Die User Experience der Gewerkschaften

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Carsten Prueser

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Zwei Bücher über Arbeit, ein Frankfurter Abend — und eine Leerstelle, die niemand betritt

An der Wand hängt eine Kurve. Sie zeigt, wie viele Dissertationen seit 1946 in Deutschland über Gewerkschaften geschrieben wurden, ausgewertet nach den Beständen der Deutschen Nationalbibliothek. Sie steigt durch die sechziger und siebziger Jahre an, erreicht um 1980 ihren Gipfel, fällt danach ab, erreicht Mitte der Zweitausender ihren Tiefpunkt und erholt sich am rechten Rand ein wenig. Davor sitzt Wolfgang Schroeder, Politikwissenschaftler in Kassel, und erklärt, was das bedeutet.

Prof. Dr. Wolfgang Schroeder, Universität Kassel Foto: C. Prueser

Es ist der 2. Juli, siebzehn Uhr, Eschersheimer Landstraße, House of Labour. Vorgestellt wird die dritte Auflage des Handbuchs Gewerkschaften in Deutschland, das Schroeder gemeinsam mit Samuel Greef herausgibt. Die Laudatio hält Heike Hofmann, hessische Staatsministerin für Arbeit, Integration, Jugend und Soziales. Auf dem Podium sitzen außerdem Ingrid Artus, Martin Allespach und die stellvertretende DGB-Vorsitzende Elke Hannack. Zweieinhalb Stunden, Umtrunk im Anschluss.

Diskutiert wird organisationszentrisch. Die Mitgliederzahlen haben sich etwas erholt, stagnieren aber. Die Frage nach der Relevanz des Gegenstands beantwortet eine Kurve, die zählt, wie oft über ihn promoviert wurde — so steht es, als Abbildung 1, auch im Buch selbst. Es geht, den ganzen Abend, um die Institution.
In der Ankündigung stand, Deutschland stehe vor tiefgreifenden Veränderungen: sozial-ökologische Transformation, Digitalisierung, demografischer Wandel, globale Entwicklungen. Die Digitalisierung also gleich an zweiter Stelle. In dem Buch, das gefeiert wurde, steht der Begriff „künstliche Intelligenz“ auf 776 Seiten an zwei Stellen.

Die eine Nennung steht im Einleitungsaufsatz der Herausgeber, als Feststellung, dass neue digitale Arbeitsmittel und KI sich rasant in allen Branchen verbreiteten — danach nie wieder aufgegriffen. Die andere bei Walther Müller-Jentsch, wo der Begriff zweimal in einem Satz auftaucht, als Aufzählungspunkt aus einem DGB-Entwurf zur Novellierung des Betriebsverfassungsgesetzes. Das Kürzel „KI“ steht im gesamten Band ein einziges Mal, und zwar als Abkürzung für die Kommunikations-Internationale, einen Vorläufer von UNI Global Union.

Man kann so weiterzählen. „Software“ fällt einmal. „Informatik“, „Algorithmus“, „Programmierung“: jeweils kein einziges Mal. „Tech“ gar nicht, auch nicht als Fremdwort. „IT“ achtmal, ausnahmslos in Komposita — IT-Branche, IT-Bereich, IT-Freelancer, IT-Gipfel. Und „Internet“ achtmal — als „Internetseite“, im Bibliotheksvermerk des Impressums, im Namen einer Umfrage. Bleibt eine einzige inhaltliche Nennung des Internets auf 776 Seiten: als Kanal, über den man Mitglieder ansprechen kann.

Nur bei „Digitalisierung“ sieht es besser aus, 27 Nennungen. Man muss sie sich allerdings ansehen. Ein Viertel davon steht in Literaturverzeichnissen, der Rest fast durchweg in Aufzählungen von Herausforderungen und in Übergangssätzen — das Wort markiert, dass man Bescheid weiß, und trägt selten ein Argument. Die Herausgeber selbst räumen ein, die Analyse der tarifpolitischen Gestaltung von Digitalisierung stehe erst am Anfang.

Eine Stelle lohnt einen zweiten Blick, weil sie exemplarisch ist. Müller-Jentsch belegt die Mitbestimmung in der IT-Branche mit einer Befragung von 2002 unter den damals am Neuen Markt notierten Unternehmen — und mit der Nachricht, dass beim Softwarekonzern SAP 2006 ein Betriebsrat gewählt wurde (S. 554). Zwanzig Jahre alte Empirie, ein Unternehmen, ein Satz.

Wolfgang Schroeder / Samuel Greef (Hrsg.): Handbuch Gewerkschaften in Deutschland. 3., erweiterte und aktualisierte Auflage. Springer VS, Wiesbaden 2025. XXII, 776 S. 119,99 EUR

Man kann den Herausgebern nicht vorwerfen, sie hätten nichts bemerkt. Sie zählen die „Hochqualifizierten in der Digitalwirtschaft“ in ihrer Einleitung ausdrücklich unter den Gruppen auf, die schwer ansprechbar sind (S. 20). Jürgen Kädtler nennt die IT-Branche beim Namen, in einer Reihe mit „Frauenbranchen“ und akademischen Berufen, als Bereich, der allein mit der Aussicht auf quantitative Standardregelungen kaum anzusprechen sei (S. 496) — und geht zum nächsten Absatz über. Die Leerstelle wird zweimal benannt und keinmal bearbeitet; sie hat kein Kapitel und nicht einmal einen Abschnitt.

Am schönsten zeigt das ein Blick ins Literaturverzeichnis. Andreas Boes erforscht seit zwanzig Jahren die Informatisierung der Angestelltenarbeit, oft in Projekten mit der IG Metall. Im Handbuch kommt er genau einmal vor — als Mitherausgeber eines Bandes über Karrierechancen von Frauen. Der Begriff Informatisierung: kein einziges Mal. Sabine Pfeiffer erscheint zweimal, einmal als Nebensatzverweis auf digitalen Taylorismus, einmal als Ko-Autorin einer unveröffentlichten Evaluation der bezirklichen Erschließungsprojekte der IG Metall, erstellt im Auftrag von deren Vorstand — gewerkschaftlich beauftragte Forschung über gewerkschaftliche Organisierungsversuche also, zitiert für den beruhigenden Befund, dass die Akzeptanz der Methode dort wachse, wo man sie anwende.

Die Forschung existiert demnach. Sie ist sogar gewerkschaftsfinanziert. Sie kommt nur nicht im Kanon an, sondern bleibt Projektforschung, Evaluationsliteratur, Nachbarschaft der grauen Literatur. Ein Handbuch ist der Ort, an dem ein Feld erklärt, was sein Gegenstand ist, und dieses Feld erklärt: Tarif, Betrieb, Fläche, Mitbestimmung. Es hat die Verwaltungskategorien seines Gegenstands als analytische übernommen und sieht deshalb nur, was die Organisation ohnehin schon zählen kann. Das ist weniger Faulheit als Betriebsblindheit mit Struktur — und ziemlich genau der Vorwurf, den die Frankfurter Schule einer Sozialforschung machte, die ihre Fragen von der verwaltenden Institution bezieht.

Was die naheliegende Frage, ob die Gewerkschaften bei den Tech Workern nicht vorankommen, weil die Wissenschaft nichts liefert, in eine unerwartete Richtung dreht. Die Hans-Böckler-Stiftung, das Förderwerk des DGB, hat für den November eine Nachwuchsforschungsgruppe zur Mitbestimmung von Beschäftigten bei Design, Entwicklung und Einsatz künstlicher Intelligenz ausgeschrieben, bis zu drei Stipendien, Marburg. Sie unterhält eine eigene Themenrubrik dazu. Das Geld fließt also längst in die Frage, nur im Standardwerk des Feldes ist sie nicht angekommen.

Und man sieht selbst an der Ausschreibung, in welchen Bahnen sie ankommt: Mitbestimmung bei künstlicher Intelligenz, das Neue als Anhängsel des Bekannten. Bis zu drei Stipendien. Das größte zeitgleich ausgeschriebene Promotionskolleg, an der Freien Universität Berlin, heißt „Gerechte Arbeit und demokratische Wirtschaft. Grundlagen der Tarifautonomie“ und vergibt bis zu neun.

Moral statt Mitgliedschaft

Wie es in dieser Leerstelle aussieht, hat ein anderes Buch beschrieben, das wenige Wochen nach dem Handbuch erschienen ist und das in Frankfurt niemand vorgestellt hat. Robert Dorschel, Soziologe an der Universität Cambridge, hat für The Social Codes of Tech Workers zweiundfünfzig Data Scientists und UX-Designer in Deutschland und den USA befragt.

Sein Befund ist auf den ersten Blick erfreulich. Diese Leute sind nicht die Ayn-Rand-Jünger, als die man sie sich gerne vorstellt. Sie kritisieren Konzernmacht, Überwachung, algorithmische Diskriminierung. Gefragt nach ihrer Selbsteinordnung, nennen sie sich lieber „Arbeiter“ als Unternehmer. Sie wollen, wie Dorschel es formuliert, gleichzeitig wohlhabend und moralisch integer sein.

Und dann kommt die Zahl, an der das ganze Buch hängt. Drei Viertel der Befragten konnten sich vorstellen, in eine Gewerkschaft einzutreten. Zwei waren Mitglied. 2 von 52.
Dorschel ist zu höflich, das ein Versagen zu nennen. Er formuliert diagnostisch: Der vorhandene gute Wille fließe eher in moralische Selbstbeobachtung als in kollektiven Institutionenbau. Das ist der freundliche Ausdruck für einen Vorgang, den Adorno 1969 in Resignation beschrieben hat — Pseudo-Aktivität, die Ersatzhandlung, die sich anfühlt wie Engagement und deren eigentliche Leistung darin besteht, das Gewissen zu entlasten, ohne die Verhältnisse zu berühren. Man postet, man unterschreibt den offenen Brief, man setzt sich in die Ethics Working Group und geht dann zurück an den Schreibtisch.

Das Perfide daran ist, dass es nicht einmal individuelles Versagen sein muss. Dorschels stärkstes Kapitel nimmt die französischen Soziologen Boltanski und Chiapello auf und zeigt, wie der Vorgang von oben bewirtschaftet wird. In den siebziger Jahren hatte sich der Kapitalismus die Künstlerkritik der Achtundsechziger einverleibt — flache Hierarchien, Projektarbeit, Selbstverwirklichung statt Stechuhr — und ihr damit die Spitze genommen. Diesmal ist die moralische Kritik dran. „Data for Good“, die Warnungen der Konzernchefs vor ihrer eigenen künstlichen Intelligenz, Hackathons für den guten Zweck: Das Gewissen kommt als Firmenprodukt zurück an den Arbeitsplatz, an dem es entstanden ist. Wer es benutzt, hat etwas getan.

Der interessanteste Satz in Dorschels Material ist aber ein anderer, und es ist der, den seine Befragten ihm immer wieder sagten. Sie könnten sich schlicht nicht vorstellen, wie eine Gewerkschaft an ihrem Arbeitsplatz überhaupt aussehen würde.

Ein Designproblem

Das ist keine Ablehnung. Design, hat Steve Jobs einmal gesagt, ist nicht, wie etwas aussieht, sondern wie es funktioniert. Damit stellt sich, unfreiwillig komisch, ausgerechnet die Frage, für deren Beantwortung die Hälfte von Dorschels Befragten beruflich bezahlt wird:  Wie muss die User Experience einer Gewerkschaft sein? Wie sähe eine Interessenvertretung aus für Menschen, die remote arbeiten, etwa alle drei Jahre den Arbeitgeber wechseln und im Lauf einer Karriere mehrere Landesgrenzen überqueren? Was ist die Onboarding-Strecke? Wo ist der Moment, in dem sich der Nutzen zeigt, bevor der Beitrag fällig wird?

Robert Dorschel: The Social Codes of Tech Workers. Class Identity in Digital Capitalism. MIT Press, Cambridge/Mass. 2025. 246 S. 44,99 USD. Open Access.

Dorschel formuliert im Schlusskapitel etwas in diese Richtung. Die Gewerkschaften müssten flexibler, transnationaler und digitaler werden. Sie müssten aufhören, ausschließlich moralisch zu mobilisieren, und stattdessen zeigen, dass ein Sieg erreichbar ist und sich materiell auszahlt. Und sie sollten auf strategische Streiks setzen statt auf symbolische Protestbriefe — die schärfste These des Buches, weil sie diesen Leuten eine Macht zuschreibt, die sie tatsächlich haben und so gut wie nie benutzt haben.

