Gen Z-Gründerin über „KI-Angst“ und Einstufung als „Shortcut-Generation“: Das ist die „größte Fehlvorstellung“

(SeaPRwire) –   Für Kiara Nirghin, die 24-jährige Mitgründerin und Chief Technology Officer des angewandten KI-Labors Chima, ist die Erzählung, dass ihre Generation Künstliche Intelligenz als Cheat-Code einsetze, nicht nur falsch – sie ignoriert eine grundlegende Veränderung in der menschlichen Kognition.

Die Absolventin der Stanford-Informatik und Fellow argumentierte, dass ältere Generationen KI zwar als ein Werkzeug betrachten, das übernommen werden soll, . Diese Fluenz bringt jedoch eine einzigartige Last mit sich: die „AI Anxiety“ (KI-Angst), mit einer Technologie Schritt zu halten, die derzeit so „schlecht“ ist, wie sie jemals sein wird.

Bei einer Veranstaltung in San Francisco sprach Nirghin über die Spannung zwischen der Wahrnehmung von Gen Z und ihrer Realität als Schöpfer. „Die Wahrheit ist, dass die jüngere Generation keine KI übernimmt“, sagte sie. „Wir wachsen mit der KI auf und beherrschen sie fließend.“ Diese Unterscheidung ist im Arbeitsplatzkontext von entscheidender Bedeutung. Während ein Manager einen Mitarbeiter, der einen KI-Agenten einsetzt, möglicherweise als Abkürzung betrachten könnte, sieht Nirghin einen Wandel in der Architektur der Arbeit selbst.

„Wir denken nicht an das Codieren von Grund auf“, erklärte sie. „Wir denken an das Codieren zusammen mit einem Codierungsagenten.“ Weit davon entfernt, eine Generation der Abkürzungen zu sein, sind Gen Z Pioniere, so ihre These.

„Das verändert grundlegend, wie man schreibt, Prüfungen macht, Bewerbungen stellt oder verschiedene Anwendungen nutzt, weil es nicht von Grund auf geschieht“, sagte Nirghin über die Zusammenarbeit mit einem Agenten. „Ich denke, dass das wirklich bedeutet, dass diese breite Palette an Use Cases und Anwendungen, die wir sehen, wirklich von der jüngeren Generation gepioniert wird.“

Der Mythos von der „Faulheit“ vs. tiefes Denken

Eine der umfassendsten Kritikpunkte an der Generation der Digital Natives ist die Abhängigkeit von Large Language Models (LLMs) . Nirghin weist dies entschieden zurück. „Ich denke, die größte Missverständnis ist, dass junge Menschen KI einsetzen, um nicht gründlich nachzudenken“, sagte sie – dass sie sie „als Abkürzung“ nutzen.

Stattdessen, so Nirghin, nutzen intelligente Nutzer diese Tools, um kognitive Arbeit abzugeben, damit sie komplexe Themen mit größerer Intensität erforschen können. Sie betonte, dass es nicht darum geht, die „kognitive Last“ einfach an ein KI-Modell zu übergeben, sondern darum, „anders … sogar „tiefer“ über ein bestimmtes Thema nachzudenken, weil der Agent Stunden an minderwertiger Arbeit von dir abnimmt.“

Als Beispiel nannte sie die Erstellung von tiefgehenden Forschungsberichten zu Finanzmärkten, die manuell Stunden dauern könnten. Durch die Automatisierung dieser Arbeit sei der Nutzer frei, die Auswirkungen zu analysieren, statt nur Daten zu sammeln. „Was eröffnet dir das?“ fragte sie das Publikum und forderte es auf, zu überlegen, wie viel mehr man mit diesen Tools an der „Fingerspitze“ tun könnte.

