Wie sich KI auf verschiedene Berufsgruppen auswirkt

Die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt

Der im März 2026 veröffentlichte Bericht Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence von Anthropic zeigt ebenfalls eine Kluft zwischen Wahrnehmung und Realität in Bezug auf KI. Er vergleicht theoretische LLM-Fähigkeiten mit der tatsächlichen Nutzung von Anthropics Claude in verschiedenen Berufsgruppen und verwendet dabei eine neue Messgröße namens observed exposure. Die Autoren identifizierten Aufgaben, die theoretisch automatisiert werden könnten, untersuchten anschließend, wie oft diese Aufgaben im Claude-API-Traffic im Arbeitsalltag vorkommen, und sortierten sie nach Berufsgruppen.

Der Bericht kam zu dem Ergebnis, dass es „bislang nur begrenzte Belege dafür gibt, dass KI die Beschäftigung beeinflusst hat“ und dass „KI noch weit davon entfernt ist, ihr theoretisches Potenzial auszuschöpfen“. Allerdings fand der Bericht Hinweise darauf, dass sich die Einstellung jüngerer Arbeitskräfte in den betroffenen Berufsgruppen verlangsamt hat.

Der Bericht von Anthropic identifizierte die folgenden 10 Berufe als am stärksten gefährdet.

In einer anderen Studie analysierte die Harvard Business School (HBS) Stellenanzeigen aus den Jahren 2019 bis 2025 und vergab einen Augmentation Score an Berufe, in denen generative KI das Potenzial hatte, die Rolle zu ergänzen, da diese analytische, technische und kreative Arbeit beinhalteten. Die Studie vergab Automation Scores an Berufe, die wahrscheinlich durch generative KI ersetzt werden könnten, da sie strukturierte oder repetitive Arbeit beinhalteten. Die Stellenanzeigen für Positionen mit hohen Automatisierungswerten gingen in den Jahren nach der Veröffentlichung von ChatGPT um 13 Prozent zurück, während die Zahl der Stellenanzeigen für Positionen mit hohem Augmentation Score um 20 Prozent zunahm.

Zwar hat KI nur begrenzte Auswirkungen auf die Personalbeschaffung, doch verlangsamt sie das Beschäftigungswachstum in einigen Bereichen stärker als in anderen und verändert die Prioritäten bei der Personalbeschaffung. Sie steht auch im Zusammenhang mit den jüngsten Entlassungen bei mehreren Unternehmen.

Beispiele für Entlassungen bei gleichzeitigen KI-Investitionen

Viele Unternehmen haben Mitarbeiter entlassen, während sie ihre KI-Strategie aggressiv vorantreiben. Dazu gehören unter anderem die folgenden Beispiele:

• Amazon entließ in zwei Entlassungsrunden im Oktober 2025 und Januar 2026 fast zehn Prozent seiner Belegschaft – 30.000 Mitarbeiter. Das Unternehmen plant, rund 200 Milliarden Dollar in KI und Rechenzentren sowie weitere 50 Milliarden Dollar in OpenAI zu investieren.
• Block entließ im Februar 2026 mehr als 40 Prozent seiner 10.000 Mitarbeiter. Das Fintech-Unternehmen setzte KI-Tools ein, um mit kleineren Teams mehr zu erreichen, erklärte CEO Jack Dorsey in einer Stellungnahme.
• Oracle entließ im März 2026 weltweit Tausende von Mitarbeitern in zahlreichen Abteilungen. Das Unternehmen hat einen Vertrag über 500 Milliarden Dollar zur Unterstützung der KI-Infrastruktur von OpenAI abgeschlossen.
• Atlassian entließ Mitte März 2026 etwa 1.600 Mitarbeiter – rund zehn Prozent seiner Belegschaft. Mitbegründer und Co-CEO Mike Cannon-Brookes schrieb auf der Website des Unternehmens: „Wir tun dies, um weitere Investitionen in KI und den Unternehmensvertrieb selbst zu finanzieren und gleichzeitig unser Finanzprofil zu stärken.“
• Meta entließ im Mai 2026 etwa 8.000 Mitarbeiter, da es Ressourcen – darunter weitere zehn Prozent der Belegschaft – in KI-Initiativen umschichtete. Dies folgte auf 700 Entlassungen in der Reality Labs-Abteilung im März, als CEO Mark Zuckerberg erklärte, das Unternehmen beobachte, dass Projekte, für die früher große Teams erforderlich waren, nun von einer einzigen talentierten Person bewältigt werden.

