Dario Amodei, der CEO von Anthropic, verkündet: KI macht Entwickler 5x produktiver, 50% der Entry-Level-Jobs verschwinden. David Sacks kontert: 25 Jahre Salesforce-Verlässlichkeit sind nicht replizierbar. Andrew Ng beruhigt: „Lerne KI-Tools, dann bist du sicher.“ Jensen Huang verspricht: „Synthesis schlägt Technical Intelligence.“ Binnen einer Woche crashen Wealth-Management-Aktien um 8%, Baker McKenzie entlässt 700 Mitarbeiter, und ein Twitter-Thread zeigt, wie man McKinsey-Analysen für $20 repliziert. Was alle übersehen: Wenn Produktivität um Faktor 5-10 steigt, braucht man nicht 5-10x mehr Menschen – man braucht 80-90% weniger. Eine Synthese der tektonischen Verschiebung, die gerade beginnt.

I. Der scheinbare Widerspruch

Januar 2026, World Economic Forum Davos. Dario Amodei, CEO von Anthropic, beschreibt wie seine Ingenieure arbeiten^[1]https://x.com/SJosephBurns/status/2020793534001885604: „Ich habe Ingenieure bei Anthropic, die sagen: Ich schreibe überhaupt keinen Code mehr. Ich lasse das Modell den Code schreiben, ich bearbeite ihn nur noch.“ Seine Prognose: Innerhalb von 6-12 Monaten werden KI-Modelle den gesamten Software-Entwicklungsprozess autonom handhaben. Die Hälfte der Entry-Level-Jobs im Bürobereich könnte in 1-5 Jahren verschwinden.

Wenige Tage später, im Gespräch über die Auswirkungen auf etablierte Software-Unternehmen, kontert David Sacks – AI Czar unter Trump, ehemaliger PayPal-COO^[2]https://x.com/BoringBiz_/status/2020290465719840839: „Du nimmst ein Produkt wie Salesforce, das alle deine Kundenverträge und Umsätze verwaltet. Das wirst du nicht durch Code ersetzen, der von einem Coding-Assistenten ausgespuckt wurde. Denk darüber nach, wie viele Bug-Reports es über 25 Jahre in Salesforce‘ Code-Basis gab. Vielleicht Millionen. Dieses System wurde über tausende große Kunden getestet. Die Idee, dass du dieses System einfach rausreißt und durch Code ersetzt, der gestern probabilistisch von einer KI-Engine generiert wurde – das erscheint mir nicht realistisch.“

Andrew Ng, einer der führenden KI-Praktiker, beruhigt zeitgleich in seinem Newsletter^[3]https://x.com/AndrewYNg/status/2021259884709413291: „AI-caused job loss has been overblown. AI won’t replace workers, but workers who use AI will replace workers who don’t.“ Seine Beobachtung aus der Praxis: Teams werden kleiner – was früher 8 Engineers und 1 Product Manager brauchte, erledigen jetzt 2 Engineers und 1 PM. Seine Botschaft: „Keep learning, opportunities abound!“

Jensen Huang, CEO von Nvidia, fügt die philosophische Perspektive hinzu^[4]https://x.com/r0ck3t23/status/2021347688919216418: „Technical intelligence is becoming a commodity. People who can see around corners are truly, truly smart.“ Seine These: Während technische Fähigkeiten durch KI repliziert werden, bleibt die menschliche Fähigkeit zur Synthesis – Intuition, das Verbinden unerwarteter Muster, das Antizipieren von Problemen bevor sie existieren – der entscheidende Wettbewerbsvorteil.

Wer hat recht? Die Antwort ist: Alle drei beschreiben Aspekte derselben Transformation – aber alle drei übersehen die fundamentale Mathematik, die ihre Beobachtungen zu einer ganz anderen Schlussfolgerung führt.

II. Die harte Mathematik der Produktivität

Nehmen wir Ng’s eigenes Beispiel: Ein Projekt, das früher 8 Engineers und 1 Product Manager brauchte, wird jetzt von 2 Engineers und 1 PM erledigt. Das klingt nach Produktivitätssteigerung, nach effizienteren Teams, nach „Opportunities“.
Die Rechnung ist brutal simpel:

• Team vorher: 9 Personen
• Team nachher: 3 Personen
• Reduktion: 67%

Oder in Ng’s Alternative: „Perhaps even to a single person with a mix of engineering and product skills“ – eine Reduktion von 89%.

Diese Mathematik lässt sich nicht durch Optimismus wegdiskutieren. Wenn ein Unternehmen 100 solcher Projekte hat und die gleiche Anzahl Projekte fortsetzt, dann braucht es statt 900 Menschen nur noch 300. Die anderen 600 sind strukturell überflüssig – nicht weil sie schlechte Arbeit leisten, nicht weil sie KI-Tools nicht nutzen, sondern weil die Produktivitätssteigerung die Nachfrage nach Köpfen mathemati…