03.03.2023

Vier-Tage-Woche-Diskussion: Das gigantische Dilemma der Nice-to-Have-Economy

Kommentar. Ein Großteil unserer Arbeitsleistung fließt in Dinge, die wir rational betrachtet nicht brauchen. Wir wollen dennoch immer mehr davon. Deswegen wird sich die Vier-Tage-Woche nicht ausgehen. (Und die Klimakrise nicht besiegt werden.)
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Vier-Tage-Woche - das gigantische Dilemma der Nice-to-Have-Economy - Kommentar von Dominik Perlaki
brutkasten-Redakteur Dominik Perlaki | (c) brutkasten / Hintergrund (c) Eduardo Soares via Unsplash
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Die Vier-Tage-Woche steigert die Produktivität, besagen Studien. Aber ein Umstieg auf das Arbeitszeitmodell kann sich beim aktuellen Arbeitskräftemangel unmöglich ausgehen, rechnen Kritiker:innen vor. Beide Seite haben wohl recht. Es ist ein Dilemma: Immer Menschen fühlen sich in der optimierten Arbeitswelt von heute ständig ausgelaugt und lechzen nach mehr Erholung – auch um ihr Leistungspotenzial in der Arbeitszeit besser abrufen zu können. Doch der Workload ist meist deswegen zu hoch, weil Arbeitskräfte fehlen. Und das wird durch eine verkürzte Arbeitszeit und ein umständliches Schichtmodell in der kürzeren Woche mit großer Wahrscheinlichkeit nicht besser.

Während etwa Unternehmen im IT- oder Kreativ-Bereich von der individuellen Einführung der Vier-Tage-Woche durchaus profitieren können, bleibt sie für den Großteil der Arbeitgeber:innen und Arbeitnehmer:innen völlig illusorisch. Zumindest in Österreich und anderen westlichen Ländern im Jahr 2023.

Warum fehlen trotz Automatisierung so unglaublich viele Arbeitskräfte?

Doch eigentlich ist es ja seltsam. Die Automatisierung schreitet unaufhörlich voran. Die aktuelle KI-Diskussion beflügelt alte (und absolut berechtigte) Überlegungen, dass Künstliche Intelligenzen schon bald jede Menge Jobs ersetzen könnten. Immer mehr Wirtschaftsleistung wird mit sehr wenig menschlicher Arbeitskraft erbracht. Warum fehlen so unglaublich viele Arbeitskräfte?

Die Antwort: Unser Wirtschaftssystem hat uns sehr kreativ darin gemacht, neue „Bedürfnisse“ zu kreieren. Denn das müssen wir, um den Wachstumsmotor am Laufen zu halten. Würden wir mit unserer Arbeitskraft nur abdecken, was wir rational betrachtet wirklich brauchen, also Essen, Wohnen, Bildung und dergleichen, ginge sich dank Automatisierung mittlerweile wahrscheinlich nicht nur eine Vier-Tage-Woche, sondern sogar eine Drei- oder gar Zwei-Tage-Woche für alle aus. (Klarerweise ließe sich das in unserem auf Wachstum ausgerichteten System nicht einfach so umsetzen. Es würde in einer apokalyptischen Wirtschaftskrise zusammenbrechen und ins komplette Chaos abdriften.)

Nice-to-Have-Economy: Die Vier-Tage-Woche verhindern wir selber

Über den Status, allen ein Leben zu ermöglichen, in dem sie ihre essenziellen Bedürfnisse abdecken können, ist unser System längst hinaus. Wir stecken ganz tief in einer Nice-to-Have-Economy. Ein Großteil unserer Arbeitsleistung fließt in Dinge, die wir rational betrachtet nicht brauchen. Denn von Dingen wie Grundnahrungsmitteln und leistbarem Wohnen wächst die Wirtschaft nicht. Es braucht immer neue Produkte und Dienstleistungen, von denen wir zunächst nicht wissen, dass es sie gibt, dann nicht wissen, dass wir sie brauchen und zuletzt nicht wissen, was wir getan haben, bevor es sie gab. Anders ausgedrückt: Wir schwimmen in Luxusgütern.

Und wir sind süchtig nach diesen Luxusgütern, süchtig nach diesen Nice-to-Haves. Für die Nachfrage, die den Arbeitskräftemangel antreibt und damit für uns die Vier-Tage-Woche verunmöglicht, sorgen wir also selber. Und perfiderweise sind die Jobs im essenziellen Bereich im Normalfall schlechter bezahlt und weniger attraktiv, als jene bei Nice-to-Have-Unternehmen, was die Situation am Arbeitsmarkt noch um eine problematische Dimension erweitert.

Verzicht? Die Klimakrise lässt grüßen

Es ist ein gigantisches Dilemma – zumindest de facto. Wenn wir weniger arbeiten wollten, müssten wir uns selbst in Verzicht üben. Wir müssten ein Stück weit von der Nice-to-Have-Economy wegkommen, die jede frei werdende Arbeitskapazität sofort mit neuen Nice-to-Have-Jobs absorbiert. Wir müssten das seit der industriellen Revolution vor mehr als 150 Jahren entstandene System grundlegend überarbeiten. Soweit so logisch, doch dass wir dazu gar nicht in der Lage sind, zeigt sich in der Klimakrise eindrücklich. Auch sie wird auf diese Weise nicht bewältigt werden.

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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