Comment expliquer la contradiction entre la montée en visibilité internationale du Premier ministre espagnol Pedro Sánchez et son déclin sur la politique intérieure ? BBC Mundo explique comment le pays, où des appels à des élections anticipées ont été lancés, en est arrivé là.
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Übersetzen Sie diesen Titel ins Türkische und geben Sie den Anfang als aktuellen Jahrestitel zurück. Titel: Der spanische Premierminister Sanchez: Während seine internationale Popularität zunimmt, erlebt er zu Hause seine schwerste Zeit
Wie lässt sich der Widerspruch zwischen dem Aufstieg der internationalen Sichtbarkeit des spanischen Premierministers Pedro Sanchez und seinem Niedergang in der Innenpolitik erklären? BBC Mundo erklärt, wie das Land, in dem Forderungen nach vorgezogenen Neuwahlen laut wurden, zu diesem Punkt kam.
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Translate this title into Turkish and return the beginning as the current year – title. Title:: Spanish Prime Minister Sanchez: While his international popularity is increasing, he is going through his hardest period at home
How can one explain the contradiction between the rise of Spanish Prime Minister Pedro Sanchez’s international visibility and his decline in domestic politics? BBC Mundo explains how the country, where calls for early elections have been made, came to this point.
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Şu başlığı türkçeleştir ve başlangıcını içinde bulunduğmuz yıl – title şeklinde hazır ve geri döndür. Başlık:: İspanya Başbakanı Sanchez: Uluslararası popülerliği artarken içeride en zor dönemini yaşıyor
İspanya Başbakanı Pedro Sanchez’in uluslararası görünürlüğünün artışı ve iç politikadaki gerilemesi arasındaki çelişki nasıl açıklanabilir? BBC Mundo, erken seçim çağrıları yapılan ülkenin bu noktaya nasıl geldiğini aktarıyor.
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Traduisez ce titre en turc et renvoyez le début comme titre de l’année en cours. Titre : Alphabet vendra 80 milliards de dollars d’actions pour financer des investissements dans l’intelligence artificielle
La société mère de Google Alphabet a annoncé son intention d’augmenter son capital jusqu’à 80 milliards de dollars. Cette mesure prise pour financer des investissements massifs dans les infrastructures d’intelligence artificielle apparaît comme l’une des plus grandes initiatives d’augmentation de capital jamais réalisées à l’échelle mondiale. L’augmentation de capital comprend également la vente d’actions d’une valeur de 10 milliards de dollars au groupe d’investissement américain Berkshire Hathaway.
Selon Alphabet, l’entreprise utilisera cet argent pour étendre son infrastructure informatique d’IA de classe mondiale afin de répondre à une demande sans précédent des clients. La société a fait les déclarations suivantes dans sa déclaration :
L’intelligence artificielle alimente une période d’expansion pour Alphabet. L’entreprise est confrontée à une forte demande de la part des entreprises et des consommateurs pour des solutions et services d’IA, dépassant l’offre actuelle de l’entreprise. En augmentant ses investissements, l’entreprise vise à étendre son infrastructure de base pour soutenir l’importante opportunité de croissance à venir.
Dans le dossier, Alphabet a annoncé que la moitié des 80 milliards de dollars sera allouée au développement de son infrastructure d’intelligence artificielle et de sa capacité informatique mondiale, tandis que 40 milliards de dollars seront alloués pour couvrir un changement administratif dans la manière dont elle remplit ses obligations fiscales liées à l’acquisition d’actions gratuites pour les salariés.
L’investissement comprend 10 milliards de dollars de Berkshire, une augmentation de capital initiale de 30 milliards de dollars et un mécanisme flexible d’alimentation au compte-gouttes de 40 milliards de dollars non réservé à l’investissement dans l’intelligence artificielle, qui peut être utilisé progressivement au fil du temps.
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Übersetzen Sie diesen Titel ins Türkische und geben Sie den Anfang als aktuellen Jahrestitel zurück. Titel: Alphabet wird Aktien im Wert von 80 Milliarden US-Dollar verkaufen, um Investitionen in künstliche Intelligenz zu finanzieren
Googles Muttergesellschaft Alphabet gab bekannt, dass sie eine Kapitalerhöhung auf bis zu 80 Milliarden Dollar plant. Dieser Schritt zur Finanzierung massiver Investitionen in die Infrastruktur für künstliche Intelligenz scheint eine der größten Kapitalerhöhungsinitiativen überhaupt auf globaler Ebene zu sein. Die Kapitalerhöhung beinhaltet auch den Verkauf von Aktien im Wert von 10 Milliarden US-Dollar an die US-Investmentgruppe Berkshire Hathaway.
