KI braucht weniger Hype. Dafür mehr Ehrlichkeit.

Ich beschäftige mich mittlerweile täglich mit künstlicher Intelligenz.

Nicht, weil es gerade in Mode ist.

Sondern weil wir überzeugt sind, dass sie unsere Arbeitswelt grundlegend verändern wird.

Trotzdem habe ich das Gefühl, dass wir momentan über die falschen Dinge sprechen.

Die einen behaupten, KI werde in wenigen Jahren fast alle Jobs ersetzen. Die anderen halten das Ganze für einen kurzfristigen Hype.

Ich glaube, beide liegen daneben.

Die meisten Menschen nutzen KI falsch

Heute wird häufig darüber diskutiert, welches Sprachmodell besser ist.

GPT. Claude. Gemini. Morgen vielleicht wieder ein anderes.

Ganz ehrlich: Das interessiert mich immer weniger.

Denn in wenigen Jahren werden die grossen Modelle ähnlich leistungsfähig sein. Sie werden austauschbarer.

Der eigentliche Unterschied entsteht nicht durch die Technologie.

Sondern durch den Menschen, der sie einsetzt.

Wissen ist billig geworden. Urteilsvermögen nicht.

Vor zwanzig Jahren war Wissen ein Wettbewerbsvorteil.

Heute trägt fast jeder eine künstliche Intelligenz in der Hosentasche. Informationen sind jederzeit verfügbar.

Das bedeutet aber nicht, dass automatisch bessere Entscheidungen getroffen werden.

Im Gegenteil.

Je einfacher Wissen verfügbar wird, desto wichtiger werden Erfahrung, Einordnung und Verantwortung. Genau das kann KI nicht ersetzen. Zumindest heute nicht. Und vielleicht auch nie vollständig.

Ein Beispiel, das mir zeigt, wie konkret dieses Problem wird: die Immobilienbewertung.

Wenn eine Zahl objektiver aussieht, als sie ist

Immobilienbewertung ist einer der Bereiche, in denen KI auf den ersten Blick fast zu gut passt. Es gibt Zahlen, Flächen, Mieten, Transaktionen, Lageindikatoren, Baujahre und Zinssätze. Der Gedanke liegt nahe: Wenn genügend Daten vorhanden sind, müsste eine Maschine den Wert einer Immobilie schneller und vielleicht sogar besser bestimmen können als ein Mensch.

Teilweise stimmt das. Aber nur teilweise.

Ein automatisiertes Bewertungsmodell kann in Sekunden hunderte Vergleichsdaten prüfen, Angebotsmieten clustern und Abweichungen erkennen. Für Portfolios, Erstprüfungen oder Plausibilisierungen ist das ein echter Fortschritt.

Aber Immobilien sind unangenehm konkret.

Zwei Mehrfamilienhäuser können auf Papier fast identisch aussehen und trotzdem völlig unterschiedliche Risiken tragen. Gleiche Gemeinde, ähnliche Wohnfläche, vergleichbares Baujahr. Am Ende entscheidet vielleicht die Lärmsituation, ein Sanierungsstau, die Mieterschaft oder eine Mikrolage, die in keiner Datenbank sauber erfasst ist.

Wenn ein Tool sagt, ein Objekt sei CHF 18.4 Mio. wert, klingt das präzise.

Präzision ist nicht dasselbe wie Wahrheit.

Das Modell sieht, was digital vorhanden ist. Es sieht nicht automatisch, was wirtschaftlich entscheidend ist.

Genau hier zeigt sich, was ich meine: Die Technologie liefert die Zahl. Der Mensch muss wissen, was sie wert ist.

Warum verbringen wir noch Stunden mit Dingen, die längst automatisiert werden könnten?

Warum schreiben wir dieselben E-Mails immer wieder neu?

Warum erstellen wir Präsentationen von Grund auf?

Warum kopieren wir Informationen zwischen verschiedenen Systemen?

Nicht weil es notwendig wäre. Sondern weil wir uns daran gewöhnt haben.