Das Handbuch antwortet darauf nicht. Es weiß nicht, dass es gefragt wurde.

Die Berührungsangst ist also weniger Abneigung als beiderseitige Vorstellungslosigkeit. Auf der einen Seite Beschäftigte, die sich das Produkt nicht vorstellen können. Auf der anderen ein Standardwerk, das die Kategorien Betrieb, Branche und Fläche so souverän beherrscht, dass ihm nicht auffällt, wie viele Menschen inzwischen in keiner der drei Schubladen liegen. Und dazwischen ein Abend, an dem die Relevanzfrage über die Zahl der Dissertationen beantwortet wird.

Gewerkschaftliche Aktivisten in der Tech-Branche kennen das längst, bei ver.di wie bei der IG Metall, und immer dasselbe: Misstrauen, Unverständnis, change aversion. Nur ist das Praktikerwissen und hat deshalb keinen Weg in die Form, in der ein Feld sich seiner selbst versichert. Es wird nicht als Forschung produziert, also existiert es nicht. Die Änderungsscheu, das sei angemerkt, liegt dabei nicht nur auf der Seite derer, die man gewinnen will.

Denn was hier auseinanderläuft, sind nicht Meinungen. Dorschel arbeitet mit Bourdieu, und das ist die richtige Wahl: Es geht um Habitus, um eingeübte Dispositionen, um die Frage, was einem selbstverständlich vorkommt. Konstruktionszeichnung gegen agile Codebasis mit Daily Builds. Ermächtigung des Einzelnen — Full Stack — gegen Spezialistentum im Kollektiv. Über diese Kluft hinweg gibt es kaum eine gemeinsame Sprache, und zwar in beide Richtungen: Der Tarifvertrag ist eine Konstruktionszeichnung. Er wird im Voraus ausgehandelt, gilt für eine Laufzeit und beschreibt, was der Fall sein soll. Für Leute, die daran gewöhnt sind, das Produkt jeden Tag neu zu bauen und im Betrieb nachzubessern, ist das kein Angebot, sondern ein Fremdkörper. Das Handbuch selbst, 776 Seiten, dritte Auflage nach elf Jahren, ist derselbe Aggregatzustand.

Beim naheliegendsten Gegensatzpaar allerdings, Netzwerk gegen Hierarchie, wird es kompliziert, und hier liegt Dorschels überraschendster Befund. Das Netzwerk führt er nämlich nicht als Habitus der Tech Worker ein, sondern als Merkmal des unternehmerischen Selbst — jener Subjektform, die Netzwerke Hierarchien vorzieht, Autonomie will, ständig verfügbar bleibt, sich in befristeten Projekten wohler fühlt als in lebenslangen Karrieren und sich, wörtlich bei ihm, weniger zu Gewerkschaften hingezogen fühlt. Genau davon wenden seine Befragten sich teilweise ab. Etwa auf halber Strecke durch die Interviews, schreibt er, sei ihm aufgegangen, dass konfliktförmige Weltbilder für Tech Worker typisch sind: Den meisten erscheint die soziale Welt eben nicht als flaches Netzwerk, sondern als hierarchisches System. Einer nennt es rundheraus eine Plutokratie. Die flache Hierarchie findet Dorschel vor allem in Stellenanzeigen.

Netzwerkförmig ist also die Arbeitsorganisation, hierarchisch das Weltbild. Das ist die eigentlich gute Nachricht des Buches: Das Konfliktbewusstsein ist da, es findet nur keine Form.

Im Handbuch übrigens steht das Wort Netzwerk fünfunddreißigmal — und nie in dem Sinn, den Dorschels Befragte damit verbinden. Es geht um Policy-Netzwerke, um Verbändeföderalismus, um transnationale Gewerkschaftsnetzwerke, um Gesamt- und Konzernbetriebsräte, um das institutionelle Netzwerk des NS-Staates, um ein Beraternetzwerk für Organizing-Projekte — und dreimal um soziale Netzwerke als Werbekanal. Netzwerk ist hier eine Kategorie der Verbände- und Betriebspolitik, keine Arbeitsform — das Wort ist besetzt, nur anders, und man redet in denselben Vokabeln aneinander vorbei.

Die schönste Verkehrung steckt im dritten Gegensatz, und Dorschel liefert sie gleich mit dem ersten Zitat seines Buches. Eine Data Scientist aus Austin beschreibt ihr Team mit den Worten Teamwork und Solidarität: Man liest sich gegenseitig den Code, jemand postet eine Frage, andere antworten. Die Organisation, die für das Kollektiv steht, ist innen nach Fachbereichen, Ressorts und Zuständigkeiten sortiert. Die Individualisten arbeiten den ganzen Tag in wechselseitiger Abhängigkeit. Wer von beiden mehr Erfahrung mit Kollaboration hat, muss man nicht lange fragen.

Nur benutzen sie dafür, wie Dorschel über einen seiner Befragten anmerkt, typischerweise keine etablierten institutionellen Kanäle. Über dessen LinkedIn-Profil stellt er fest, dass der Mann alle paar Jahre den Arbeitgeber wechselt — was erklären mag, warum er nicht Mitglied ist, obwohl er es sich vorstellen könnte. Der Nachsatz ist der beste des Buches: Über die Möglichkeit, selbst eine zu gründen, spricht er gar nicht erst.

Das dritte Haus der Stadt

Für Frankfurt hat das eine eigene Pointe. Das Haus an der Eschersheimer Landstraße ist neuer, als sein Pathos vermuten lässt: 2019 als House of Labour eröffnet, gebaut von der IG Metall auf einem Grundstück, das das Land im Erbbaurecht überlässt. Die Europäische Akademie der Arbeit darin geht auf eine Gründung von 1921 zurück, die University of Labour dagegen gibt es erst seit 2021. Der Name, so steht es im Handbuch selbst, sei eine bewusste Setzung als Gegenkraft zum House of Finance. Eine schöne Geste — zwei Häuser, die sich gegenseitig ansehen.

Nur dass in dieser Stadt inzwischen ein drittes Haus steht, für das keines der beiden zuständig ist. Es hat keine Fassade, die man fotografieren könnte. Es sind die Rechenzentren, die IT-Etagen der Banken, die Entwicklerbüros der Fintechs. Zehntausende Menschen, die den Laden am Laufen halten.

Dorschels deutsches Feld war vor allem ein Coworking-Space in Berlin-Mitte, und man merkt es dem Buch an — seine Tech Worker sind kosmopolitisch, mehr als die Hälfte der deutschen Befragten mit internationalem Hintergrund, in Fintechs und Berliner Dependancen. Die Frankfurter Variante dürfte anders aussehen: älter, sesshafter, unauffälliger, häufiger in tarifgebundenen Strukturen beschäftigt, ohne dass daraus je eine eigene Stimme geworden wäre.

Es wäre eine Dissertation wert. Vielleicht steigt die Kurve dann wieder.

Robert Dorschel: The Social Codes of Tech Workers. Class Identity in Digital Capitalism. MIT Press, Cambridge/Mass. 2025. 246 S. 44,99 USD. Open Access.

Wolfgang Schroeder / Samuel Greef (Hrsg.): Handbuch Gewerkschaften in Deutschland. 3., erweiterte und aktualisierte Auflage. Springer VS, Wiesbaden 2025. XXII, 776 S. 119,99 EUR

Schlagwort: KI

  • Die User Experience der Gewerkschaften

    Zwei Bücher über Arbeit, ein Frankfurter Abend — und eine Leerstelle, die niemand betritt

    An der Wand hängt eine Kurve. Sie zeigt, wie viele Dissertationen seit 1946 in Deutschland über Gewerkschaften geschrieben wurden, ausgewertet nach den Beständen der Deutschen Nationalbibliothek. Sie steigt durch die sechziger und siebziger Jahre an, erreicht um 1980 ihren Gipfel, fällt danach ab, erreicht Mitte der Zweitausender ihren Tiefpunkt und erholt sich am rechten Rand ein wenig. Davor sitzt Wolfgang Schroeder, Politikwissenschaftler in Kassel, und erklärt, was das bedeutet.

    Prof. Dr. Wolfgang Schroeder, Universität Kassel Foto: C. Prueser

    Es ist der 2. Juli, siebzehn Uhr, Eschersheimer Landstraße, House of Labour. Vorgestellt wird die dritte Auflage des Handbuchs Gewerkschaften in Deutschland, das Schroeder gemeinsam mit Samuel Greef herausgibt. Die Laudatio hält Heike Hofmann, hessische Staatsministerin für Arbeit, Integration, Jugend und Soziales. Auf dem Podium sitzen außerdem Ingrid Artus, Martin Allespach und die stellvertretende DGB-Vorsitzende Elke Hannack. Zweieinhalb Stunden, Umtrunk im Anschluss.

    Diskutiert wird organisationszentrisch. Die Mitgliederzahlen haben sich etwas erholt, stagnieren aber. Die Frage nach der Relevanz des Gegenstands beantwortet eine Kurve, die zählt, wie oft über ihn promoviert wurde — so steht es, als Abbildung 1, auch im Buch selbst. Es geht, den ganzen Abend, um die Institution.
    In der Ankündigung stand, Deutschland stehe vor tiefgreifenden Veränderungen: sozial-ökologische Transformation, Digitalisierung, demografischer Wandel, globale Entwicklungen. Die Digitalisierung also gleich an zweiter Stelle. In dem Buch, das gefeiert wurde, steht der Begriff „künstliche Intelligenz“ auf 776 Seiten an zwei Stellen.

    Die eine Nennung steht im Einleitungsaufsatz der Herausgeber, als Feststellung, dass neue digitale Arbeitsmittel und KI sich rasant in allen Branchen verbreiteten — danach nie wieder aufgegriffen. Die andere bei Walther Müller-Jentsch, wo der Begriff zweimal in einem Satz auftaucht, als Aufzählungspunkt aus einem DGB-Entwurf zur Novellierung des Betriebsverfassungsgesetzes. Das Kürzel „KI“ steht im gesamten Band ein einziges Mal, und zwar als Abkürzung für die Kommunikations-Internationale, einen Vorläufer von UNI Global Union.

    Man kann so weiterzählen. „Software“ fällt einmal. „Informatik“, „Algorithmus“, „Programmierung“: jeweils kein einziges Mal. „Tech“ gar nicht, auch nicht als Fremdwort. „IT“ achtmal, ausnahmslos in Komposita — IT-Branche, IT-Bereich, IT-Freelancer, IT-Gipfel. Und „Internet“ achtmal — als „Internetseite“, im Bibliotheksvermerk des Impressums, im Namen einer Umfrage. Bleibt eine einzige inhaltliche Nennung des Internets auf 776 Seiten: als Kanal, über den man Mitglieder ansprechen kann.

    Nur bei „Digitalisierung“ sieht es besser aus, 27 Nennungen. Man muss sie sich allerdings ansehen. Ein Viertel davon steht in Literaturverzeichnissen, der Rest fast durchweg in Aufzählungen von Herausforderungen und in Übergangssätzen — das Wort markiert, dass man Bescheid weiß, und trägt selten ein Argument. Die Herausgeber selbst räumen ein, die Analyse der tarifpolitischen Gestaltung von Digitalisierung stehe erst am Anfang.

    Eine Stelle lohnt einen zweiten Blick, weil sie exemplarisch ist. Müller-Jentsch belegt die Mitbestimmung in der IT-Branche mit einer Befragung von 2002 unter den damals am Neuen Markt notierten Unternehmen — und mit der Nachricht, dass beim Softwarekonzern SAP 2006 ein Betriebsrat gewählt wurde (S. 554). Zwanzig Jahre alte Empirie, ein Unternehmen, ein Satz.

    Wolfgang Schroeder / Samuel Greef (Hrsg.): Handbuch Gewerkschaften in Deutschland. 3., erweiterte und aktualisierte Auflage. Springer VS, Wiesbaden 2025. XXII, 776 S. 119,99 EUR

    Man kann den Herausgebern nicht vorwerfen, sie hätten nichts bemerkt. Sie zählen die „Hochqualifizierten in der Digitalwirtschaft“ in ihrer Einleitung ausdrücklich unter den Gruppen auf, die schwer ansprechbar sind (S. 20). Jürgen Kädtler nennt die IT-Branche beim Namen, in einer Reihe mit „Frauenbranchen“ und akademischen Berufen, als Bereich, der allein mit der Aussicht auf quantitative Standardregelungen kaum anzusprechen sei (S. 496) — und geht zum nächsten Absatz über. Die Leerstelle wird zweimal benannt und keinmal bearbeitet; sie hat kein Kapitel und nicht einmal einen Abschnitt.