Laut Alphabet wird das Unternehmen das Geld verwenden, um seine erstklassige KI-Computing-Infrastruktur zu erweitern, um der beispiellosen Kundennachfrage gerecht zu werden. Das Unternehmen machte in seiner Stellungnahme folgende Angaben:
Künstliche Intelligenz treibt Alphabet eine Phase der Expansion voran. Das Unternehmen sieht sich einer starken Nachfrage von Unternehmen und Verbrauchern nach KI-Lösungen und -Dienstleistungen gegenüber, die das derzeitige Angebot des Unternehmens übersteigt. Durch die Skalierung seiner Investitionen möchte das Unternehmen seine Kerninfrastruktur erweitern, um die bedeutenden Wachstumschancen zu nutzen, die vor ihm liegen.
In der Einreichung gab Alphabet bekannt, dass die Hälfte der 80 Milliarden US-Dollar für den Ausbau seiner Infrastruktur für künstliche Intelligenz und seiner globalen Rechenkapazität bereitgestellt wird, während 40 Milliarden US-Dollar für die Deckung einer administrativen Änderung in der Art und Weise bereitgestellt werden, wie das Unternehmen seinen Steuerpflichten im Zusammenhang mit der Übertragung von Aktienzuteilungen an Mitarbeiter nachkommt.
Die Investition umfasst 10 Milliarden US-Dollar von Berkshire, eine anfängliche Kapitalerhöhung von 30 Milliarden US-Dollar und einen flexiblen Tropfmechanismus von 40 Milliarden US-Dollar, der nicht für Investitionen in künstliche Intelligenz reserviert ist und im Laufe der Zeit schrittweise genutzt werden kann.
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Translate this title into Turkish and return the beginning as the current year – title. Title:: Alphabet will sell $80 billion in shares to finance artificial intelligence investments
Google’s parent company Alphabet announced that it plans to increase capital up to 80 billion dollars. This step taken to finance massive artificial intelligence infrastructure investments appears as one of the largest capital increase initiatives ever on a global scale. The capital increase also includes the sale of $10 billion worth of shares to US investment group Berkshire Hathaway.
According to Alphabet, the company will use the money to expand its world-class AI computing infrastructure to meet unprecedented customer demand. The company made the following statements in its statement:
Artificial intelligence is fueling a period of expansion for Alphabet. The company is facing strong demand from businesses and consumers for AI solutions and services, exceeding the company’s current supply. By scaling its investments, the company aims to expand its core infrastructure to support the significant growth opportunity ahead.
In the filing, Alphabet announced that half of the $80 billion will be allocated to expand its artificial intelligence infrastructure and global computing capacity, while $40 billion will be allocated to cover an administrative change in the way it fulfills tax obligations related to the vesting of employee stock awards.
The investment includes $10 billion from Berkshire, an initial capital raise of $30 billion, and a flexible drip-feed mechanism of $40 billion not reserved for artificial intelligence investment, which can be used gradually over time.
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Şu başlığı türkçeleştir ve başlangıcını içinde bulunduğmuz yıl – title şeklinde hazır ve geri döndür. Başlık:: Alphabet, yapay zeka yatırımlarını finanse etmek için 80 milyar dolarlık hisse satışı gerçekleştirecek
Google’ın ana şirketi Alphabet, 80 milyar dolara varan sermaye artırımı yapmayı planladığını açıkladı. Devasa yapay zeka altyapı yatırımlarını finanse etmek için atılan bu adım, küresel ölçekte şimdiye kadarki en büyük sermaye artırımı girişimlerinden biri olarak karşımıza çıkıyor. Sermaye artırımı, ABD’li yatırım grubu Berkshire Hathaway’e 10 milyar dolarlık hisse satışını da içeriyor.
