Nach knapp vier Jahren mit über 200 Workshops und weit mehr als 3.000 Teilnehmenden, quer durch Schulen, Unternehmen und alle möglichen Branchen, ist mir eines unmissverständlich klar geworden. Wahre KI-Transformation passiert nicht in einem Technologie-Workshop. Wer hofft, sie allein mit ein paar Schulungstagen und einer Welle frisch gekaufter Lizenzen meistern zu können, wird über kurz oder lang enttäuscht.

Das ist auch in der Forschung gut dokumentiert. Bis zu 80 Prozent aller KI-Initiativen liefern nicht den Mehrwert, den Organisationen sich davon erhofft hatten und zwei Drittel der Projekte bleiben stecken, bevor sie überhaupt ihren angestrebten Reifegrad erreichen (Bittner et al., 2024). Dass so viele dieser Initiativen scheitern, liegt allerdings nur selten an der Technologie selbst. KI-Adoption hakt an kulturellen und organisationalen Spannungen (van Giffen et al., 2025). Und trotzdem investieren Organisationen weiter, als wäre die Technologie das eigentliche Problem.

Wie tief diese Schieflage tatsächlich sitzt, lässt sich an einer einzigen Zahl ablesen. 93 Prozent der KI-Investitionen fließen in die Technologie, also in Modelle, Software und Infrastruktur. Gerade einmal 7 Prozent fließen in die Menschen, die mit dieser Technologie arbeiten sollen, also in Trainings, Change Management und die Neugestaltung der Arbeit (Deloitte, 2025). Tools werden gekauft, Lizenzen verteilt, ein Pilotprojekt hier, ein PoC dort. Dann folgt der ganz normale Arbeitsalltag, und wenig passiert.

Die Forschung zeigt, dass eine erfolgreiche KI-Transformation nie das Werk einer einzelnen Abteilung ist, sondern aus dem Zusammenspiel verschiedener Rollen entsteht (van Giffen & Ludwig, 2023a). Doch es braucht mehr als das. Eine Transformation gelingt nur dort, wo Organisationen auch verschiedene Perspektiven systematisch zusammenbringen und sie als gemeinsame Führungsaufgabe begreifen (van Giffen & Ludwig, 2023b).

Eine erfolgreiche KI-Transformation steht also auf drei Beinen. Technologie, Organisation und Innovation. Fehlt eines davon, kippt das Ganze. Was also tun?

Neue Technologie, neue Methodik

Genau diese Frage hat mich Anfang dieses Jahres in eine kleine Sinnkrise getrieben. Workshops, Vorträge, Hands-On-Sessions und immer wieder die gleiche Frage: Was kann KI? Und immer seltener die Frage, die mich eigentlich motiviert: Wie bringen wir KI nachhaltig und zielführend in unsere Organisation? Deshalb fiel mir die Entscheidung sehr leicht, als Benjamin mich angerufen und mir die Rolle als Studiengangsmanager an der Universität Liechtenstein vorgestellt hat. Der neue CAS «Leading AI and Digital Transformation» behandelt genau diese Frage: Wie gestalten und führen Organisationen KI-Transformation in Zeiten von generativer und agentischer KI?

Technologie verstehen, Organisation verwandeln, Innovationsfähigkeit aufbauen

Die Perspektive der Technologie ist jene, die ich in meiner täglichen Arbeit am intensivsten behandle. Was können diese Modelle wirklich und was noch nicht? Wann macht ihr Einsatz Sinn und wann ist es das falsche Werkzeug für das eigentliche Problem? Konkret heißt das, sich mit den aktuellen Fähigkeiten generativer und agentischer KI auseinanderzusetzen. Mit Prompt- und Context-Engineering als handwerklicher Grundlage. Mit den Limitationen und Risiken, von Ethik über Recht bis zum Datenschutz. Mit einem bewussten Umgang, der weder in Glorifizierung noch in pauschale Ablehnung umschlägt.

Damit wären wir bei der zweiten Perspektive. Wie sich Organisationen verändern müssen, damit KI überhaupt Wirkung entfalten kann, war Thema meiner letzten beiden Ausgaben (hier und hier). Doch die neue Generation KI-Systeme verändert nicht nur, wie Aufgaben erledigt werden. Sie verändert, wer sie erledigt, wer sie verantwortet und wie Organisationen überhaupt entscheiden. Auf diese Fragen gibt es keine technischen Antworten. Es sind Führungsfragen. Über Jahrzehnte war die Kernaufgabe von Führungskräften klar: bestehende Prozesse effizienter machen, Abläufe standardisieren, Kennzahlen optimieren. KI verändert diese Logik grundlegend. Denn lernende, teilweise autonome Systeme lassen sich nicht als weiteres Werkzeug in vorhandene Abläufe einfügen. Sie fordern neue Rollen, neue Kontrollpunkte, neue Kooperationsformen und damit auch eine Weiterentwicklung der eigenen Organisation (van Giffen, 2026). Wie genau diese Weiterentwicklung aussieht, ist eine Frage, die mich noch lange in vielen weiteren Ausgaben und noch detaillierter in meinem Doktorat beschäftigen wird.

Bleibt also die dritte Dimension. Die, die ich aus meiner Sicht am meisten vernachlässigt habe.

Die Innovationsfähigkeit

Beispiele für Organisationen, die kreativ mit generativer und agentischer KI experimentieren, gibt es mittlerweile reichlich. Sie pilotieren neue Geschäftsmodelle, denken Incentives neu oder messen jenseits klassischer ROI-KPIs (Snyder, 2026). Besonders spannend sind dabei die konkreten Mechanismen: Punktesysteme, die Mitarbeitende für eingebrachte KI-Innovationen belohnen. Team-Boni, die an erfolgreich ausgerollte KI-Workflows gekoppelt sind. Oder Innovation Credits, in denen eingesparte Arbeitszeit anteilig in Weiterbildung zurückfließt.

Auch in meinen Workshops und Begleitungen sehe ich diese Bewegung glücklicherweise in immer mehr Organisationen. Konkret etwa in Form von KI-Champions, die als interne Multiplikator:innen die Transformation aus den Teams heraus tragen, statt sie von oben verordnet zu bekommen. Oder in Prompthathons, also bewusst geblockten Zeitfenstern, in denen Mitarbeitende gemeinsam «vibe coden» und dabei neue Anwendungsfälle aus dem eigenen Arbeitsalltag entdecken. Und in Prompt-Libraries, die das so entstandene Wissen Einzelner in geteiltes Organisationskapital verwandeln. All diese Bausteine wirken nicht isoliert, sondern fließen ineinander und verstärken sich gegenseitig. Genau darin liegt der oft zitierte 1+1=3-Effekt digitaler Transformation – jede einzelne Investition zahlt automatisch auf die anderen ein.

Diese neuen Ideen sind Hebel, um genau jenes Ressourcenungleichgewicht zu verschieben, über das ich am Anfang geschrieben habe. Was sie aber trotzdem brauchen, ist eine strukturierte Methode dahinter. Sonst wird aus dem Prompthathon ein nettes Teamevent und aus dem KI-Champion eine zusätzliche Rolle ohne Mandat.