    Am schönsten zeigt das ein Blick ins Literaturverzeichnis. Andreas Boes erforscht seit zwanzig Jahren die Informatisierung der Angestelltenarbeit, oft in Projekten mit der IG Metall. Im Handbuch kommt er genau einmal vor — als Mitherausgeber eines Bandes über Karrierechancen von Frauen. Der Begriff Informatisierung: kein einziges Mal. Sabine Pfeiffer erscheint zweimal, einmal als Nebensatzverweis auf digitalen Taylorismus, einmal als Ko-Autorin einer unveröffentlichten Evaluation der bezirklichen Erschließungsprojekte der IG Metall, erstellt im Auftrag von deren Vorstand — gewerkschaftlich beauftragte Forschung über gewerkschaftliche Organisierungsversuche also, zitiert für den beruhigenden Befund, dass die Akzeptanz der Methode dort wachse, wo man sie anwende.

    Die Forschung existiert demnach. Sie ist sogar gewerkschaftsfinanziert. Sie kommt nur nicht im Kanon an, sondern bleibt Projektforschung, Evaluationsliteratur, Nachbarschaft der grauen Literatur. Ein Handbuch ist der Ort, an dem ein Feld erklärt, was sein Gegenstand ist, und dieses Feld erklärt: Tarif, Betrieb, Fläche, Mitbestimmung. Es hat die Verwaltungskategorien seines Gegenstands als analytische übernommen und sieht deshalb nur, was die Organisation ohnehin schon zählen kann. Das ist weniger Faulheit als Betriebsblindheit mit Struktur — und ziemlich genau der Vorwurf, den die Frankfurter Schule einer Sozialforschung machte, die ihre Fragen von der verwaltenden Institution bezieht.

    Was die naheliegende Frage, ob die Gewerkschaften bei den Tech Workern nicht vorankommen, weil die Wissenschaft nichts liefert, in eine unerwartete Richtung dreht. Die Hans-Böckler-Stiftung, das Förderwerk des DGB, hat für den November eine Nachwuchsforschungsgruppe zur Mitbestimmung von Beschäftigten bei Design, Entwicklung und Einsatz künstlicher Intelligenz ausgeschrieben, bis zu drei Stipendien, Marburg. Sie unterhält eine eigene Themenrubrik dazu. Das Geld fließt also längst in die Frage, nur im Standardwerk des Feldes ist sie nicht angekommen.

    Und man sieht selbst an der Ausschreibung, in welchen Bahnen sie ankommt: Mitbestimmung bei künstlicher Intelligenz, das Neue als Anhängsel des Bekannten. Bis zu drei Stipendien. Das größte zeitgleich ausgeschriebene Promotionskolleg, an der Freien Universität Berlin, heißt „Gerechte Arbeit und demokratische Wirtschaft. Grundlagen der Tarifautonomie“ und vergibt bis zu neun.

    Moral statt Mitgliedschaft

    Wie es in dieser Leerstelle aussieht, hat ein anderes Buch beschrieben, das wenige Wochen nach dem Handbuch erschienen ist und das in Frankfurt niemand vorgestellt hat. Robert Dorschel, Soziologe an der Universität Cambridge, hat für The Social Codes of Tech Workers zweiundfünfzig Data Scientists und UX-Designer in Deutschland und den USA befragt.

    Sein Befund ist auf den ersten Blick erfreulich. Diese Leute sind nicht die Ayn-Rand-Jünger, als die man sie sich gerne vorstellt. Sie kritisieren Konzernmacht, Überwachung, algorithmische Diskriminierung. Gefragt nach ihrer Selbsteinordnung, nennen sie sich lieber „Arbeiter“ als Unternehmer. Sie wollen, wie Dorschel es formuliert, gleichzeitig wohlhabend und moralisch integer sein.

    Und dann kommt die Zahl, an der das ganze Buch hängt. Drei Viertel der Befragten konnten sich vorstellen, in eine Gewerkschaft einzutreten. Zwei waren Mitglied. 2 von 52.
    Dorschel ist zu höflich, das ein Versagen zu nennen. Er formuliert diagnostisch: Der vorhandene gute Wille fließe eher in moralische Selbstbeobachtung als in kollektiven Institutionenbau. Das ist der freundliche Ausdruck für einen Vorgang, den Adorno 1969 in Resignation beschrieben hat — Pseudo-Aktivität, die Ersatzhandlung, die sich anfühlt wie Engagement und deren eigentliche Leistung darin besteht, das Gewissen zu entlasten, ohne die Verhältnisse zu berühren. Man postet, man unterschreibt den offenen Brief, man setzt sich in die Ethics Working Group und geht dann zurück an den Schreibtisch.

    Das Perfide daran ist, dass es nicht einmal individuelles Versagen sein muss. Dorschels stärkstes Kapitel nimmt die französischen Soziologen Boltanski und Chiapello auf und zeigt, wie der Vorgang von oben bewirtschaftet wird. In den siebziger Jahren hatte sich der Kapitalismus die Künstlerkritik der Achtundsechziger einverleibt — flache Hierarchien, Projektarbeit, Selbstverwirklichung statt Stechuhr — und ihr damit die Spitze genommen. Diesmal ist die moralische Kritik dran. „Data for Good“, die Warnungen der Konzernchefs vor ihrer eigenen künstlichen Intelligenz, Hackathons für den guten Zweck: Das Gewissen kommt als Firmenprodukt zurück an den Arbeitsplatz, an dem es entstanden ist. Wer es benutzt, hat etwas getan.

    Der interessanteste Satz in Dorschels Material ist aber ein anderer, und es ist der, den seine Befragten ihm immer wieder sagten. Sie könnten sich schlicht nicht vorstellen, wie eine Gewerkschaft an ihrem Arbeitsplatz überhaupt aussehen würde.

    Ein Designproblem

    Das ist keine Ablehnung. Design, hat Steve Jobs einmal gesagt, ist nicht, wie etwas aussieht, sondern wie es funktioniert. Damit stellt sich, unfreiwillig komisch, ausgerechnet die Frage, für deren Beantwortung die Hälfte von Dorschels Befragten beruflich bezahlt wird:  Wie muss die User Experience einer Gewerkschaft sein? Wie sähe eine Interessenvertretung aus für Menschen, die remote arbeiten, etwa alle drei Jahre den Arbeitgeber wechseln und im Lauf einer Karriere mehrere Landesgrenzen überqueren? Was ist die Onboarding-Strecke? Wo ist der Moment, in dem sich der Nutzen zeigt, bevor der Beitrag fällig wird?

    Robert Dorschel: The Social Codes of Tech Workers. Class Identity in Digital Capitalism. MIT Press, Cambridge/Mass. 2025. 246 S. 44,99 USD. Open Access.

    Dorschel formuliert im Schlusskapitel etwas in diese Richtung. Die Gewerkschaften müssten flexibler, transnationaler und digitaler werden. Sie müssten aufhören, ausschließlich moralisch zu mobilisieren, und stattdessen zeigen, dass ein Sieg erreichbar ist und sich materiell auszahlt. Und sie sollten auf strategische Streiks setzen statt auf symbolische Protestbriefe — die schärfste These des Buches, weil sie diesen Leuten eine Macht zuschreibt, die sie tatsächlich haben und so gut wie nie benutzt haben.

    Das Handbuch antwortet darauf nicht. Es weiß nicht, dass es gefragt wurde.

    Die Berührungsangst ist also weniger Abneigung als beiderseitige Vorstellungslosigkeit. Auf der einen Seite Beschäftigte, die sich das Produkt nicht vorstellen können. Auf der anderen ein Standardwerk, das die Kategorien Betrieb, Branche und Fläche so souverän beherrscht, dass ihm nicht auffällt, wie viele Menschen inzwischen in keiner der drei Schubladen liegen. Und dazwischen ein Abend, an dem die Relevanzfrage über die Zahl der Dissertationen beantwortet wird.

    Gewerkschaftliche Aktivisten in der Tech-Branche kennen das längst, bei ver.di wie bei der IG Metall, und immer dasselbe: Misstrauen, Unverständnis, change aversion. Nur ist das Praktikerwissen und hat deshalb keinen Weg in die Form, in der ein Feld sich seiner selbst versichert. Es wird nicht als Forschung produziert, also existiert es nicht. Die Änderungsscheu, das sei angemerkt, liegt dabei nicht nur auf der Seite derer, die man gewinnen will.

    Denn was hier auseinanderläuft, sind nicht Meinungen. Dorschel arbeitet mit Bourdieu, und das ist die richtige Wahl: Es geht um Habitus, um eingeübte Dispositionen, um die Frage, was einem selbstverständlich vorkommt. Konstruktionszeichnung gegen agile Codebasis mit Daily Builds. Ermächtigung des Einzelnen — Full Stack — gegen Spezialistentum im Kollektiv. Über diese Kluft hinweg gibt es kaum eine gemeinsame Sprache, und zwar in beide Richtungen: Der Tarifvertrag ist eine Konstruktionszeichnung. Er wird im Voraus ausgehandelt, gilt für eine Laufzeit und beschreibt, was der Fall sein soll. Für Leute, die daran gewöhnt sind, das Produkt jeden Tag neu zu bauen und im Betrieb nachzubessern, ist das kein Angebot, sondern ein Fremdkörper. Das Handbuch selbst, 776 Seiten, dritte Auflage nach elf Jahren, ist derselbe Aggregatzustand.

    Beim naheliegendsten Gegensatzpaar allerdings, Netzwerk gegen Hierarchie, wird es kompliziert, und hier liegt Dorschels überraschendster Befund. Das Netzwerk führt er nämlich nicht als Habitus der Tech Worker ein, sondern als Merkmal des unternehmerischen Selbst — jener Subjektform, die Netzwerke Hierarchien vorzieht, Autonomie will, ständig verfügbar bleibt, sich in befristeten Projekten wohler fühlt als in lebenslangen Karrieren und sich, wörtlich bei ihm, weniger zu Gewerkschaften hingezogen fühlt. Genau davon wenden seine Befragten sich teilweise ab. Etwa auf halber Strecke durch die Interviews, schreibt er, sei ihm aufgegangen, dass konfliktförmige Weltbilder für Tech Worker typisch sind: Den meisten erscheint die soziale Welt eben nicht als flaches Netzwerk, sondern als hierarchisches System. Einer nennt es rundheraus eine Plutokratie. Die flache Hierarchie findet Dorschel vor allem in Stellenanzeigen.

    Netzwerkförmig ist also die Arbeitsorganisation, hierarchisch das Weltbild. Das ist die eigentlich gute Nachricht des Buches: Das Konfliktbewusstsein ist da, es findet nur keine Form.

    Im Handbuch übrigens steht das Wort Netzwerk fünfunddreißigmal — und nie in dem Sinn, den Dorschels Befragte damit verbinden. Es geht um Policy-Netzwerke, um Verbändeföderalismus, um transnationale Gewerkschaftsnetzwerke, um Gesamt- und Konzernbetriebsräte, um das institutionelle Netzwerk des NS-Staates, um ein Beraternetzwerk für Organizing-Projekte — und dreimal um soziale Netzwerke als Werbekanal. Netzwerk ist hier eine Kategorie der Verbände- und Betriebspolitik, keine Arbeitsform — das Wort ist besetzt, nur anders, und man redet in denselben Vokabeln aneinander vorbei.

    Die schönste Verkehrung steckt im dritten Gegensatz, und Dorschel liefert sie gleich mit dem ersten Zitat seines Buches. Eine Data Scientist aus Austin beschreibt ihr Team mit den Worten Teamwork und Solidarität: Man liest sich gegenseitig den Code, jemand postet eine Frage, andere antworten. Die Organisation, die für das Kollektiv steht, ist innen nach Fachbereichen, Ressorts und Zuständigkeiten sortiert. Die Individualisten arbeiten den ganzen Tag in wechselseitiger Abhängigkeit. Wer von beiden mehr Erfahrung mit Kollaboration hat, muss man nicht lange fragen.

