Eine KI beantwortet auf einen Schlag 377 offene mathematische Fragen – und die Medien rufen das Ende der Mathematik aus. Führende Mathematiker sehen stattdessen den Beginn einer „Mathematik 2.0“. Was sich daraus für die KI-Transformation von Unternehmen lernen lässt.
Die „Mathe-Apokalypse“
John McCarthy, einer der Gründerväter der modernen KI-Forschung, scheint 15 Jahre nach seinem Tod zu einer tragischen Figur in der Geschichte der Mathematik zu werden. Selbst ein brillanter Mathematiker, war er Mitinitiator des Dartmouth Workshops im Jahr 1956 und der erstmaligen Verwendung des Begriffs Artificial Intelligence (AI).
70 Jahre später wird die Mathematik zur Zielscheibe, um nicht zu sagen zum Schlachtfeld, der KI-Labore. In einer Mitteilung von OpenAI vom 6. Oktober heißt es: „Wir veröffentlichen eine breite Auswahl neuer mathematischer Ergebnisse, die ein internes Frontier-Modell erzielt hat“ (→ OpenAI-Mitteilung). Diese Auswahl umfasst auf einen Schlag Antworten auf 377 bislang ungelöste mathematische Fragen. In den Medien führte das reflexartig zur Spekulation über das Ende der Mathematik.
Von „Math 1.0“ zu „Math 2.0“
Wie häufig angesichts von Grundlagenkrisen stellen sich jetzt auch Mathematiker die Frage, was Mathematik eigentlich ist. Einer der führenden Köpfe in dieser Debatte ist Terence Tao, Mathematikprofessor an der University of California, Los Angeles (UCLA) und Träger der Fields-Medaille.
In einem Vortrag kurz nach der Meldung von OpenAI (→ Math 2.0) äußert er die Ansicht, dass nicht die Mathematik als solche am Ende ist. Zu Ende geht lediglich ein Abschnitt ihrer Geschichte, der von der Suche nach Beweisen geprägt ist („Math 1.0“). Die Zukunft der Mathematik („Math 2.0“) sieht er in der kreativen Nutzung von KI durch menschliche Mathematiker, um den Horizont der Forschung auszudehnen:
„Once we adopt AI more imaginatively, the research frontier of mathematics will expand significantly.“
Die Grundlagenkrise erreicht die Unternehmen
In der Wirtschaft geht es weniger um das Führen von Beweisen, sondern um Wettbewerbsfähigkeit, Wachstum, Effizienz und Nachhaltigkeit. Vier Jahre nach dem ChatGPT-Moment haben viele Unternehmen das Nutzenpotenzial von KI als universell einsetzbarer Technologie erkannt und die KI-Transformation des eigenen Geschäfts zur Chefsache gemacht.
Angesichts der heute verfügbaren und in naher Zukunft zu erwartenden Möglichkeiten von KI-Systemen stehen damit auch Führungskräfte und Fachbereichsexperten vor einer Art Grundlagenkrise:
- Was bedeutet HR, wenn Support und Reporting weitestgehend automatisiert werden können?
- Braucht es noch betriebliche Marktforschung, wenn die Insights-Maschine Realität wird?
- Was macht die Buchhaltung angesichts autonomer ERP-Systeme?
- Und was macht die IT in der übernächsten Stufe des Vibe-Codings?
Für fast alle Professionen ist KI eine Herausforderung und für eine zunehmende Zahl von Menschen eine Zumutung. In ihrem Buch „Bequeme neue Welt“ interpretiert Sibylle Anderl das Wort Zumutung auf ungewohnte Art und Weise: „Ich finde das Wort auch deshalb sehr schön, weil darin ‚Mut‘ steckt. Es braucht einen zusätzlichen Impuls, manchmal tatsächlich Mut, weil wir uns auf etwas Neues, Ungewohntes einlassen und nicht wissen, ob wir damit überhaupt klarkommen“ (→ Interview Anderl in human).
Worin der wahre Mut besteht
Der wahre Mut besteht allerdings nicht darin, möglichst schnell möglichst viele KI-Werkzeuge zu testen, AI Use Cases abzuhaken und Prozesse zu automatisieren. Wie schon beim Thema Big Data zeigt sich: Ein Mehr an KI-Durchdringung führt nicht automatisch zu besseren Entscheidungen, zufriedeneren Kunden oder mehr Effizienz.
Im Gegenteil: Häufig führt die einfache Verfügbarkeit KI-generierter Inhalte zu mehr „Noise“ – und damit nicht zu weniger, sondern zu mehr Unsicherheit in strategischen Entscheidungsprozessen. Selbst AI-First-Unternehmen wie Klarna erkennen, dass eine menschenleere Customer-Support-Abteilung den Erwartungen der Kunden nicht gerecht wird (→ Klarna setzt wieder verstärkt auf menschliche Kundenbetreuung).
So wie Terence Tao eine Mathematik 2.0 am Horizont sieht, braucht es Führungskräfte mit KI-Expertise und einer Vision für die Zukunft von Marketing, Vertrieb, Service, Produktion, Logistik, Finanzen, HR und IT. Dafür braucht es Mut zur Veränderung und einen ehrlichen Dialog mit allen Stakeholdern. Denn KI-Transformation bedeutet die parallele Entwicklung von Technik, Organisation, Menschen und Kultur.
Niklas Kühl, Professor für Wirtschaftsinformatik und menschenzentrierte KI an der Universität Bayreuth, formuliert es so (→ Interview human):
„Die große Herausforderung ist das Veränderungsmanagement. Wie ist die Organisation aufgebaut? Welche Rolle spielen die Mitarbeitenden? Wie verändern sich Arbeitsabläufe, und welche IT-Strategie steht dahinter? All das muss zusammenpassen. Gleichzeitig kommen ständig neue Meldungen darüber, was KI inzwischen kann und welche Probleme entstehen. Eine Organisation unter diesen Bedingungen anzupassen, ist schwierig – auch für die Beschäftigten.“
Sicherheit durch Vision
„Sicherheit entsteht durch eine Vision“, sagt Florence Gaub (→ Interview Zukünfte Mai 2026). Damit liefert sie einen Hinweis, wie Führungskräfte in Politik wie Wirtschaft eine wichtige Voraussetzung für Veränderungsbereitschaft schaffen können. Diese Vision ist eines der wesentlichen Elemente des neuen HAI² Leadership Curriculums, das Sie und Ihr Unternehmen auf dem Weg zu Ihrem „2.0“ begleiten möchte.
Mehr zum HAI² Leadership Curriculum
Über das KI-Logbuch
Mit dem KI-Logbuch berichte ich in regelmäßigen Abständen über aktuelle Entwicklungen der KI-Technologie und ihre Relevanz für Unternehmen – aus der Perspektive von Human-Centered AI. Ich freue mich auf Ihr Feedback, Ihre Fragen und Anregungen.
Herzlich, Siegfried Leiner