Genau hier finde ich besonders spannend, wie wir diese Fähigkeit im CAS vermitteln. Design Thinking for AI (DT4AI) ist eine innovative und strukturierte Methode für erfolgreiche KI-Transformation. Sie hilft Organisationen, typische Stolpersteine in KI-Projekten gezielt zu adressieren und startet konsequent beim Nutzen für die Menschen, nicht bei der Technologie selbst (Staub et al., 2023). DT4AI wurde in über vierzig Unternehmensprojekten quer durch nahezu alle Schweizer Branchen entwickelt und in der Praxis geschärft. Im CAS lernen Teilnehmende diese Methodik über sechzehn Wochen hinweg, berufsbegleitend und so ausgelegt, dass sie sich gut in den Arbeitsalltag einfügt. Gearbeitet wird dabei an einer echten KI-Herausforderung aus dem eigenen Unternehmen. Am Ende nehmen die Teilnehmenden nicht nur eine konkrete Blaupause mit, die direkt in der eigenen Organisation weiterverwendet werden kann, sondern auch die Fähigkeit, zukünftige KI- und Digitalisierungsprojekte erfolgreich zu führen.

Der CAS ist nicht die einzige Antwort auf die aktuellen Herausforderungen. Aber er ist für jene Menschen gedacht, die diese Transformation in ihrer Organisation aktiv gestalten wollen. Es ist ein Format, hinter dem ich mit Überzeugung stehe. Transformieren müssen wir unsere Organisationen sowieso. Warum dann nicht gleich mit einer strukturierten, innovativen und bereits getesteten Methode? ;) Bevor wir am 27. August starten, gibt es noch zwei Infoabende. Wer überlegt, ob das etwas für sich oder das eigene Team sein könnte, schreibt mir einfach unter digital.innovation@uni.li.

Die Technologie wird sich nicht an unsere Organisationsstrukturen anpassen. Es wird umgekehrt sein. Wer das gestaltet, gestaltet die Zukunft seiner Arbeit. Wer wartet, wird gestaltet.

Referenzen

Bittner, K., Markic, M., & Tschirch, F. (2024). Navigating uncharted waters: From AI orientation to tailored AI strategies. Proceedings of the 14th International Conference on Information Systems, 13, 174–194. https://aisel.aisnet.org/icis2024/gov_strategy/gov_strategy/3/

Deloitte. (2025). Tech Trends 2026 (17. Aufl.). Deloitte Insights. https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/technology-management/tech-trends.html

van Giffen, B. (2026). Vom Optimierer zum Designer: Warum Führungskräfte KI selbst gestalten müssen. Opinomic – 20 Programs. 20 Careers., 12–13. https://issuu.com/opinomic/docs/opinomic_20programs._20careers._042026

van Giffen, B., Beitinger, G., Ludwig, H., Schiano, B., Schmidt, K., & vom Brocke, J. (2025). The culture clash of AI adoption in lean quality management: Resolving the tensions at Siemens Electronics Works Amberg. Information Systems Journal, 1–25. https://doi.org/10.1111/isj.70006

van Giffen, B., & Ludwig, H. (2023a). How boards of directors govern artificial intelligence. MIS Quarterly Executive, 22(4), 251–272. https://doi.org/10.17705/2msqe.00085

van Giffen, B., & Ludwig, H. (2023b). How Siemens democratized artificial intelligence. MIS Quarterly Executive, 22(1), 1–21. https://doi.org/10.17705/2msqe.00072

Snyder, S. A. (2026). How can companies incentivize AI adoption? Knowledge at Wharton. https://knowledge.wharton.upenn.edu/article/how-can-companies-incentivize-ai-adoption/

Staub, L., van Giffen, B., Hehn, J., Sturm, S. (2023). Design Thinking for Artificial Intelligence: How Design Thinking Can Help Organizations to Address Common AI Project Challenges. In: Degen, H., Ntoa, S., Moallem, A. (eds) HCI International 2023 – Late Breaking Papers. HCII 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 14059. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-48057-7_16

• Intro

• Luis Lehrling & Leonora Lernbegleiterin

• Wie sich unsere Arbeit verändert

• Die Lupe für unsere Fähigkeiten

• KI-Kompetenz - sogar per Gesetz (EU AI Act, Artikel 4)

• Gibt es auch Fähigkeiten, die wir nicht mehr brauchen?

• Referenzen

In meiner letzten Ausgabe habe ich über die unterschiedlichen Sichtweisen in der Arbeitswelt gesprochen, über Martina Mitarbeit, Malcolm Management und Franz Führung. Über unterschiedliche Ängste, Hoffnungen und Erwartungen im Umgang mit KI. In dieser Ausgabe möchte ich über eine Gemeinsamkeit sprechen. Eine Frage, die mir diese Woche bei unseren Events, in Workshops und in unzähligen Gesprächen immer wieder begegnet ist: Welche Fähigkeiten brauchen wir in der Arbeitswelt von heute?

Wenn ich diese Frage wirklich beantworten könnte, würde ich wahrscheinlich etwas anderes machen als darüber zu schreiben (💸). Diese Frage ist unglaublich schwer zu beantworten, da es noch keine klaren Vorbilder oder Gebrauchsanleitung dafür gibt, wie KI in der Arbeit, in Schulen oder in Organisationen eingesetzt wird. Daher wissen wir auch noch nicht, welche Fähigkeiten wirklich benötigt werden. Doch ich denke, dass genau dies durch einen gemeinsamen Diskurs entstehen kann. Durch den Austausch zwischen Lehrenden, Unternehmen, Forschenden und den Menschen, die mitten in dieser Veränderung stehen. Durch Gespräche wie die, die ich in dieser Woche geführt habe.

Was gibt es also Besseres, um so viele Eindrücke verarbeiten und dabei möglichst reflektiert etwas mitzunehmen, als darüber zu schreiben? :)

Nach Martina Mitarbeit, Malcolm Management und Franz Führung - Bühne frei für: Luis Lehrling & Leonora Lernbegleiterin.

Luis Lehrling & Leonora Lernbegleiterin

In den letzten Jahren habe ich durch meine Arbeit unzählige junge Menschen kennengelernt. Einer von ihnen ist Luis Lehrling. Er steht symbolisch für alle Schülerinnen, Studierende und Lehrlinge, für die junge Generation, die in eine Arbeitswelt hineinwächst, für die es noch keine Gebrauchsanleitung gibt. Ein Grossteil von ihnen steht der Zukunft mit Neugierde und Ambition gegenüber. Das bestätigt auch eine meiner Lieblingsumfragen: In der aktuellen Ö3-Jugendstudie geben 63% der befragten Jugendlichen an, dass sie KI in Schule und Ausbildung zielgerichtet lernen wollen (ORF, 2026). Sie sind motiviert, offen und bereit für eine Arbeitswelt, die sich gerade grundlegend verändert.

Aber in der letzten Woche habe ich bei unseren Shows auch viel mit Eltern und Grosseltern gesprochen, die sich Gedanken machen. Was sollen ihre Kinder und Kindeskinder denn heute noch lernen? Oder auch mit vielen Lehrenden, die sich fragen, welche Kompetenzen sie im Unterricht vermitteln sollen. Und mit Ausbildenden, die plötzlich ihrem Luis Lehrling Fähigkeiten vermitteln sollen, die es vor zwei Jahren noch nicht gab. Leonora Lernbegleiterin steht für sie alle, für die Lehrerin, den Ausbildungsleiter, die Professorin, aber auch für die Mutter und den Grossvater, Menschen, die sich Gedanken machen, welche Fähigkeiten heute wichtig sind.