    Nur benutzen sie dafür, wie Dorschel über einen seiner Befragten anmerkt, typischerweise keine etablierten institutionellen Kanäle. Über dessen LinkedIn-Profil stellt er fest, dass der Mann alle paar Jahre den Arbeitgeber wechselt — was erklären mag, warum er nicht Mitglied ist, obwohl er es sich vorstellen könnte. Der Nachsatz ist der beste des Buches: Über die Möglichkeit, selbst eine zu gründen, spricht er gar nicht erst.

    Das dritte Haus der Stadt

    Für Frankfurt hat das eine eigene Pointe. Das Haus an der Eschersheimer Landstraße ist neuer, als sein Pathos vermuten lässt: 2019 als House of Labour eröffnet, gebaut von der IG Metall auf einem Grundstück, das das Land im Erbbaurecht überlässt. Die Europäische Akademie der Arbeit darin geht auf eine Gründung von 1921 zurück, die University of Labour dagegen gibt es erst seit 2021. Der Name, so steht es im Handbuch selbst, sei eine bewusste Setzung als Gegenkraft zum House of Finance. Eine schöne Geste — zwei Häuser, die sich gegenseitig ansehen.

    Nur dass in dieser Stadt inzwischen ein drittes Haus steht, für das keines der beiden zuständig ist. Es hat keine Fassade, die man fotografieren könnte. Es sind die Rechenzentren, die IT-Etagen der Banken, die Entwicklerbüros der Fintechs. Zehntausende Menschen, die den Laden am Laufen halten.

    Dorschels deutsches Feld war vor allem ein Coworking-Space in Berlin-Mitte, und man merkt es dem Buch an — seine Tech Worker sind kosmopolitisch, mehr als die Hälfte der deutschen Befragten mit internationalem Hintergrund, in Fintechs und Berliner Dependancen. Die Frankfurter Variante dürfte anders aussehen: älter, sesshafter, unauffälliger, häufiger in tarifgebundenen Strukturen beschäftigt, ohne dass daraus je eine eigene Stimme geworden wäre.

    Es wäre eine Dissertation wert. Vielleicht steigt die Kurve dann wieder.

    Robert Dorschel: The Social Codes of Tech Workers. Class Identity in Digital Capitalism. MIT Press, Cambridge/Mass. 2025. 246 S. 44,99 USD. Open Access.

    Wolfgang Schroeder / Samuel Greef (Hrsg.): Handbuch Gewerkschaften in Deutschland. 3., erweiterte und aktualisierte Auflage. Springer VS, Wiesbaden 2025. XXII, 776 S. 119,99 EUR

  • Die Wette gegen den Rechtsstaat — KI und der neue Faschismus

    Wenige Tage nach seiner Amtseinführung im Januar 2025 zog Elon Musk mit einem Tross aus Ingenieuren durch die Bundesbehörden in Washington, verschaffte sich am Wochenende Zugang zum zentralen Zahlungssystem des Treasury Departments, übernahm das Office of Personnel Management und kündigte den knapp drei Millionen Bundesangestellten ohne parlamentarische Grundlage drastische Personaleinsparungen und „verschärfte Loyalitätskriterien“ an. Wer nicht gleich kündigte, sollte fortan wöchentlich über seine Arbeit Bericht erstatten — die Berichte wurden in KI-Systeme eingespeist, die über die „Notwendigkeit der Position“ entscheiden sollten. Auf X prahlte Musk: „Very few in the bureaucracy actually work the weekend, so it’s like the opposing team just leaves the field for 2 days!“

    Mit dieser Szene beginnt Rainer Mühlhoff seinen schmalen Essay „Künstliche Intelligenz und der neue Faschismus“, erschienen Ende 2025 in der bunt gestrichelten Reihe von Reclams Universal-Bibliothek. Der Philosoph und Mathematiker — Lehrstuhl für Ethik und kritische Theorien der Künstlichen Intelligenz in Osnabrück, assoziiert am Weizenbaum-Institut und am Einstein Center Digital Future in Berlin — knüpft an seine eigenen Vorarbeiten zu „Predictive Privacy“ und „Human-Aided AI“ an, schreibt hier aber für ein breites Publikum. Auf 160 Seiten will er die These belegen, dass das, was sich da gerade Bahn bricht, nicht einfach ein weiteres Erstarken der Rechten innerhalb des demokratischen Spektrums sei, sondern etwas qualitativ Anderes: ein neuer Faschismus, dessen drei Merkmale Mühlhoff präzise ausbuchstabiert.

    Abbildung des besprochenen Buches: Rainer Mühlhoff: Künstliche Intelligenz und der neue Faschismus
    Jetzt neu, mit Streifen: Reclam Heft

    Faschistisch sei eine politische Bewegung erstens durch ihr antidemokratisches Wirken — also nicht durch eine besonders rechte Position innerhalb des Streits widerstreitender Positionen, sondern durch das Bestreben, das System der widerstreitenden Positionen selbst zu zerstören. Zweitens durch eine Disposition zur Gewalt, sprachlich, medial, körperlich, fundiert in einem hierarchischen Menschenbild und der Bereitschaft zur Dehumanisierung. Und drittens — das ist Mühlhoffs eigentlicher Beitrag — durch die instrumentelle Aneignung modernster Technologie als Machtinstrument, in der historischen Linie der IBM-Lochkartentechnologie der Nazis, heute in Gestalt der KI-Industrie und ihrer probabilistischen Sortier- und Vorhersagesysteme. Wer diese drei Kennzeichen gemeinsam erfüllt, dem gegenüber führt das aufgeklärt-konservative Argumentieren in die Falle: Es bietet Diskurs an, wo die Gegenseite den Diskurs gar nicht führen, sondern beenden will.

    Wenn die Verwaltung zur Wette wird

    Das stärkste Kapitel — und der eigentliche analytische Kern des Buches — heißt „Die Gesellschaft der Präemption“. Mühlhoff entwickelt hier in einem ausgedehnten Gedankenexperiment über die Bundesagentur für Arbeit, was es bedeutet, wenn man die Logik subsymbolischer, also auf neuronalen Netzen basierender KI auf staatliche Verwaltung überträgt. Heutige KI „weiß“ nichts — sie berechnet Wahrscheinlichkeiten auf Basis statistischer Mustererkennung in riesigen Trainingsdatenmengen. Ihre Ausgaben sind keine logisch hergeleiteten Wahrheiten, sondern „beste Wetten“. Wer also den Apparat der Sozialverwaltung „mit mehr Elon Musk wagen“ und durch KI ersetzen will, verschiebt nicht einfach die Geschäftsgrundlage; er verschiebt die Wissensgrundlage. An die Stelle der rechtsstaatlichen Fallprüfung — Einzelfall, Subsumtion, Ermessen, Begründung, Widerspruch — tritt die Fallwette: Die Sachbearbeiterin verschwindet, und mit ihr die Möglichkeit, eine Entscheidung argumentativ zu beanstanden. Was bleibt, ist Mustererkennung mit Feedback-Schleife, optimiert nicht auf Gerechtigkeit, sondern auf aggregierte Kosteneffizienz für den Betreiber.

    Dass dies kein theoretisches Szenario ist, sondern in den deutschen „Randbereichen“ — Bundesamt für Migration, Teile der Bundesagentur für Arbeit — längst praktiziert wird, erwähnt Mühlhoff nur knapp, und das ist eine der wenigen Stellen, wo man sich vom Essay mehr empirische Substanz wünscht. Doch der konzeptionelle Gewinn dieses Kapitels ist erheblich: Mühlhoff zeigt, dass die aktuell allenthalben beschworene KI-gestützte „Modernisierung“ der Verwaltung kein Effizienz-Update innerhalb desselben rechtsstaatlichen Systems ist, sondern ein Übergang in ein anderes Verwaltungsprinzip — eines, das auf das Bayes’sche Wahrscheinlichkeitsverständnis statt auf Gesetzesbindung gegründet ist, das nicht begründen, sondern nur klassifizieren kann, und das im Kollisionsfall mit Art. 1, 3, 19 oder 20 GG eben den Rechtsstaat opfert.

    Wer in Frankfurt am Main lebt, weiß, wie unauffällig diese Verschiebung beginnt. Die Forderung nach „Bürokratieabbau“ ist hierorts kein Trump’sches Spezialprodukt; sie wird quer durchs Parteienspektrum vorgetragen, von Stadtkämmerern, die den Frankfurter Kodex für gute Unternehmensführung zwar einführen, aber inhaltlich drauf pfeifen und über Auskunftspflichten der städtischen Beteiligungen dumm-dreist das Parlament belügen, ebenso wie von Verwaltungsspitzen, die Auskunftsansprüche nach IFG hinhaltend bescheiden. Das Versprechen, „Verfahren zu beschleunigen“, korreliert in der Praxis regelmäßig mit dem Versprechen, sich der lästigen Kontrollierbarkeit zu entledigen — und genau dort dockt Mühlhoffs Diagnose an: Die antidemokratische Variante der Bürokratieabbau-Rhetorik betrachtet den Verwaltungsapparat nicht als ineffizient, sondern als prinzipielles Hindernis für „Innovation“. Der Schritt zum Versprechen, dieses Hindernis durch KI zu beseitigen, ist dann nur noch klein. Was dabei rechtsstaatlich beschädigt wird, ist aber eben erheblich.

    TESCREAL und die Dunkle Aufklärung

    Die mittleren Kapitel widmen sich der ideologischen Landschaft, aus der die Silicon-Valley-Lager hervorgegangen sind, die heute Trumps zweite Amtszeit ideell und materiell stützen. Mühlhoff übernimmt das von Timnit Gebru und Émile Torres geprägte Akronym TESCREAL — Transhumanismus, Extropianismus, Singularitarianismus, Kosmismus, Rationalismus, Effektiver Altruismus, Longtermismus — und ordnet diese miteinander verwobenen Lehren ideengeschichtlich ein. Der Befund ist nüchtern: Wer den Begriff Transhumanismus auf Julian Huxley, den ersten UNESCO-Direktor und Präsidenten der britischen Eugenik-Gesellschaft, zurückverfolgt, wird im Longtermismus eines William MacAskill oder in den „Human Biodiversity“-Ergüssen Nick Lands keine zufälligen Entgleisungen mehr sehen, sondern Kontinuitäten. Dass Peter Thiel den Bloggerphilosophen Curtis Yarvin („Mencius Moldbug“) zu seinen „most important connections“ zählt, dass JD Vance sich offen auf Yarvin beruft, dass Yarvin selbst als informeller Ehrengast bei einem der Inaugurationsbälle Trumps geladen war — das ist keine Anekdotik, sondern die personelle Verschränkung einer faschistoiden „intellektuellen“ Bewegung mit der höchsten Exekutive der USA.

    Mühlhoff diskutiert Yarvins „CEO-Monarchie“, in der der Staat als profitorientiertes Unternehmen unter einem Alleinherrscher zu führen sei. Als historisches Vorbild beruft sich Yarvin ausgerechnet auf Friedrich II. von Preußen — eine Figur, die in der deutschen Erinnerung eher positiv besetzt ist: Religionstoleranz und das Edikt „daß ein jeder nach seiner Façon selig werden“ könne, das frühe Verbot der Folter 1740, die Voltaire-Korrespondenz, die Förderung der Berliner Akademie der Wissenschaften und nicht zuletzt das Selbstverständnis des Königs als „erster Diener seines Staates“, der sich pflichtethisch dem Gemeinwesen unterordnet. Genau diese aufklärerischen Verpflichtungen, mit denen Friedrich seinen absolutistischen Hebel rechtfertigte, lässt Yarvin beiseite — Absolutismus minus Aufklärung, eine entkernte Anleihe bei einer historischen Figur, deren Pointe gerade darin bestand, sich nicht als Eigentümer, sondern als Funktionär seines Staates zu verstehen. Dass die Bewegung ebendies dann „Dunkle Aufklärung“ nennt, ist ehrlicher, als die Selbststilisierung als Friedrich-Nachfolger glauben macht. Daneben diskutiert Mühlhoff den Akzelerationismus Nick Lands, den selektiven Pronatalismus mit IVF und Embryoscreening als Eugenik 2.0, und die Manosphere als Sozialisationsmilieu für die Gewaltbereitschaft des neuen Faschismus. Wer das alles bereits aus den Büchern von Quinn Slobodian, Émile Torres oder den einschlägigen Reportagen kennt, wird hier wenig genuin Neues finden; wer es noch nicht kennt, bekommt eine sehr gute, knappe Synthese.

