weit: Nicht alle sollen zu Expertinnen und Experten werden, sondern eine «grundlegende Beurteilungsfähigkeit» entwickeln. Dazu gehöre weniger der technische Skill als kritisches Denken, Kontextverständnis und das Einordnen von Resultaten.

Mehr als die Hälfte der Inhalte im Internet stammt heute von KI-Systemen. Der Nutzer merkt es kaum, denn selbst Werkzeuge, die KI-generierte Texte erkennen sollen, versagen dabei verlässlich. «Man kann einen menschlichen Text reingeben und dann sagen die: 13 Prozent KI», sagt Jonas Paul Klatt. Das Internet werde täglich weiter mit Artikeln, Beiträgen, Videos und Bildern geflutet – synthetisch, kaum von echten Inhalten zu unterscheiden.Klatt ist 24 Jahre alt, Gründer von On-Rap Consulting https://onrepconsulting.de/ in Frankfurt und hat nach eigenen Angaben bereits mit über 25'000 Unternehmern gesprochen. Sein Spezialgebiet ist Online-Reputation – aber nicht mehr nur im Sinne von Google-Bewertungen. Ihn beschäftigt eine fundamentalere Verschiebung: Was passiert, wenn nicht mehr Menschen, sondern KI-Systeme wie ChatGPT, Claude oder Gemini darüber entscheiden, welches Unternehmen sie weiterempfehlen?Google, einst verlässlicher Gatekeeper, hat diese Rolle längst eingebüsst. Die KI-Übersichten des Suchriesen beinhalten nach Klatts Beobachtung «super viele falsche Informationen» – und Google selbst weist mittlerweile mit einem Hinweis darauf hin, dass KI-Antworten Fehler enthalten können. Die anderen Systeme – ChatGPT, Perplexity, Claude – seien im Wesentlichen gleichwertig: «Die KI hat am Ende des Tages nur eine Aufgabe: den Nutzer so lange am Ball zu behalten wie möglich. Und dafür ist sie auch bereit zu lügen.»Für Unternehmen hat diese Entwicklung eine konkrete Konsequenz: Wer in KI-Antworten nicht auftaucht, existiert schlicht nicht mehr – weder für potenzielle Kunden noch, zunehmend, für Bewerberinnen und Bewerber. Die Generation Z nutzt ChatGPT, um Arbeitgeber in ihrer Region zu recherchieren. «Und wenn man da nicht auftaucht, ist man einfach nicht mehr da», sagt Klatt. Das Prinzip dahinter ist eines, das er als «Winner takes all» beschreibt: Wo früher eine Suchanfrage 20, 30 oder 50 Ergebnisse lieferte, serviert die KI noch zwei oder drei – und der Nutzer weiss nicht, dass es andere gibt, die vielleicht genauso gut wären.Der naheliegende Reflex – die eigene Website für KI zu optimieren – greift zu kurz. Der Begriff «Generative Engine Optimization» (GEO) mache im Moment die Runde, beschreibe aber vor allem den technisch-strukturellen Teil einer Website. Das eigentliche Problem liege anderswo: Externe Erwähnungen, also alles ausserhalb der eigenen Domain, seien fünf- bis sechsmal wichtiger als die Website selbst. Gute, altmodische PR ist damit zur strategischen Grundlage für KI-Sichtbarkeit geworden. «Man muss sich als Firma eine Art Online-Reputationsinfrastruktur aufbauen», so Klatt.Konkret bedeutet das: umfangreiches Bewertungsmanagement auf autoritativen Plattformen wie YouTube und LinkedIn, ausführliche schriftliche Erfahrungsberichte von Kunden, Video-Fallstudien. Auf LinkedIn empfiehlt Klatt statt hektischer Posts sogenannte LinkedIn Articles – bis zu 100'000 Zeichen, strukturiert wie ein SEO-Text mit klaren Überschriften, FAQ-Sektionen und vollständigen Antworten auf realistische Nutzerfragen. «YouTube ist eine der meistzitierten Quellen überhaupt», sagt er. Bezahlte Werbung hingegen helfe gar nichts: KI erkennt das.Bei negativen Inhalten im Netz – Falschbewertungen, Hate-Kommentare, falsche Darstellungen – empfiehlt Klatt, zuerst die Betreiber direkt zu kontaktieren und im Zweifelsfall rechtliche Schritte einzuleiten. Wer als Unternehmen jedoch durch einen grossen, negativen Presseartikel kompromittiert worden ist, hat kaum Optionen: «Dann hat man eigentlich auf alle Zeiten verloren.» Was bleibt, ist, die negativen Signale durch eine konsequente Flut positiver Inhalte zu überlagern.Messbar wird der eigene KI-Auftritt über Prompt-Tracking – Klatts Firma hat dafür eine eigene Software entwickelt – sowie schlicht über die Frage an Neukunden, woher sie auf das Unternehmen aufmerksam wurden.