Neue und erweiterte KI-Rollen

Der Ersatz von Arbeitsplätzen ist nicht die einzige Auswirkung, die KI auf die Arbeitswelt hat. KI automatisiert auch routinemäßige, sich wiederholende Aufgaben und schafft neue Arbeitsplätze, die KI-Kenntnisse erfordern. Zu den neuen Berufsbildern, die durch KI entstanden sind oder für die seit der Veröffentlichung von ChatGPT ein gesteigertes Interesse besteht, gehören die folgenden:

• KI-Modelltester testen KI-Modelle und zugehörige Tools im Rahmen von Prüfungsaufträgen und stellen sicher, dass die Modelle den Standards eines Unternehmens entsprechen.
• Prompt Engineers werden eingestellt, um die textbasierten Eingaben für große Sprachmodelle (Large Language Model, LLM) zu optimieren und so die Systemausgaben zu verbessern. Sie erstellen Prompt-Bibliotheken, legen Standards fest und beheben Inkonsistenzen in den Antworten, um die Modelle zu verfeinern.
• KI-Ethiker fungieren als moralischer Kompass eines Unternehmens. Sie leiten die verantwortungsvolle Entwicklung, den Einsatz und die Überwachung von KI-Systemen und stellen sicher, dass diese sicher, fair und transparent sind.
• KI-Architekten entwerfen das für die Implementierung von KI erforderliche technische Rahmenwerk, einschließlich der Infrastruktur und der Datenpipelines. Sie setzen Geschäftsziele in eine funktionsfähige Umsetzung um.
• KI-Interaktionsdesigner gestalten die Entscheidungswege zwischen menschlichen Nutzern und KI-Systemen.
• Data Labeler ergänzen Informationen mit Anmerkungen, um KI-Modelle zu trainieren. Zu den typischen Aufgaben gehören das Identifizieren von Objekten auf Fotos, das Taggen von Videos und das Sortieren von Text.

Der KI-Einsatz hat jedoch zwei Seiten. KI hat es einigen Nutzern ermöglicht, Aufgaben zu erledigen, die ihnen zuvor nicht möglich waren, und sogar den Umfang ihrer Arbeit zu verändern. So nutzte beispielsweise der DevOps-Ingenieur Suresh Gangula TypeScript, Amazon Bedrock und Claude 4.5, um ein Tool zu entwickeln, das seinem Team hilft, Dienste in seinem Unternehmen schnell zu löschen, zu beenden und deren Größe anzupassen.

In anderen Fällen haben KI-Tools die Arbeit verkompliziert. So berichtete beispielsweise der Guardian, dass Amazon-Mitarbeiter ein Tool nutzen, das schnell Code generiert. Entwickler müssen aber letztendlich oft fehlerhaften, von der KI generierten Code überprüfen, anstatt selbst Code zu schreiben.

Von KI am stärksten betroffene Berufsfelder

Im Folgenden sind 17 Berufsfelder aufgeführt, die automatisiert werden oder anderweitig von KI betroffen sind:

1. Verwaltungs- und Büroassistenzberufe

GenAI-Tools können Büromanagern und Assistenten bei Aufgaben wie der einfachen E-Mail-Korrespondenz, der Erkennung von Datentrends, der Suche nach gemeinsamen Terminen über Zeitzonen hinweg sowie bei anderen Zusammenfassungs- und Syntheseaufgaben unterstützen. Tätigkeiten in den Bereichen Dateneingabe, Schreibkraft und Sachbearbeitung werden mit hoher Wahrscheinlichkeit automatisiert.

2. Autoren und Schriftsteller

GenAI-Tools wie ChatGPT und Google Gemini können Texte generieren, die sich so lesen, als hätte sie ein Mensch verfasst. Dies hat Auswirkungen auf Autoren und Schriftsteller, insbesondere in Bereichen oder Kontexten, die weniger Nuancen, Originalität oder sachliche Genauigkeit erfordern.

