Moin AInauten,

Willkommen zur neuen Ausgabe deines Lieblingsnewsletters!

Ehrlich gesagt hätten wir diese Ausgabe auch "Die unbequeme Wahrheit" nennen können. Nicht als Panikmache, sondern als Standortbestimmung.

Es geht darum, was gerade passiert und wie du dich positionierst. Drei neue Analysen zeigen, wie sich die Joblandschaft verändert und wer am stärksten betroffen ist.

Deshalb finden wir es so wichtig, dass du AI nicht nur als Chat-Tool nutzt, sondern als echten Mitarbeiter. Der Unterschied? Wie zwischen einer Google-Suche und einem Assistenten, der deine Arbeit bereits vorbereitet hat, bevor du den Laptop aufklappst!

Wie du dir solche Helfer schnell und einfach einrichtest, zeigen wir dir am Mittwoch um 16 Uhr im neuen AI-Mitarbeiter-Bootcamp (inkl. Aufzeichnungen & Support).

Gleichzeitig findet die Demokratisierung des Gefährlichen statt: Roboter werden Open Source, WiFi-Signale tracken Menschen durch Wände, Geheimdiensttools laufen auf deinem Rechner und die ersten Humanoiden stehen an der Front.

Das haben wir heute für dich im Gepäck:

Die Ausgabe ist länger als üblich, aber wir versprechen: Jeder Absatz zählt. Los geht’s!

In den letzten Tagen haben drei völlig unterschiedliche Analysen den gleichen Nerv getroffen. Zusammen ergeben sie ein Bild, das unbequemer ist als jede einzelne für sich…

Andrej Karpathy - Ex-Tesla AI-Chef, OpenAI-Mitgründer - hat an einem Samstagmorgen in zwei Stunden etwas "vibe-coded", das dem Internet den Schlaf geraubt hat.

Eine interaktive Treemap des US-Jobmarkts: 342 Berufe, die 143 Millionen Jobs repräsentieren. Jeder Beruf bekommt einen Score von 0–10 für „AI exposure“. Der Score zeigt auf, welche Tätigkeiten der Job umfasst und wie stark diese theoretisch automatisierbar sind.

Die Block-Grösse zeigt, wie viele Menschen den Job haben, die Farbe zeigt den Score. Man kann zusätzlich nach Gehalt, Wachstum und mehr sortieren.

Er hat einfach die Statistiken der amerikanischen Arbeitsagentur gescrapt und Gemini Flash jede Berufsbeschreibung bewerten lassen. Kein Peer-Review, kein akademischer Anspruch - einfach ein Wochenendprojekt für zwischendurch. Das hat das Internet nicht daran gehindert, es als Referenz zu behandeln.

Die Quintessenz: über 40 Prozent aller analysierten Jobs sind gegenüber AI stark exponiert. Wenn du deinen Job von einem Laptop aus erledigst und dein gesamtes Output ein digitales Artefakt ist - Code, Report, Design, Vertrag - dann ist deine Exposition hoch.

Das Paradoxe: Berufe mit Masterabschluss liegen im Schnitt bei 5,7, Berufe ohne Abschluss bei 2,7.

Am stärksten exponiert sind: Medizinische Transkription (10/10), Buchhalter (9/10), Finanzanalysten (9/10), Anwälte (9/10), Software-Entwickler (8-9/10).

Am wenigsten: Dachdecker (0/10), Reinigungskräfte (1/10), Bauarbeiter (1/10).

Die klassische Karrierelogik "mehr Bildung = mehr Schutz vor Automatisierung" funktioniert nicht mehr. Handwerkliche Berufe haben die Nase vorne - zumindest noch so lange, bis die Roboter Einzug halten (siehe weiter unten).

Aber keine Panik auf der Titanic: Das bedeutet nicht, dass diese Berufe komplett verschwinden oder von der AI übernommen werden. Aber ein großer Teil der Aufgaben lässt sich mit AI schneller und günstiger erledigen.

Wer tiefer in die Gedankenwelt von Andrej Karpathy eintauchen möchte, dem empfehlen wir den Podcast mit Sarah Guo.

Letzte Woche fand auch wieder die SXSW-Tech-Konferenz statt. Wie jedes Jahr seit 18 Jahren präsentiert Amy Webb dort ihren Tech Trends Report. Aber dieses Jahr hat sie ihn mit viel Tamtam auf der Bühne beerdigt. Schwarzer Umhang, Trauerrede, Marching Band. Kein Witz.