Denn die Frage „Welche Fähigkeiten brauche ich am Arbeitsplatz von heute?” ist für einen 17-jährigen Lehrlingsanfänger und eine 52-jährige Ausbildungsleiterin dieselbe, nur aus verschiedenen Blickwinkeln. Luis steht für die junge Generation, die in diese neue Arbeitswelt hineinwächst und Leonora für jede Person, die die Verantwortung dafür trägt, die nächste Generation darauf vorzubereiten. Ein Job, der in meinen Augen nochmals immens schwerer geworden ist.

Doch welche Fähigkeiten sind es, die für Luis und Leonora heute am Arbeitsplatz zählen?

Let’s talk about work, baby

Bevor wir uns anschauen, welche Fähigkeiten heute zählen, müssen wir über Arbeit selbst sprechen. Denn die verändert sich gerade. Schneller als die meisten merken, aber vielleicht anders, als viele befürchten.

Ich habe noch keine 100%ige Bestätigung dafür gesehen, dass wir die Auswirkungen von KI am Arbeitsmarkt bereits massiv sehen. Es gibt erste Anzeichen, wie etwa, dass in Unternehmen, die KI schon aktiv in ihre Prozesse integriert haben, die Beschäftigung in Junior-Positionen sinkt (Hosseini & Lichtinger, 2025). Aber es gibt auch viele Schlagzeilen, die ins Narrativ „KI-Angst” passen. Erst kürzlich begründete ein Tech-CEO die Kündigung von fast der Hälfte seiner Belegschaft direkt mit KI, doch ein ehemaliger Mitarbeiter nannte die KI-Begründung einen „bequemen Deckmantel für gewöhnlichen Unternehmensumbau” (Zamost, 2026). Dabei kann man von „AI Washing” sprechen. KI als Begründung für Kostensenkungen, die andere Ursachen haben (Davenport & Srinivasan, 2026). Analysen zeigen auch, dass der Rückgang bei Stellenausschreibungen in vielen der betroffenen Berufe bereits Monate vor ChatGPT begann und eher mit Zinserhöhungen als mit KI korreliert (Salathé, 2026).

Aus meiner eigenen Erfahrung bestätigt sich das. Die Unternehmen, mit denen ich arbeite, haben bisher keine Menschen wegen KI gekündigt. Was ich eher sehe ist, dass sie sich in bestimmten Bereichen überlegen, keine neue Personen einzustellen, weil sie davon ausgehen, dass KI diese Aufgaben übernehmen kann.

Trotzdem verändert sich die Arbeit selbst bereits spürbar. Wer KI nutzt, arbeitet schneller, übernimmt ein breiteres Aufgabenspektrum und dehnt die Arbeitszeit bis in den Abend aus, freiwillig (Ranganathan & Ye, 2026). KI scheint also aktuell keine Arbeit zu reduzieren, im Gegenteil, sie scheint die Arbeitslast sogar zu erhöhen. Doch gleichzeitig steigt die Qualität von Teamarbeit, allerdings die der KI-Mensch-Hybrid-Teams. Mitarbeitende, die mit KI zusammenarbeiten, übertreffen zum Teil rein menschliche Teams (Dell'Acqua et al., 2025). Und eine Studie, die ich seit 2023 in meinen Workshops zeige und die mittlerweile peer-reviewed veröffentlicht wurde, hat bereits damals gezeigt, dass Mitarbeitende dank generativer KI schneller arbeiten, mehr Aufgaben übernehmen und bessere Ergebnisse liefern (Dell'Acqua et al., 2026).

Und was mir in meinen Gesprächen mit Unternehmen immer wieder auffällt ist, dass in der Arbeitswelt am Ende des Tages das Ergebnis zählt. Wie es erreicht wurde, ob mit KI, ohne KI, mit drei Tools oder mit keinem, ist vielen Entscheidungstragenden, die ich kennenlerne, ehrlich gesagt ziemlich egal. Und genau das hat Konsequenzen für Luis & Leonora. Denn wenn am Arbeitsplatz nur das Resultat zählt, dann muss Leonora in Schulen, in der Ausbildung und an Hochschulen den richtigen Umgang mit diesen Werkzeugen lehren und einfordern. Und Luis muss bereit sein, ihn zu lernen.

Die Vermischung der Rollen

Es verändert sich aber nicht nur die Arbeit selbst, sondern auch die Rollen, die wir darin einnehmen. Wer gestern noch klar definierte Aufgaben hatte, findet sich heute in Tätigkeiten wieder, die vor zwei Jahren noch einer ganz anderen Abteilung gehört hätten. Die Grenzen zwischen Berufsbildern werden durchlässiger und das schneller, als die meisten Stellenbeschreibungen hinterherkommen. Hier ein paar Beispiele aus meiner aktuellen Arbeit:

• Ein Vertriebsmitarbeiter wird zum Marketingprofi. Ich habe einen Vertriebsmitarbeiter kennengelernt, der mit Gemini direkt beim Kunden Bilder generiert und Entwürfe zeigt, ohne Grafikabteilung, ohne Wartezeit.

• Ein Handwerker wird zum digitalen Prozessoptimierer. Ich habe einen Pflasterer getroffen, der n8n zur kompletten Automatisierung seines Backoffice nutzt, damit er mehr Zeit für seine eigentliche Arbeit hat.

• Eine Lehrerin wird zur Programmiererin. In einem Workshop, den ich gemeinsam mit Marco Moosbrugger geleitet habe, hat eine Lehrerin während unseres Vortrags angefangen zu „vibe coden” und ein Spiel für ihren Unterricht programmiert.

• Eine Personalleiterin wird zur Software-Projektleiterin. Ich begleite eine HR-Verantwortliche, die gemeinsam mit agentischer KI ein Softwareprojekt im Unternehmen umsetzt, das vorher Monate bei einem externen Dienstleister gelegen hätte.

• Ein Einkäufer wird zum Marktforscher. In einem meiner Workshops hat ein Einkäufer angefangen, mit Deep-Research-Tools ganze Märkte zu analysieren, Lieferantenrisiken zu bewerten und Verhandlungsstrategien vorzubereiten, statt nur Preislisten zu vergleichen.

David Epstein (grossartiger Autor, unglücklicher Nachname in der heutigen Zeit) beschreibt in seinem ausgezeichneten Buch Range (2019), warum in einer zunehmend komplexen Welt die Fähigkeit, breites Wissen aufzubauen und Zusammenhänge über Disziplinen hinweg herzustellen, immer wichtiger wird. Wir leben in einer Welt, in der sich Rahmenbedingungen schneller ändern, als wir Pläne schreiben können. In der Unsicherheit nicht die Ausnahme ist, sondern der Normalzustand (Cascio, 2020). In so einer Welt ist in meinen Augen die Fähigkeit, viele verschiedene Kompetenzen zu verbinden, ein wichtiges Asset.

Das Weltwirtschaftsforum veröffentlicht alle paar Jahre einen grossartigen Bericht darüber, welche Fähigkeiten in Zukunft gebraucht werden, den Future of Jobs Report (WEF, 2025). Und naja, wenig überraschend stehen KI, Big Data und technologische Kompetenz auf den oberen Plätzen. Aber darum geht es mir hier gar nicht primär. Was der Report wirklich zeigt, ist die schiere Vielfalt der Fähigkeiten, die immer wichtiger werden: kreatives Denken, Resilienz, Flexibilität, Neugierde, lebenslanges Lernen. Es ist eben nicht mehr die eine Kompetenz, die zählt. Es sind viele und sie werden quer über Rollen und Branchen gebraucht.

