KI: Alles im Eimer?

Im April hatte ich mal wieder meinen jährlichen Pflichtausflug in die KI-Welt gemacht (meinen letzten habe ich hier beschrieben). Diesmal war ich mit Bettina Blaß unterwegs, die ich von LinkedIn kenne und sehr für ihre einordnenden Kommentare und Texte zum Thema schätze. Ihr Thema: Was Google im KI-Zeitalter bietet. Keine Werbeveranstaltung sollte es sein, aber ein kleiner Einstieg in zwei Tools des Alphabet-Konzerns: in Gemini und Notebook LM. Und vor allem letzteres hat mich in den Kurs getrieben – hatte ich doch schon vielfach von den geradezu mystischen Fähigkeiten dieser Anwendung gehört.

Ein Eimer, der denken kann

Es ist ja auch eine Traumvorstellung: Mein Wissen, meine Learnings, meine Notizen, Ideen, Erkenntnisse – schön gesammelt, sortiert, korrigiert – und bequem abrufbar wahlweise als Artikel, Präsentation oder sogar als Laber-Podcast mit zwei Computerstimmen. Ein mitdenkendes Notizbuch mit Display und idiotensicherer Fernbedienung. Oder eher ein magischer Eimer, in den man reinkippt, was man so gesammelt hat, alles einmal umrührt und dann auf Wunder hofft:

„Guck mal, ich hab diese Stichworte zusammengeschrieben, hier ist ein cooles youTube-Video dazu, zwei Artikel, ein Podcast – und ach ja, ich glaube, diese Organisation macht auch was passendes irgendwie. Mach da doch mal eine schöne Story draus, schreib einen sinnvollen Blogpost, am besten gleich mit einem Anleser für LinkedIn. Und wenn du schon dabei bist, könntest du auch ein Konzept daraus machen, das ich bei verschiedenen Magazinen einreichen kann.“

Und dann liefert Notebook LM. Zumindest sagen das alle.

Oder auch nicht.

Die Demonstrationen waren toll. Ich kann mir auch hervorragend vorstellen, wie gut sich Notebook LM nutzen lässt, um ellenlange Excel-Tabellen auszuwerten und in eine Pressemitteilung zu den neusten Unfallstatistiken zu pressen. „Im Jahr 2025 ist das Verkehrsaufkommen insgesamt deutlich angestiegen. Im Vergleich dazu stiegt die Zahl der schweren Unfälle überproportional: Bei einer 20-prozentigen Zunahme vor allem der Zweiradmobilität wurden fast doppelt so viele ….“ Das will keine Redakteurin unbedingt selbst schreiben. Oder?¹.

Und auch das wissenschaftliche Paper, dass Notebook LM nicht nur zusammenfasst, sondern auch als Gespräch aufbereiten kann („Hey, ich habe gelesen, dass die Unfallzahlen sinken, wenn man das Tempo reduziert!“ – „Ja, Monica – genau. Und das entlastet die Krankenhäuser ….!“). Das ist schon cool. Insofern: Danke KI!

Aber kann das Eimerchen wirklich mitdenken? Also zum Beispiel Themen aufbereiten, die in Nischen sitzen, bisher nicht bespielt wurden oder dem Mainstream widersprechen? Gar einen roten Faden finden zu verschiedenen Notizen und Netzfunden, die mein Bauchgefühl in einen vagen Zusammenhang bringt?

• Zum Beispiel: die Idee einer neuen Unternehmensberatung, die nicht auf KPIs setzt, sondern auf Ansätze verschiedender Weisheitstraditionen, um Organisationen ins tiefe Nachdenken zu bringen, die Bewegung der Inner Development Goals (IDG), die Hinweise für persönliches Wachstum formulieren, die Transformationsideen der Theorie U und die allgemeine Angst vor KI (alles hier kombiniert in meinem Text zu Conscious Consulting in managerSeminare).

Ähm. Nein. Aus dem, womit ich mein Eimerchen voll gestopft hatte – acht umfangreichen Quellen (Buchkapitel, Websites, Notizen zu einem Interview mit Philosph Markus Gabriel, der Hinweis auf die Inner Development Goals und die Bewegung dahinter) aus meinem Fundus, den ich zu meinem aktuellen Artikel zusammengesammelt hatte – konnte mir die KI kein schlüssiges Konzept liefern. Und auch kein un-schlüssiges. Zumindest nicht in den zwanzig Minuten, die wir für unsere Übung hatten. Anders als die Kurs-Kolleg*innen konnte ich gar kein Ergebnis vorweisen.

Aber die anderen wollten offenbar auch nicht bockig beweisen, dass sie der bessere Eimer sind.