Ihre Begründung: Ein statisches PDF mit Einzeltrends ist bei Erscheinen bereits veraltet. True! Also hat sie gemacht, was sie von anderen fordert: ihr erfolgreichstes Produkt absichtlich zerstört, bevor der Markt es für sie tut.

Stattdessen gibt es jetzt den Convergence Outlook 2026. Immer noch 318 Seiten, aber der Ansatz ist ein anderer. Statt Trends aufzulisten, zeigt Webb, wo sie kollidieren. Sie nennt es "Sturmsysteme": Einzelne Wetterdaten sind nützlich, aber erst wenn alles zusammenkommt, entsteht der Sturm.

Zehn Konvergenzen hat sie identifiziert, darunter: Compute Shock, Agentic Reality, Post-Search Internet, New Labor Equation, Human Augmentation, Corporate Panopticon.

Jetzt wird es richtig spannend. Webbs Convergence-Timing-Matrix zeigt für jede Branche, welche Konvergenzen bereits da sind ("Arrived"), welche sich beschleunigen und welche noch früh dran sind. Legt man Karpathys Scores daneben, sieht man sofort, wo es eng wird.

Die Washington Post hat fast zeitgleich eine verwandte Analyse veröffentlicht, basierend auf einer Studie des Brookings Institute und GovAI. Und die gibt dem Ganzen eine weitere Dimension.

Von den 37,1 Millionen US-Arbeitnehmern in Hochrisiko-Jobs haben 26,5 Millionen eine überdurchschnittliche Anpassungsfähigkeit. Die Skills, die dich exponieren (analytisches Denken, komplexe Kommunikation), sind oft die dieselben, die dich anpassungsfähig machen.

Aber es gibt eine Gruppe, die beides hat — hohe Exposition UND niedrige Anpassungsfähigkeit: Arbeitnehmer in administrativen und sachbearbeitenden Rollen. Terminplanung, Dokumentenverwaltung, Koordination. 86 Prozent der Betroffenen sind Frauen.

In Webbs Matrix sind das genau die Rollen, die von "New Labor Equation" und "Agentic Reality" als Erste getroffen werden.

BMW startet mit humanoiden Robotern in einer deutschen Fabrik. Ein chinesischer Livestreamer hat seine AI-Version sechs Stunden lang verkaufen lassen: 7,6 Millionen Dollar Umsatz, mehr als er selbst je geschafft hat. Und wir haben letzte Woche über den Solo-Founder berichtet, der mit AI-Agenten über 4,5 Millionen US-Dollar wiederkehrenden jährlichen Umsatz generieren. Ohne ein einziges Team-Meeting. Times are changing…

Zum ersten Mal kann eine Wirtschaft wachsen, ohne dass proportional mehr Menschen daran beteiligt sind. Deutschland müsse sich auf dramatische Jobverluste wegen des Vormarschs der Künstlichen Intelligenz einstellen, so der deutsche Digitalminister.

Sein Appell geht an Arbeitgeber, Gewerkschaften und Zivilgesellschaft: “Wir müssen uns zusammenraufen und die Zukunft neu gestalten!” Die Zukunft? Die kommt schnell. Die Mühlen der Regierungen hingegen mahlen meist langsam…

Exposition ist aber nicht Displacement. Ein Job mit 8/10 bei Karpathy heisst nicht, dass 80% der Stellen verschwinden. Es heißt, dass 80% der Aufgabeninhalte theoretisch von der AI erledigt werden könnte.

Anthropics "Labor Market Impacts"-Studie hat gemessen, wofür Leute Claude tatsächlich bei der Arbeit nutzen - und nicht nur, was theoretisch geht. Auch wenn AI theoretisch viele Aufgaben übernehmen könnte, wird in der Praxis erst ein kleiner Teil davon abgedeckt.

Das ist die Nuance, die im Hype untergeht. Die Modelle werden besser als Menschen in immer mehr Aufgaben. Aber der Arbeitsmarkt reagiert (noch) nicht mit Massenentlassungen, sondern mit einer leisen Verschiebung: Weniger Einstiegsjobs, dafür mehr Druck auf die, die schon drin sind (siehe unseren Beitrag hier).

