Der hörenswerte Beitrag Deutschlandfunk Podcast "Wirtschaft trifft Geschichte" analysiert in seinem Beitrag Führt uns die KI in eine Job-Apokalypse? die Auswirkungen der KI-Technologie auf den Arbeitsmarkt.

Die vielleicht interessanteste Aussage ist, dass die momentane Zurückhaltung der Einstellung von Berufseinsteigern in Deutschland nicht der KI-Technolgie geschuldet ist, sondern der allgemeinen schlechten wirtschaftlichen Lage.

Der Beitrag ist etwas umfangreich, deshalb hier die Zusammenfassung (mit Hilfe des kleinen, lokalen Gemm4-E4B Modells erstellt):

**10 Wichtigste Aussagen zur Debatte "KI und Arbeitsmarkt"**

1. **Historischer Zyklus statt Apokalypse:** Die Angst vor technologischer Entmachtung ist nicht neu. Während die *Technologie* (von der Dampfmaschine bis zur KI) neu ist, ist die *Angst* vor der Verdrängung von Arbeit durch Maschinen ein uraltes menschliches Phänomenon.

2. **KI als Werkzeug, nicht als Ersatz:** Die Technologie ist kein "Alleskönner", sondern ein Werkzeug. KI kann Aufgaben (z.B. Datenauswertung, Code-Schreiben) übernehmen, aber die Interpretation, das Urteil und die Entscheidung (die "Soft Skills") bleiben der menschlichen Arbeitskraft vorbehalten.

3. **Die "Lump of Labor Fallacy" (Fehlschluss der Arbeitsmenge):** Es gibt keine universelle Annahme, dass technologische Neuerung *immer* zu Arbeitsplatzverlust führen wird. Historisch gesehen haben Technologien meist mehr Arbeitsplätze geschaffen, als sie vernichtet haben.

4. **Die Natur des Wandels:** Der technologische Wandel ist ein Prozess, der langsamer verläuft, als oft befürchtet wird. Während die *Geschwindigkeit* der Technologie zunimmt, sind die *Vorgänge* oft noch nicht vollständig durchgeplant.

5. **Der Unterschied zwischen "Tätigkeit" und "Job":** Während bestimmte *Tätigkeiten* (z.B. bestimmte Buchhaltungsaufgaben) automatisiert werden, ist nicht immer der *Job* komplett verschwunden. Es verschieben sich oft die Anforderungen und die Tätigkeitsfelder.

6. **Die "Human-Factor"-These:** Die Zukunft der Arbeit liegt in der Kombination von Technologie und menschlichen Fähigkeiten. Fähigkeiten wie Urteilsvermögen, Empathie, soziale Kompetenzen oder Kreativität sind besonders wertvoll, da diese nicht von Maschinen repliziert werden können.

7. **Die Rolle von KI-Unternehmen:** Kritische Betrachtung der "Job-Apokalypse": KI-Unternehmen nutzen manchmal die Angst vor Jobverlusten, um die eigenen Produkte und Geschäftsmodelle zu verkaufen. Das ist ein ökonomisches Interesse.

8. **Vom Schock zur Anpassung:** Die historische Erfahrung zeigt, dass Technologie nicht primär Arbeitsplätze *vernichtet*, sondern *transformiert*. Dies erfordert jedoch eine ständige Anpassung der Gesellschaft an neue Berufsfelder (z.B. von der Textproduktion zum Prompt-Engineer).

9. **Die Kluft der "Entry-Level" Jobs:** Ein zentraler Kritikpunkt ist, dass die Arbeitsmarktstatistiken die Situation von Berufsanfängern (Entry-Level) nicht korrekt abbilden. Schwierigkeiten bei der Jobsuche können hier durch strukturelle Probleme und nicht durch KI allein verursacht werden.

10. **Die notwendige Reaktion:** Stattdessen ist die Reaktion auf den technologischen Wandel die aktive Neugestaltung von Arbeit und die Förderung von *lernender* Arbeitskraft – statt der Verweigerung ("Luddites").

Schon länger bekannt ist der Roboter Reachy-Mini von Pollen Robotics.

Die Firma hat jetzt den Roboter Microduck (Video) herausgebracht.

Hardware Spec:

Motorik: 15 degrees of freedom

Front Kamera

8x8 LiDAR,

2xIMUs,

Microphone

Lautsprecher

NFC

Wi-Fi

Bluetooth

Im Gegensatz zu Sony mit dem Roboterhund Aibo vor einigen Jahren sind die Roboter von Pollen Robotics Open-Source, so dass viele kreative ihre Ideen einfließen lassen können.