Alain Graf, Gründer und CEO von EncoSphera, spricht über die Gerechtigkeitsfrage der KI-Transformation: Effizienzgewinne entstehen heute in fast jedem Unternehmen – doch sie fliessen einseitig an Aktionäre und Bilanzen. Jene, die die KI einsetzen und am Leben halten, gehen leer aus. Graf hält das für ökonomisch kurzsichtig.





Alain Graf bringt 25 Jahre Erfahrung aus Vertrieb, Business Development und Unternehmertum in den Bereichen Bau, Immobilien und SaaS mit. Im Videopodcast «AI und Gesellschaft – Wege in die neue Welt» der Stiftung Text Akademie spricht der Gründer und CEO von EncoSphera mit Moderator Christoph Soltmannowski über die Gerechtigkeitsfrage der KI-Transformation.Was Alain Graf antreibt, ist eine unbequeme Rechnung: 83 Prozent der Unternehmen können ihre KI-Gewinne heute nicht beziffern – und praktisch null Prozent der Mitarbeitenden erhalten einen Anteil daran. «Reiner Shareholder-Kapitalismus kommt an seine Grenzen — wir brauchen einen erweiterten Kapitalismus, der auch die Menschen einbezieht, die den Wert erschaffen. Sonst gewinnt am Ende die KI – und die KI gewinnt über den Menschen.» Mit dem «Human Dividend Model» hat Graf ein Framework entwickelt, das Effizienzgewinne sichtbar und gerecht teilbar macht – zwischen Unternehmen, Belegschaft und Gesellschaft. Dass OpenAI im April selbst von einer «Efficiency Dividende» sprach, wertet er als nachträgliche Bestätigung.Was nicht gemessen wird, kann nicht gerecht verteilt werdenDas Modell ruht auf drei Bausteinen. Ein Quick Scan weist das Effizienzpotenzial in Franken oder Euro aus. Der EncoSphera Amplification Score misst auf einer Skala von 0 bis 100 den Reifegrad entlang der Dimensionen Effizienz, Wertschöpfung und Mitarbeitende. Ab einem Score von 50 wird die Human Dividende ausschüttbar. 32 transparent und nachvollziehbare Parameter erfassen, wo die Gewinne tatsächlich entstehen – beim Menschen, beim Material, bei der Energie. Erst diese Transparenz macht faire Verteilung möglich. Solange niemand weiss, wie gross der Kuchen ist, lässt er sich beliebig klein reden.Vier-Tage-Woche statt StellenabbauGerechte Verteilung heisst für Graf nicht automatisch höhere Löhne. Sie kann eine Vier-Tage-Woche bei vollem Lohnausgleich bedeuten, ein Weiterbildungsbudget, mehr Zeit für Kreativität und soziale Kontakte. «Effizienz heisst ja nicht, dass es uns schlechter gehen muss.» Statt Menschen durch KI zu ersetzen, sollen sie an deren Gewinnen teilhaben. Dass rund 49 Prozent der Mitarbeitenden sich vor KI fürchten, ist für Graf das grösste Innovationshemmnis: «Jedes Projekt, das die Menschen nicht mitnimmt, scheitert.» Eine transparent verteilte Dividende entschärft diese Angst – und wird so vom vermeintlichen Kostenfaktor zum Transformationsbeschleuniger.Die Wirtschaft muss liefern – nicht der StaatAuf ein staatlich verordnetes Grundeinkommen setzt Graf bewusst nicht. Wer Menschen durch KI ersetzt, dürfe die Folgekosten nicht auf den Staat abwälzen: «Die Wirtschaft hat die Transformation angestossen – sie muss sie auch gestalten.» Die Politik sieht er dennoch gefordert. Sein Bild ist deutlich: «Die Politik sieht einen Tsunami auf uns zukommen — aber statt ein Warnsystem und Schutzbauten zu errichten, diskutiert sie noch, ob Schwimmwesten reichen.»In fünf Jahren, so seine Vision, werde in Bewerbungsgesprächen so selbstverständlich nach dem Verteilungsmodell eines Unternehmens gefragt wie heute nach der Ökobilanz. Wer Effizienzgewinne teilt, gewinnt dreifach: bei Talenten, bei Kunden, am Kapitalmarkt. Wer sie einbehält, verliert zuerst die Motivation der Belegschaft – und danach die Legitimation seines Geschäftsmodells. Für Graf steht fest: Die eigentliche Frage der KI-Transformation ist keine technische, sondern eine Verteilungsfrage. «Der Mensch ist der Kompass, die KI ist der Motor. Wir stellen die Weichen – nicht umgekehrt.»