Aber: Wenn du Karpathys Daten mit Webbs Convergence Map kombinierst, siehst du, wo sich die dunklen Wolken verdichten. Branchen, die gleichzeitig hohe Job-Exposition UND viele "Arrived"-Konvergenzen haben, werden sich am schnellsten verändern. Telekom, Finanzen, Versicherungen stehen ganz oben.

Was kannst du tun? Schau dir deine eigene Rolle UND deine Branche an. Wo steht dein Sektor in der Matrix? Welche Konvergenzen sind "Arrived"? Und welche deiner täglichen Aufgaben haben bei Karpathy den höchsten Wiederholungsfaktor?

Genau dort liegt deine größte Chance, AI als Multiplikator zu nutzen - und genau dort liegt auch dein größtes Risiko, wenn du es nicht tust.

Der 318-seitige Convergence Outlook ist kostenlos verfügbar, Karpathys Treemap findest du hier. Beides zusammen ist die beste Standortbestimmung, die du dir gerade machen kannst.

Und natürlich empfehlen wir, dass du dir deinen eigenen AI-Mitarbeiter baust, der dich aktiv unterstützt. Am Mittwoch zeigen wir dir live Schritt-für-Schritt, wie das geht. Es sind keine Vorkenntnisse notwendig.

Alle AI AUTOMATION EXPERTS haben ebenfalls kostenlos Zugang plus Community & Co. mit dabei - jetzt ist der perfekte Zeitpunkt dafür!

Wir haben gerade gesehen, dass handwerkliche Jobs aktuell noch am wenigsten von AI betroffen sind. Aber genau da passiert gerade etwas, das diese Einschätzung in den nächsten Jahren auf den Kopf stellen könnte.

Asimov Inc. hat das komplette Körper-Design ihres humanoiden Roboters als Open Source veröffentlicht. Nicht ein paar CAD-Dateien - die volle Packung, um dir selbst einen 1,20 Meter großen Humanoiden mit 25+ Freiheitsgraden zusammenzubauen!

Das DIY-Kit "Here Be Dragons" kostet 15.000 US-Dollar, nah am reinen Materialpreis. 35 kg Gewicht, modulare Architektur, 3D-gedruckte Strukturkomponenten. Die Vorbestellung läuft über eine $499-Anzahlung, Lieferung in wenigen Monaten.

Bisher waren Humanoiden-Projekte entweder akademische Spielerei oder sechsstellig teuer. Asimov setzt bewusst auf ein Modell, das keine Massenproduktion voraussetzt.

Die Community ist entsprechend begeistert - zum ersten Mal ist ein vollständiges Humanoiden-Design offen verfügbar. Und bald kannst du deine Roboter auch in natürlicher Sprache “programmieren”, wie wenn du mit ChatGPT oder Claude arbeitest.

Parallel dazu hat Figure AI ein Video veröffentlicht, das als "insaneste Robotik-Demo von 2026" durchs Netz geht. Ihr Helix 02 räumt autonom ein Wohnzimmer auf. Nicht vorprogrammiert, sondern über ein einziges neuronales Netzwerk, das den ganzen Körper direkt aus Pixeln steuert.

Objekte identifizieren, aufheben, sortieren, Kissen werfen, Fernbedienungen greifen. Alles koordiniert, in Echtzeit.

Figure AI-CEO Brett Adcock nennt es "whole body, end-to-end living room cleanup". Das Besondere: Das System lernt nicht durch bessere Algorithmen, sondern durch mehr Daten. Neue Fähigkeit? Mehr Trainingsbeispiele reinfüttern, fertig. Skalierung statt Ingenieurskunst!

Und genau hier liegt der entscheidende Unterschied zu menschlichen Arbeitskräften, der alles verändert. Wenn ein Roboter eine Aufgabe lernt, können es alle anderen sofort auch. Nicht in Wochen. Nicht durch Schulungen. Sofort. Ein Software-Update, und tausend Einheiten beherrschen den neuen Handgriff.

Sie werden nie müde, brauchen keine Pausen und lassen sich mechanisch beliebig erweitern. Zwei Daumen an einer Hand? Kein Problem. Vier Arme? Warum nicht.

Das führt zu einer Frage, die unbequem ist, aber gestellt werden muss: Wenn Roboter Wohnzimmer aufräumen können, was können sie noch?