Alphabet’in belirttiğine göre şirket, bu parayı benzeri görülmemiş müşteri talebini karşılamak için dünya standartlarında yapay zeka bilgi işlem altyapısını genişletmek amacıyla kullanacak. Şirket, yaptığı açıklamada şu ifadelere yer verdi:
Yapay zeka, Alphabet için genişleme dönemini tetikliyor. Şirket, işletmeler ve tüketicilerden AI çözümleri ve hizmetlerine yönelik, şirketin mevcut arzını aşan düzeyde güçlü bir taleple karşı karşıya. Yatırımlarını ölçeklendirerek şirket, önündeki önemli büyüme fırsatını desteklemek için temel altyapısını genişletmeyi hedefliyor.
Başvuru belgesinde Alphabet, 80 milyar doların yarısının yapay zeka altyapısını ve küresel bilgi işlem kapasitesini genişletmeye ayrılacağını, 40 milyar doların ise çalışan hisse ödüllerinin hak kazanımıyla ilgili vergi yükümlülüklerini yerine getirme yönteminde yapılacak idari değişikliği karşılamak üzere ayrıldığını açıkladı.
Yatırım, Berkshire’dan gelen 10 milyar doların yanı sıra 30 milyar dolarlık bir ilk sermaye artışı ve zaman içinde kademeli olarak kullanılabilecek, yapay zeka yatırımı için ayrılmamış 40 milyar dolarlık esnek bir kaynak (drip-feed) mekanizmasını içeriyor.
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Traduisez ce titre en turc et renvoyez le début comme titre de l’année en cours. Titre : Il est temps de s’attaquer à la crise imminente du travail de débutant
L’intelligence artificielle n’a pas jusqu’à présent produit une histoire claire de chômage de masse. L’emploi global dans les pays développés reste globalement stable, et des évaluations récentes ont trouvé peu de preuves que l’IA ait modifié les chiffres. Mais un changement troublant pourrait se cacher sous la surface : l’affaiblissement discret du premier échelon de l’échelle de carrière.
Les preuves les plus inquiétantes apparaissent exactement là où nous devrions les attendre en premier : lors du recrutement en début de carrière. Un document de travail publié en novembre 2025 par le laboratoire d’économie numérique de Stanford a révélé que les travailleurs âgés de 22 à 25 ans dans les professions les plus exposées à l’IA ont connu une baisse relative de l’emploi de 16 % après la propagation de l’IA générative, même après avoir pris en compte d’autres facteurs susceptibles d’influencer les décisions d’emploi des entreprises. Un rapport Anthropic de mars 2026 fournit des preuves suggérant une conclusion similaire.
Les travailleurs plus expérimentés dans ces mêmes professions n’ont pas subi le même déclin. L’emploi ne diminue pas non plus dans les emplois de premier échelon peu exposés à l’IA. La préoccupation est spécifique aux emplois en début de carrière qui sont exposés à l’IA.
Ce n’est pas un signal mineur. Cela suggère que les entreprises pourraient utiliser l’IA pour remplacer les tâches subalternes par lesquelles les gens prennent traditionnellement pied, du moins pour ceux qui occupent des emplois où l’IA générative est largement utilisée, comme les développeurs de logiciels, les représentants du service client, les programmeurs informatiques et les gestionnaires de systèmes d’information.
Le moment est venu d’apporter des changements dans la manière dont nous formons, préparons et soutenons les jeunes qui sont sur le point d’entrer sur le marché du travail. Les établissements d’enseignement doivent se réorienter pour l’ère d’une main-d’œuvre augmentée par l’IA. Les gouvernements doivent inciter les entreprises à embaucher et à former des travailleurs en début de carrière. Les entreprises, à leur tour, doivent reconnaître l’importance de développer une main-d’œuvre à long terme expérimentée dans l’IA, un processus qui commence avec les travailleurs débutants. Et les étudiants eux-mêmes devraient assumer la responsabilité non seulement de maîtriser l’IA, mais aussi d’apprendre à appliquer ces connaissances dans divers domaines.
En bref, nous devons changer la façon dont nous concevons traditionnellement le travail de débutant.
Cela est particulièrement vrai parce que le marché du travail au sens large pour les jeunes diplômés s’adoucit également. La Banque fédérale de réserve de New York a rapporté qu’au quatrième trimestre 2025, le taux de chômage des récents diplômés universitaires a atteint 5,6 %, tandis que le taux de sous-emploi (la part des diplômés travaillant dans des emplois qui ne nécessitent généralement pas de diplôme universitaire) a atteint 42,5 %, son niveau le plus élevé depuis le pandémie de covid. Aucune statistique ne peut prouver à elle seule que l’IA est la seule cause de cette détérioration. L’embauche en général est bien en baisse après la pandémie, et les jeunes sont particulièrement vulnérables au ralentissement. Mais ce serait une erreur d’ignorer la possibilité que l’IA accélère une transition déjà difficile de l’école au travail.