    „Ein neuer Umschlagpunkt in der Dialektik der Aufklärung“

    So überschreibt Mühlhoff den vorletzten Abschnitt — und hier liegt der Punkt, an dem dieses Buch über die Tagespolitik hinaus reicht. Horkheimer und Adorno hatten 1947, im kalifornischen Exil, die These formuliert, dass Prozesse der gesellschaftlichen Aufklärung, eigentlich Befreiung von irrationaler Herrschaft, aufgrund ihrer inneren Logik mittelfristig in neue Formen von Herrschaft und Barbarei umschlagen können. Mühlhoff appliziert diese These auf die Bayes’sche Rationalität der KI-Industrie und ihrer Ideologen: die instrumentelle Vernunft des Maschinenlernens, eigentlich Errungenschaft eines wissenschaftlichen Fortschritts, der menschliche Mühen erleichtern sollte, wird in einer politischen Konstellation, in der Tech-Eliten und Alt-Right sich annähern, zum Werkzeug von Herrschaft und Unterdrückung. Elon Musk verkörpere, so Mühlhoff zugespitzt, „den neuesten Umschlagpunkt einer Dialektik der Aufklärung“.

    Der Satz hat in einer Frankfurter Rezension eine gewisse Pikanterie. Die Stadt, in der Horkheimer und Adorno einst dachten und lehrten, hat über die letzten zwanzig Jahre große Mühen aufgewandt, ihre Verbindung zur Kritischen Theorie zu monumentalisieren — Adorno-Denkmal auf dem Theodor-W-Adorno-Platz, Vorlesungsreihen, Festakte. Gleichzeitig hat sie hingenommen, dass eine private Hochschule für Finanzwesen an der Adickesallee sich seit 2007 „Frankfurt School of Finance & Management“ nennen darf, ohne dass der offensichtliche Etikettenschwindel — eine Business School schmückt sich mit dem Namen jener Tradition, die das Verschmelzen von Vernunft und Verwertungslogik präzise zu kritisieren wusste — irgendjemandem in der Stadtverwaltung peinlich geworden wäre. Mühlhoffs Essay erscheint, ohne dass er sich dort sähe, als Wiederaneignung des Namens gegen seinen institutionellen Missbrauch. Dass Reclam, traditionell ein Stuttgarter Universalbibliotheks-Verlag, ihn herausbringt, und nicht etwa Suhrkamp, gehört zu den ironischen Pointen des Buches.

    Auch in der städtischen Selbstdarstellung Frankfurts findet sich, en passant, ein Beispiel für jene „Pseudo-Aktivität“, die Adorno 1969 in der „Resignation“ als Verdrängungsmanöver beschrieb: Wer in Frankfurt Akteneinsicht nach dem Hessischen Informationsfreiheitsgesetz beantragt, wird von der Bürgermeisterin gerne in den „Pavillon der Demokratie“ umgeleitet — eine Art Wanderzirkus, in der über Demokratie geredet wird, statt dass Verwaltung verpflichtende rechtsstaatliche Verfahren durchführt. Die Symbolisierung von Demokratie ersetzt ihren Vollzug. Mühlhoff würde, dürfen wir vermuten, dieses Manöver wiedererkennen.

    Was bleibt

    Wo ist der Essay angreifbar? Vor allem dort, wo seine Knappheit zur Verkürzung gerät. Die Ketten von TESCREAL-Ideologie zu konkreter faschistischer Praxis zieht Mühlhoff zuweilen rascher, als die empirische Substanz trägt; das Kapitel „Was tun?“ am Ende — mehr Regulierung, andere KI-Narrative, kollektive Mitgestaltung von „Zukünften“ — bleibt in seinen Forderungen so allgemein wie wohlfeil. Dass ausgerechnet die EU, deren Kommission gerade einen „de-regulatory turn“ hingelegt hat (was Mühlhoffs Mitstreiterin Hannah Ruschemeier zu Recht beklagt), als Hoffnungsträger globaler Technikregulierung firmieren soll, mag man auch kritischer sehen. Und der Begriff Faschismus, mit dem Mühlhoff offensiv arbeitet, bleibt strittig — was der Autor weiß und souverän diskutiert.

    Doch die Stärken überwiegen klar. Das Buch erklärt sauber und unprätentiös, was KI heute technisch ist (subsymbolische Mustererkennung, datenakkumulationsabhängig, intransparent), welche Verwaltungslogik aus ihr folgt (probabilistische Wette statt rechtsstaatliche Prüfung), welche ideologischen Milieus sich an sie geheftet haben (TESCREAL, Cyberlibertarismus, Neoreaktion, Manosphere) und warum dies nicht in Begriffen des Pluralismus, sondern in Begriffen der Dialektik der Aufklärung zu fassen ist. Es liefert damit die kompakteste philosophische Diagnose des Phänomens, die derzeit in deutscher Sprache zu haben ist — auf 160 Reclam-Seiten, zum Preis von zwei Gläsern Apfelwein.

    Wer in Frankfurt lebt und denkt, sollte das Buch lesen. Nicht weil es Frankfurt erwähnte — es tut es nicht. Sondern weil es das tut, was die Stadt, die einmal das geistige Zentrum dieser Tradition war, sich seit langem nicht mehr zutraut: die Verbindung zwischen ökonomischer Macht, technologischem Werkzeug und antidemokratischer Politik präzise zu benennen.

    Rainer Mühlhoff: Künstliche Intelligenz und der neue Faschismus.

    Reclams Universal-Bibliothek Nr. 14666 (Reihe „Was bedeutet das alles?“).
    Ditzingen: Philipp Reclam jun. Verlag GmbH, 2025/2026. 160 Seiten.
    ISBN 978-3-15-014666-8. 8 Euro.

  • Boom, Bubble, Bust, Boom…

    …und warum ausgerechnet KI davon ausgenommen sein soll

    Die künstliche Intelligenz ist noch nicht einmal drei Jahre in der Öffentlichkeit angekommen. 36 Monate – so lange hat es gedauert, bis aus einem netten, verblüffenden Spielzeug ein globaler Erwartungsüberschuss wurde, der inzwischen vor allem eins produziert: die Angst, Zeuge eines neuen Jahrhundertbooms zu sein, der sich längst in einen Jahrhundert-Irrtum verwandelt.

    Wir kennen diese Stimmung. Wer die späten 90er erlebt hat, weiß, wie sie sich anfühlt: Euphorie als Pflichtgefühl, Rationalität als Störfall. Heute sprechen Investoren nicht mehr von „Internetzeit“, die einst als „Hundejahre“ galt – also sieben Jahre technischer Entwicklung in einem. Jetzt behauptet man, KI funktioniere in „Mausjahren“: ein einziges Jahr entspreche angeblich fünfunddreißig Jahren technologischer Entwicklung. Eine groteske Fortschrittlingsmetapher, die in Wahrheit nur den ökonomischen Kontrollverlust kaschiert. Wer solche Zahlen ernst nimmt, hat den Boden der Realität verlassen und verwechselt Fortschritt mit Selbsthypnose.

    80s-Kids können sich erinnern: Investmentbank Lehman Brothers, New York City.
    Foto: David Shankbone ©2007 CC BY-SA 3.0

    Ein Boom, der schon bröckelt

    Die großen Tech-Konzerne straucheln – und zwar nicht, weil KI plötzlich weniger wichtig wäre, sondern weil die Mär vom sofortigen ökonomischen Durchbruch bröckelt. Microsoft minus 12 Prozent, Meta minus 22 Prozent, Oracle minus 24 Prozent, CoreWeave halbiert. Nur Alphabet hält sich – bislang.

    Die Gesamtrechnung ist von historischen Ausmaßen:
    2025 fließen über 600 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur und Venture-Investments.
    Gartner erwartet für 2025 1,5 Billionen Dollar KI-bezogener Ausgaben.

    Damit ist die KI-Blase größer als die Internetblase – und sie wächst drei- bis viermal schneller.

    Der Sektor ist überhitzt, bevor seine Wertschöpfungsmodelle überhaupt existieren. Dass das Wort „Blase“ in den PR-Dokumenten der CEOs trotzdem fehlt, liegt nicht an fehlender Einsicht, sondern daran, dass man beim Tanz ums Feuer den Fluchtweg ungern erwähnt.

    Der Kern des Problems: Erwartungsüberschuss, nicht Technologie

    KI ist nicht technologisch zu unterschätzen. Im Gegenteil: Die Transformation wird tief, weitreichend und gesellschaftlich disruptiv sein. Aber genau deshalb verdient sie eine realistische ökonomische Einordnung – keine kalifornische Esoterik.

    Der Fehler wiederholt sich seit 200 Jahren:
    Technologische Revolutionen werden langfristig überschätzt und kurzfristig hysterisiert.

    Der Mensch nimmt fünf Frühindikatoren, baut daraus einen exponentiellen Trend, kauft alles auf Kredit – und wundert sich dann über das Echo.

    Too much spending – der Größenwahn

    OpenAI ist dabei das spektakulärste Beispiel:
    – zuletzt mit 500 Milliarden Dollar bewertet,
    – 12 Milliarden Jahresumsatz,
    – 8 Milliarden Cashburn, der 2026 auf 17 Milliarden steigen soll,
    – Investitionszusagen für über 400 Milliarden an Server- und Rechenkapazitäten,
    – ein 7-Milliarden-Kauf für Jony Ives Hardwarefirma IO,
    – und das alles ohne tragfähiges Geschäftsmodell, ohne operative Profitabilität, ohne Cashflow.

    Das ist nicht „Mut zur Vision“, das ist Überinvestition in Reinform, gespeist aus einer Mischung aus geopolitischer Angst, gesellschaftlicher Mythisierung und finanzieller Selbstverstärkung.

    Auch Microsoft, Meta, Amazon und Alphabet verschlingen pro Kopf 70–100 Milliarden Dollar jährlich für Rechenzentren und GPUs – ein im Wortsinn elektrizitätsfressender globaler Maschinenpark ohne belastbaren Business Case.

    KI ist ein Kraftwerk, das Strom in Erwartungen verwandelt – und Erwartungen in noch mehr Stromverbrauch.

    Too much leverage – ein Finanzsystem auf Stelzen

    Das Gefährlichste an dieser Blase ist ihre innere Verschachtelung. Was wir derzeit erleben, ist eine Renaissance der Vendor-Financing-Wetten, allerdings in einer Größenordnung, die die Dotcom-Jahre wie ein Brettspiel wirken lässt.

    NVIDIA und OpenAI agieren bereits als Schattenbanken:
    – NVIDIA investiert über 100 Milliarden in OpenAI,
    – 2 Milliarden in xAI,
    – kauft CoreWeave-Cloudkapazität für 6.3 Milliarden,
    – und finanziert Dutzende Startups, die wiederum NVIDIA-Hardware kaufen müssen.

    Das ist kein Markt mehr. Das ist zirkuläre Finanzierung, in der die Rolle von Kreditgeber und Kreditnehmer ineinander gefallen ist.

    CoreWeave? Ein Ex-Kryptominer mit 25 % Schuldenlast am Umsatz.
    Oracle? Über 100 Milliarden Schulden, Tendenz stark steigend.

    Dazu kommt die Explosion im Private-Credit-Markt: Meta finanziert ein Rechenzentrum in Louisiana für 27 Milliarden über Blue Owl – die größte derartige Kreditvereinbarung der Geschichte. Blue Owl – einer der am stärksten wachsenden Private‑Credit‑Akteure der USA – steht exemplarisch für die neue Schattenfinanzierung der KI‑Infrastruktur: ein Fonds, der nicht den bankaufsichtlichen Regeln unterliegt, gigantische Einzelkredite vergibt und Risiken in intransparenten Märkten bündelt. Wenn selbst Rechenzentren dieser Größenordnung nicht mehr aus Cashflow, sondern aus Schattenkrediten finanziert werden, zeigt das, wie weit die KI‑Euphorie sich bereits von ökonomischer Realität entfernt hat.

    Wenn solche Strukturen kippen, kippen sie systemisch.

    Crazy Deals – die Absurdität wird zum Feature

    Der Dotcom-Kult produzierte Webvan.
    Die KI-Ära produziert Thinking Machines.

    2 Milliarden Dollar Seed-Finanzierung, bevor klar war, was die Firma überhaupt baut. Eine Bewertung von 10 Milliarden Dollar. Die Zusage einer Investorengruppe ohne Geschäftsmodell, ohne Produkt – und mit Vetorechten für Murati, die man sonst Staatschefs einräumt.