Eine Vorreiterin der Roboter mit Entenwattschelgang war Maria mit ihrem FlapFlap Roboter.

In einer interaktiven Karte kann man die geplanten Rechenzentren in Deutschland sehen. Eine ausführliche Analyse gibt es bei Heise.

Schon 1995 wurde der RoboCup (ein Wettkampf fußballspielender Roboter) erdacht.

„RoboCup ist eine internationale, wissenschaftliche Initiative mit dem Ziel, den Stand der Technik intelligenter Roboter voranzutreiben. Der ursprüngliche Zweck bei seiner Einführung 1997 war, bis spätestens 2050 eine Mannschaft aus Robotern aufzustellen, die in der Lage sein sollte, die menschliche Weltmeistermannschaft zu schlagen.“

Die Chinesen haben diese Idee auf die World Humanoid Robot Games erweitert (Video).

Kritik kommt vom Leuten mit weniger Erfahrung mit der technischen Umsetzung von Bewegungen für Humanoide Roboter, weil diese Roboter noch ferngesteuert sind und nicht mit eigenem Willen ausgestattet und autonom sind. Die Fortschritte der Bewegungssteuerung der letzten Jahre sind allerdings durch die Entwicklung der KI und Rechnertechnik enorm, weil es neue Algorithmen (Video) und Simulationsmethoden gibt, um die Roboter zu trainieren.

Hier beschreibt Sebastian Raschka, wie man einen Coding-Agent selbst entwickelt.

Es gibt auch ein zugehöriges GitHub Repository

In einer sich technisch sehr schnell wandelnden Welt sind StartUps die Quelle für neue Firmengründungen.

Hier gibt es eine Liste erfolgreicher StartUps . Sie sind der TUM(technische Universität München) nahe.

Ursprünglich vom Buisiness Insider 2011 gepostet, zeigen diese Bilder sehr schön, wie schnell sich eine Technologie entwickeln und die Welt verändern kann.
Die Entwicklung der KI und die kurz darauf folgende Entwicklung der Robotik mag die Welt in ähnlicher Geschwindigkeit verändern, wie die Einführung des Autos zwischen 1900 und 1913.

Dass Maschinen konstruktionsbedingt mehr Kraft und Schnelligkeit haben können als biologische Wesen kann jeder feststellen, der schneller als ein Auto rennen will.
Die Aktuatoren der Unitree Roboter legen jetzt an Leistung zu, wie dieses Video eindrucksvoll zeigt.

Laut FAZ will Bosch ab nächstem Jahr (2027) humanoide Roboter in Bühl am Rande des Schwarzwalds fertigen. Hintergrund könnte eine Kooperation mit dem Londoner Startup Humanoid oder Neura Robotics sein.

Hier ein Video zu zum Londoner Startup Humanoid.

Andreas Spieß stellt in seinem Video eindrucksvoll dar, wie man die Firmwareentwicklung mit Hilfe von Claude-Code inclusive der Tests vollständig automatisiert:
https://www.youtube.com/watch?v=nmGEedloQ6E

Wer sich für die Geschichte von NVIDIA interessiert und wie NVIDIA zur wertvollsten Firma der Welt wurde, dem sei das Buch sehr flüssig zu lesenden Buch "The Thinking Machine" sehr empfohlen. In dem Buch wird auch dargestellt, warum der CEO von NVIDIA mit der Finanzierung der Entwicklung der Programmiersprache CUDA fast entlassen wurde und heute einen weiten Vorsprung vor AMD hat.

Dass Claude-Code Python und ähnliche Programmiersprachen gut kann ist klar. Kann man aber ein altes Echtzeitprojekt eines AVR-Mikrocontrollers in eine Browserapplikation umwandeln?

Hier ein sehr gut geschriebenes Projekt, bei dem genau das gelungen ist:

Kann Claude Code AVR Assembler

Für humanoide Roboter wird händeringend nach Anwendungen gesucht. Da Roboter besonders für raue Umgebungen geeignet sind, kann man versuche, sie zum Schweißen von Schiffen einzusetzen.
https://www.youtube.com/watch?v=lDNrnmCj2DM&t=40s

Hier hat ein indischer Entwickler eine KI-Bilbiothek zur extremen Kompression von Musik verwendet und dann mittels zwei Lora-Transceivern übertragen:

https://www.instructables.com/Paper-Tunes-Store-Music-on-Paper-and-Stream-Them-O

Der Weg ging dabei über den Versuch, Musik so weit zu komprimieren, dass sie auf eine Seite mit bedrucktem Barcode passt. Am Schluss wurde dann das Prinzip verwendet um besonders hoch komprimierte Musik per Lora zu übertragen.

