Am 24. Mai 2023, ein halbes Jahr nach dem Erscheinen von ChatGPT, veröffentlichten zwei Journalisten acht Thesen darüber, was Künstliche Intelligenz verändern werde. Sie schrieben dazu einen Satz, den man selten liest: „An irgendeiner Stelle werden wir auch sehr falsch liegen, das lässt sich bei solchen Gedankenspielen nicht vermeiden."
Dreieinhalb Jahre später lässt sich nachsehen. Nicht um Recht zu behalten — die Thesen waren als Gedankenspiel deklariert —, sondern weil sich an ihnen etwas ablesen lässt, das über den Einzelfall hinausgeht: nicht ob solche Vorhersagen danebengehen, sondern woran.
Die Kopfthese
Angekündigt war sie als die beste: „2024 wird ein neues Beatles-Album kommen." Gemeint war eine Fälschung — die KI werde Stimmen nachbilden, Texte im Stil Lennons erzeugen, die Instrumentierung gleich mit.
Gekommen ist etwas anderes. Am 2. November 2023, fünf Monate vor dem vorhergesagten Zeitpunkt, erschien „Now and Then". Kein Album, ein einzelnes Stück. Und die beteiligte Technik erzeugte nichts: Sie trennte. Aus einer Kassettenaufnahme, die Lennon 1979 in seiner Wohnung mit einem Rekorder gemacht hatte, löste maschinelles Lernen seine Stimme heraus — vom Klavier, vom Fernseher im Hintergrund, vom Netzbrummen. Paul McCartney und Ringo Starr spielten dazu ein, Aufnahmen von George Harrison kamen hinzu.
Die Vorhersage traf das Ereignis und verfehlte alles daran: das Jahr, das Format und vor allem den Vorgang. Erwartet wurde Nachahmung. Eingetreten ist Wiederherstellung.
Wo die Vorhersage genau war
These 7 lautete: Die Content-Mühlen sterben. Webseiten, die vom Erklären banaler Fragen leben — wie wechsle ich eine Druckerpatrone —, verlören ihr Geschäft, weil die Suchmaschine die Antwort selbst gibt, statt zu verlinken.
Das ist eingetreten, samt Mechanismus. Erscheint in der Google-Suche eine KI-Übersicht, fällt die Klickrate nach Messung des Anbieters Authoritas am Desktop um 47,5 Prozent; auf dem ersten Platz sinkt sie von rund 27 auf 11 Prozent. Ratgeber- und Anleitungsinhalte verloren mehr als 20 Prozent ihrer Zuweisungen von Google. Das Reuters Institute berichtet, Verlage rechneten für die kommenden drei Jahre mit 43 Prozent weniger Suchverkehr.
Es ist die einzige der acht Thesen, bei der auch der Mechanismus stimmt. Sie handelt vom Fach der Autoren.
Wo nicht die Technik entschied
These 3 sagte die vollständige Individualisierung des Films voraus — man wähle abends aus, mit welchen Schauspielern und ob man selbst als Avatar mitspiele. Als Beleg diente der damals laufende Streik der Drehbuchautoren.
Der Streik endete am 27. September 2023. Im Ergebnis steht kein technischer Befund, sondern eine Vertragsklausel: Künstliche Intelligenz darf kein Drehbuchmaterial verfassen oder überarbeiten. KI-Erzeugtes gilt nicht als Quellmaterial. Autoren dürfen solche Werkzeuge verwenden, wenn ihr Auftraggeber es erlaubt — gezwungen werden dürfen sie nicht.
Was hier den Ausschlag gab, war nicht, was die Maschine konnte, sondern was 11.000 Menschen in einem Tarifvertrag durchsetzten.
Wo das Gegenteil gemessen wurde
These 6 sagte, ChatGPT mache Programmierer produktiver. Das klang 2023 wie die sicherste der acht.
Die Forschungsorganisation METR hat es im Juli 2025 gemessen, randomisiert: sechzehn erfahrene Entwickler, 246 Aufgaben in ihren eigenen Repositories, an denen sie im Schnitt fünf Jahre gearbeitet hatten. Werkzeuge waren Cursor Pro mit Claude 3.5 und 3.7 Sonnet.
Mit den Werkzeugen brauchten sie 19 Prozent länger.
Bemerkenswerter ist die zweite Zahl. Vorher hatten die Entwickler eine Zeitersparnis von 24 Prozent erwartet. Nachher, nach der Arbeit, schätzten sie die Ersparnis auf 20 Prozent. Zwischen dem gemessenen Ergebnis und der Überzeugung derer, die es erlebt hatten, liegen rund vierzig Prozentpunkte.
Das Muster
Über die acht Thesen hinweg wiederholt sich derselbe Fehler, und er ist kein Rechenfehler.
Die Richtung stimmte fast immer. Ja, Text- und Bildarbeit wurde billiger. Ja, Suchmaschinen verdrängen Erklärseiten. Ja, es kam eine neue Beatles-Aufnahme. Was regelmäßig danebenging, war der Weg dorthin.
Der Grund liegt nahe, sobald man ihn benennt: Eine Vorhersage über eine Technik beschreibt, was sie kann. Was mit ihr geschieht, entscheiden aber die Verhältnisse des jeweiligen Fachs — Tarifverträge, Geschäftsmodelle, Zuständigkeiten, Gewohnheiten, und die Frage, wer die Kosten trägt, wenn etwas schiefgeht. Diese Verhältnisse sieht nur, wer im Fach steht.
Deshalb ist ausgerechnet die These über das eigene Gewerbe die genaueste. Nicht weil Journalisten mehr über KI wüssten, sondern weil sie über Suchmaschinenverkehr und Werbeerlöse mehr wissen als über Tarifverhandlungen in Hollywood oder über die Arbeitsweise erfahrener Programmierer.
Was hier nicht behauptet wird
Ich habe vier der acht Thesen geprüft, nicht alle. Wer daraus eine Bilanz macht, geht über die Belege hinaus.
Die METR-Studie umfasst sechzehn Entwickler. Das ist eine belastbare randomisierte Anlage, aber eine kleine; METR hat das Versuchsdesign im Februar 2026 selbst überarbeitet. Und sie misst erfahrene Fachleute in vertrauten Projekten — für Anfänger in fremdem Code kann etwas anderes gelten.
Warum das hierher gehört
Dieser Strang fragt, wer die Gewinne der Automatisierung bekommt und wer die Kosten trägt.
Die Antwort darauf steht in keiner Prognose, weil sie in keiner Prognose stehen kann. Ob KI Drehbücher schreibt, entschied ein Tarifvertrag. Ob Erklärseiten überleben, entschied eine Produktänderung bei Google. Ob Programmierer schneller werden, entscheidet sich an der Frage, wer ihre Arbeitszeit misst — und bisher offenbar niemand, sonst wäre die Lücke von vierzig Punkten früher aufgefallen.
Wer wissen will, was eine Technik anrichtet, muss nicht fragen, was sie kann. Er muss fragen, wer über ihren Einsatz verhandelt und wer dabei nicht am Tisch sitzt.