Der selbstveröffentlichte Roman Shy Girl erhielt positive Rezensionen auf der Website Goodreads. Die Hachette Book Group plante, ihn zu veröffentlichen, zog das Vorhaben jedoch zurück, da dem Autor vorgeworfen wurde, er habe das Buch mithilfe von KI verfasst. Einige Kritiker argumentierten, dass Belletristik auf vielen Ebenen funktionieren kann. Selbst wenn die Worte selbst dem Rhythmus von ChatGPT folgen, kann die Prämisse und die Gesamtidee das Buch zu einem Erfolg machen.

Originelles oder fachspezifisches Schreiben kann zunehmend an Wert gewinnen, da sich generische, KI-generierte Texte immer weiter verbreiten und echte menschliche Perspektiven in den Hintergrund drängen. KI-Tools können Autoren auch dabei unterstützen, Ideen zu entwickeln, Grammatik oder Syntax zu korrigieren und anspruchsvolle Recherchen durchzuführen. Die Sensibilität der Leser kann sich mit der Zeit in Richtung der verräterischen Merkmale von ChatGPT-Texten verschieben.

3. Programmierung

Die oben genannte Anthropic-Studie stuft Computerprogrammierer als den Beruf mit dem höchsten beobachteten Risiko ein. Die Einstellung von Nachwuchsentwicklern ist zurückgegangen, und bereits beschäftigte Entwickler haben die Überprüfung von KI-Code in ihren Aufgabenbereich aufgenommen. Eine Harvard-Studie ergab, dass die Einstellung von Nachwuchsentwicklern stark zurückgeht, wenn Unternehmen generative KI einführen.

Programme wie Claude, ChatGPT und Cursor können flüssigen, syntaktisch korrekten Code schneller schreiben als die meisten Menschen. Programmierer, die in erster Linie große Mengen an Code von geringer Qualität produzieren, sind am stärksten von einer Streichung bedroht. Diejenigen hingegen, die qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern, haben weniger zu befürchten und können KI nutzen, um ihre Arbeitsabläufe zu verbessern.

4. Kundenservice

Der Kundenservicesektor bietet zahlreiche Möglichkeiten zur Automatisierung. KI-gestützte Chatbots liefern schnelle, personalisierte Antworten auf Kundenfragen und reduzieren damit theoretisch den Bedarf an menschlichen Mitarbeitern. Weitere Anwendungsbereiche der KI sind robotergestützte Prozessautomatisierung, Kunden-Self-Service und Stimmungsanalyse.

Mehrere Unternehmen haben im Jahr 2025 ihren Kundenservice-Personalbestand drastisch reduziert, darunter Atlassian, Salesforce und Sky UK. Klarna entließ mehrere hundert Mitarbeiter zugunsten von KI, sah sich jedoch mit Qualitätsproblemen konfrontiert und stellte sie ein Jahr später wieder ein.

5. Fahrer und Fahrerassistenz

Die Lkw- und Automobilindustrie nutzt KI für Fahrerassistenz, Unfallverhütung, Routenplanung, vorausschauende Wartung und Fahrerschulungssysteme. KI hat das Potenzial, in diesem Bereich neue Effizienzgewinne zu erzielen.

Pkw- und Lkw-Fahrer lagen in der oben genannten HBS-Studie unter dem durchschnittlichen Automatisierungswert. Die Studie stuft Gabelstaplerfahrer und Taxifahrer als die Berufe ein, die am wenigsten von Automatisierung bedroht sind. Dennoch ist es in mehreren US-Städten bereits möglich, ein selbstfahrendes Uber zu bestellen. Und selbstfahrende Lkws transportieren Fracht auf US-Straßen. Doch selbst wenn Lkw-Fahrerberufe in großem Maßstab automatisiert werden können, muss die Automatisierung wahrscheinlich schrittweise eingeführt werden.

6. Rechtswesen

Es gibt deutliche Anzeichen dafür, dass KI sich auf Berufe im Rechtswesen auswirken wird. Die meisten Berufe im Rechtswesen, darunter Rechtsanwälte und Rechtsassistenten, liegen im HBS-Automatisierungsindex über dem Mittelwert.

Eine Studie von Goldman Sachs (PDF) aus dem Jahr 2023 ergab, dass KI 44 Prozent der Aufgaben übernehmen kann, die Rechtsassistenten in den USA und Europa typischerweise erledigen. Das große multimodale Sprachmodell GPT-4 von OpenAI bestand die Uniform Bar Examination im 90. Perzentil. Anthropic brachte zudem Anfang 2026 KI-Plugins auf den Markt, die in der Rechtsbranche für Aufsehen sorgten.