Die Antwort liefert die Realität bereits. Im Februar 2026 hat das US-Unternehmen Foundation seine Phantom MK-1 Humanoiden als Test an die ukrainische Front geschickt. Nach allem, was bekannt ist, die ersten humanoiden Roboter in einer echten Kampfzone. Offiziell für Aufklärung, aber die Richtung ist trotzdem klar…

Da hilft es auch nicht viel, wenn ein Anthropic gegenüber dem Pentagon vertraglich festlegen will, dass ihre Modelle nicht für Massenüberwachung oder vollautonome Waffen eingesetzt werden, wenn dann halt OpenAI und xAI in die Bresche springen…

Palmer Luckey, der kontroverse Erfinder von Oculus (wurde von Meta gekauft und war der Vorläufer der Meta Quest VR-Headsets) und Gründer von Anduril, sagt, dass humanoide Soldaten "wahrscheinlich noch ein paar Jahre" vom echten Kampfeinsatz entfernt sind.

Gleichzeitig nimmt Anduril eine Waffenfabrik in Betrieb, die autonome Kampfdrohnen, unterirdische Waffensysteme und autonome Kampfjets baut. Autonome Waffen können jahrelang eingelagert und bei Bedarf sofort aktiviert werden, wie haltbare Lebensmittel. Nur halt tödlich…

Inzwischen sind wir sogar so weit, dass man zu Hause für unter 100 US-Dollar 3D-gedruckte Raketen bauen kann. Puhhh.

Du siehst, man muss gar nicht bei Milliarden-Dollar-Rüstungskonzernen suchen, um die Tragweite zu verstehen.

Vor ein paar Wochen ging RuView (ehemals WiFi DensePose) auf GitHub durch die Decke - fast 40k Github-Stars. Das Open-Source-Projekt nutzt gewöhnliche WiFi-Signale und günstige Chips, um menschliche Bewegungen und Körperhaltungen durch Wände hindurch zu tracken. Ohne Kamera. Die Kosten: ein paar Euro für die Chips. Für jedermann verfügbar und machbar.

Das System erkennt nicht nur, wo sich jemand befindet, sondern auch wie es ihm geht: Herzschlag, Atemfrequenz, Körperhaltung, Stürze, alles durch Wände hindurch, ohne Kamera, ohne Wearable, ohne Cloud.

Weil keine Videos oder Bilder entstehen und alles lokal auf dem Gerät läuft, lässt sich das Ganze potenziell HIPAA- und DSGVO-konform betreiben. Für die Altenpflege oder Katastrophenhilfe ist das echt hilfreich. Aber dieselbe Technologie ermöglicht eben auch, Menschen ohne ihr Wissen zu tracken, unsichtbar, aus dem Nachbarraum, mit 50 US-Dollar-Hardware.

Gleichzeitig demokratisiert sich die Welt der Open Source Intelligence (OSINT). Tools wie Worldmonitor (gebaut von Music Streaming CEO Elie Habib) und Shadowbroker aggregieren Daten und Live-Feeds aus öffentlich zugänglichen Quellen in Echtzeit. Viele solcher OSINT-Tools nutzen inzwischen AI. Was früher Geheimdiensten vorbehalten war, läuft heute als Python-Skript auf deinem Laptop.

All das klingt erschreckend. Aber es hat auch positives Potenzial. WiFi-Tracking für Altenpflege. Open-Source-Roboterhände für Prothesen. Maker-Raketen für Forschung. OSINT für investigativen Journalismus. Drohnen, die Medikamente in entlegene Gebiete liefern.

Aber dieselben Werkzeuge ermöglichen auch Szenarien, die wir bisher nur aus Black Mirror kannten: lückenlose Überwachung ohne Kameras, autonome Waffen, die in jeder Garage gebaut werden können, und Geheimdienst-Tools auf jedem Küchentisch. Es ist keine Frage mehr, ob diese Technologie für böswillige Zwecke eingesetzt wird. Nur noch wann.

Die Maschinen lernen, sich in der physischen Welt zu bewegen. Verstehen, greifen, laufen, fliegen. Das ist gleichzeitig das Aufregendste und das Beunruhigendste, was in der Technologie gerade passiert.

Zum Abschluss noch etwas leichtere Kost: Ein grandioses AI-Video, in dem Frodo versucht, seinen Ring bei den Pawn Stars zu verticken - und es sich dann doch noch mal überlegt 😁 …

Geschafft! Bis zur nächsten Ausgabe.

Reto & Fabian von den AInauten