Mein Problem: Ich bin bockig

Und tatsächlich habe ich in der Weiterbildung wieder einmal gemerkt: Meine inneren Widerstände sind enorm. Während mein Kopf sehr gut weiß, dass ich lernen sollte, die neuen Tools zu nutzen, krampfen sich meine Innereien zusammen und blaffen: „Na und?“

Deshalb passiert jedes Wort in diesem Blog (und auch fast jedes andere, das ich produziere) noch immer mein Hirn, mein Herz und meine Hand auf seinem Weg in die Welt. Selbst dann, wenn mir die KI etwas zuliefert oder vorschlägt. Ich tu alles dann noch einmal in den eigenen Eimer. Ich kann einfach nicht anders.

Andere sind da flexibler. Andrej Karpathy, der slowakische Wissenschaftler, der OpenAI mitbegründet hat, zwischendurch die Bildungsplattform Eureka aufbaute und nun zu Anthropic wechselt zum Beispiel. Wie FrolleinFlow in ihrem Blog berichtet, schreibt er kaum noch selbst Code, sondern delegiert das zu 80 Prozent an die KI. Und er gibt zu, dass ihn das sehr schmerzt. Denn offenbar codet er gerne. Oh, I feel you, Andrej!

Und doch überlässt er die Aufgabe nun der KI und bringt sich selbst anders ein: Er probiert, überprüft, korrigiert, entwickelt neue Routinen und verändert seinen kompletten Workflow. So hat er die eigene Nutzung von Claude perfektioniert und gleich noch eine Anleitung für andere Programmierer geliefert, die es ihm gleichtun wollen (und die das Angebot auf Youtube und GitHub begeistert annehmen): Die sich bewusst sind, dass KI keine perfekten Ergebnisse liefert, aber daran arbeiten, die bestmöglichen zu bekommen.

Kurse reichen nicht

Und ich? Mache alle paar Monate einen KI-Kurs und glaube, das mich das irgendwie zukunftsfähiger macht. Dabei stehe nur mit verschränkten Armen und einem unguten Gefühl am Rand und schau mir alles an. Aus der sicheren Entfernung sehe ich, wie schnell die Neuerungen kommen. Und verstehe doch nicht, was das wirklich bedeutet. Und das wird sich auch nicht ändern, solange ich die KI nicht systematisch in meine Workflows integrieren.

Daran hat mich Frollein Flow nämlich in ihrem Text auch schmerzhaft erinnert: „Wissen über KI, das den Weg durch Workshops nimmt, kommt in der Regel veraltet an“, schreibt sie. Will man den Umgang mit dem neuen Tool lernen, geht das nur über die Praxis. Und über den damit verbundenen Ego-Schmerz. Nur wer’s anwendet, versteht’s. Oder in ihren Worten: „Nur durch die Nähe entsteht echtes Urteilsvermögen.“

Verstehen, um zu denken

Diese Urteilsvermögen aber brauchen wir dringend. Das zeigen zum einen die Stellenausschreibungen im KI-Bereich, auf die Frollein Flow verweist. Die suchen nämlich keine Programmiererinnen oder Prompt-Expertinnen, die die neuen Tools effizient nutzen können – sie suchen Menschen, die die Tools in Prozesse und Systeme einbauen, und die beurteilen können, wann es menschliche Intelligenz braucht und wann die künstliche reicht (und welche).

Zum anderen höre ich Ähnliches ein paar Wochen später auch im Lunch & Learn der Corporate Learning Community (CLC). In dem einstündigen Lern-Snack, den das Netzwerk regelmäßig anbietet, erklärte Digital- und Schreibexperte Kai Heddergott, wie das geht: „Besser texten mit Kopf und KI“. Und auch seine Argumente zielen letztlich auf das Urteilsvermögen ab, das wir ausbauen sollten. Hier seine – für mich – zentralen Gedanken:

• Ein Anlass, ins Denken zu kommen: Jeder Prompt ist eine Einladung dazu, sich darüber Gedanken zu machen, was man wirklich will. Denn die KI liefert nur dann gute Ergebnisse, wenn man ihr sehr (sehr!) genau sagt, was man von ihr erwartet. Dazu gehört auch, sich zu überlegen, ob sie genau das überhaupt wirklich liefern kann (und wenn nicht, was der fast perfekte Zwischenschritt wäre auf dem Weg dahin, den die KI liefern kann)
• Selbstklärung first: Entsprechend ist das Wichtigste, was man im Umgang mit der KI lernen muss, die Fähigkeit, in sich selbst Klarheit zu finden über das, was man will. Das ist oft gar nicht so einfach.
• Die Kompetenz, ein Problem zu beschreiben: Hat man die Klarheit, muss man diese auch nach außen genauso klar kommunizieren können. Dafür sind Autorinnen, Journalisten und alle, die gern schreiben, ja eigentlich gut vorbereitet.
• Von der Autorin zur Chefredakteurin: Wer mit KI schreibt, textet vielleicht weniger. Sie (oder er) bleibt aber selbst in der redaktionellen Verantwortung, muss also dafür sorgen, dass das Produkt wirklich gut ist (und nicht fehlerhaft, kognitiv verzerrt oder langweilig).
• Prompten heißt Führen: Wir bleiben in der Verantwortung, wir sorgen für Qualität, wir bestimmen die Richtung!
• KI als Sparringspartnerin: Die Tools werden dagegen zu einem Gegenüber, die uns helfen kann, selbst besser zu werden, indem wir das Problem besser durchdenken, die Zwischenergebnisse überarbeiten, nachfragen, Lücken fülen und Wahrscheinlichkeiten überprüfen.

Heddergott hat für all das einen fünfstufigen Prozess entwickelt, den er in seinem neuen Buch zusammen mit Dominik Ruisinger vorstellt. Er führt von der Themenfindung bis zur Schlussredaktion sozusagen vom Denken bis zum Veröffentlichen. Darin gibt es zudem auch eine siebenschrittige Anleitung für einen guten Prompt: das KREATIV-Framework, das nicht nur die Aufgabe, sondern auch den Kontext, die Rolle, die Empfänger, die Absicht, den Ton, die Inspiration (das Material) und mögliche Verfeinerungen (Varianten) umfasst.

Das Credo der Autoren ist dabei immer: Mensch und Maschinen funktionieren wie ein Tandem – und der Mensch sitzt vorn und entscheidet, wo’s hingeht.

Damit das gelingt, braucht es gute Ansagen und damit wird Prompten zur neuen Kulturtechnik, die auf Dauer nicht nur KI-Ergebnisse besser macht, sondern vielleicht unsere komplette Kommunikation (inklusive die interpersonelle Verständigung und das entsprechende Erwartungsmananagement).

Und gleichzeitig warnt Heddergott auch, mit den eigenen Erwartungen realistisch zu bleiben. „KI ist und bleibt eine Textwahrscheinlichkeitsberechnungsmaschine.“ Und in diesem Sinne wird sie immer nur so gut sein, wie das, was man ihr gibt, um einen Text zu berechnen. Und es bleibt abzuwarten, wie sich die Berechnungsergebnisse auf Dauer verändern, wenn der Input immer unpräziser wird.

„KI beschleunigt alles. Auch schlechte Gedanken und sehr schlechte Texte.“

Kai Heddergott,
Kommunikationsexperte

Und ich? Ich will nicht auf’s Tandem. Ich will alleine weiterfahren und gar nicht effizienter werden in meiner Textproduktion. Ich will keine bestmöglichen Ergebnisse, die ich dann nur noch sehr gut machen muss. Ich will kreativ sein – und zwar selbst und allein. Denn Schreiben ist für mich mehr als Coden oder Informationen verarbeiten. Das Schreiben ist für mich eine sehr persönliche, lebendige, organische Verbindung zur Welt. Eine pulsierende Lebensader. Und dies Verbindung kann ich im Moment nicht delegieren. Nichts davon.

Schon der Gedanke tut noch zu weh.

Fußnote:

1. Wobei: Mich langweilt so ein Text zwar zu Tode, auch, weil ich ihn inzwischen, ohne mein Großhirn anzuschalten, runtertippen kann. Doch irgendwann habe ich das eben gelernt: Studien lesen, auswerten, die wichtigsten Erkenntnisse identifizieren und mit den üblichen Floskeln zusammenschreiben. Ich habe mich mühsam reingefuchst, Fehler gemacht, bin streng redigiert worden und habe alles mehrfach umgeschrieben und manchmal sogar von ganz vorne wieder angefangen. Schön war das nicht. Aber sehr lehrreich. Deshalb war ich für die Erfahrung auch dankbar – und das geht Jungredakteurinnen doch vielleicht auch so. Oder es würde ihnen gern auch so gehen.
   Denn sie wollen die Dinge selbst lernen und können und sie spüren, dass Ihnen das immer schwerer gemacht wird. Sie spüren: Ihnen wird die Chance auf eigene Entwicklung genommen. Studierende in den USA jedenfalls sind derzeit nicht gut auf AI zu sprechen – in mehreren Reden wurden diejenigen, die über AI als Zukunftstechnologie sprachen, ausgebuht, z. B. hier in Florida oder hier in Tuscon, Arizona (Ex-Google-Chef Eric Schmidt übrigens). ↩︎