Einige Experten sagen voraus, dass die Rechtsbranche eine ähnliche Entwicklung durchlaufen wird wie die Programmierberufe. Jüngere Fachkräfte im Rechtsbereich könnten Schwierigkeiten haben, Arbeit zu finden, während erfahrenere Fachkräfte KI nutzen, um Routineaufgaben wie die Prüfung von Dokumenten, die Analyse von Verträgen, juristische Recherchen und die Suche nach Rechtsprechung zu automatisieren.

Es gab mehrere Fälle, in denen KI gefälschte juristische Zitate generiert hat. Eine von dem Forscher und Rechtsdozenten Damien Charlotin gepflegte Datenbank identifizierte mehr als 1.400 Gerichtsentscheidungen, in denen Gerichte feststellten, dass generative KI halluzinierte Inhalte erzeugt hatte.

7. Marketing

Die Untersuchung von Anthropic ergab, dass Marketingfachleute zu den Berufsgruppen gehören, die am stärksten von einer Ersetzung durch KI bedroht sind. KI kann marketingbezogene Aufgaben automatisieren, wie beispielsweise die Erstellung personalisierter Inhalte, Kundensegmentierung, Social-Media-Management und Datenanalyse.

Marketingfachleute nutzen GenAI-Tools, um Inhalte zu erstellen, E-Mails zu personalisieren und Leads schneller zu bewerten, als dies Menschen können. KI unterstützt zudem Marketingaufgaben im Bereich der Suchmaschinenoptimierung, indem sie optimierte Meta-Beschreibungen und Titel-Tags generiert und eine einheitliche Markenstimme in allen Marketingmaterialien gewährleistet.

Studien deuten darauf hin, dass KI auch die Marketingbranche insgesamt verändert, wobei der Fokus weniger auf einer einheitlichen Monokultur liegt.

8. Fertigung

KI in der Fertigung sorgt für deutliche Steigerungen bei Produktivität, Qualität und Ausfallsicherheit. Dennoch zeigt der Bericht State of Industrial AI von Cisco, dass Hersteller bei der Einführung mit zahlreichen Hindernissen konfrontiert sind, darunter Bedenken hinsichtlich der Cybersicherheit, mangelnde Zusammenarbeit zwischen IT- und Betriebsteams sowie unzuverlässige Netzwerke.

Hersteller, die KI einsetzen, konzentrieren sich auf effizienz- und durchsatzorientierte Anwendungen, die mit kurzfristigen Kosten- und Produktivitätszielen im Einklang stehen. Dazu können Prozessautomatisierung, Automatisierung der Lieferkette und Logistik sowie automatisierte Qualitätsprüfung gehören.

9. Lehrkräfte

KI wird im Unterricht eingesetzt, um Lehrkräfte bei der Erstellung von Unterrichtsmaterialien, der Unterrichtsplanung, der Verwaltung und der Benotung zu unterstützen. Sie wird auch zum Unterrichten genutzt.

Allerdings bringt KI auch neue Herausforderungen mit sich. Eine unmittelbare Sorge ist, dass es für Lehrkräfte schwieriger wird, Plagiate oder andere Formen des Betrugs bei Aufgaben zu erkennen.

Zudem gibt es Bedenken, dass KI die Fähigkeiten der Schüler zum selbstständigen und kritischen Denken untergraben könnte.

Laut einer Umfrage unter mehr als 9.000 Lehrkräften im Vereinigten Königreich nutzen drei Viertel von ihnen KI in ihrer täglichen Arbeit. Allerdings gaben 66 Prozent der Sekundarstufenlehrer an, dass das kritische Denken der Schüler durch den Einsatz von KI nachgelassen habe.

10. Reisen und Tourismus

KI kann Reisende dabei unterstützen, neue Reiseziele und Reisemöglichkeiten zu entdecken. KI-Assistenten und Chatbots unterstützen Nutzer bei der Online-Buchung von Flügen, der Anmietung von Fahrzeugen und der Suche nach Unterkünften und bieten so ein personalisiertes Buchungserlebnis. KI kann zudem Flugprognosen erstellen, indem sie historische Preismuster analysiert und Reisenden den besten Zeitpunkt für die Buchung eines Fluges mitteilt.