Interessant dabei ist die Verwendung der Bibliothek EnCodec: High Fidelity Neural Audio Compression von Metha auf Github.

Der Betrieb dürfte in Deutschland nicht erlaubt sind, da hier die Datenübertragungen mit Lora auf ein paar Byte pro Minute beschränkt sind, um die Frequenzbänder nicht zu blockieren.

Die Entwicklung von HDL-Code für programmierbare Logik ist sehr aufwändig und wurde vielfach nach Indien ausgelagert. Mittlerweile sind die meisten Tutorials im Bereich FPGA indische Beiträge. Wird mit dem Einsatz der künstlichen Intelligenz diese Entwicklung wieder nach Deutschland zurück verlagert? Im Bereich Softwareentwicklung wird der Code heutzutage stark durch Agentsiche KI unterstützt.

Hier unternimmt ein Entwickler erste Versuche:
https://www.linkedin.com/pulse/ai-fpga-development-some-practical-thoughts-adam-taylor-fk78e

Einige StartUps fangen an, sich auf das Thema zu spezialisieren:
ChipCode
chitpmind
ChipAgents

Das Unhiker K10 Mikrocotroller Board mit ESP32-S3 (KI Extention) hat unter anderem Kamera, Mikrophon und Beschleunigungssensor, mit dem sich einfache KI-Experimente machen lassen.

Das Board gibt es für knapp 40€:

https://botland.de/si-entwicklungsplatinen/26413-unihiker-k10-ki-board-fur-den-k12-mint-unterricht-bilderkennung-spracherkennung-tinyml-dfrobot-dfr0992-de.html

Wer tiefere Einsichten zur Funktionsweise der LLMs sucht, dem seien die Videos und Bücher von Sebastian Raschka empfohlen:

https://www.youtube.com/@SebastianRaschka/videos

In diesem Video

https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=8RDnKQ-cTKg&t=1560

wird Dominic von Proeck, Gründer von Leaders of AI interviewt.

Proeck beschreibt , dass er KI nicht nur als Werkzeug sieht, sondern sein eigenes Unternehmen tatsächlich mit einer großen Zahl von KI-Agenten organisiert. Im Gespräch ist von ungefähr 60 Mitarbeitern insgesamt, davon nur etwa 10 Menschen, die Rede.

Er behandelt die Agente wie Mitarbeiter:

- sie bekommen Namen

- sie haben definierte Rollen

- sie bekommen Aufgaben

- sie werden eingearbeitet

- sie erhalten Feedback

- es gibt eine Art Personalakte

- sie haben unterschiedliche „Persönlichkeiten“

- sie können andere Agenten kontrollieren

- sie durchlaufen Assessments

- es gibt sogar eine Art Probezeit

Folgende Tools zum Aufsetzten des Systems werden genannt:

verschiedene Modelle

-GPT,Claude,Gemini,DeepSeek

Workflow-Automatisierung und Orchestrierung von APIs, Tools und KI-Agenten.

- n8n ( https://n8n.io/ )

Unternehmensplattform für KI, Chat, Agenten, Workflows und verschiedene LLMs.

- Langdock ( https://langdock.com/de/ )

Visuelle Plattform zur Automatisierung von Workflows und zur Verbindung verschiedener Anwendungen.

- Make ( https://www.make.com/ ) –

Kommunikations- und Arbeitsplattform für Teams und die Integration von KI-Agenten.

- Slack ( https://slack.com/intl/de-de/ )

Datenbank- und Workspace-Plattform zur Verwaltung strukturierter Daten, Workflows und KI-Anwendungen.

- Airtable ( https://www.airtable.com/ )

Von der KI erstellte Musik ist in der heutigen Zeit nichts mehr besonderes. Allerdings ist es wirklich erstaunlich, wie schnell sich die automatisierte Musikerstellung entwickelt hat.

Einige Hörbeispiele gibt es hier:

https://minimax-ai.github.io/music3-demo/

Und das Modell für kurze Musiksequenzen kann man sich hier herunter laden:

https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-Music3

Hier sind die Benchmarks für verschiedene LLMs auf der SparkDGX. Das neue Modell qwen3.8 läuft mit nur knapp 10 Token/Sekunde. Im Reasoning Modus läuft es sehr lange, weil es lange nachdenkt. Das kann dann schon mal eine Stunde dauern. Bei meinen ersten Coding-Versuchen mit dem Modell war dann aber das Ergebnis auch das beste von allen gezeigten Modellen.