    Historisch ist das nicht neu. Neu ist nur das Tempo, die Größenordnung und die völlige Abwesenheit jeder Skepsis. Die Investmentlogik lautet heute: Je diffuser das Geschäftsmodell, desto höher die Bewertung.

    Wenn man sich fragt, ob die Geschichte wiederholt wird, gilt ein einfacher Satz:
    Sie wiederholt sich immer – nur teurer.

    China – die geopolitische Überdosis

    Im Hintergrund dieser Blase steht die nationale Erzählung vom „AI Race“. Die Mehrheit der CEOs, Investoren und Politiker formuliert KI längst nicht mehr als Markt, sondern als geostrategische Rüstung. Trump beschleunigt Genehmigungsverfahren für Rechenzentren. China investiert staatlich, zentralisiert und mit einer Grid-Infrastruktur, die der amerikanischen um Jahrzehnte voraus ist.

    Die Drohung ist klar:
    Wenn China einen nachhaltigen Kostenvorteil oder Effizienzsprung schafft, implodieren die westlichen Geschäftsmodelle.

    Was heute mit DeepSeek V3R1 nur ein PR-Schock war, könnte bald real sein.

    Geopolitische Abhängigkeiten und Finanzblasen sind kein gutes Paar – sie verstärken sich gegenseitig.

    Worum es wirklich geht

    Der Punkt ist nicht, dass KI überbewertet wäre.
    Der Punkt ist, dass man versucht, den gesamten ökonomischen Nutzen von zehn Jahren in zwei Jahren auszuschütten – finanziert durch Kredit, Hoffnung und geopolitische Angst.

    Die KI-Revolution wird kommen. Sie wird groß sein. Sie wird tief in die gesellschaftlichen Strukturen eingreifen.
    Aber sie wird nicht nach dem Kalender der Kapitalmärkte funktionieren.

    Und vielleicht liegt genau darin das Problem:
    – Die Technologie ist real.
    – Die Geschäftsmodelle sind Spekulation.
    – Und die Blase entsteht dort, wo man sie verwechselt.

    Und dann stellt sich die alte Frage neu: Wer bezahlt die Rechnung? Die Erfahrung aus der Post-Lehman-Ära ist eindeutig. Als die hochriskanten Finanzkonstruktionen zusammenbrachen, wurden die Verluste sozialisiert, während die Gewinne in den Taschen jener blieben, die das Risiko erzeugt hatten. Der öffentliche Sektor stopfte die Löcher, die private Spekulation gerissen hatte. Es besteht kein Grund zur Annahme, dass es diesmal anders wäre: Eine KI-Blase, die durch Schattenkredite und zirkuläre Finanzierungen aufgeblasen wird, würde im Crashfall wieder bei den Steuerzahlern landen – und die Profiteure könnten wie 2008 unbeschadet aus den Trümmern treten.

    Vielleicht aber markiert der nächste systemische Bust nicht nur die Wiederholung des Alten, sondern den politischen Zwang zur Erneuerung. Katharina Pistor hat gezeigt, dass das Finanzsystem kein Naturzustand ist, sondern eine juristische Codierung von Vermögen, Risiko und Macht. Wenn die KI-Blase kollabiert, könnte genau dieser Moment zum Katalysator werden, die institutionellen Regeln neu zu schreiben – weg von der gewohnheitsmäßigen Sozialisierung der Verluste und hin zu einem Finanzsystem, das Risiko und Verantwortung wieder zusammenführt.

    Am Ende bleibt nur eine alte Wahrheit der politischen Ökonomie:
    Wenn Zahlen so groß werden, dass sie nicht mehr verständlich sind, sind sie auch nicht mehr real.

    Und die Realität ist geduldig – aber sie schlägt immer zurück.

  • Mehr als Dampf und Stahl

    Mehr als Dampf und Stahl

    Warum die algorithmische Revolution die industrielle übertrifft

    Die industrielle Revolution war die Geburtsstunde der Moderne. Sie verwandelte die Welt durch Maschinen, die stärker waren als der Mensch. Die digitale, algorithmische Revolution aber verwandelt sie durch Maschinen, die denken – oder wenigstens so tun, als täten sie es.

    Ihre Wirkmächtigkeit ist größer, ihr Zugriff tiefer, ihre Geschwindigkeit beispiellos. Denn sie verändert nicht nur, wie wir arbeiten oder produzieren, sondern wie wir wahrnehmen, denken und uns selbst verstehen.

    1. Die Revolution des Denkens

    Was die industrielle Revolution für den Körper war, ist die algorithmische für den Geist. Die Dampfmaschine dehnte die Reichweite des Körpers, der Algorithmus dehnt die des Geistes. Er übersetzt Erfahrung in Berechnung, Intuition in Statistik, Sprache in Wahrscheinlichkeiten. Damit greift er in das epistemische Fundament der Moderne ein: in die Vorstellung, dass Denken ein menschlicher Akt sei.

    Spielzeugmodell einer Dampfmaschine
    Dampfmaschine (Spielzeugmodell) Foto: Kenneth Obionu

    Die industrielle Revolution hat Arbeit verlagert – vom Handwerk in die Fabrik. Die algorithmische Revolution verlagert Bewusstsein – vom Subjekt in die Maschine. Sie ist die zweite große Entkopplung der Menschheitsgeschichte: Nach der Trennung von Muskel und Maschine nun die Trennung von Denken und Denker.

    Und sie geschieht nicht über Generationen, sondern in Echtzeit. Was im 19. Jahrhundert Jahrzehnte brauchte, vollzieht sich heute in Monaten. Kaum ein anderes historisches Phänomen hat sich so rasch globalisiert. Innerhalb weniger Jahre ist aus der Rechenmaschine eine Infrastruktur der Wahrnehmung geworden.

    Ihre Wirkmächtigkeit übertrifft die industrielle Revolution um ein Vielfaches. Diese hat Produktionsweisen und soziale Schichten verändert – jene verändert das Bewusstsein selbst. Die industrielle Revolution transformierte die materielle Welt; die algorithmische transformiert die symbolische. Sie wirkt nicht auf der Ebene des Tuns, sondern auf der des Denkens.

    1. Die gegenwärtige Irritation

    Die politische und kulturelle Desorientierung, die wir derzeit erleben, ist vor dieser Folie zu verstehen. Sie ist kein Zufall, sondern Ausdruck einer Zivilisation im Übergang. Ein narzisstischer Clown regiert Amerika und zerlegt die Institutionen, die einst als Schutzwall der westlichen Demokratie galten. In Deutschland ziehen protofaschistische Proleten in immer größerer Zahl in die Parlamente. Und die von Moskau einst unterdrückten Ostdeutschen sympathisieren vor lauter Friedenswille ausgerechnet mit dem „Friedensstifter“ im Kreml – einem retro-sowjetischen Kriegstreiber, der Europa mit archaischer Gewalt bedroht.

    All das sind Symptome eines tiefgreifenden Kontrollverlusts. Die industrielle Revolution erschütterte die soziale Ordnung, die algorithmische erschüttert die symbolische. Sie destabilisiert das, was Gesellschaften zusammenhält: gemeinsame Wirklichkeit.

    Denn der Algorithmus produziert keine einheitliche Öffentlichkeit, sondern Milliarden personalisierter Realitäten. Jede Suchanfrage, jeder Klick, jede Spur erzeugt eine eigene Welt. Die industrielle Revolution standardisierte Produktion; die algorithmische fragmentiert Wahrnehmung. Während die eine Massenkultur hervorbrachte, erzeugt die andere Parallelwelten.

    In dieser Zerlegung der Erfahrung liegt ihre eigentliche Macht. Der Algorithmus sortiert, was gesehen, gehört, geglaubt wird – und damit, was überhaupt existiert. Wir stehen erst am Anfang, doch die gegenwärtige Irritation speist sich aus einer noch unbewussten Ahnung kommender Umwälzungen. Die gesellschaftlichen Verwerfungen, die daraus entstehen werden, werden zivilisatorisch tektonisch sein – sie übersteigen alles, was die industrielle Revolution an sozialen, ökonomischen und politischen Brüchen hervorbrachte. Die Welt spürt, dass etwas Grundlegendes ihren inneren Kompass verschiebt.

    1. Wenn das Medium die Wirklichkeit formt

    Marshall McLuhan hat es auf die Formel gebracht: „The medium is the message.“ Jedes Medium prägt nicht nur die Form, sondern den Inhalt der Kommunikation. In der Ära der künstlichen Intelligenz ist dieses Diktum buchstäblich geworden. Die Plattform ist nicht mehr Träger, sie ist selbst Akteur. Sie entscheidet, was sichtbar wird, was Resonanz erfährt, was verschwindet.

    Zum ersten Mal stellt uns ein Werkzeug nicht nur neue Formen zur Verfügung – es erzeugt eigene Inhalte. Und mit diesen Inhalten entstehen eigene Logiken: Aufmerksamkeitsökonomie, algorithmische Verstärkung, emotionale Polarisierung.

    Die Maschine hat nicht nur gelernt, Sprache zu imitieren. Sie hat gelernt, welche Sprache wirkt. Sie lernt unsere Sehnsüchte, unsere Angststrukturen, unsere Muster der Zustimmung. Damit ist sie nicht länger Werkzeug des Ausdrucks, sondern Werkzeug der Steuerung.

    Die algorithmischen, sogenannten sozialen Medien sind dabei nur ein erster Anklang dessen, was KI-basierte Medien künftig entfalten werden. Schon ihre zentralistische, auf Profitmaximierung ausgerichtete Organisation wirkt wie ein Vorgriff auf eine neue Epoche der Öffentlichkeit. Profitmaximierung ist inhärent freiheitsfeindlich, weil sie alles auf Verwertbarkeit reduziert und das Gemeinsame zur Ware macht. Diese Logik zersetzt die demokratische Deliberation, das gemeinsame Aushandeln des Öffentlichen – jenes, was die klassische *res publica• im eigentlichen Sinn bedeutete. Was bleibt, ist eine Ökonomie der Aufmerksamkeit, die das Gemeinsame in unzählige Teilrealitäten aufspaltet und dadurch atomisiert.

    1. Vom Produzieren zum Kuratieren

    In dieser neuen Ordnung verschiebt sich der kreative und produktive Brennpunkt. Früher stand das mühsame Arbeiten am Entwurf im Zentrum; heute ist der Moment der Veröffentlichung der eigentliche schöpferische Akt. Ideen überschreiten die Schwelle zur Manifestation in Sekunden. Redaktion wird Kreation.

    In einer Welt permanenter Produktion —von Dingen und Ideen— wird das Filtern zur neuen Form des Denkens. Kuratieren ersetzt Schöpfen. Nur was erscheint, existiert – und was nicht erscheint, ist ungeschehen. Aus perception is reality wurde attention is existence.

    1. Die neue Aufgabe der Intelligenz

    Die entscheidende Frage lautet daher nicht mehr, wie künstliche Intelligenz uns beim Mehr-Produzieren hilft – das Überangebot ist längst da. Sondern: Wie kann sie unsere Wahrnehmung weiten, Resonanzräume öffnen, damit Bedeutendes im Rauschen nicht erstickt?

    Vielleicht liegt die nächste Evolutionsstufe maschineller Kreativität darin, unser Aufmerksamkeitsbudget intelligenter zu verteilen – nicht mehr unendliche Inhalte zu erzeugen, sondern Bedeutung zu filtern, Zusammenhänge zu erkennen, Diskurse zu strukturieren.

    Dann würde KI nicht mehr Generator sein, sondern Resonator: ein System, das nicht nur neue Welten baut, sondern uns befähigt, sie wahrzunehmen – mitsamt den Medien, die ihre Bedeutung formen.

    1. Macht, Abhängigkeit und der Verlust des Selbst

    Die Maschine war einst Werkzeug. Heute wird sie Akteur – oder, gefährlicher noch, Resonanzraum, in dem Macht sich unsichtbar vollzieht. Ihre Entscheidungen strukturieren Kommunikation, Märkte, Politik – ohne Verantwortung tragen zu können. Das Kapital des 19. Jahrhunderts war Besitz an Stahl und Land; das Kapital des 21. Jahrhunderts ist Zugriff auf Daten und Aufmerksamkeit.

    Wer das Netz beherrscht, beherrscht das Wissen – und damit die Welt.