Die Lupe für unsere bereits vorhandenen Fähigkeiten

Doch bevor wir über neue Fähigkeiten sprechen, sollten wir uns anschauen, welche Fähigkeiten es heute mehr denn je lohnt, sowohl zu bewahren als auch auszubauen. Ich sage dabei immer, dass Werkzeuge wie Claude, ChatGPT und Co. als Lupe für unsere Fähigkeiten agieren. Denn wenn ich an eine Lupe denke, dann denke ich an ein Werkzeug, mit dem ich Dinge vergrössern kann. Aber wer als Kind schon mal mit einer Lupe in der Sonne gespielt hat, weiss auch: Man kann damit Dinge anzünden. Und genau so verhält es sich mit diesen Werkzeugen. Wir stehen vor der Herausforderung, Fähigkeiten zu verlieren, sie sogar aktiv zu zerstören und gleichzeitig Fähigkeiten, die wir bereits haben, unglaublich vergrössern zu können.

Das Verbrennen 🔥

Es gibt bereits erste Anzeichen dafür, dass diese Technologie Fähigkeiten gefährden kann, die wir schon besitzen.

Erstens unser Gedächtnis: Wer Texte gemeinsam mit ChatGPT schreibt, kann sich danach schlechter an die eigenen Inhalte erinnern als jemand, der ohne KI geschrieben hat (Kosmyna et al., 2025). Zweitens unser kritisches Denken, also die Fähigkeit, Informationen eigenständig zu hinterfragen und einzuordnen. In einer Welt voller Desinformation, Social Media und KI-generierter Inhalte wichtiger denn je. Doch eine grosse Umfrage zeigt, dass mit zunehmender KI-Nutzung immer weniger selbst gedacht und immer mehr nur noch kontrolliert wird (Lee et al., 2025). Wer nur noch überprüft statt selbst zu denken, verlernt genau die Fähigkeit kritisch zu denken, genau die, die es braucht, um KI-Ergebnisse überhaupt beurteilen zu können.

Und drittens unsere Lernfähigkeit. Wenn Schülerinnen und Schüler KI nutzen, um Aufgaben erledigen zu lassen, statt sie als Unterstützung beim eigenen Denkprozess einzusetzen, schneiden sie bei späteren Prüfungen messbar schlechter ab (Bastani et al., 2025). Sie hatten die KI als Krücke benutzt statt als Lernhilfe. Gerade in einer Zeit, in der lebenslanges Lernen zu den wichtigsten Fähigkeiten gehört, stimmt das nachdenklich.

Gedächtnis, kritisches Denken, Lernfähigkeit. Drei Fähigkeiten, die wir riskieren, wenn wir gedankenlos mit diesen Werkzeugen umgehen.

Das Vergrössern 🔍

Mein Vater hat mir schon relativ früh nach der Einführung von ChatGPT geschrieben: „Marco, für die Benutzung dieser Tools braucht es eine Portion eigene Intelligenz.” Ich würde es eher so sagen: Es braucht eine Portion EIGEN. Eigene Intelligenz, eigene Neugierde, eigene Motivation und vor allem eigene Fähigkeiten.

Wenn ich in meinen Workshops über effektives Prompt und Context Engineering spreche, sage ich gerne: Wir haben zwar alle die gleichen Werkzeuge an der Hand. Aber das heißt nicht, dass wir auch alle die gleichen Möglichkeiten haben, sie einzusetzen. Jemand, der bereits Fachwissen in seinem Beruf aufgebaut hat, hat ein ganz anderes Vokabular, kennt Prozesse, versteht Zusammenhänge und kann deshalb auf einem völlig anderen Niveau mit diesen Werkzeugen arbeiten.

Eine aktuelle Studie aus der Softwareentwicklung unterstreicht dieses Muster nochmals. Daniotti et al. (2026) haben aufgezeigt, dass erfahrene Entwickler durch KI-Tools ihre Produktivität signifikant steigern und sogar ihr Tätigkeitsfeld in neue Bereiche erweitern, während Berufseinsteiger kaum profitieren. Beide nutzen die gleichen Tools und können gleich schnell Code schreiben (lassen). Aber der Senior kennt die Systemarchitektur, versteht den Firmenkontext, stellt die richtigen Fragen und weiss, wo die Fallstricke liegen. Die KI vergrössert, was da ist. Und wer mehr mitbringt, bekommt mehr heraus.

Die gleichen Beispiele sehe ich auch in meiner Arbeit. In einem Workshop mit Lehrenden konnte ein erfahrener Lehrer mit Hilfe der KI sehr schnell neue und bessere Stundenpläne erstellen und Lehrmaterialien entwickeln als ein jüngerer Kollege. Nicht weil er technisch begabter war, sondern weil er durch seine langjährige Erfahrung wusste, was gute Qualität ist, welche didaktischen Ansätze funktionieren und wie ein sinnvoller Unterricht aufgebaut sein muss. Wer sich für die Vorteile von KI im Bildungsbereich interessiert, findet hier mehr Infos: Unlocking Six Weeks a Year With AI (Gallup, 2025).

Beide Beispiele beschreiben, was wir heute schon erleben, nämlich Augmentation. Mensch und KI arbeiten gemeinsam an einer Aufgabe und verbessern dabei Prozesse und Ergebnisse (Nguyen & Elbanna, 2025). Doch neben Augmentation gibt es auch Automation. Und die rückt gerade näher. In der Ära der agentischen KI, also KI-Systemen, die nicht mehr nur bei einer einzelnen Aufgabe helfen, sondern eigenständig ganze Abläufe über längere Zeiträume erledigen können, vergrössert sich nicht mehr nur eine Fähigkeit, sondern ganze Arbeitsketten. Und genau das verlangt nochmals andere Fähigkeiten, nämlich die der KI-Agenten-Orchestrierung. Wie formuliere ich ein klares Ziel? Wie delegiere ich sinnvoll? Wie bewerte ich Ergebnisse, die ich nicht selbst erstellt habe? Ethan Mollick nennt das treffend “Management as AI Superpower” und zeigt auf, dass wer gut delegieren, Ziele formulieren und Ergebnisse bewerten kann, auch KI-Agenten besser führen wird (Mollick, 2026). Das Spannende daran ist, dass viele von uns diese Fähigkeiten bereits mitbringen, ohne es zu wissen. Wer heute ein Team führt, Projekte koordiniert oder Aufgaben verteilt, ist auf die Zusammenarbeit mit KI-Agenten besser vorbereitet, als er oder sie vielleicht denkt.

Die Lupe wird zum Teleskop. Und genau deshalb lohnt es sich, jetzt sowohl bestehende Fähigkeiten bewusst einzusetzen als auch in neue zu investieren.

Die neuen technischen Fähigkeiten:
KI-Kompetenz (sogar per Gesetz)

KI-Kompetenz ist nicht nur sinnvoll, sie ist mittlerweile sogar in Unternehmen gesetzliche Pflicht. Seit dem 2. Februar 2025 ist Artikel 4 des EU AI Act in Kraft. Er besagt, dass Unternehmen, die KI-Systeme entwickeln oder einsetzen, sicherstellen müssen, dass ihre Mitarbeitenden über ein „ausreichendes Maß an KI-Kompetenz" verfügen (Europäische Union, 2024). Das gilt für alle, die KI-Tools nutzen, vom Vertrieb über HR bis zur Geschäftsführung. Was genau „ausreichend" bedeutet, ist allerdings nirgendwo klar definiert. Artikel 4 sagt „ihr müsst", aber nicht „wie". Die EU-Kommission hat vier Dimensionen benannt, die berücksichtigt werden sollen: technisches Wissen, Erfahrung, Ausbildung und der Kontext, in dem KI eingesetzt wird (EU AI Office, 2025).