Genau in diesen Routineaufgaben liegt der eigentliche Hebel von KI. Nicht darin, die finale Entscheidung zu treffen, sondern davor: Unterlagen strukturieren, Abweichungen markieren, Annahmen transparent machen.

Bei der Immobilienbewertung heisst das zum Beispiel: Was passiert, wenn der Unterhalt höher ausfällt? Wie verändert sich der Wert bei tieferen Marktmieten? Welche Annahme trägt das Ergebnis am stärksten?

Solche Fragen sind für gute Entscheidungen wichtiger als eine schnelle Zahl.

KI ersetzt keine Unternehmer. Sie macht gute Unternehmer besser.

Und schlechte schneller sichtbar.

Technologie verstärkt fast immer das, was bereits vorhanden ist.

Wer Chaos organisiert hat, produziert mit KI einfach schneller Chaos.

Wer klare Prozesse hat, wird produktiver.

Das gilt für ein Unternehmen genauso wie für ein Bewertungsmodell: Wer Datenqualität, Annahmen und Verantwortlichkeiten im Griff hat, gewinnt durch KI an Geschwindigkeit. Wer das nicht hat, bekommt einfach schneller falsche Ergebnisse.

Was ich kritisch sehe

Im Moment verkaufen viele Unternehmen KI als Wunderwaffe. Jede Software ist plötzlich AI-powered. Jede Präsentation spricht von Revolution.

Ich bin skeptisch. Nicht gegenüber KI. Sondern gegenüber diesem Marketing.

Am Ende interessiert niemanden, welches Modell im Hintergrund läuft. Interessant ist nur eine einzige Frage: Löst es ein echtes Problem?

Wenn die Antwort Nein lautet, ist es egal, wie intelligent die Technologie angeblich ist. Und wenn die Antwort Ja lautet, muss trotzdem jemand die Verantwortung für das Ergebnis übernehmen.

Eine unverstandene Bewertung, eine unverstandene Entscheidung, ein unverstandenes Modell: Das kann teuer werden, egal wie gut die Technologie dahinter ist.

Meine These

Ich glaube nicht, dass wir künftig weniger arbeiten. Ich glaube, wir werden anders arbeiten.

Routine verschwindet. Kreativität gewinnt. Verantwortung gewinnt. Vertrauen gewinnt.

Eine gute Bewertung, eine gute Entscheidung, ein gutes Unternehmen: Sie brauchen künftig beides. Daten und Urteil. Maschine und Erfahrung. Geschwindigkeit und Widerspruch.

Und genau deshalb bin ich überzeugt, dass der Mensch auch in Zukunft im Mittelpunkt stehen wird.

Nicht trotz KI.

Sondern gerade wegen ihr.

Fazit

Vielleicht ist künstliche Intelligenz gar nicht die eigentliche Revolution. Vielleicht ist sie nur der Auslöser.

Die wahre Veränderung beginnt dort, wo wir bereit sind, unsere Arbeitsweise zu hinterfragen.

Nicht jede Aufgabe muss automatisiert werden. Aber jede Aufgabe sollte hinterfragt werden.

Der Wert einer Entscheidung entsteht nicht im Modell. Er zeigt sich in der Realität.

Wer heute nur fragt, was KI alles kann, stellt aus meiner Sicht die falsche Frage.

Die spannendere lautet: Welche Arbeit sollte ein Mensch in zehn Jahren überhaupt noch selbst erledigen? Und wo darf eine Zahl niemals ohne menschliches Urteil stehen bleiben?

Darauf haben wir alle noch keine endgültige Antwort.

Aber genau deshalb lohnt es sich, heute darüber nachzudenken.

Quellen und Bezugspunkte

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I now work with artificial intelligence almost every day.

Not because it is fashionable.

But because we are convinced that it will fundamentally change the way we work.

Still, I have the feeling that we are currently talking about the wrong things.

Some claim that AI will replace almost all jobs within a few years. Others dismiss the whole topic as a short-term hype.

I believe both are wrong.

Most people use AI incorrectly

Today, many discussions revolve around which language model is better.