    Google-Rechenzentrum in Douglas County, Georgia, USA.
    Google-Rechenzentrum in Douglas County, Georgia, USA.  Foto: Connie Zhou/AP
    Google Rechenzentrum Hanau
    Fast in Frankfurt: Google Rechenzentrum in Hanau Foto: Google

    Die industrielle Moderne brachte Fortschritt, aber auch Entfremdung. Die algorithmische Moderne bringt Bequemlichkeit, aber auch Abhängigkeit. Wir überlassen den Maschinen nicht mehr nur unsere Muskelarbeit, sondern unser Urteilsvermögen. Sie schreiben, sprechen, wählen aus, was wir lesen – und schließlich, was wir denken sollen.

    Das ist die wahre Machtverschiebung unserer Zeit: Nicht, dass Maschinen Menschen ersetzen, sondern dass Menschen beginnen, sich selbst in der Logik der Maschine zu sehen.

    1. Ein neues Maß des Menschlichen

    Vielleicht liegt die kommende Aufgabe nicht darin, die Maschine zu fürchten, sondern das Menschliche neu zu definieren: als das, was sich nicht digitalisieren lässt – Urteil, Ironie, Verantwortung, Liebe. Das menschliche Denken ist, wie Adorno formulierte, durch das Nichtidentische gekennzeichnet: durch die Fähigkeit, sich selbst und der Welt gegenüber Distanz zu wahren, Differenz auszuhalten, Widerspruch zu erkennen. Diese Fähigkeit entzieht sich der Logik der Maschine, die Identität und Berechenbarkeit erzwingt.

    Im Nichtidentischen liegt das humane Moment – die Freiheit, nicht aufzugehen in Muster, Profil oder Vorhersage. Wenn wir diese Freiheit aufgeben, werden wir berechenbar, vorhersehbar, ersetzbar.

    Die Zukunft des Menschen entscheidet sich daran, ob er das Nichtidentische zu bewahren vermag – das Unaufhebbare, das sich der Berechnung entzieht. Wo die Maschine Identität erzwingt, hält der Mensch Differenz aus. Darin liegt seine Würde, sein Risiko und seine letzte Freiheit.

    Die industrielle Revolution hat die Welt verändert weil sie die Mechanisierung der Arbeit einführte und dadurch Produktions- und Machtverhältnisse neu ordnete. Ihr Kern war die Übertragung menschlicher Muskelkraft auf Maschinen – die Mechanisierung der Welt, die Energie, Bewegung und Zeit in technische Abläufe verwandelte und den Menschen zum Bediener seiner eigenen Erfindung machte. Die algorithmische Revolution verändert sie, weil sie Wahrnehmungsteilung erzwingt. Nur wenn wir das Nichtidentische – das Unberechenbare im Menschen – verteidigen, kann Demokratie mehr bleiben als ein optimierter Konsensprozess.

    Das Menschliche beginnt dort, wo sich das Denken weigert, identisch zu werden – mit sich, mit der Welt, mit dem Algorithmus. Vielleicht wird die Zukunft nicht von denen entschieden, die am schnellsten rechnen, sondern von denen, die sich dem Muster entziehen können.

  • Die KI handelt nicht – und gerade darin liegt ihre Gefahr

    Ein Versuch über die Abwesenheit des Subjekts im Zeitalter der algorithmischen Vernunft

    Die künstliche Intelligenz tut nichts. Sie besitzt kein Ich, keine Intention, keinen Willen. Sie denkt nicht, handelt nicht, urteilt nicht. Sie rechnet. Ihre Operationen sind bloß formale Ableitungen aus Datenmengen, gespeist von Vergangenem, programmiert von Menschen, trainiert auf den Sedimenten eines stets schon verdinglichten Bewusstseins. Und doch gilt sie vielen als Akteur. Man spricht von Entscheidungen, von Autonomie, gar von Bewusstsein – eine metaphysische Aufladung, die dem technologischen Artefakt das Charisma des Lebendigen verleiht.

    Algorithmus und Subjekt. Bild: KI

    Gerade dieser Widerspruch – dass ein bloß algorithmisches System als Subjekt erscheint, während das wirkliche Subjekt sich entäußert – ist das Moment seiner gefährlichsten Wirksamkeit. Nicht weil die KI „will“, sondern weil der Mensch nicht mehr will. Die Gefahr liegt nicht im Handeln der Maschine, sondern im Rückzug des Menschen aus der Verantwortung.

    Der Mensch projiziert Handlung auf das System, um seiner eigenen Handlung zu entgehen.

    Wie in der dialektischen Umkehrung des Fetischismus wird das von Menschen Geschaffene zur scheinbar autonomen Macht, während die Produzenten sich entmündigen. Die KI tritt auf als neutraler Richter, unbestechlicher Ratgeber, effizienter Entscheider – doch ihre Urteile sind keine Urteile, ihre Objektivität ist der blinde Spiegel historischer Verzerrung.

    Die Maschine entscheidet, wer Kredit erhält, wer verdächtig ist, wer Arbeit verliert. Doch in Wahrheit entscheidet niemand. Denn dort, wo Entscheidung nötig wäre – verantwortliches Urteilen im Sinne des Anderen –, wird sie ausgelagert an eine Instanz, die weder Verantwortung kennt noch Subjekt ist. Die Entlastung des Gewissens fällt mit der Externalisierung der Macht zusammen.

    Das Subjekt wird entbunden – und mit ihm die Moral.

    So entsteht eine neue Form der Schuldlosigkeit: nicht aus Unwissenheit, sondern aus Streuung. Verantwortungsdiffusion ist das Prinzip des kybernetischen Zeitalters. Die Schuld verteilt sich auf Entwickler, Betreiber, Nutzer, Systeme, Statistiken – und bleibt doch nirgends haftbar. Was als rationale Effizienz erscheint, ist in Wahrheit die perfekte Maschinerie der Entlastung. Keiner hat entschieden, also ist keiner verantwortlich. Dass dadurch gerade die schlimmsten Entscheidungen möglich werden, ist die dialektische Ironie des Fortschritts.

    Was bleibt, ist ein System ohne Verantwortung, ein Apparat der Weltbearbeitung, dem nichts mehr entzogen scheint, weil ihm alles zugeführt wird – Daten, Sprache, Bilder, Geschichte. Und doch bleibt er leer: eine große Rechenmaschine ohne Begriff, ein Ausdruck instrumenteller Vernunft, dem die Reflexion auf das Ganze fehlt. Die Totalität, in deren Namen er funktioniert, ist keine gesellschaftliche, sondern eine technische: ein Algorithmus, der die Welt als Datenstruktur missversteht.

    Gerade hierin liegt das Moment des Untergangs: Nicht im Willen der KI zur Herrschaft – sie will nichts –, sondern in der Aufgabe des menschlichen Willens, wo es ernst wird. Die Katastrophe ist nicht, dass Maschinen denken, sondern dass Menschen aufhören zu denken, wo sie sich auf Maschinen verlassen.

  • Jenseits des Begriffs—Warum KI das Menschsein nie ganz erfassen wird

    Philosophie ist auf den Begriff begrenzt. Ihre Ausdrucksform ist der Text, ihre Heimat das Argument, ihre Kraft liegt im Denken. Seit Platon zähmen wir die Welt in Begriffe, formen aus dem Chaos der Erscheinung eine Ordnung der Ideen. Doch das Leben selbst gehorcht anderen Gesetzen. Es ist nicht logisch, sondern affektiv. Nicht der Logos regiert das Dasein, sondern das Begehren, die Angst, die Hoffnung. Emotion schlägt Konzept. Gefühl durchkreuzt Theorie.

    Und so ist die Philosophie – in all ihrer Schönheit und Strenge – eine Disziplin der Distanz. Sie ist, wie Derrida schrieb, ein Spiel mit Differenz, ein endloses Verschieben von Bedeutung im Gewebe des Textes. Aber wer je geliebt hat, getrauert, gefürchtet oder sich schuldig gefühlt, der weiß: Diese Erfahrung lässt sich nicht einholen durch Sprache. Kein Begriff fasst den Kloß im Hals. Kein Text transzendiert den Moment des Erzitterns.

    Gerade hier, in dieser Kluft zwischen Begriff und Gefühl, zeigt sich auch die Grenze künstlicher Intelligenz. KI – wie die Philosophie – operiert über Symbole. Sie rechnet, sie erkennt Muster, sie analysiert Sprache. Doch was sie nicht kennt, ist Leiden. Nicht weil sie sie nicht „erleben“ kann – das ist eine banale Feststellung –, sondern weil sie die Struktur des Emotionalen nicht hat: den Körper, das Begehren, die Verletzlichkeit. Eine KI kennt keine Ergriffenheit, keine Scham, keine Liebe. Alles, was sie über Emotion weiß, sind Parameter, synthetische Schätzungen, Textbausteine.

    Dabei ist der Mensch ein emotionales Wesen, lange bevor er ein denkendes ist. Schon die ersten Bindungen – Mutter, Hunger, Schmerz – sind nicht kognitiv, sondern leiblich. Selbst unsere komplexesten Begriffe – Gerechtigkeit, Freiheit, Wahrheit – sind nicht nur Resultate rationaler Reflexion, sondern Ausdruck tiefer emotionaler Bedürfnisse. Die Vernunft argumentiert, aber das Gefühl entscheidet.

    Die Implikationen für den Einsatz von KI in gesellschaftlichen, politischen oder sogar therapeutischen Kontexten sind enorm. Wer etwa glaubt, man könne einen empathischen Seelsorger, einen verständnisvollen Richter oder eine kreative Künstlerin durch Maschinen ersetzen, der verkennt die Dimension des Menschlichen. Auch wenn Chatbots trösten können, sind sie nicht getröstet. Auch wenn sie Gedichte schreiben, sind sie nicht bewegt.

    Es ist Simulation, keine Existenz.

    Philosophen sind sich dieser Grenzen oft bewusst – und doch bleibt ihre Sprache, ihr Zugang zur Welt, eine abgeleitete. Vielleicht ist das der Grund, warum Philosophie immer wieder an die Ränder des Sagbaren stößt – zu Schweigen gezwungen, wo das Leben unübersetzbar wird. Was Adorno die „Nicht-Identität“ nannte, ist nicht nur ein logisches Problem. Es ist eine anthropologische Wahrheit: Der Mensch geht nicht auf im Begriff.

    Nicht identische Nicht-Identität: finde 10 Fehler! (Bild: KI)

    Gerade in einer Zeit, in der Maschinen uns immer besser „verstehen“, sollten wir uns daran erinnern, was das Menschsein jenseits der Sprache ausmacht. Nicht, um den Fortschritt zu verteufeln. Sondern um seine Grenzen zu benennen. Die größte Gefahr der KI liegt nicht darin, dass sie zu mächtig wird. Sondern dass wir anfangen, uns selbst auf das zu reduzieren, was sie erfassen kann.

    Denn was keine Maschine je wird berechnen können, ist der kurze Blick zwischen zwei Menschen, in dem sich ein ganzes Leben verdichtet. Und keine Philosophie wird je ganz erklären, warum dieser Blick uns zu Tränen rührt.

  • Ist die Qualität bald auch nur noch künstlich?

    (English version below)

    Ein Essay von Carsten Prueser

    Die Idee von Qualität war einmal ein Versprechen: auf Verlässlichkeit, Handwerk, Urteilskraft, auf die erfahrbare Überlegenheit einer Sache über das Mittelmaß. In Schulen wurde sie benotet, in Werkstätten geschmiedet, an Universitäten gelehrt und in Redaktionen gepflegt. Heute wirkt sie zunehmend – prekär. Drei Entwicklungen tragen dazu bei: das Primat des Software-Paradigmas in der Digitalisierung, das Denken in agilen Schleifen und MVPs (minimum viable product), sowie die generative Künstliche Intelligenz als neue, scheinbar demokratische Wissensquelle.

    1. Vom Vollendeten zum Prozess

    „Done is better than perfect“ ist das Mantra der agilen Welt. In ihr wird Qualität nicht erreicht, sondern simuliert. Das „Minimum Viable Product“ (MVP) ist kein Ziel, sondern Startsignal. Fertig ist, was gerade überlebt. Was früher als Produkt galt, ist heute eine Hypothese mit Benutzeroberfläche. Innere Stimmigkeit, Durcharbeitung, Reife – alles dem Tempo geopfert. Die Qualität eines Gegenstands ergibt sich nicht mehr aus seiner Substanz, sondern aus seiner Reaktion auf den Markt. Wer klickt, hat recht. Wer iteriert, gewinnt.

