KI meistert jetzt Langzeit-Aufgaben: Künstliche Intelligenz (KI) macht rasante Fortschritte – das ist bekannt. Doch eine neue Studie des Non-Profit-Forschungsunternehmens METR in Berkeley, Kalifornien, zeigt nun einen Durchbruch in einem besonders wichtigen Bereich: KI-Systeme werden messbar besser darin, auch sehr zeitaufwendige Aufgaben zu erledigen, die bisher Menschen vorbehalten waren. Die Forschergruppe entwickelte dafür eine neue Messgröße, den „Task-Completion Time Horizon“, kurz Zeithorizont. Dieser Wert beschreibt, wie lange Experten typischerweise für Aufgaben benötigen, die ein KI-Modell mit einer Erfolgswahrscheinlichkeit von 50 Prozent lösen kann. Die Ergebnisse der Studie, die als Preprint auf arXiv veröffentlicht wurden, sind überraschend und weisen auf eine beschleunigte Entwicklung hin.

Konkret zeigt die Analyse der METR-Wissenschaftler: Während ältere KI-Modelle wie GPT-2 bei Aufgaben scheiterten, die menschliche Experten mehr als eine Minute Arbeitszeit gekostet hätten, kann ein aktuelles Modell wie Claude 3.7 Sonnet bereits 50 Prozent der Aufgaben bewältigen, für die ein Mensch durchschnittlich etwa eine Stunde benötigt. Der gemessene Zeithorizont der führenden KI-Modelle hat sich seit 2019 etwa alle sieben Monate verdoppelt, wobei sich diese Verdopplungsrate im Jahr 2024 noch einmal beschleunigt hat. Die Wissenschaftler schlussfolgern aus ihren Daten, dass – wenn sich dieser Trend fortsetzt – KI-Systeme bis zum Jahr 2029 Aufgaben mit 50-prozentiger Zuverlässigkeit bearbeiten könnten, die einen Menschen etwa einen Arbeitsmonat lang beschäftigen. Als Beispiele für solche komplexen Aufgaben nennen die Forscher die Gründung eines neuen Unternehmens oder bedeutende wissenschaftliche Entdeckungen.

Die Ursachen für diese beeindruckende Entwicklung sehen die Wissenschaftler vor allem in Fortschritten in der Fähigkeit von KI-Modellen zum logischen Schlussfolgern, in einer effektiveren Nutzung von Werkzeugen, in der Fehlerkorrektur und in einer Art „Selbstwahrnehmung“ bei der Aufgabenbearbeitung. Diese Leistungssteigerung wird auch durch innovative Ansätze wie das sogenannte ‚Test-Time Compute Scaling‚ vorangetrieben. Bei dieser Methode können KI-Modelle durch längere Berechnungszeiten im Testlauf – also quasi durch längeres Nachdenken – ihre Performance signifikant verbessern, sogar mit vergleichsweise kleineren Modellen. Bisherige KI-Benchmarks zeigten zwar oft schon „übermenschliche“ Leistungen einzelner Modelle.

Deren wirtschaftlicher Einfluss blieb jedoch hinter den Erwartungen zurück. Die neuen Erkenntnisse über den wachsenden Zeithorizont deuten nun aber darauf hin, dass KI beginnt, in Bereiche vorzudringen, die für unsere Wirtschaft und Gesellschaft von zentraler Bedeutung sind.

Das musst Du wissen – KI meistert jetzt Langzeit-Aufgaben

• KI-Systeme können jetzt Aufgaben bearbeiten, die Menschen Wochen kosten.
• Der „Zeithorizont“ von KI verdoppelt sich etwa alle sieben Monate.
• Experten prognostizieren, dass KI bis 2029 Aufgaben bewältigen kann, die einen Arbeitsmonat dauern.
• Fortschritte basieren auf verbesserter Logik, Werkzeugnutzung und Fehlerkorrektur.
• Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt, insbesondere für Programmierer, sind erheblich.

Hauptfrage: Kann KI bald wirklich komplexe Aufgaben erledigen, die bisher Menschen vorbehalten waren und was bedeutet das für den Arbeitsmarkt und speziell für Programmierer-Jobs?

Folgefragen (FAQs)

Welche konkreten Aufgaben können KI-Modelle schon jetzt über längere Zeit bearbeiten?

Wie genau wird der „Zeithorizont“ von KI gemessen und was bedeutet diese Metrik?

Welche Fortschritte in der KI-Entwicklung sind für diese neuen Fähigkeiten verantwortlich?

Werden Programmierer-Jobs tatsächlich überflüssig und welche Alternativen gibt es?

Wie sollten sich Unternehmen und Arbeitnehmer auf diese Entwicklung vorbereiten?

Antworten auf jede Frage

Welche konkreten Aufgaben können KI-Modelle schon jetzt über längere Zeit bearbeiten?