Reiseunternehmen nutzen KI, um die Flut an Daten zu analysieren, die ihre Kunden generieren, wie beispielsweise Kundenfeedback, Bewertungen und Umfragen. Der Arbeitskräftemangel kann zudem theoretisch durch KI abgemildert werden.

11. Übersetzer

KI hat laut Brian Merchant, der einen Newsletter verfasst, der die Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze verfolgt, die Gehälter und die Verfügbarkeit von Arbeitsplätzen für Dolmetscher, Übersetzer und Produktlokalisierer stark verändert. In einigen Fällen stellen Unternehmen Übersetzer ein, um maschinell erzeugte Texte zu überarbeiten, fügte er hinzu und wies darauf hin, dass die Übersetzungsfähigkeiten von KI begrenzt sein kann. Übersetzen erfordert ein differenziertes Verständnis von Sprache und Emotionen, das KI nicht immer bieten kann.

12. Finanzwesen

KI wirkt sich auf das Finanz- und Bankwesen aus. Finanzrisikospezialisten, Vertriebsmitarbeiter im Finanzdienstleistungsbereich, Kreditberater, Buchhalter sowie Finanz- und Anlageanalysten gehören zu den Berufen mit hohem Automatisierungsrisiko. Untersuchungen von Datarails zeigen, dass die Vergütung in Stellenanzeigen im Finanzbereich für die meisten Positionen gesunken ist, mit Ausnahme von Finanzvorständen (CFOs). Außerdem wurde festgestellt, dass in 31 Prozent der Stellenanzeigen Kenntnisse in KI oder maschinellem Lernen erwähnt wurden.

Generative KI im Finanzwesen kann für die Finanzberichterstattung und -zusammenfassung, die Budgetierung, das Ausgabenmanagement, die Steuererklärung und Compliance, die strategische Planung, die Betrugsaufdeckung, die Analyse von Fusionen und Übernahmen sowie die Mitarbeiterschulung eingesetzt werden.

KI-Halluzinationen sind ein erhebliches Problem. Die australische Niederlassung der Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft Deloitte geriet im Oktober 2025 in die Kritik, als Berichte auftauchten, wonach ein von ihr für die australische Regierung erstelltes Dokument KI-generierte Fehler enthielt.

13. Ingenieurwesen

Die HBS-Studie ergab auch, dass von allen ingenieurwissenschaftlichen Berufen Umweltingenieure das höchste Automatisierungspotenzial aufweisen. Robotiktechniker, Architekten und Kartografen sind Berufe, die laut der Studie eher durch KI unterstützt werden dürften. Viele ingenieurwissenschaftliche Tätigkeiten unterliegen strengen Compliance- und Funktionsanforderungen, deren Übertragung an nichtdeterministische KI-Systeme risikobehaftet sein kann.

Generatives Design ist ein Bereich, in dem KI ingenieurwissenschaftliche Tätigkeiten ergänzt und den computergestützten Entwurfsprozess beschleunigt. Sie hilft bei der Ideenfindung und generiert alle möglichen Lösungen für ein Problem innerhalb eines vorgegebenen Parametersatzes – selbst wenn der Entwurf völlig neuartig ist und eine radikale Abkehr von allem darstellt, was bisher existierte.

14. Personalwesen

Der Hype um KI und die Angst vor Arbeitsplatzverlusten haben eine schwierige Dynamik geschaffen, mit der Personalabteilungen umgehen müssen. Während sie sich mit diesen Ängsten auseinandersetzen, wird erwartet, dass generative KI auch jeden Aspekt des Personalwesens durchdringen wird.

Personalfachleute nutzen eine Vielzahl von KI-gestützten Rekrutierungswerkzeugen sowie Tools zur Leistungsbeurteilung, Analyse und Überwachung. Eine Gartner-Studie ergab, dass die Hälfte der Personalaktivitäten bis 2030 durch KI automatisiert sein wird. In demselben Bericht gaben 92 Prozent der Personalverantwortlichen an, dass sie in den letzten sechs Monaten bereits Maßnahmen zur Einführung von KI im Personalwesen ergriffen haben.