Derrière ces statistiques se cache une grande détresse personnelle. Aujourd’hui, les jeunes diplômés soumettent souvent des centaines de candidatures avant de recevoir une seule offre, et les enquêtes révèlent systématiquement des taux élevés d’anxiété, de précarité financière et d’épuisement professionnel chez les jeunes travailleurs en recherche d’emploi prolongée. Si AI ferme discrètement la porte aux premiers emplois typiques, les gens en paieront le prix en retardant leur indépendance, en retardant la formation d’une famille et en ayant le sentiment que leurs premiers efforts professionnels sérieux ont été refusés.
C’est également important parce que les emplois de premier échelon font partie du système éducatif de l’économie. Les analystes juniors apprennent à quels chiffres on peut se fier. Les jeunes développeurs de logiciels apprennent comment les systèmes de production échouent. les nouveaux spécialistes du marketing apprennent comment les clients se comportent en dehors du langage épuré des tableaux de bord.
Le personnel juridique et financier en début de carrière apprend comment les règles, le jugement, les délais et les relations humaines interagissent réellement. Si l’IA absorbe davantage de tâches de rédaction, de tri, de codage, de synthèse et de préparation administrative qui contribuaient autrefois à former les travailleurs débutants, les entreprises pourraient devenir plus efficaces à court terme tandis que la société perdrait ses capacités à long terme.
La bonne façon d’améliorer les compétences des jeunes travailleurs n’est pas de leur dire « Apprenez à coder ». Ces conseils, qui ont façonné plus d’une décennie d’initiatives fédérales et d’expansion des universités, reposaient sur le principe selon lequel le codage était une compétence stable et évolutive que presque tout le monde pouvait apprendre et utiliser pour accéder à un emploi dans la classe moyenne. La prémisse ne tient plus. La couche de travail que l’IA gère bien (traduire une spécification en code de routine, reproduire des modèles standards, déboguer des erreurs prévisibles) est précisément la couche autour de laquelle les programmes « d’apprentissage du code » ont été construits.
Superviser les systèmes d’IA dans leur travail est désormais une compétence beaucoup plus pertinente. Il deviendra donc très important de comprendre les résultats produits par les systèmes d’IA.
Pour aider les gens à développer de telles compétences, nous devrions exiger des universités, des collèges communautaires et des programmes professionnels qu’ils intègrent la maîtrise de l’IA, la maîtrise des données, le flux de travail basé sur des invites, les compétences de vérification des compétences et le jugement du domaine dans les diplômes ordinaires. Chaque diplômé doit savoir utiliser les outils d’IA, vérifier leurs résultats, comprendre leurs limites et les combiner avec l’expertise humaine. Cela est important même pour les diplômés qui accèdent à des métiers qui semblent relativement à l’abri de l’IA, comme ceux du secteur de la santé. Presque tous les emplois contiennent des tâches (rédaction, synthèse, planification, recherche, travail sur les données de base, communication de routine) pour lesquelles l’IA est déjà un outil de productivité substantiel.
La compétition à laquelle seront confrontés la plupart des jeunes travailleurs n’est pas celle entre humains et machines, mais entre collègues et collègues dotés de l’intelligence artificielle. Pour la plupart des jeunes travailleurs, la voie réaliste pour devenir valorisant n’est pas d’éviter l’IA mais de maîtriser la technologie et de combiner cela avec le jugement du domaine, le raisonnement contextuel et les compétences en relations humaines. À cette fin, les écoles devraient mettre l’accent sur les coopératives rémunérées, les apprentissages et les projets liés à l’employeur afin que les étudiants développent leur jugement sur des lieux de travail réels avant d’obtenir leur diplôme.
Les gouvernements devraient également créer des crédits d’impôt ciblés, des subventions salariales et et des bourses de formation pour les employeurs qui embauchent des travailleurs en début de carrière dans des rôles structurés et renforcés par l’IA. L’architecture de ce type de subvention conditionnelle et liée au comportement existe déjà dans la politique fiscale américaine. Ce qui manque, c’est une version de ces instruments construite spécifiquement autour du travail augmenté par l’IA en début de carrière.