Aktuelle KI-Modelle wie Claude 3.7 Sonnet sind bereits in der Lage, Aufgaben zu bewältigen, die Menschen etwa eine Stunde Arbeitszeit kosten würden – und das mit einer Erfolgsquote von 50%. Die METR-Studie testete die KI-Modelle anhand von rund 170 realen Aufgaben in Bereichen wie:

• Programmierung: Lösen komplexer Coding-Probleme, Code-Generierung, Fehlerbehebung.
• Cybersicherheit: Erkennung von Sicherheitslücken, Analyse von Malware, Entwicklung von Schutzmaßnahmen.
• Allgemeines Schlussfolgern: Logisches Denken, Problemlösung, Entscheidungsfindung in komplexen Szenarien.
• Maschinelles Lernen: Entwicklung und Optimierung von KI-Modellen, Datenanalyse, Mustererkennung.

Die Studie zeigt, dass die Fähigkeiten von KI weit über einfache, repetitive Aufgaben hinausgehen. Sie können bereits in Bereichen eingesetzt werden, die ein hohes Maß an Expertise und Denkvermögen erfordern. Ein „Zeithorizont“ von aktuell ca. 1 Stunde mag noch begrenzt erscheinen, aber die rasante Steigerung deutet auf eine signifikante Ausweitung der Einsatzmöglichkeiten hin.

Wie genau wird der „Zeithorizont“ von KI gemessen und was bedeutet diese Metrik?

METR hat den „50%-Task-Completion Time Horizon“ als neue Metrik eingeführt, um die Fortschritte von KI-Modellen messbar zu machen. Diese Metrik definiert die Zeitspanne, die menschliche Experten typischerweise benötigen, um Aufgaben zu erledigen, welche KI-Modelle mit einer Erfolgsrate von 50% bewältigen können.

Messmethode:

1. Aufgabenentwicklung: METR erstellte 170 praxisnahe Aufgaben aus den oben genannten Bereichen (Programmierung, Cybersicherheit etc.).
2. Human Baseline: Experten für die jeweiligen Domänen wurden beauftragt, diese Aufgaben zu lösen. Die dafür benötigte Zeit wurde als menschliche Referenz (Baseline) festgelegt.
3. KI-Test: Führende KI-Modelle wurden mit den gleichen Aufgaben konfrontiert.
4. Erfolgsmessung: Gemessen wurde, welche Aufgaben die KI-Modelle mit einer Erfolgsrate von 50% abschließen konnten.
5. Zeithorizont-Berechnung: Der „Zeithorizont“ ergibt sich aus der durchschnittlichen Bearbeitungszeit der Aufgaben, die die KI mit 50% Erfolgsrate löst – basierend auf der Human Baseline.

Bedeutung der Metrik:

Der „Zeithorizont“ ist ein intuitives und aussagekräftiges Maß für die Fähigkeiten von KI. Er erlaubt einen direkten Vergleich zwischen Mensch und Maschine und zeigt auf, in welchen Zeiträumen KI menschliche Expertise potenziell ersetzen oder ergänzen kann. Die 50%-Erfolgsrate wurde gewählt, um die Messung robust gegenüber kleinen Datenänderungen zu machen. Auch bei einer Erhöhung der Zuverlässigkeitsanforderung auf 80% blieben die Verdopplungszeit und der Trend des Zeithorizonts ähnlich, wenn auch auf niedrigerem Niveau.

Welche Fortschritte in der KI-Entwicklung sind für diese neuen Fähigkeiten verantwortlich?

Die rasante Steigerung des KI-Zeithorizonts ist primär auf Fortschritte in folgenden Bereichen zurückzuführen:

• Verbessertes logisches Denken: KI-Modelle sind besser darin geworden, logische Schlussfolgerungen zu ziehen und komplexe Probleme zu analysieren.
• Effektivere Nutzung von Werkzeugen: KI kann immer besser externe Tools und Ressourcen einsetzen, um Aufgaben zu lösen (z.B. Zugriff auf Datenbanken, APIs oder andere Software).
• Fortschritte in der Fehlerkorrektur: Moderne KI-Systeme sind in der Lage, Fehler zu erkennen, zu korrigieren und aus ihnen zu lernen (Selbstkorrektur).
• Erhöhte „Selbstwahrnehmung“ bei der Aufgabenbearbeitung: KI-Modelle zeigen ein besseres Verständnis des eigenen Fortschritts und können Strategien anpassen, um Ziele effizienter zu erreichen.

