Wie wirkt sich «KI» auf menschliche Arbeit aus? Eine Einschätzung
Öffentlicher Vortrag von Dr. Holger Greif im Rahmen der Ringvorlesung Schule und Arbeit in Zeiten von «KI» – ethische Überlegungen des Instituts für Sozialethik ISE.
| Datum: | 5. November 2026 |
|---|---|
| Zeit: | 16.15 Uhr bis 18.00 Uhr |
| Ort: | Universität Luzern (Frohburgstrasse 3), HS 5 |
Führt sogenannte «künstliche Intelligenz (KI)» – passender als «datenbasierte Systeme (DS)» zu bezeichnen – zu mehr oder weniger Jobs für Menschen? Was sollte aus ethischer Sicht unternommen werden, wenn DS zu einer massiven Reduktion von bezahlten beruflichen Aufgaben für Menschen führen? Wären die Entkoppelung von Einkommen und Arbeit und ein bedingtes Grundeinkommen in Form des Society-, Entrepreneurship-, Research-Time Model (SERT) eine ethisch begründbare Lösung? Wie soll aus ethischer Perspektive mit DS in Schule und Bildung umgegangen werden? Sollen Schulen digitalisiert oder als «bildschirmfreie Oasen» gestaltet werden?
Ziel dieser interdisziplinären Ringvorlesung ist es, ethische Überlegungen zu Schule und Arbeit in Zeiten von DS anzustellen.
Dr. Holger Greif, Partner bei Eraneos, ehemaliger Partner PwC Switzerland
Holger Greif ist Partner für Financial Services bei Eraneos. Er treibt die digitale und geschäftliche Transformation voran, indem er Expertise in künstlicher Intelligenz, Cloud-Lösungen und Innovation mit einem tiefen Verständnis für Unternehmenskultur und Veränderungsmanagement verbindet. Zuvor war er in leitenden Funktionen bei Amazon Web Services und bei PwC Schweiz tätig. Als erfahrener Unternehmer und Mentor hat Holger Greif Start-ups gegründet und Funktionen als COO und CDO übernommen.
Wie wirkt sich «KI» auf menschliche Arbeit aus? Eine Einschätzung
Künstliche Intelligenz ist längst mehr als ein neues Werkzeug – sie verändert, wie Beratungen, Unternehmen und ganze Berufsbilder arbeiten. Holger Greif zeigt konkret auf, was KI heute bereits leisten kann und wie weit man Aufgaben an KI-Agenten delegieren kann – und sollte. Aus der Praxis erklärt er, warum viele KI-Projekte nicht an der Technik scheitern – und was eine KI-fähige Organisation anders macht. Zum Schluss geht es um den Menschen: neue Rollen, Arbeitsqualität, Weiter-bildung und konkrete Gewohnheiten, mit denen man trotz zunehmender Delegation die Kontrolle behält.