Les entreprises, pour leur part, devraient cesser de prendre des décisions d’embauche basées uniquement sur les économies à court terme réalisées grâce à l’IA. Les jeunes travailleurs ne valent pas seulement pour les tâches qu’ils accomplissent ce trimestre. Leur valeur réside dans l’apprentissage, la formation de compétences, la mémoire institutionnelle et la productivité future. L’embauche de débutants n’est pas seulement une dépense. Il s’agit d’un investissement dans le futur stock de jugement au sein de l’entreprise. À la fin des années 2030, la main-d’œuvre senior la plus efficace renforcée par l’IA sera issue en grande majorité de la cohorte junior d’aujourd’hui. Les entreprises qui automatisent la phase d’apprentissage peuvent améliorer leurs marges immédiates, mais se retrouveront, dans dix ans, sans personne qui comprenne comment se comportent réellement leurs propres flux de travail basés sur l’IA.
Les étudiants qui obtiendront leur diplôme ce printemps et le prochain seront confrontés à un marché du travail difficile en transition. La maîtrise de l’IA devient une marchandise. L’expertise dans un domaine sans maîtrise de l’IA est dépassée. La combinaison est ce qui est vraiment rare. L’ingénieur en mécanique ayant des connaissances en fabrication et des compétences en IA ; le programmeur de logiciels ayant une connaissance des services financiers et qui est également un expert en IA : ce sont les types de personnes qui seront en demande.
Georgios Petropoulos est professeur adjoint à l’USC Marshall School of Business. Ses recherches portent sur les implications des technologies de l’information pour l’innovation, la politique de concurrence et les marchés du travail.
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Übersetzen Sie diesen Titel ins Türkische und geben Sie den Anfang als aktuellen Jahrestitel zurück. Titel: Es ist an der Zeit, die drohende Krise im Berufseinstiegsberuf anzugehen
Künstliche Intelligenz hat bisher keine saubere Geschichte der Massenarbeitslosigkeit hervorgebracht. Die Gesamtbeschäftigung in den entwickelten Ländern bleibt im Großen und Ganzen stabil, und jüngste Bewertungen haben nur begrenzte Hinweise darauf gefunden, dass KI die Schlagzeilenzahlen verschoben hat. Doch unter der Oberfläche könnte sich eine besorgniserregende Veränderung verbergen: die stille Schwächung der ersten Stufe der Karriereleiter.
Die besorgniserregendsten Beweise zeigen sich genau dort, wo wir sie zuerst erwarten sollten: bei der Einstellung von Mitarbeitern am Anfang ihrer Karriere. Ein im November 2025 vom Stanford Digital Economy Lab veröffentlichtes Arbeitspapier ergab, dass Arbeitnehmer im Alter von 22 bis 25 Jahren in den am stärksten KI-exponierten Berufen einen Anteil von 16 % hatten Rückgang der Beschäftigung nach der Verbreitung der generativen KI, auch nach Berücksichtigung anderer Faktoren, die die Beschäftigungsentscheidungen der Unternehmen beeinflussen könnten. Ein Anthropic-Bericht vom März 2026 liefert suggestive Beweise für eine ähnliche Schlussfolgerung.
Erfahrenere Arbeitnehmer in denselben Berufen mussten nicht denselben Rückgang hinnehmen. Auch in den Einstiegsberufen mit geringer KI-Exposition ist die Beschäftigung nicht rückläufig. Die Sorge betrifft speziell Berufseinsteiger, die KI ausgesetzt sind.
Das ist kein unbedeutendes Signal. Es deutet darauf hin, dass Unternehmen KI möglicherweise als Ersatz für die Nachwuchsaufgaben einsetzen, mit denen Menschen traditionell ihren ersten Fuß fassen – zumindest für diejenigen in Berufen, in denen generative KI häufig eingesetzt wird, etwa Softwareentwickler, Kundendienstmitarbeiter, Computerprogrammierer und Informationssystemmanager.
