Augmentation bezeichnet im Zusammenhang mit KI den Einsatz von KI, um zu erweitern und zu verstärken, was eine menschliche Arbeitskraft leisten kann — statt sie vollständig zu ersetzen. Die Unterscheidung ist enorm wichtig und wird in der öffentlichen Debatte oft eingeebnet. Automatisierung fragt: Kann eine Maschine diese Aufgabe anstelle eines Menschen erledigen? Augmentation stellt eine andere Frage: Kann eine Maschine einem Menschen helfen, diese Aufgabe besser, schneller oder in grösserem Umfang zu erledigen, als er es allein könnte? Die beiden Sichtweisen führen zu unterschiedlichen Gestaltungsentscheidungen, unterschiedlichen Organisationsstrukturen und sehr unterschiedlichen wirtschaftlichen Ergebnissen.
In der Praxis liegt der grösste Teil des heutigen KI-Einsatzes näher am Augmentations-Ende des Spektrums. Ein Radiologe, der mögliche Auffälligkeiten in Aufnahmen von KI markieren lässt, wird augmentiert — die KI übernimmt die Mustererkennung in grossen Mengen, der Arzt bringt Urteil, Kontext und Verantwortung ein. Eine Softwareentwicklerin, die einen KI-Programmierassistenten nutzt, schreibt mehr Code, liefert schneller aus und packt komplexere Probleme an als zuvor — die KI erzeugt Vorschläge, die Entwicklerin prüft, verfeinert und integriert sie. Die menschliche Rolle verschiebt sich, statt zu verschwinden: weniger Zeit für die Routineausführung, mehr für Urteil, Richtung und Qualität.
Die Sicht der Augmentation sagt ein bestimmtes Muster auf dem Arbeitsmarkt voraus: Wenn KI die individuelle Produktivität erhöht, wächst die Nachfrage nach der augmentierten Rolle eher, als dass sie schrumpft. Wenn Entwickler mehr erreichen können, lohnt es sich für Organisationen, mehr Entwickler einzustellen, um Projekte anzugehen, die zuvor ausser Reichweite lagen. Das ist nicht selbstverständlich — es hängt davon ab, ob der Markt für das Ergebnis selbst wachsen kann. Doch in den meisten Bereichen der Wissensarbeit stimmen die bisherigen Belege eher mit der Vorhersage der Augmentation überein als mit jener der Ersetzung.
Die Grenze zwischen Augmentation und Automatisierung ist nicht fest. Eine Aufgabe, die heute augmentiert wird — bei der der Mensch noch unverzichtbares Urteilsvermögen beisteuert —, kann morgen vollständig automatisiert sein, wenn die Fähigkeiten wachsen. Was das für eine bestimmte Rolle bedeutet, hängt davon ab, welche ihrer Teile urteilsintensiv sind und welche Routine. Die Rollen, die neben neuen Technologien in der Vergangenheit überlebt haben und gewachsen sind, sind jene, in denen menschliches Urteil, Verantwortung und Beziehung untrennbar zum Wert gehören. Die Frage, die man jeder Rolle stellen sollte, lautet nicht, ob KI Teile davon übernehmen kann, sondern welche Teile sie nicht übernehmen kann.