Ich komme ursprünglich aus dem Social-Media-Bereich. Und dort habe ich gesehen, was passiert, wenn Kompetenzen zu spät aufgebaut werden. Die Probleme, die wir heute mit Desinformation, Filterblasen und digitaler Abhängigkeit haben, sind zu einem grossen Teil entstanden, weil wir als Gesellschaft die Auswirkungen dieser Technologie zu spät verstanden haben.

Deshalb setze ich mich in meinen Workshops immer wieder für den bewussten Umgang mit diesen Werkzeugen ein. Ich habe bereits im Oktober 2024 in einer Ausgabe darüber geschrieben, was es für eine “richtige” Nutzung von KI-Tools wirklich braucht. Der Artikel könnte mittlerweile sicher ein Update gebrauchen, aber die Grundsätze gelten immer noch.

• Die Basics verstehen: Eine kostenpflichtige Version ausprobieren, normal und menschlich mit den Tools sprechen, einfach mal zehn Stunden experimentieren

• Die Limitationen kennen: Halluzinationen (KI erfindet Dinge), Kontext-Limits (das “Gedächtnis” ist begrenzt), Sycophancy (KI schmeichelt und bestätigt statt zu hinterfragen)

• Von der Antwortmaschine zur Co-Intelligenz: Custom Instructions nutzen um kritisches Feedback einzufordern, erst selbst denken dann KI als Sparringpartner einsetzen (”Think first, augment second”), Simulationen und Perspektivwechsel nutzen, die KI Rückfragen stellen lassen statt nur Antworten abzuholen

• Framework für jeden Chat: Ziel → Kontext → Rückfrage

• Datenschutz beachten: Keine sensiblen Dokumente hochladen, bewusster Umgang wichtiger denn je

Und wahrscheinlich wird neben dem bewussten Umgang auch eine weitere Fähigkeit immer wichtiger, nämlich die Reflexion über die eigene Nutzung. Diese Woche habe ich auf der AI Agents4Qual Konferenz mein erstes wissenschaftliches Paper vorgestellt, “Synthetic Voices, Authentic Patterns?”. Das Besondere an der Konferenz war, dass der Fokus nicht primär auf den Ergebnissen lag, sondern auf der Reflexion der Verwendung von KI. Wie wurde KI eingesetzt, welche Entscheidungen wurden bewusst getroffen, wo lagen die Grenzen? In meinen Augen wird genau diese Meta-Fähigkeit zunehmend entscheidend. Denn wenn KI immer mehr Aufgaben übernimmt, wird nicht nur das Ergebnis bewertet, sondern auch, ob man den Prozess dahinter versteht, erklären und verantworten kann.

Die unterschätzte Fähigkeit: Kommunizieren, was man kann

Aber technische Kompetenz allein reicht nicht. Neulich habe ich mit einem Jobsuchenden gesprochen, der sich nicht sicher war, ob er die KI-Fähigkeiten, die er sich gerade privat aneignet, in seinen Lebenslauf schreiben soll. Lustigerweise hatte ich am Tag zuvor in einer Runde mit Personalverantwortlichen genau darüber gesprochen und gesehen, wie sehr sich Unternehmen Mitarbeitende wünschen, die diese Fähigkeiten mitbringen. Aber nicht als stille Experten, die im Verborgenen arbeiten (wir erinnern uns an unsere Secret Cyborgs). Sondern als Menschen, die sagen: „Schaut mal, was ich herausgefunden habe. Soll ich euch zeigen, wie das geht?”

Ich habe in der letzten Ausgabe ausführlich über die Ängste geschrieben, die Mitarbeitende haben, wenn sie ihre KI-Nutzung offenlegen. Diese Ängste sind real und nachvollziehbar. Aber für alle, die sich gerade auf einen neuen Job bewerben oder auf der Suche sind, diese Fähigkeiten solltet ihr definitiv kommunizieren. Unternehmen stellen zunehmend nach Fähigkeiten ein, nicht nach Abschlüssen (Microsoft, 2024). Wer seine KI-Kompetenzen nicht nur besitzt, sondern sichtbar macht und bereit ist, andere damit zu befähigen, wird in Zukunft einen entscheidenden Vorteil haben.

Gibt es auch Fähigkeiten, die wir nicht mehr brauchen?

Diese Frage ist provokant, aber berechtigt. Wenn KI bestimmte Aufgaben besser und schneller erledigt als Menschen, ist es dann sinnvoll, diese Fähigkeiten weiterhin zu trainieren?

Schon Sokrates warnte vor der Schrift – sie würde das Gedächtnis der Menschen zerstören und wahres Wissen unmöglich machen. Generationen von Schülerinnen und Schülern haben gehört: „Du wirst nicht immer einen Taschenrechner dabei haben.”Kulturpessimismus bei neuen Technologien ist so alt wie die Technologie selbst. Und trotzdem hatten die Skeptiker nie ganz Unrecht. Wir haben tatsächlich Fähigkeiten verloren, aber andere gewonnen.

Ethan Mollick bringt es in seinem letzten Newsletter auf den Punkt: Wir befinden uns gerade in genau der Phase, in der unsere Initiative darüber entscheidet, welche Fähigkeiten heute wichtig sind.

The feeling of uncertainty will likely only spread further. But uncertainty is not the same as helplessness. When a technology is this powerful and this unsettled, the choices that individuals and organizations make right now matter more. We can see the shape of the Thing now, but we can still influence the Thing itself, and what it means for all of us. We clearly don’t have rules or role models for how AI gets used at work, in schools, or in government. That’s a problem, but it also means that every organization figuring out a good way to use AI right now is setting a precedent for everyone else. The window to shape the Thing may not last long, but it is here now. - Ethan Mollick (2026b)

Wir haben auf unserer Event-Reihe ganz viele Fragen zu KI-Tools beantwortet, über Fähigkeiten der Zukunft diskutiert, über Ängste und Chancen gesprochen. Egal welche Frage aus dem Publikum kam, ob technisch, strategisch oder persönlich, Lukas hat jeder Antwort einen sehr menschlichen Touch gegeben. Er hat immer wieder daran erinnert, dass hinter all der Technologie Menschen stehen, die verstanden, gehört und abgeholt werden wollen. Daher habe ich ihn gefragt, ob er die Abschlussworte für diese Ausgabe übernehmen möchte.

Und genau dieses Zeitfenster, von dem Ethan Mollick spricht, macht Platz für die wohl wichtigste Währung der Zukunft am Arbeitsmarkt und in der Gesellschaft: unsere Menschlichkeit. Ja, Algorithmen werden unsere Daten in Zukunft verarbeiten. Ja, wir werden eine Entwicklung erleben, die effizienter ist als je zuvor. Und ja, selbst die Sterne fühlen sich mithilfe von KI plötzlich erreichbar an. Aber genau hier dürfen wir das Wesentliche nicht aus den Augen verlieren: Am Ende aller Innovation stehen doch bitte echte Menschen. Und Menschen kaufen, aber vor allem vertrauen am liebsten anderen Menschen.

Empathie, emotionale Intelligenz und aufrichtige Kommunikation sind daher keine netten Nebenerscheinungen mehr, sondern unser unverzichtbares Fundament, oder werden zur ungestillten Sehnsucht.