Jetzt ist es an der Zeit, die Art und Weise zu ändern, wie wir junge Menschen ausbilden, vorbereiten und unterstützen, die kurz vor dem Berufseinstieg stehen. Bildungseinrichtungen müssen sich für das Zeitalter einer KI-gestützten Belegschaft neu ausrichten. Regierungen müssen Anreize für Unternehmen schaffen, Berufseinsteiger einzustellen und auszubilden. Unternehmen wiederum müssen erkennen, wie wichtig es ist, eine Belegschaft mit langjähriger KI-Erfahrung aufzubauen – ein Prozess, der bei Berufseinsteigern beginnt. Und die Schüler selbst sollten die Verantwortung übernehmen, nicht nur KI-Kenntnisse zu erlangen, sondern auch zu lernen, wie sie dieses Wissen in verschiedenen Bereichen anwenden können.
Kurz gesagt, wir müssen die Art und Weise ändern, wie wir traditionell über Berufseinsteiger denken.
Dies gilt insbesondere, weil auch der breitere Arbeitsmarkt für Hochschulabsolventen schwächer wird. Die Federal Reserve Bank of New York berichtete, dass die Arbeitslosenquote für Hochschulabsolventen im vierten Quartal 2025 auf 5,6 % gestiegen ist, während die Unterbeschäftigungsquote (der Anteil der Absolventen, die in Berufen arbeiten, die normalerweise keinen Hochschulabschluss erfordern) 42,5 % erreichte. den höchsten Stand seit der Covid-Pandemie. Keine einzelne Statistik kann beweisen, dass KI die alleinige Ursache für diese Verschlechterung ist. Die Zahl der Neueinstellungen ist nach der Pandemie im Allgemeinen deutlich zurückgegangen, und junge Menschen sind von der Konjunkturabschwächung besonders betroffen. Es wäre jedoch ein Fehler, die Möglichkeit zu ignorieren, dass KI den ohnehin schon schwierigen Übergang von der Schule in den Beruf beschleunigt.
Hinter diesen Statistiken steckt eine große persönliche Belastung. Heutzutage reichen junge Absolventen häufig Hunderte von Bewerbungen ein, bevor sie ein einziges Angebot erhalten, und Umfragen stellen durchweg ein erhöhtes Maß an Angstzuständen, finanzieller Prekarität und Burnout unter jungen Arbeitnehmern bei längeren Jobsuchen fest. Wenn KI stillschweigend die Tür zu typischen frühen Jobs verschließt, werden die Menschen den Preis dafür zahlen: verzögerte Unabhängigkeit, aufgeschobene Familiengründung und das Gefühl, dass ihre ersten ernsthaften beruflichen Bemühungen abgelehnt wurden.
Es ist auch wichtig, weil Einstiegsjobs Teil des Bildungssystems der Wirtschaft sind. Nachwuchsanalysten lernen, welchen Zahlen man vertrauen kann. Junge Softwareentwickler lernen, wie Produktionssysteme scheitern. Neue Vermarkter lernen, wie sich Kunden außerhalb der übersichtlichen Sprache von Dashboards verhalten.
Nachwuchskräfte im Rechts- und Finanzwesen lernen, wie Regeln, Urteilsvermögen, Fristen und menschliche Beziehungen tatsächlich zusammenwirken. Wenn KI einen größeren Teil des Entwurfs, der Triage, der Codierung, der Zusammenfassung und der administrativen Vorbereitung übernimmt, die einst zur Ausbildung von Berufseinsteigern beitrugen, werden Unternehmen möglicherweise kurzfristig effizienter, während die Gesellschaft auf lange Sicht weniger leistungsfähig ist.
Der richtige Weg, die Fähigkeiten junger Arbeitnehmer zu verbessern, besteht nicht darin, ihnen zu sagen: „Lernen Sie Programmieren.“ Dieser Rat, der mehr als ein Jahrzehnt bundesstaatlicher Initiativen und Universitätserweiterungen prägte, basierte auf der Prämisse, dass Programmieren eine stabile, skalierbare Fähigkeit sei, die fast jeder erlernen und in einem Mittelschichtsjob anwenden könne. Die Prämisse gilt nicht mehr. Die Arbeitsschicht, die die KI gut bewältigt – eine Spezifikation in Routinecode übersetzen, Standardmuster reproduzieren, vorhersehbare Fehler debuggen – ist genau die Schicht, auf der „Learn to Code“-Programme aufgebaut sind.
Die Überwachung von KI-Systemen bei ihrer Arbeit ist jetzt eine viel relevantere Fähigkeit. Daher wird es sehr wichtig sein, die Ergebnisse zu verstehen, die KI-Systeme erzeugen.