Blondinenwitze in Kulturen, wo es sie nie gab – ein kleines Beispiel, das viel erklärt. KI ist nicht neutral, sie spiegelt zurück, was wir hineingesteckt haben. Computerlinguistin Selena Calleri im Podcast «AI und Gesellschaft».


Selena Calleri ist Computerlinguistin, Rechtstheoretikerin und Inhouse AI Consultant bei der TX Group. Im Podcast «AI und Gesellschaft – Wege in die neue Welt» spricht sie über eine Frage, die viele beschäftigt: Versteht KI Sprache wirklich – oder simuliert sie nur?


Für Selena Calleri ist die Antwort klar: «Es ist eigentlich immer nur ein Educated Guess. Die KI versucht statistisch vorauszusagen, was die bestmögliche Antwort ist.» Wer Computerlinguistik studiert hat, wie sie es getan hat, war schon früh immunisiert gegen den Hype. Sprachmodelle waren schon immer Werkzeuge zur Sprachmodellierung – jetzt seien sie schlicht besser, weil sie über mehr Daten und leistungsfähigere Algorithmen verfügen. Von einem «denkenden Wesen» zu sprechen, hält sie für eine Kategorienverwechslung.


Tausend Perspektiven – und keine eigene


Was fehlt, nennt sie «Situiertheit». Ein Mensch ist eingebettet in seine Geschichte, seine Erlebnisse, seine Beziehungen – das alles formt seine Perspektive, ob er will oder nicht. Ein Sprachmodell hingegen sei eine Mischung aus tausend Perspektiven, aber besitze keine eigene. Die Philosophin Donna Haraway beschreibe diesen blinden Fleck treffend als «View from Nowhere» – der Anspruch auf einen objektiven Blick von überall und nirgendwo zugleich.


Blondinenwitze als Symptom


Besonders pointiert fällt Calleris Einschätzung zur viel beschworenen Neutralität von KI aus. «KI ist nicht neutraler als wir – sie spiegelt einfach alle Meinungen auf dieser Welt wider.» Das Training entscheide, was hineinkomme, und damit auch, was herauskomme. Als Beispiel nennt sie mehrsprachige Modelle, in denen Blondinenwitze plötzlich auch in Sprachräumen auftauchen, wo solche Stereotype kulturell schlicht nicht existieren – ein Nebenwirkung der Mehrsprachigkeit, die unbemerkt kulturelle Prägungen überträgt. Kurz: Sprachmodelle halten uns einen Spiegel vor – und der zeigt unsere eigenen Vorurteile.Der Spiegel lügt nicht, er zeigt nur unsWie lässt sich das verbessern? Calleri plädiert nicht für technische Patentrezepte, sondern für mehr Diversität – in Teams, in Trainingsdaten, im Diskurs. Mehr Perspektiven am Tisch, und die Bereitschaft, Widersprüche auszuhalten, statt vorschnell einen Konsens zu erzwingen. «Es gibt keine absolute Wahrheit», sagt sie mit der Gelassenheit einer Philosophin, die das ernst meint.


Ihr Blick auf die nächsten zehn Jahre ist nüchtern: Sie erwartet eine wachsende gesellschaftliche Schere zwischen einer hyper-digitalisierten Schicht und einer Gegenbewegung, die auf Souveränität und Selbstbestimmung in der Technologie setzt. Gerade in Europa werde diese Spannung spürbar zunehmen. Was hilft? Räume schaffen, in denen Menschen miteinander reden, die das normalerweise nicht tun. «Community Building», sagt Calleri – und schlägt, nicht ganz ohne Augenzwinkern, das gemeinsame Essen als unterschätztes Mittel der Demokratisierung vor.





Der Videopodcast «AI und Gesellschaft – Wege in die neue Welt», moderiert von Christoph Soltmannowski, wird produziert von der Stiftung Text Akademie. Monatlich erscheinen zwei Folgen, auf Spotify, YouTube und den grösseren weiteren Podcast-Plattformen. Produziert von Castalavista.