GPT. Claude. Gemini. Tomorrow perhaps another one.

Honestly, I care about that less and less.

In a few years, the major models will be similarly capable. They will become more interchangeable.

The real difference will not come from the technology.

It will come from the person using it.

Knowledge has become cheap. Judgement has not.

Twenty years ago, knowledge was a competitive advantage.

Today, almost everyone carries artificial intelligence in their pocket. Information is available at any time.

But that does not mean better decisions are automatically made.

Quite the opposite.

The easier knowledge becomes to access, the more important experience, context and responsibility become. That is exactly what AI cannot replace. At least not today. And perhaps never fully.

One example shows how concrete this problem becomes: real estate valuation.

When a number looks more objective than it is

Real estate valuation is one of the areas where AI seems almost too well suited at first glance. There are numbers, surfaces, rents, transactions, location indicators, construction years and interest rates. The idea is obvious: if enough data exists, a machine should be able to determine the value of a property faster, and perhaps even better, than a person.

Part of that is true. But only part of it.

An automated valuation model can review hundreds of comparable data points in seconds, cluster asking rents and detect deviations. For portfolios, initial screenings and plausibility checks, that is real progress.

But real estate is inconveniently concrete.

Two apartment buildings can look almost identical on paper and still carry completely different risks. Same municipality, similar living area, comparable construction year. In the end, the decisive factor may be noise exposure, deferred maintenance, tenant structure or a micro-location that no database captures properly.

If a tool says that an asset is worth CHF 18.4 million, it sounds precise.

Precision is not the same as truth.

The model sees what is digitally available. It does not automatically see what is economically decisive.

This is exactly the point: technology provides the number. The human being must know what that number is worth.

Why do we still spend hours on things that could already be automated?

Why do we write the same emails again and again?

Why do we create presentations from scratch?

Why do we copy information between different systems?

Not because it is necessary. Because we have become used to it.

This is where the real leverage of AI lies. Not in making the final decision, but before that: structuring documents, flagging deviations and making assumptions transparent.

In real estate valuation, that means asking: What happens if maintenance is higher than expected? How does the value change under lower market rents? Which assumption carries the result most strongly?

Those questions are more important for good decisions than a quick number.

AI does not replace entrepreneurs. It makes good entrepreneurs better.

And weak ones more visible.

Technology almost always amplifies what is already there.

Whoever has organised chaos simply produces chaos faster with AI.

Whoever has clear processes becomes more productive.

That applies to a company just as much as to a valuation model: Whoever controls data quality, assumptions and responsibilities gains speed through AI. Whoever does not simply gets wrong results faster.

What I see critically

At the moment, many companies sell AI as a miracle weapon. Every software product is suddenly AI-powered. Every presentation speaks of revolution.

I am sceptical. Not about AI. About the marketing.

In the end, nobody cares which model is running in the background. Only one question matters: Does it solve a real problem?

If the answer is no, it does not matter how intelligent the technology supposedly is. And if the answer is yes, someone still has to take responsibility for the result.

A valuation that is not understood, a decision that is not understood, a model that is not understood: all of that can become expensive, no matter how good the technology behind it may be.

My thesis

I do not believe we will work less in the future. I believe we will work differently.

Routine will disappear. Creativity will gain importance. Responsibility will gain importance. Trust will gain importance.

A good valuation, a good decision, a good company: they will need both. Data and judgement. Machine and experience. Speed and contradiction.

That is exactly why I am convinced that people will remain at the centre in the future.

Not despite AI.

Because of it.

Conclusion

Perhaps artificial intelligence is not the actual revolution. Perhaps it is only the trigger.

The real change begins where we are willing to question the way we work.

Not every task needs to be automated. But every task should be questioned.

The value of a decision is not created in the model. It reveals itself in reality.

Anyone who only asks what AI can do is asking the wrong question.

The more interesting question is this: Which work should a human being still do personally ten years from now? And where should a number never be left standing without human judgement?

None of us has a final answer yet.

That is exactly why it is worth thinking about today.

Sources and references

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