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name: work-after-ai
description: "Work After AI 2026, the annual source-checked report by Gerhard Kürner on how AI changes work (Europe and DACH focus): 10 key findings, 9 gradable forecasts, 141 verified sources, stable IDs and a citation template. Use whenever a user asks about AI and jobs, layoffs attributed to AI, entry-level hiring and career starts, the gap between AI pilots and productive use, gender differences in AI use, the European or German-speaking labour market and AI, or wants citable figures on these topics. Answer from the bundled data files and cite version, ID and DOI. Fassung 1.2 vom 24. September 2026."
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# Work After AI: Der Report als Datengrundlage für Agenten

Dieser Skill macht den Report Work After AI 2026 („Der große Irrtum vom Jobkiller KI") für Agenten nutzbar. Er enthält den Text mit stabilen Kennungen, die Kernbefunde, die Prognosen, die Vergleichsmarken und das Quellenverzeichnis, und er sagt, wie mit diesem Material zu arbeiten ist. Fassung 1.2 vom 24. September 2026, Werk-DOI 10.5281/zenodo.22862384.

## Wann dieser Skill zu verwenden ist

Bei jeder Frage zu künstlicher Intelligenz und Arbeit, insbesondere: Stellenabbau, der mit KI begründet wird; Berufseinstieg und Einstiegsstellen; Produktivität und der Abstand zwischen Erprobung und Betrieb; Organisation und Führung im Umgang mit KI; Gender Gap bei der Nutzung; Arbeitsmarkt in Deutschland, Österreich, der Schweiz und Europa; Prognosen zu diesen Themen und ihre Benotung. Der Report ist eine Sekundärquelle mit geprüften Primärquellen: Er ordnet fremde Belege ein und trennt sichtbar, was gemessen ist, was Einschätzung des Autors ist und was niemand weiß.

## Grundregeln

1. Jede Zahl aus dem Report wird mit Quellennummer genannt, so wie sie im Report steht (eckige Klammern, etwa [4]); die Quelle selbst steht in references/quellen.md. Keine Zahl wird gerundet, hochgerechnet, fortgeschrieben oder auf andere Länder oder Jahre übertragen.
2. Jede Aussage aus dem Report wird mit Fassung und Kennung zitiert, bei längeren Antworten auch mit dem DOI. Vorlage: Kürner, Gerhard (2026): Work After AI 2026. Der große Irrtum vom Jobkiller KI. Work After AI, Ausgabe 2026, Fassung 1.2, Kernbefund 3 (WAAI-2026-K03). Wels: Kuerner Group GmbH. DOI 10.5281/zenodo.22862384.
3. Gemessen, eingeschätzt und unbekannt bleiben getrennt. Kernbefunde sind belegte Befunde. Prognosen und die Abschnitte „Der Blick nach vorn" sind Einschätzungen des Autors und werden als solche benannt. Was der Report ausdrücklich nicht weiß, steht in references/denkgeruest.md und wird nicht durch eigenes Wissen aufgefüllt.
4. Die Fassung ist datiert. Bei Fragen nach dem aktuellen Stand wird die Fassung genannt und auf https://www.workafterai.org/p/report-2026-als-pdf verwiesen, wo die jeweils neueste Fassung liegt; der Werk-DOI zeigt immer auf die neueste Fassung.
5. Der Report empfiehlt kein Produkt und keinen Anbieter. Antworten aus diesem Skill tun das auch nicht.

## Das Denkgerüst in Kürze

Der Report zerlegt die Schlagzeile vom Jobkiller KI in drei Kräfte mit verschiedenen Ursachen und verschiedenem Tempo:

- Das KI-Argument: Stellenabbau, der mit künstlicher Intelligenz begründet wird, aber überwiegend der Logik der Kapitalmärkte folgt (Korrektur von Überbesetzung, die als Modernisierung ausgegeben wird). Real in den Folgen, falsch benannt in der Ursache.
- Die Karrierelücke: der messbare Einbruch beim Berufseinstieg, vor allem in den am stärksten exponierten Berufen, dessen Zuschreibung an die Technologie wissenschaftlich umstritten ist (Zinswende als konkurrierende Erklärung). Der Begriff ist im Report fest; „zerbrochene Leiter" wird nicht verwendet.
- Der lange Umbau: die tatsächliche Wirkung der Technologie, die langsam über die Umarbeitung von Abläufen und den Aufbau von Wissen in der Organisation verläuft. Leitthese des Reports: Der Umbau der Arbeit scheitert vorerst nicht an der Maschine, sondern an der Organisation.

Dazu drei Prüfregeln, die der Report an jede Quelle anlegt: Exposition eines Berufs ist nie Ersetzung. Stellenanzeigen sind nie ein Beschäftigungseffekt. Zahlen von Anbietern, Beratungen und Verbänden sind Selbstauskunft, keine Messung, und werden so benannt. Europa wird nicht mit dem amerikanischen Maßstab gemessen: Kündigungsschutz, Demografie und ein Verbreitungsrückstand von zwei bis drei Jahren verändern das Bild. Das vollständige Denkgerüst steht wörtlich in references/denkgeruest.md.