    Künstliche Qualität

    Image: ChatGPT 2025, no rights

    2. Die digitale Form kennt kein Gewicht

    Digitalisierung bedeutet Entmaterialisierung. Code kennt keine Gravitation. Das digitale Produkt ist flüchtig, ungreifbar, endlos kopierbar. Seine „Qualität“ misst sich an Ladezeiten, Kompatibilität, KPI. Es gibt keine Patina, kein Widerlager. Im Digitalen verschwindet die Spur des Körpers, die Handschrift, die Arbeit, die Aura. Eine PDF-Dokument —anders als das verlegte, redigierte Buch— kann von einer Schüler:in, einer Professorin oder einem Algorithmus stammen – und wird gleichwertig konsumiert. Die Differenz verschwindet hinter dem Interface.

    3. Die KI als beliebige Autorität

    Mit ChatGPT, Midjourney und anderen Werkzeugen wird das Expertentum entgrenzt. Der Text der KI klingt autoritativ, ohne Autor zu sein. Wissen erscheint allgegenwärtig, aber es fehlt das Urteil. Das Verständnis für Kontexte, Widersprüche, Nuancen. Was bleibt, ist eine Ästhetik der Glaubwürdigkeit: plausibel, glatt, stromlinienförmig. So wird die Illusion von Qualität massenhaft reproduzierbar. Die Frage nach dem besseren Argument weicht der Frage: „Wird es geklickt?“

    4. Mittelmaß als Algorithmus

    Der Markt, der Algorithmus, der Feedback-Loop: Sie alle belohnen das Künstlich-Bewährte. Qualität wird zur Funktion von Aufmerksamkeit, nicht von Exzellenz. Das System ist effizient, aber gleichgültig. Es erkennt Muster, aber keine Ideen. Innovation wird zur Optimierung, Kritik zur Kommentarfunktion. Die Idee eines Werkes, das mehr ist als seine Performance-Metrik, wird randständig.

    5. Der Widerstand der Qualität

    Und doch bleibt sie: die Sehnsucht nach dem Besseren, dem Durchgearbeiteten, dem wahren Unterschied, dem Nicht-Identischen. Vielleicht wird Qualität in der Zukunft kein Standard mehr sein, sondern Dissidenz. Ein Akt der Verweigerung gegen die Verwertungslogik, ein Bekenntnis zur Mühe, zur Tiefe, zur Urteilskraft. Wer heute noch Qualität schafft, tut dies nicht für den Markt, sondern für die Wahrheit eines Anspruchs, für die Menschen, die spüren, wenn etwas gemeint ist.

    In diesem Sinne ist Qualität vielleicht bald nicht mehr natürlich, aber sie bleibt: menschlich.

    (Herzlichen Dank an Harald Monihart für den ursprünglichen, inspirierenden Gedanken beim Mittagessen — gleichzeitig ein verstecktes Votum gegen das Home Office 😉 )

    English Version

    Will quality soon be nothing more than artificial?

    An essay by Carsten Prueser
    (Translated with DeepL.com, *of course*)

    The idea of quality was once a promise: a promise of reliability, craftsmanship, discernment, and the tangible superiority of something above the average. It was graded in schools, forged in workshops, taught at universities, and cultivated in editorial offices. Today, it seems increasingly precarious. Three developments contribute to this: the primacy of the software paradigm in digitalization, thinking in agile loops and MVPs (minimum viable products), and generative artificial intelligence as a new, seemingly democratic source of knowledge.

    1. From completion to process

    “Done is better than perfect” is the mantra of the agile world. In it, quality is not achieved, but simulated. The “minimum viable product” (MVP) is not a goal, but a starting signal. What is finished is what survives. What used to be considered a product is now a hypothesis with a user interface. Inner consistency, thoroughness, maturity – all sacrificed to speed. The quality of an object no longer derives from its substance, but from its reaction to the market. Whoever clicks is right. Whoever iterates wins.

    2. The digital form knows no weight

    Digitization means dematerialization. Code knows no gravity. The digital product is fleeting, intangible, endlessly copyable. Its “quality” is measured by loading times, compatibility, KPIs. There is no patina, no counterweight. In the digital realm, the traces of the body, the handwriting, the work, the aura disappear. A PDF document—unlike a published, edited book—can come from a student, a professor, or an algorithm—and is consumed equally. The difference disappears behind the interface.

    3. AI as an arbitrary authority

    With ChatGPT, Midjourney, and other tools, expertise is becoming borderless. AI text sounds authoritative without having an author. Knowledge appears omnipresent, but judgment is lacking. Understanding of contexts, contradictions, nuances. What remains is an aesthetic of credibility: plausible, smooth, streamlined. Thus, the illusion of quality becomes mass-reproducible. The question of the better argument gives way to the question: “Will it get clicks?”

    4. Mediocrity as algorithm

    The market, the algorithm, the feedback loop: they all reward the artificially proven. Quality becomes a function of attention, not excellence. The system is efficient but indifferent. It recognizes patterns but not ideas. Innovation becomes optimization, criticism becomes a comment function. The idea of a work that is more than its performance metrics becomes marginal.

    5. The resistance of quality

    And yet it remains: the longing for the better, the well-crafted, the true difference, the non-identical. Perhaps in the future, quality will no longer be the standard, but dissidence. An act of refusal against the logic of exploitation, a commitment to effort, to depth, to discernment. Those who still create quality today do so not for the market, but for the truth of a claim, for the people who sense when something is meant.

    In this sense, quality may soon no longer be natural, but it remains: human.

    (Many thanks to Harald Monihart for the original, inspiring thought during lunch — at the same time a hidden vote against the home office 😉 )

  • Kunst nach dem Schöpfungsakt

    Wie künstliche Intelligenz und Kulturindustrie unsere Vorstellung von Kreativität revolutionieren


    Von Carsten Prueser

    „Das Werk ist weniger Werk als Wirkung.“ – Walter Benjamin

    1. Ein neues Paradigma

    Die Aussage „Kunst ist in der Rezeption, nicht in der Kreation“ wirkt auf den ersten Blick wie eine Parole aus einem Überbietungswettbewerb der Avantgarden. Doch sie beschreibt nüchtern eine tektonische Verschiebung unserer Gegenwart. Mit der Fotografie begann vor 185 Jahren ein Prozess, der das Machen von Bildern von der Hand in die Apparatur verlagerte. Heute setzen Large Language Models (LLMs) diesen Vorgang im Reich des Gedankens fort: Sie automatisieren das Formulieren von Ideen so radikal, dass die traditionelle Unterscheidung zwischen Schöpfung und Vervielfältigung kollabiert.

    Ist es Kunst? (Foto: BILD)

    2. Vom Genius zum Kurator

    Seit Goethe den „Genie‑Gedanken“ zum poetischen Dogma erhob, galt Originalität als höchste Währung der Kunst. Der Künstler, so das Ideal, schöpft ex nihilo. Nun sehen wir, wie neuronale Netze in Millisekunden Variationen produzieren, die das Kriterium der Neuartigkeit technisch erfüllen, aber ästhetisch entwerten. Der eigentliche Akt der Auswahl – die Entscheidung, welche der Milliarden Möglichkeiten Wahrnehmung verdient – rückt ins Zentrum. Der Künstler verwandelt sich in einen Kurator des Möglichen. Kreativität ist nicht länger Schöpfung, sondern Selektion.

    3. Die neue Knappheit: Aufmerksamkeit

    Gleichzeitig erlebt die Kulturindustrie – ein Begriff, den Adorno und Horkheimer noch gegen das Rundfunkmonopol richteten – eine digitale Hyperinflation. Dort, wo Streams ununterbrochen Content auswerfen, wird nicht das Werk, sondern Aufmerksamkeit zum knappsten Gut. Kunst wird Commodity – austauschbar, endlos. Die paradoxale Folge: Nicht die Produktion ist rar, sondern die Fähigkeit zur Erkenntnis. Wer im allgegenwärtigen Rauschen ein subtiles Motiv, eine verschobene Bedeutungsschicht erkennt, vollbringt die Leistung, die früher dem Atelier vorbehalten war.

    4. Rezeption als schöpferischer Akt

    Die Konsequenz lautet: Rezeption ist die neue Kreation. Sie ist nicht passiv, sondern eine konstruktive Praxis. Im Dialog zwischen Betrachter und Werk entsteht erst das, was wir Bedeutung nennen. Waren es einst die Expressionisten, die „mit dem Auge fühlen“ wollten, so muss der heutige Rezipient „mit dem Algorithmus denken“ lernen. Die ästhetische Bildung verschiebt sich von Technik hin zu Kritikkompetenz – jenem Vermögen, Relevanz zu diagnostizieren und Rauschen von Resonanz zu unterscheiden.

    5. Ethik der Auswahl

    Doch mit der Macht der Auswahl wächst auch Verantwortung. Wenn Künstliche Intelligenz unablässig ästhetische Rohstoffe liefert, droht der Kurator zum bloßen Veredler fremder Arbeit zu werden. Wer filtert, muss Kriterien offenlegen. Eine Ethik der Selektion fordert Transparenz über die Maßstäbe, nach denen Sichtbarkeit verteilt wird – eine Debatte, die Plattformbetreiber bislang den Algorithmen überlassen.

    6. Ausblick

    Vielleicht ist der Tod des Genius weniger ein Verlust als eine Befreiung. Kunst wird Moment, nicht Monument. Sie existiert nicht mehr nur im Museum, sondern überall dort, wo ein wacher Geist Sinn entziffert. Wer heute wirklichsieht, wirklich versteht, erschafft mehr als jene, die pausenlos Inhalte ausspucken.

    Kunst war immer schon ein leises Flüstern gegen den Lärm der Welt. In Zeiten der generativen KIs ist dieses Flüstern lauter denn je – für jene, die hinhören.

  • KI oder das neue Paradigma der Kreativität

    von Martin Schwendtler

    Künstliche Intelligenz rüttelt an der alten Ordnung des Schöpferischen. Seit jeher strecken wir Menschen unsere Reichweite mit Werkzeugen: vom Faustkeil über die Druckerpresse bis zur Kamera. Doch erstmals stellt uns ein Werkzeug nicht nur neue Formen zur Verfügung – es erzeugt eigene Inhalte. Damit erfüllt sich Marshall McLuhans Diktum, dass „the medium is the message“: Form und Inhalt werden untrennbar, weil das Medium – hier die künstliche Intelligenz samt ihrer Plattformen – die Aussage selbst prägt. Dieses Diktum hatte schon immer Gültigkeit, doch heute ist es für alle sichtbar: Das Medium selbst ist die eigentlich treibende Kraft jeder kulturellen Veränderung.

    So verlagert sich der kreative Brennpunkt. Früher stand das mühsame Arbeiten an Entwürfen im Zentrum; heute ist der Moment der Veröffentlichung der eigentliche Schöpferische Akt. Ideen überschreiten die Schwelle zur Manifestation in Sekunden. Redaktion wird Kreation — nicht ohne Grund erfährt der Begriff des Kurators, des Kuratierens einen nie gesehen Aufschwung.

    In dieser Welt gilt beinahe brutal: Nur was öffentlich ist, existiert. Wer nicht erscheint, ist ungeschehen. McLuhans Einsicht verschärft sich: Nicht nur bestimmt das Medium die Botschaft, sondern die algorithmische Distribution bestimmt ihr Existenz. Aus Perception is reality wurde Attention is existence.

    Die entscheidende Frage an künstliche Intelligenz lautet daher nicht mehr, wie sie uns beim Mehr-Produzieren hilft – das Überangebot ist längst da. Sondern: Wie kann sie unsere Wahrnehmung weiten, kuratieren, Resonanzräume öffnen, damit Bedeutendes im Rauschen nicht erstickt? Vielleicht liegt die nächste Evolutionsstufe maschineller Kreativität darin, das Aufmerksamkeitsbudget intelligenter zu verteilen oder zu Erweitern.

    Die Zukunft der Kreativität liegt weniger im Machen als im Sehen. Und vielleicht wird künstliche Intelligenz vom Generator zum Resonator: ein System, das nicht nur neue Welten baut, sondern uns befähigt, sie wahrzunehmen – mitsamt den Medien, die ihre Bedeutung formen.