Wenn wir jetzt nicht lernen, künstlich von authentisch zu unterscheiden, dann verlieren wir nicht nur den Bezug zur Realität unserer Arbeit, sondern auch zueinander. Die Aufgabe, der wir uns heute stellen müssen, ist es nicht, mit der Maschine zu konkurrieren, sondern durch unsere Menschlichkeit einen Rahmen zu schaffen, in dem diese Technologie uns dienlich ist. Eine Aufgabe, an der wir bereits vor der Entwicklung generativer KI kläglich gescheitert sind und deren weiteres Scheitern wir uns in Zukunft nicht mehr leisten können. - Lukas

Quellen

Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö. & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122

Cascio, J. (2020, 29. April). Facing the age of chaos. Medium. https://medium.com/@cascio/facing-the-age-of-chaos-b00687b1f51d

Daniotti, S., Wachs, J., Feng, X. & Neffke, F. (2026). Who is using AI to code? Global diffusion and impact of generative AI. Science. https://doi.org/10.1126/science.adz9311

Davenport, T. H. & Srinivasan, L (2026, 29. Januar). Companies are laying off workers because of AI’s potential—not its performance. Harvard Business Review. https://hbr.org/2026/01/companies-are-laying-off-workers-because-of-ais-potential-not-its-performance

Dell’Acqua, F., McFowland, E., III, Mollick, E. R., Lifshitz-Assaf, H., Kellogg, K., Rajendran, S., Krayer, L., Candelon, F. & Lakhani, K. R. (2026). Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of AI on knowledge worker productivity and quality (Working Paper No. 24-013). Harvard Business School. https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/24-013_d9b45b68-9e74-42d6-a1c6-c72fb70c7282.pdf

Dell’Acqua, F., Ayoubi, C., Lifshitz-Assaf, H., Sadun, R., Mollick, E. R., Mollick, L., Han, Y., Goldman, J., Nair, H., Taub, S. & Lakhani, K. R. (2025). The cybernetic teammate: A field experiment on generative AI reshaping teamwork and expertise (NBER Working Paper No. 33641). National Bureau of Economic Research. https://www.nber.org/papers/w33641

Epstein, D. (2019). Range: Why generalists triumph in a specialized world. Macmillan.

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Europäische Union. (2024). Verordnung (EU) 2024/1689 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 13. Juni 2024 zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz (Gesetz über künstliche Intelligenz). Amtsblatt der Europäischen Union, L 2024/1689. https://artificialintelligenceact.eu/article/4/

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Hosseini, S. M. & Lichtinger, G. (2025). Generative AI as seniority-biased technological change: Evidence from U.S. résumé and job posting data. SSRN. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5425555

Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I. & Maes, P. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task. arXiv.https://arxiv.org/abs/2506.08872

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World Economic Forum. (2025). Future of jobs report 2025. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/

Zamost, A. (2026, März). Jack Dorsey isn’t telling the real story about Block’s AI layoffs [Meinungsbeitrag]. The New York Times.

Allein im Februar wurden knapp 20 neue KI-Modelle veröffentlicht. Dazu kam OpenClaw, der Konflikt zwischen Anthropic, dem Pentagon und OpenAI, sowie tausende weitere Neuigkeiten. KI entwickelt sich mittlerweile in zu viele Bereiche gleichzeitig zu schnell. Gesundheit, Bildung, Recht, Softwareentwicklung, Agenten, Robotik, Verteidigung, kreative Berufe...

Und ich habe langsam das Gefühl, dass auch ich in meiner Positionierung spezifischer werden muss, um die nötige Qualität in meiner Arbeit zu gewährleisten.

März 2026 passt perfekt, um genau diesen Weg einzuschlagen :) Ich möchte die digitale Transformation noch stärker in den Mittelpunkt meiner Arbeit rücken und das auf verschiedenen Ebenen:

1. Ich darf als Studiengangsmanager an der Universität Liechtenstein einen CAS leiten, der Fach- und Führungskräften genau die Kompetenzen vermittelt, die sie brauchen, um die digitale Transformation aktiv zu gestalten. Ich starte hier mit einem unglaublich starken Team und freue mich auf diese neue, anspruchsvolle Aufgabe. Sie baut gleichzeitig die Kompetenz auf, die ich ab September 2026 mit meinem PhD-Studium vertiefen möchte, wo ich mich der Frage widme, wie Unternehmen diese Transformation tatsächlich meistern können.

2. Ein kleiner Traum geht in Erfüllung und ich kehre als externer Lehrbeauftragter an die FH Vorarlberg zurück. Im Sommersemester betreue ich eine Gruppe Bachelorstudierender, die gemeinsam mit einem Vorarlberger Unternehmen eine reale Herausforderung der digitalen Transformation lösen. Im September folgt dann ein von mir entwickeltes Szenario-Planspiel zur digitalen Transformation mit verschiedenen Masterstudiengängen, bei dem ich die Komplexität von Veränderungsprozessen in Organisationen erlebbar machen möchte.

3. Batch #3 von Startup Vorarlberg startet, und ich darf weiterhin als Startup-Mentor angehende Unternehmer:innen auf ihrer Gründungsreise begleiten. Gerade jetzt, wo sich Geschäftsmodelle durch die digitale Transformation grundlegend verändern, freue ich mich, mit meinem Netzwerk, der eigenen Erfahrung und dem ein oder anderen nützlichen KI-Tool unterstützen zu können.

4. Unsere KI-Show ahead geht in die nächste Phase. Nach der fast ausverkauften Premiere im November 2025 mit über 250 Personen in Götzis weiten wir das Ganze auf vier Locations in ganz Vorarlberg aus und begrüßen aktuell über 650 angemeldete Personen. Und wer bis hierhin gelesen hat ;) - Ich verlose 2x2 Tickets für eine Show deiner Wahl (Bludenz, 7. März in der Remise; Feldkirch, 9. März in der AK; Götzis, 10. März in der Kulturbühne AMBACH und Hard, 12. März im Spannrahmen). Schreib mir einfach mit welcher Person du kommen möchtest und schreib dazu, welche Location es sein soll. Ich wähle am Mittwoch zufällig die Gewinner aus.

März - Ich freu mich ☀️

1. Der Adaptation Gap

2. Martina Mitarbeit und ihre Secret Cyborgs

3. Malcolm Management mittendrin

4. Franz Führung: Viel investiert, wenig transformiert

5. Peter Plan und die Kunst der Umsetzung — Spielregeln definieren — Klare Kommunikation — Ressourcen bereitstellen — Vorleben und Sicherheit schaffen

6. Marcos Wunschliste — Neue Incentives — Messen, aber richtig

7. Referenzen

Mittlerweile ist KI in der breiten Masse angekommen. Fast alle in meinen Workshops haben zumindest schon einmal einen Prompt geschrieben und fast jedes Unternehmen “macht was mit KI”. Doch die Bandbreite dessen, was “KI nutzen” bedeutet, könnte aktuell nicht größer sein. Am einen Ende des Spektrums gibt es Menschen, die ihr Leben von KI-Agenten orchestrieren lassen (/s) und am anderen Ende sitzen Mitarbeitende, in deren Unternehmen noch diskutiert wird, ob überhaupt Copilot freigegeben wird.

Das Meme mag übertrieben sein, doch die Systeme, die heute verfügbar sind, haben mittlerweile wirklich viele Fähigkeiten. Sie arbeiten autonom über längere Zeiträume, recherchieren im Internet, rechnen, "hören", "sehen", “sprechen”, sind sehr sehr sehr “intelligent” und können mit den verschiedensten Dateiformaten arbeiten. Vieles, wo ich vor zwei Jahren noch gesagt hätte "lass lieber die Finger davon", funktioniert heute ausgezeichnet. Wer seit einem halben Jahr nicht mehr ausprobiert hat, was diese Tools können, hat ein veraltetes Bild im Kopf. Februar 2026 zeichnet sich aktuell als DER KI Monat ab.

