Synthetic Work: Die neue Produktionslogik digitaler Wertschöpfung

Diese Verschiebung lässt sich als Synthetic Work beschreiben: eine Produktionslogik, in der KI-Systeme nicht nur Werkzeuge, sondern produktive Akteure innerhalb von Arbeitsprozessen sind. Für Unternehmen bedeutet das nicht nur Effizienzgewinne, sondern eine strukturelle Veränderung von Rollen, Entscheidungswegen und Qualitätsmaßstäben.

Die zentrale Frage lautet daher nicht, ob KI Arbeit ersetzt, sondern wie sich Wertschöpfung neu organisiert.

Automatisierung ist kein wirklich neues Phänomen. Industrielle Prozesse maschinell zu optimieren ist seit Jahrzehnten eine Realität. Auch im digitalen Raum existierten früh Formen regelbasierter Automatisierung: die Rede ist von Skripten bis hin zu Workflow-Engines.

Synthetic Work geht nun einen Schritt weiter: es geht nicht mehr nur um die Ausführung klar definierter Abläufe, sondern um die Generierung neuer Inhalte, Strukturen oder Lösungen. Generative KI-Modelle erzeugen Entwürfe, simulieren Szenarien, synthetisieren Daten, schreiben Code oder entwickeln visuelle Konzepte.

Digitale Wertschöpfung verschiebt sich von linearer Bearbeitung hin zu orchestrierter Generierung.

In klassischen Wissensprozessen galt lange der folgende Satz: Qualität entsteht durch sorgfältige Ausarbeitung. Auch, wenn Sorgfalt heutzutage noch ein wichtiger Bestandteil einer jeden qualitativ hochwertigen Leistung ist, gilt in synthetischen Arbeitsprozessen zunehmend: Qualität entsteht durch gezielte Iteration.

Statt ein Konzept über Wochen auszuarbeiten, generieren designierte Teams mit Hilfe generativer großer Sprachmodelle (LLMs) mehrere Lo-Fi Varianten in kurzer Zeit. Diese werden strukturiert bewertet, kombiniert, verworfen oder konsequent weiterentwickelt.

Die Produktionslogik verändert sich:

Das erfordert neue Kompetenzen. Nicht technische Tiefe allein entscheidet, sondern die Fähigkeit zur Strukturierung komplexer Entscheidungsökologien.

Synthetic Work ermöglicht eine drastische Beschleunigung kreativer und analytischer Prozesse.

Dazu gehören:

Für Unternehmen bedeutet das:
Wertschöpfung wird weniger durch Produktionskapazität limitiert als durch Entscheidungsfähigkeit.

Wo Geschwindigkeit steigt, wächst leider immer auch das Risiko der Oberflächenplausibilität. Synthetisch erzeugte Ergebnisse wirken oft kohärent und professionell. Doch Plausibilität ersetzt keine Validierung. Ohne klare Kriterien kann Synthetic Work zu einer Flut überzeugender, aber strategisch irrelevanter Outputs führen.

Typische Risiken:

Hier zeigt sich: Synthetic Work erfordert eine strukturell umfangreiche Governance.

Je stärker Arbeit von synthetischen Erzeugnissen abhängt, desto wichtiger wird die Frage nach Verantwortung.

Entsprechend benötigen Unternehmen klare Rahmenbedingungen:

Es gilt also stets: Synthetic Work ist kein Selbstläufer. Es ist eine Organisationsfrage.

Die Veränderung von Berufsprofilen ist bereits in vollem Gange. Unter dem zunehmenden Einfluss von algorithmischen Akteuren wird der Wandel nochmals beschleunigt und zieht seine Kreise.

Die entscheidenden Kompetenzen verschieben sich: Es geht nicht länger um die perfekte Ausführung, sondern die klare Urteilsfähigkeit steht nunmehr im Mittelpunkt. Das bedeutet auch einen Wandel weg von reiner Produktion, hin zu einer stärker betonten Steuerung von Prozessen.

Reflexionsfähigkeit ist die Kernressource digitaler Wertschöpfung.

Nicht jede Organisation profitiert gleichermaßen von Synthetic Work. Es bedarf einer funktionierenden Infrastruktur, um technologische Neuerungen auch wirklich wirksam nutzen zu können. Wer Synthetic Work gelingend einzusetzen gedenkt, muss sich zunächst (kritisch) mit den eigenen Ansprüchen auseinandersetzen.

Synthetic Work ist besonders wirksam:

Weniger geeignet ist sie dort, wo Kontextsensibilität und implizites Erfahrungswissen dominieren. Wenn etwa hochspezialisierte regulatorische Fragen ohne belastbare Trainingsdatenbasis eine tragende Rolle spielen, ist Synthetic Work vielleicht nicht das erste Mittel der Wahl.

Die entscheidende Frage lautet daher: Wo erzeugen synthetische Produktion und synthetische Daten echten Erkenntnisgewinn – und wo geht es nur um Geschwindigkeit?

Langfristig wird Synthetic Work kein optionaler Zusatz sein, sondern tragfähiger Teil betont digitaler Produktionsstandards.

Der Wettbewerbsvorteil liegt jedoch nicht im bloßen Einsatz von KI, sondern in der Fähigkeit, synthetische Prozesse strategisch einzubetten:

Unternehmen, die Synthetic Work lediglich als Effizienzhebel verstehen, unterschätzen das transformative Potenzial, das dieser Arbeitsweise innewohnt. Wer sie hingegen als neue Produktionslogik begreift, gestaltet aktiv die nächste Stufe digitaler Wertschöpfung.

Synthetic Work markiert eine Verschiebung von manueller Produktion hin zu orchestrierter Generierung. KI wird zum produktiven Bestandteil von Arbeitsprozessen, doch sie kann strategisches Denken nicht ersetzen.

Digitale Wertschöpfung entsteht künftig genau dort, wo Organisationen lernen, synthetische Optionen klug zu steuern, statt sie unkritisch zu übernehmen, wo synthetische Daten es ermöglichen leistungsfähige Modelle zu befeuern.

Die entscheidende Fähigkeit ist nicht, möglichst viel Inhalt generieren zu können. Es geht vielmehr darum, zu wissen, welche generierten Möglichkeiten es wert sind, konsequent verfolgt zu werden.

Wer Synthetic Work strukturiert implementieren möchte, sollte weniger über Tools sprechen. Es geht mehr um Prozesse, Rollen und entsprechende Entscheidungsarchitekturen.