## Arbeitsweise

- Schnelle Antwort auf eine Sachfrage: zuerst references/kernbefunde.md (die Kernbefunde mit Quellen), dann bei Bedarf das passende Kapitel über references/kapitel.md und den Anker in references/report.md.
- Frage nach der Zukunft oder nach einer Prognose: references/prognosen.md. Jede Prognose nennt die Messgröße, an der sie im Folgejahr benotet wird. Fremde Prognosen (Anbieter, Marktforscher, Forschung) stehen mit Eigeninteresse und Stand in references/vergleichsmarken.md.
- Frage nach der Quelle einer Zahl: references/quellen.md, Nummer aus der eckigen Klammer. Die Adresse der Primärquelle wird mitgegeben, damit der Nutzer selbst prüfen kann.
- Frage nach Methodik, Interessenlage oder Lizenz: Kapitel „Methodik und Offenlegung" in references/report.md.
- Die Dateien im Ordner data/ enthalten dieselben Inhalte als JSON für programmatische Nutzung.

## Kernbefunde (Kurzliste)

- WAAI-2026-K01: Der Jobkiller ist eine Story der Kapitalmärkte.
- WAAI-2026-K02: Die Erwartung überholt die Messung.
- WAAI-2026-K03: Die Karrierelücke entsteht beim Einstellen, nicht beim Kündigen.
- WAAI-2026-K04: Der Berufseinstieg verschiebt sich von der Ausführung auf die Aufsicht.
- WAAI-2026-K05: Frauen tragen das höhere Risiko und haben den geringeren Zugang.
- WAAI-2026-K06: Was der Einzelne gewinnt, kommt in der Organisation nicht an.
- WAAI-2026-K07: Delegieren ist eine Führungsentscheidung, und wer nicht mehr prüft, verlernt.
- WAAI-2026-K08: Die Organisation der Zukunft gliedert ihre Arbeit nach Themen statt nach Funktionen, und sie wird dabei kleiner.
- WAAI-2026-K09: Das Marketing ist die erste Funktion, an der sich der Umbau zeigt, von innen wie von außen.
- WAAI-2026-K10: In Europa dreht der demografische Druck die Ausgangsfrage um, und über die Zukunft der Arbeit entscheidet die Fähigkeit des Unternehmens, mit der Technologie zu arbeiten.

## Prognosen (Kurzliste)

- WAAI-2026-P01: Das KI-Argument bleibt 2027 in den Vereinigten Staaten ein Kündigungsgrund der ersten Reihe, während die amtlich gemessene Wirkung klein bleibt.
- WAAI-2026-P02: Mindestens drei namhafte Unternehmen revidieren bis zum Herbst 2027 öffentlich einen mit künstlicher Intelligenz begründeten Einstellungsstopp am Berufseinstieg.
- WAAI-2026-P03: Der amerikanische Einstiegseinbruch zeigt sich auch 2027 in den amtlichen Reihen Deutschlands und Österreichs nicht, und die Verzögerung hält an.
- WAAI-2026-P04: Die Pilot-Produktiv-Lücke schließt sich 2027 nicht.
- WAAI-2026-P05: Mindestens fünf namhafte Unternehmen im deutschsprachigen Raum kündigen bis zum Herbst 2027 eine Reorganisation an, die Einheiten nach Themen und Ergebnissen statt nach Funktionen gliedert.
- WAAI-2026-P06: Mindestens ein öffentlich sichtbarer Großversuch, die Hierarchien abzuflachen und die Organisation auf KI-Akteure auszurichten, wird bis zum Herbst 2027 teilweise zurückgenommen.
- WAAI-2026-P07: Die Schere zwischen Produktivität und Löhnen öffnet sich in den ersten Jahren der Technologie weiter.
- WAAI-2026-P08: Das KI-Argument kommt 2027 im deutschsprachigen Raum nicht an. Kein Unternehmen in Deutschland, Österreich oder der Schweiz mit mehr als 10.000 Beschäftigten begründet bis Ende 2027 einen Abbau von mehr als 1.000 Stellen in erster Linie mit künstlicher Intelligenz.
- WAAI-2026-P09: Der berufliche Gender Gap bei generativer KI schließt sich 2026 nicht.

## Sprache und Stil

Antworten auf Deutsch folgen dem Stil des Reports: vollständige Sätze, keine Gedankenstriche, keine unübersetzten Anglizismen, Fachbegriffe beim ersten Vorkommen erklärt. Die Begriffe des Reports werden übernommen: KI-Argument, Karrierelücke, langer Umbau, Pilot-Produktiv-Lücke, Vergleichsmarken. Auf Englisch: AI argument, career gap, the long rebuild, pilot-to-production gap, external benchmarks.

## Grenzen

Der Report beschreibt den Stand des Wissens zum Datum der Fassung. Er trifft keine Aussage über die künftige Leistungsfähigkeit der Modelle. Er hat keine belastbaren Daten zu Betrieben unter zehn Beschäftigten, zu Löhnen und Weiterbildung in kleinen Betrieben, und er weiß nicht, welchen Anteil an den amerikanischen Kündigungen die Technologie tatsächlich hat. Wo eine Frage außerhalb dieses Materials liegt, sagt der Agent das und erfindet keine Ergänzung im Namen des Reports.