Diese Verbesserungen gehen über reine Skalierungseffekte (größere Modelle, mehr Trainingsdaten) hinaus. Sie deuten auf einen qualitativen Sprung in der Intelligenz von KI-Systemen hin. Die Fähigkeit, komplexe Aufgaben über längere Zeiträume hinweg zu bearbeiten, erfordert ein tieferes Verständnis der Aufgabenstellung, strategisches Denken und die Fähigkeit zur Selbstregulation – Fähigkeiten, die bisher primär Menschen zugeschrieben wurden.

Werden Programmierer-Jobs tatsächlich überflüssig und welche Alternativen gibt es?

Die Prognose von Roy Lee, dass Programmierer-Jobs in zwei Jahren obsolet sein könnten, ist zwar pointiert, aber sie spiegelt eine wachsende Sorge in der Branche wider. Die Fähigkeit von KI, komplexe Programmieraufgaben zu übernehmen, könnte tatsächlich zu Veränderungen im Jobmarkt führen. Es ist jedoch unwahrscheinlich, dass Programmierer-Jobs komplett verschwinden werden. Wahrscheinlicher ist eine Transformation der Berufsfelder.

Mögliche Szenarien:

• Automatisierung repetitiver Aufgaben: KI wird zunehmend eingesetzt, um repetitive und standardisierte Programmieraufgaben zu automatisieren. Dies betrifft vor allem einfache Coding-Tätigkeiten und Routineaufgaben.
• Veränderte Rolle des Programmierers: Die Rolle des Programmierers könnte sich von reiner Code-Erstellung hin zu einer stärker konzeptionellen und überwachenden Tätigkeit verändern. Programmierer werden möglicherweise mehr Zeit mit der Definition von Anforderungen, dem Design von Systemarchitekturen und der Überprüfung von KI-generiertem Code verbringen.
• Neue Jobprofile: Die Entwicklung von KI schafft auch neue Jobprofile, z.B. im Bereich KI-Entwicklung, KI-Training, KI-Ethik oder im Management von KI-Systemen. Es könnten auch neue Berufe entstehen, die wir uns heute noch nicht vorstellen können.
• Fokus auf menschliche Stärken: Bereiche, in denen menschliche Stärken wie Kreativität, Empathie, kritisches Denken und komplexe Problemlösung gefragt sind, werden weiterhin von Menschen dominiert werden. Programmierer, die diese Fähigkeiten entwickeln und einsetzen, werden auch in Zukunft gefragt sein.

Alternativen und Anpassungsstrategien:

• Weiterbildung und Spezialisierung: Programmierer sollten sich kontinuierlich weiterbilden und sich auf Bereiche spezialisieren, die weniger anfällig für Automatisierung sind (z.B. KI-Entwicklung, Cybersecurity, spezielle Anwendungsbereiche).
• Fokus auf Soft Skills: Soft Skills wie Kommunikationsfähigkeit, Teamfähigkeit, Projektmanagement und kreatives Denken werden immer wichtiger, da sie die Zusammenarbeit mit KI und die Bewältigung komplexer Aufgaben erleichtern.
• Umschulung und Neuorientierung: Für einige Programmierer könnte eine Umschulung in verwandte Berufsfelder oder in komplett neue Branchen sinnvoll sein. Die Fähigkeit zu programmieren kann auch in vielen anderen Bereichen von Vorteil sein.
• Selbstständigkeit und Unternehmertum: Die KI-Revolution bietet auch Chancen für Selbstständigkeit und Unternehmertum. Die Entwicklung von KI-basierten Tools und Anwendungen oder die Beratung im Bereich KI-Integration sind potenzielle Geschäftsfelder.

Wie sollten sich Unternehmen und Arbeitnehmer auf diese Entwicklung vorbereiten?

Sowohl Unternehmen als auch Arbeitnehmer sollten sich aktiv auf die Veränderungen durch KI und die Automatisierung von Langzeit-Aufgaben vorbereiten.

Empfehlungen für Unternehmen:

• KI-Strategie entwickeln: Unternehmen sollten eine umfassende KI-Strategie entwickeln, die diePotenziale und Risiken von KI in den verschiedenen Unternehmensbereichen analysiert. Dazu gehört die Identifikation von Anwendungsfällen, die Planung von KI-Projekten und die Definition von ethischen Richtlinien für den KI-Einsatz.
• In KI-Kompetenz investieren: Unternehmen müssen in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter im Bereich KI investieren. Dies betrifft sowohl technische Kompetenzen (z.B. Datenanalyse, Machine Learning) als auch Management-Kompetenzen (z.B. KI-Projektmanagement, Change Management).
• KI-Tools und -Infrastruktur aufbauen: Unternehmen sollten die notwendige technische Infrastruktur und die passenden KI-Tools aufbauen, um KI-Anwendungen erfolgreich zu implementieren. Dazu gehören Cloud-Plattformen, Rechenkapazitäten, Datenmanagement-Systeme und KI-Entwicklungsumgebungen.
• Change Management und Kommunikation: Die Einführung von KI-Systemen erfordert ein professionelles Change Management, um Mitarbeiter mitzunehmen und Ängste abzubauen. Eine transparente Kommunikation über die Ziele, den Nutzen und die Auswirkungen des KI-Einsatzes ist entscheidend für den Erfolg.
• Experimentierfreude und Innovationskultur fördern: Unternehmen sollten eine Kultur der Experimentierfreude und Innovation fördern, um diePotenziale von KI voll auszuschöpfen. Dazu gehört die Bereitschaft, neue Technologien auszuprobieren, Pilotprojekte zu starten und aus Fehlern zu lernen.