Doch wenn ich in meinen Workshops frage, was die Teilnehmenden denn konkret mit KI machen, zeigt sich ein anderes Bild. Meetings zusammenfassen, kürzere Texte umformulieren, vielleicht mal eine E-Mail umschreiben lassen - leider relativ wenig im Vergleich zu dem, was eigentlich möglich wäre. Doch das liegt oft gar nicht an den Mitarbeitenden selbst. Viele Unternehmen, die mich kontaktieren, stehen selbst erst am Beginn dieser digitalen Transformation. Die Modelle werden exponentiell leistungsfähiger, aber unsere Fähigkeit, diese Leistung in Wertschöpfung umzusetzen, wächst bestenfalls linear (OpenAI, 2026).

Es gibt mittlerweile eine Reihe großer Studien und Umfragen, die alle in eine ähnliche Richtung zeigen (EY, 2025a; Accenture, 2025; McKinsey, 2025; Deloitte, 2026). Die Experimentierfreude einzelner Mitarbeitender ist hoch, die tatsächliche Wertschöpfung im Unternehmen aber überraschend gering. Die Zahlen variieren je nach Studie, aber das Muster ist immer dasselbe. Viel Verbreitung, wenig Tiefe.

Diese Lücke zwischen dem, was da ist und dem, was genutzt wird, wird als Adaptation Gap (Kane, 2017) bezeichnet. Er beschreibt die wachsende Kluft zwischen dem, was die Technologie heute leisten kann und dem, was Organisationen tatsächlich damit anfangen. Dabei ist der Adaptation Gap eigentlich kein technologisches Problem. Die Technologie ist da und sie funktioniert unglaublich gut. Digitale Transformation ist ein “People Problem” (Kane, 2017).

Inspiriert von Ken Blanchards (2009) ausgezeichnetem Buch “Who killed Mr. Change?” möchte ich diesen menschlichen Aspekt anhand von drei Personen aufzeigen, die mir in meiner täglichen Arbeit begegnen. Und was man von ihnen lernen kann.

Martina Mitarbeit und ihre Secret Cyborgs

In der Pause bei einem meiner Workshops kam Martina zu mir. Sie hatte in der zweiten Reihe gesessen, viel genickt und aufgeschrieben. Jetzt, wo die anderen am Kaffeeautomaten standen, wurde sie gesprächig. “Ich nutze Claude seit ein paar Monaten für meine Berichte in der Verwaltung. Analysen, für die ich früher Stunden gebraucht habe, sind in wenigen Minuten fertig. Das spart mir sicherlich 5 Stunden in der Woche. Das ist so toll!”

Fünf Stunden pro Woche, bei 45 Arbeitswochen im Jahr (so viele sind es in Österreich nach Abzug von Urlaub und Feiertagen), sind 225 Stunden. Bei einem Team von zehn Personen mit ähnlichen Effizienzgewinnen reden wir von 2.250 Stunden. Das ist deutlich mehr als eine Vollzeitstelle (die liegt in Österreich bei rund 1.800 Stunden im Jahr). Und das bei einfachen Use Cases, die oft in wenigen Minuten entstehen und keinerlei IT-Budget brauchen. In Zeiten, in denen alle über Überlastung klagen, liegt da eine ganze Vollzeitstelle an Potenzial. Diese Milchmädchenrechnung ist auch empirisch gut verankert. Eine Gallup-Studie (mit Lehrkräften) zeigt, dass diejenigen, die KI wöchentlich nutzen, im Schnitt sogar 5,9 Stunden pro Woche einsparen (Gallup; Walton Family Foundation, 2025).

Martina ist kein Einzelfall. 84% der Beschäftigten sind laut EY (2025a) enthusiastisch und wollen KI in ihrer Arbeit einsetzen - die Bereitschaft ist also da. Doch als ich Martina fragte, ob ihre Kolleginnen davon wissen, kam die Antwort im Flüsterton. “Nein, ich verwende meinen eigenen Account. Die meisten Tools sind im Unternehmen blockiert und ich will nicht, dass meine Kollegen und meine Chefin das wissen.”

Ethan Mollick (wer mich kennt, weiß, dass ich ihn sehr oft zitiere) nennt dieses Phänomen “Secret Cyborgs” (Mollick, 2024). Mitarbeitende, die KI einsetzen, um ihre Arbeit schneller und besser zu erledigen, dies aber niemandem sagen. In der IT-Welt wird das Ganze auch “Shadow AI” genannt, und das Ausmaß ist beachtlich. Laut einer Umfrage von WalkMe (2025) nutzen 78% der Befragten KI-Tools, die von ihrem Arbeitgeber nicht genehmigt wurden. Das sind Zahlen, die ich auch aus meinem Arbeitsalltag bestätigen kann.

Doch warum die Geheimniskrämerei bei so viel Potenzial?

Erstens: Wer zeigt, dass KI mitgeholfen hat, riskiert, dass die eigene Leistung abgewertet wird. Die aktuelle Forschung zeichnet hier ein interessantes Bild. Menschen bewerten identische Arbeit systematisch schlechter, sobald sie wissen, dass KI daran beteiligt war (Raj et al., 2026; Reif et al., 2025; Celiktutan et al., 2024). Die Ursache dafür könnte daran liegen, dass wir einen anthropozentrischen Bias haben (Millet et al., 2023). Wir werten KI-generierte Ergebnisse ab, weil sie unser Selbstbild als einzigartig kreative Spezies bedrohen. Wir verteidigen, was uns menschlich macht. Martinas Teamleiterin würde den Bericht also vermutlich kritischer lesen, sobald sie weiß, dass Claude mitgeschrieben hat (das wird sich in meinen Augen aber ändern, sobald der Großteil der Menschen gesehen hat, wie leistungsfähig diese Tools sind).

Zweitens: Die Angst vor dem Jobverlust. Wenn Martina ihrer Teamleiterin zeigt, dass sie ihren Wochenbericht in zwanzig Minuten statt in drei Stunden schreiben kann, dann könnte ihre Teamleiterin auf eine Idee kommen. Doch nicht etwa auf die Idee, Martina eine Gehaltserhöhung zu geben. Sondern auf die Idee, dass sie vielleicht nicht mehr drei Martinas braucht, sondern nur eine. Rund 60% der europäischen Arbeitnehmer teilen genau diese Angst (Accenture, 2025). Und die Angst ist nicht irrational. McKinsey (2025) berichtet von Unternehmen, die aktiv “Zero-FTE-Departments” anstreben. Ganze Abteilungen, vollständig von autonomen Agenten betrieben. Sam Altman (der Geschäftsführer von OpenAI) sagte schon vor zwei Jahren, dass in seinem Gruppenchat mit Tech-CEOs eine Wette läuft, in welchem Jahr es das erste Eine-Person-Milliarden-Dollar-Unternehmen geben wird (Ohanian, 2024). Solange Martina nicht weiß, was mit der gewonnenen Zeit passiert, bleibt sie im Schatten. Und das kann ich ihr auch nicht verübeln. Denn die meisten Mitarbeitenden suchen noch immer nach ihrem “WIFM”, ihrem “What’s In It For Me?” (Snyder, 2026). Die Frage ist berechtigt, denn die Belohnung für Effizienz in den meisten Organisationen ist: 🥁🥁🥁 mehr Arbeit. Wer seine Aufgaben in vier statt acht Stunden erledigt und das transparent macht, bekommt keinen freien Nachmittag. Er bekommt die doppelte Arbeitslast. Also erledigt Martina ihre Arbeit in vier Stunden, verbringt weitere vier auf YouTube (wahres Beispiel) und gibt das Ergebnis dann ab. Wenn die Belohnung für Transparenz potenziell mehr Arbeit oder weniger Kolleginnen ist, bleibt die Effizienz unsichtbar.