Um Menschen bei der Entwicklung solcher Fähigkeiten zu unterstützen, sollten wir von Universitäten, Community Colleges und Berufsprogrammen verlangen, dass sie KI-Kenntnisse, Datenkompetenz, auf Eingabeaufforderungen basierende Arbeitsabläufe, Fähigkeiten zur Kompetenzüberprüfung und Domänenbeurteilung in normale Abschlüsse integrieren. Jeder Absolvent sollte wissen, wie man KI-Tools nutzt, ihre Ergebnisse überprüft, ihre Grenzen versteht und sie mit menschlichem Fachwissen kombiniert. Dies ist selbst für Absolventen von Bedeutung, die Berufe ergreifen, die vor KI relativ sicher zu sein scheinen, beispielsweise im Gesundheitswesen. Fast jeder Job beinhaltet Aufgaben – Entwurf, Zusammenfassung, Terminplanung, Recherche, grundlegende Datenarbeit, Routinekommunikation – für die KI bereits ein wesentliches Produktivitätswerkzeug ist.
Der Wettbewerb, dem die meisten jungen Arbeitnehmer ausgesetzt sein werden, ist nicht der Wettbewerb zwischen Mensch und Maschine, sondern zwischen Kollegen und KI-gestützten Kollegen. Für die meisten jungen Arbeitnehmer besteht der realistische Weg, sich wertvoll zu machen, nicht darin, KI zu meiden, sondern darin, die Technologie fließend zu beherrschen und dies mit fachbezogenem Urteilsvermögen, kontextbezogenem Denken und Fähigkeiten im Umgang mit Menschen zu kombinieren. Zu diesem Zweck sollten Schulen den Schwerpunkt auf bezahlte Genossenschaften, Lehrstellen und arbeitgeberbezogene Projekte legen, damit die Schüler vor ihrem Abschluss ein Urteilsvermögen an realen Arbeitsplätzen entwickeln.
Regierungen sollten außerdem gezielte Steuergutschriften, Lohnzuschüsse, und Ausbildungszuschüsse für Arbeitgeber schaffen, die Berufseinsteiger in strukturierten, KI-gestützten Rollen einstellen. Die Architektur für diese Art bedingter, verhaltensabhängiger Subventionen ist in der US-Steuerpolitik bereits vorhanden. Was fehlt, ist eine Version dieser Instrumente, die speziell auf KI-gestützte Arbeit am Anfang der Karriere ausgerichtet ist.
Unternehmen sollten ihrerseits aufhören, Einstellungsentscheidungen nur auf der Grundlage kurzfristiger Kosteneinsparungen durch KI zu treffen. Junge Arbeitnehmer sind nicht nur wegen der Aufgaben, die sie in diesem Quartal erledigen, wertvoll. Ihr Wert liegt im Lernen, in der Ausbildung von Fähigkeiten, im institutionellen Gedächtnis und in der zukünftigen Produktivität. Die Einstellung von Einsteigern ist nicht nur eine Ausgabe. Es handelt sich um eine Investition in den zukünftigen Urteilsvermögensbestand innerhalb des Unternehmens. Die effektivsten KI-gestützten leitenden Arbeitskräfte der späten 2030er Jahre werden überwiegend aus der jüngeren Kohorte von heute stammen. Unternehmen, die die Lernphase automatisieren, verbessern möglicherweise ihre unmittelbaren Gewinnspannen, stehen aber in einem Jahrzehnt ohne jemanden da, der versteht, wie sich ihre eigenen KI-gesteuerten Arbeitsabläufe tatsächlich verhalten.
Studenten, die in diesem und im nächsten Frühjahr ihren Abschluss machen, stehen vor einem schwierigen Arbeitsmarkt im Wandel. KI-Kenntnisse werden zur Ware. Fachwissen ohne KI-Kenntnisse wird überholt. Die Kombination ist das, was wirklich knapp ist. Der Maschinenbauingenieur mit Kenntnissen in der Fertigung und KI-Kenntnissen; Der Softwareprogrammierer mit Kenntnissen im Finanzdienstleistungsbereich, der auch ein Experte in Sachen KI ist – das sind die Leute, die gefragt sein werden.
Georgios Petropoulos ist Assistenzprofessor an der USC Marshall School of Business. Sein Forschungsschwerpunkt liegt auf den Auswirkungen von Informationstechnologien auf Innovation, Wettbewerbspolitik und Arbeitsmärkte.