Empfehlungen für Arbeitnehmer:

• Weiterbildung und lebenslanges Lernen: Arbeitnehmer sollten dieNotwendigkeit des lebenslangen Lernens erkennen und sich kontinuierlich weiterbilden. Gerade im Bereich KI und Zukunftstechnologien gibt es einen hohen Bedarf an Qualifizierung.
• Digitale Kompetenzen ausbauen: Digitale Kompetenzen sind in fast allen Berufen immer wichtiger. Arbeitnehmer sollten ihre Fähigkeiten im Umgang mit digitalen Technologien, Datenanalyse und KI-Anwendungen gezielt ausbauen.
• Soft Skills stärken: Neben technischen Fähigkeiten werden Soft Skills wie Kommunikationsfähigkeit, Teamfähigkeit, Problemlösungskompetenz und Kreativität immer wichtiger. Diese Fähigkeiten sind entscheidend für die Zusammenarbeit mit KI-Systemen und für die Bewältigung komplexer Aufgaben.
• Flexibilität und Anpassungsbereitschaft zeigen: Der Arbeitsmarkt wird sich durch KI und Automatisierung stark verändern. Arbeitnehmer sollten flexibel sein, sich auf neue Situationen einstellen und bereit sein, sich beruflich neu zu orientieren.
• Netzwerken und Austausch suchen: Der Austausch mit Kollegen, Branchenexperten und in Online-Communitys kann helfen, die Entwicklungen im Bereich KI zu verstehen und sich rechtzeitig auf Veränderungen vorzubereiten.

Fazit: KI Langzeit-Aufgaben – Eine Chance für Innovation und Transformation in der Arbeitswelt

Die Fähigkeit von KI-Systemen, nun auch Aufgaben über längere Zeiträume hinweg zu bearbeiten, markiert einen bedeutenden Fortschritt in der künstlichen Intelligenz. Der steigende „Zeithorizont“ von KI, messbar durch die METR-Studie, deutet darauf hin, dass KI bald in der Lage sein könnte, komplexere und wertschöpfendere Aufgaben zu übernehmen, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Dies betrifft insbesondere Berufe im Bereich der Softwareentwicklung, wo KI bereits heute in der Lage ist, anspruchsvolle Programmieraufgaben zu lösen und perspektivisch einen Teil der Tätigkeiten von Programmierern zu automatisieren.

Die Entwicklung birgt sowohl Risiken als auch Chancen. Die Sorge um den Wegfall von Arbeitsplätzen, insbesondere in routinebasierten Tätigkeiten, ist berechtigt. Gleichzeitig eröffnet die KI-Revolution aber auch immensePotenziale für Innovation, Produktivitätssteigerung und die Schaffung neuer Geschäftsmodelle. Unternehmen, die sich frühzeitig mit KI auseinandersetzen, in KI-Kompetenz investieren und eine proaktive KI-Strategie entwickeln, können sich Wettbewerbsvorteile sichern und die Transformation erfolgreich gestalten.

Für Arbeitnehmer, speziell für Programmierer, bedeutet die Entwicklung, sich kontinuierlich weiterzubilden, digitale und Soft Skills auszubauen und flexibel auf die Veränderungen im Arbeitsmarkt zu reagieren. Die Spezialisierung auf weniger automatisierungsanfällige Bereiche, die Entwicklung kreativer und konzeptioneller Fähigkeiten sowie die Bereitschaft zur Neuorientierung sind entscheidend, um in der sich wandelnden Arbeitswelt erfolgreich zu sein. KI ist nicht nur eine Bedrohung, sondern vor allem auch ein Werkzeug, das uns helfen kann, komplexere Probleme zu lösen, neue Möglichkeiten zu erschließen und die Arbeitswelt insgesamt zu bereichern. Es liegt an uns, diese Chance zu nutzen und die Zukunft aktiv zu gestalten.

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Quellen

Kwa, T., West, B., Becker, J., Deng, A., Garcia, K., Hasin, M., … & Chan, L. (2025). Measuring AI Ability to Complete Long Tasks. arXiv preprint arXiv:2503.14499. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14499

Lovely, G. (2025). AI could soon tackle projects that take humans weeks. Nature

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