Personalvorstände sollten der Weiterqualifizierung und der Vermittlung neuer Kompetenzen wie KI-Kompetenz und intelligenter Arbeitsablaufgestaltung Priorität einräumen. Darüber hinaus sollten sie sich darauf konzentrieren, bestehende Kompetenzen wie Data Engineering und Change Leadership zu stärken und menschliche Kernkompetenzen wie emotionale Intelligenz, kritisches Denken und die Fähigkeit zur Datenauswertung zu bewahren.

15. Einzelhandel

Viele Arbeitsplätze im Einzelhandel liegen im Bereich des durchschnittlichen Automatisierungswerts der HBS-Studie oder darunter. Dennoch setzen große Einzelhändler KI ein, wo immer es möglich ist.

So plant Amazon beispielsweise den Bau hybrider Supercenter-Lager, die auf Robotik und KI basieren. Das Konzept sieht vor, dass Einkauf, Abholung und Lieferung in einem einzigen Gebäude abgewickelt werden. Die Initiative mit dem Projektnamen Kobe befindet sich in einem frühen Entwicklungsstadium. Eine KI-Ebene wird dabei helfen, das Sortiment der einzelnen Filialen festzulegen, wodurch manuelle Planungsentscheidungen für Filialleiter reduziert werden. Ziel ist es, den Auswahlprozess zu automatisieren. Selbst bei KI-gesteuerter Sortimentsauswahl und Roboterautomatisierung im Lager rechnet Amazon damit, dass in den Filialen weiterhin menschliche Mitarbeiter benötigt werden.

KI beeinflusst auch das Einkaufsverhalten der Kunden. Viele große Einzelhändler wie Etsy, Target und Walmart bieten ihre Produkte mittlerweile über ChatGPT zum Kauf an. Der Bericht 2025 Holiday Shopping von Adobe ergab, dass der GenAI-Traffic auf US-Einzelhandelswebsites im Jahresvergleich um fast 700 Prozent gestiegen ist. Experten sind der Ansicht, dass das Einkaufen über agentische Tools wie ChatGPT und Gemini es Einzelhändlern erschweren, Daten über ihre Kunden zu sammeln und diese zu bedienen, da die KI-Unternehmen Eigentümer dieser Daten sind.

16. Analysten und Tester für Softwarequalitätssicherung

Diese Berufsgruppe steht auf der Liste der 10 am stärksten von Automatisierung betroffenen Berufe von Anthropic. Der Bereich weist zudem einen der niedrigsten Augmentationswerte in der HBS-Studie auf.

Test Guild, ein Anbieter von Lernressourcen für automatisierte Softwaretests, schätzt, dass mehr als 80 Prozent der Entwicklungsteams KI in ihren Testabläufen einsetzen. KI-Tools können routinemäßige Testarbeiten automatisieren, sodass sich die Mitarbeiter auf Probleme konzentrieren können, die menschliche Perspektive und Urteilsvermögen erfordern. Die Tools können Tests erstellen, Apps visualisieren und agentische Arbeitsabläufe ausführen.

Entwickler, die KI nutzen – oder jeder, der Zugang zu KI hat –, können Code mittlerweile schneller generieren, als Tester ihn validieren können. Diese Situation verändert die Dynamik der Softwareentwicklung. In einigen Fällen werden Entwicklungs- und Testaufgaben zu einer einzigen Stelle zusammengefasst.

17. Medizinische Transkriptionisten

Medizinische Transkriptionisten nehmen sowohl auf der HBS- als auch auf der Anthropic-Liste der potenziell automatisierbaren Berufe einen der vorderen Plätze ein. KI-gestützte Tools zur medizinischen Transkription reduzieren den Zeitaufwand für die Eingabe und Dokumentation medizinischer Daten. Allerdings gab es dabei Komplikationen.

Einige Tools haben Schwierigkeiten, Nuancen in der menschlichen Sprache zu verstehen. Auch die Integration in elektronische Patientenakten hat sich als Problem erwiesen. Hinzu kommt die Frage des Vertrauens: Wenn Patienten wissen, dass ein Arzt KI einsetzt, und befürchten, dass dies zu Ungenauigkeiten oder Fehlern führen kann, halten sie möglicherweise Informationen zurück.

Dieser Artikel ist im Original in englischer Sprache auf Search Enterprise AI erschienen.