Die Angst vor unendlicher Verbesserung

Nirghin sagte, ihre Generation stehe vor einer entmutigenden Realität, die Menschen nicht würdigen: dem unerbittlichen Tempo des Veraltens und ihrer eigenen Bewusstsein davon. Sie erklärte, dass die Ängste vor KI einige Ähnlichkeiten mit der „Climate Anxiety“ (Klimawandel-Angst) hätten. Angesichts der Tatsache, dass einige ihrer ersten Forschungsarbeiten zum Klimawandel galten, definierte sie Klimawandel-Angst als die Vorstellung, „dass es diese Bewegung des Klimawandels gibt, und wir wissen nicht wirklich, was zu tun ist, aber wir wissen, dass er kommt – und niemand handelt schnell genug, um das Problem zu lösen.“

Dies hängt mit der Erkenntnis zusammen, dass die aktuelle Technologie, so beeindruckend sie auch scheint, im Vergleich zu dem, was kommt, primitiv ist. „Die Modelle von heute sind so dumm, wie sie jemals sein werden“, warnte Nirghin. „Jedes zukünftige Modell wird nur schneller, fortschrittlicher und intelligenter.“

Für Gen-Z-Arbeitnehmer schaffe dies eine Druckumgebung, in der es täglich erforderlich ist, vorauszubleiben, so ihre Aussage. Nirghin bemerkte, dass jüngste Modellveröffentlichungen die Benchmarks „in einer so enormen Weise übertroffen haben“, dass frühere Fähigkeiten jetzt über Nacht „verzehnfacht“ werden könnten – stell dir vor, morgen zur Arbeit zu kommen und seit gestern zehnmal so viel produzieren zu können. Wenn ein Arbeiter diese Updates nicht konsistent verfolgt, „wirst du irgendwie zurückgelassen“. Die Angst gehe nicht darum, zu viele Abkürzungen zu nehmen, sondern darum, nicht jeden Pfad und jedes Update zu finden, um diese 10-fache Steigerung zu erreichen.

Geschmack als neues IQ

Wenn Intelligenz durch Modelle, die exponentiell verbessern, zu einem Kommodität wird – was wird dann die neue Maßeinheit für menschlichen Wert? Laut Nirghin ist es „Geschmack“.

Nirghin, deren Hintergrund Arbeit bei umfasst, argumentierte, dass Benchmarks rund um Genauigkeit nicht länger erfassen, was ein Produkt erfolgreich macht. Sie nannte das Beispiel von Codierungsagenten, die ohne menschliche Anleitung möglicherweise unkontrolliert „Glitzer-Emojis“ in eine Front-End-Oberfläche hinzufügen, weil sie bestimmte Designmuster „lieben“.

„Du weißt, dass etwas ‚vibe-coded‘ ist, wenn du schon mal mit einem Codierungsagenten gearbeitet hast“, scherzte sie. Der Unterscheidungsfaktor für die zukünftige Belegschaft werde nicht die Fähigkeit sein, Code oder Text zu generieren, sondern das menschenzentrierte Urteil, um zu bestimmen, was Nutzer tatsächlich sehen wollen. „Wenn sich Modelle, Use Cases und Effizienz ändern“, sagte Nirghin, „ist der entscheidende Unterscheidungsfaktor Geschmack.“

Nirghins Ratschläge erstreckten sich über ihre Altersgenossen hinaus auf die älteren Generationen, die sie derzeit leiten. Sie betonte, dass „KI-Fluenz genauso wichtig für Menschen ist, die bereits im Arbeitsleben stehen“, und forderte sie auf, sich mit Tools wie ChatGPT oder Gemini als tägliche „Co-Piloten“ auszustatten.

Letztendlich betrachtete Nirghin die schnelle Evolution der KI nicht als Bedrohung für die Beschäftigung, sondern als Herausforderung für die Anpassung. Ob bei der Automatisierung von Back-Office-Prozessen oder der Einführung von „Deep-Research-Agenten“ – die wirtschaftliche „Entsperrung“, die diese Modelle bieten, sei bereits unglaublich, selbst wenn sie nie wieder verbessert würden. Aber die Angst, mitzuhalten, sei der neue Eintrittspreis für die Zukunft der Arbeit.