Für die Organisation sind diese Secret Cyborgs eine Katastrophe. Denn die Organisation lernt nichts. Sie weiß nicht, dass diese Effizienz existiert. Sie kann sie nicht institutionalisieren, nicht skalieren, nicht auf andere Teams übertragen. Die Innovation versickert im Verborgenen. Shadow AI ist auch ein Sicherheitsrisiko. Wenn Martina vertrauliche Unternehmensdaten in diese Cloud-Modelle hochlädt, um ihre Berichte zu erstellen, dann verlassen diese Daten das Unternehmen. (Ich sage hier gerne: “es gibt keine Cloud, nur den Rechner von jemand anderem”). Ohne Wissen der IT, ohne Governance, ohne Kontrolle. Die Organisation verliert also doppelt. Sie lernt nichts von Martinas Effizienz und sie hat ein Datenschutzproblem, von dem sie nicht einmal weiß.

Martinas Geschichte zeigt wieder deutlich, dass der Adaptation Gap kein rein technologisches Problem ist. Die Technologie funktioniert. Martina beweist das jeden Tag. Was fehlt, ist das Umfeld, in dem sie das auch zeigen kann. Eine Unternehmenskultur, die Experimente belohnt, eine Führung, die Effizienzgewinne anerkennt, die Möglichkeiten Neues auszuprobieren, Fehler machen zu dürfen und Ergebnisse offen zu teilen, ohne Angst vor negativen Konsequenzen. Ohne dieses Fundament bleiben die Martinas im Schatten.

Malcolm (Management) mittendrin

Malcolm leitet eine Abteilung mit fünfzehn Leuten. Sein Geschäftsführer kam von einer Konferenz zurück und verkündete im Meeting: “Wir müssen was mit KI machen!” Malcolm bekam den Auftrag, das “irgendwie umzusetzen.” In einem meiner Workshops sagte er mir: “Ich soll eine Transformation führen, mit einer Technologie, die ich selbst nicht ganz verstehe.”

Wenn über den Adaptation Gap diskutiert wird, stehen meistens zwei Ebenen im Fokus. Die Ebene der Geschäftsführung, die von Transformation redet, und die Mitarbeitenden, die mit den Tools arbeiten (oder eben heimlich arbeiten). Dazwischen sitzt Malcolm und soll aus der großen Vision eine konkrete Handlung machen. Er muss jetzt (Secret) Cyborgs managen und nebenbei fragt er sich, ob sein eigener Job als Menschenmanager bald von einem Agenten übernommen wird.

In fast keinem Unternehmen, in dem ich arbeite, gibt es explizite Schulungen für genau diese Ebene. Die Mitarbeitenden bekommen Prompt-Engineering-Workshops (manche davon von mir). Die Geschäftsführung hört Keynotes auf Konferenzen (manche davon auch von mir). Aber die Malcolms dieser Welt? Die bekommen eine neue Zeile in der Jobbeschreibung und ein “Du schaffst das schon.”

Digitale Transformation wird in der Theorie gerne als Top-down-Prozess beschrieben: Die Führung gibt die Richtung vor, die Organisation folgt. In der Realität ist KI längst auch ein Bottom-up-Phänomen. Martinas Geschichte hat das gezeigt. Die Mitarbeitenden experimentieren, adaptieren, verändern ihre Arbeitsweise, oft ohne Wissen der Führung. Das mittlere Management steht damit an einer Schnittstelle, an der strategischer Druck von oben und operative Realität von unten aufeinandertreffen.

Dabei wird Malcolm also zwei Seiten gleichzeitig unter Druck gesetzt: Von oben kommt die Vision ohne Übersetzungshilfe. “Wir müssen was mit KI machen” klingt im Meeting motivierend, aber am Montagmorgen im Büro stellt sich die Frage: Was heißt das konkret für mein Team? Welche Prozesse verändern wir zuerst? Mit welchen Tools? Nach welchen Kriterien bewerte ich, ob ein KI-unterstütztes Ergebnis gut genug ist? Literatur zu Management in Zeiten digitaler Transformation gibt es reichlich. Aber der Kontext von generativer und agentischer KI ist grundlegend neu.

Und von unten kommt die Intensivierung. Denn die Produktivitätsgewinne, die KI verspricht, machen Malcolms Job nicht leichter, sondern komplexer. KI-Tools reduzieren Arbeit nicht, sie intensivieren sie (Ranganathan & Ye, 2026). Mitarbeitende übernehmen plötzlich Aufgaben, die vorher anderen gehörten. Product Manager beginnen zu programmieren, Researcher übernehmen Engineering-Tasks. Und wer muss das auffangen? Malcolm. Er verbringt zunehmend mehr Zeit damit, KI-unterstützte Arbeit zu reviewen, zu korrigieren und sein Team zu coachen.

Und dabei ist es gerade Malcolm, dessen Fähigkeiten am Arbeitsmarkt zunehmend gefragt sein werden. Denn was man bei der Arbeit mit KI-Agenten aktuell immer deutlicher sieht, ist: Die Herausforderungen sind gar nicht so neu, wie sie auf den ersten Blick erscheinen. Wer KI-Agenten erfolgreich einsetzen will, muss Ziele setzen für verschiedene Delegationsebenen, Aufgaben in Teilschritte zerlegen, klares Feedback geben, Ressourcen zuweisen, kurzfristige Projekte in langfristige Ziele einordnen. Das ist Management 101.

Und auch die Forschung bestätigt das Bild: Die Fähigkeit, KI-Agenten erfolgreich zu führen, korreliert stark mit der Fähigkeit, menschliche Teams zu führen. Wer gute Fragen stellt, aktiv zuhört und klare Entscheidungen trifft, führt sowohl Menschen als auch Maschinen besser (Weidmann, Xu & Deming, 2025). Delegieren, koordinieren, Feedback geben, das macht Malcolm seit Jahren.

Wenn ich Malcolm in meinen Workshops sehe, sage ich ihm gerne: Du bist besser vorbereitet als du denkst. Deine Fähigkeit, Ziele klar zu formulieren und den richtigen Kontext zu liefern, ist gutes Prompt/Context Engineering. Und deine Erfahrung im Delegieren ist genau das, was es braucht, um KI-Agenten erfolgreich zu steuern. Es braucht dafür keine teuren Berater von außen, die erklären, wie man KI "strategisch einsetzt." Was Malcolm fehlt, ist nicht die Grundkompetenz, sondern das spezifische Wissen. Was können diese Systeme, was nicht? Wie bewertet man KI-unterstützte Ergebnisse? Wie führt man ein Team, in dem Mensch und Maschine zusammenarbeiten? Und genau deshalb ist Malcolm so wichtig. Er ist die Person, die die Martinas aus dem Schatten holen kann. Er kann ihnen die nötigen Fähigkeiten an die Hand geben, den sicheren Rahmen schaffen und das, was er seit Jahren trainiert (delegieren, koordinieren, Feedback geben), auf die Arbeit mit generativer und agentischer KI übersetzen.

Der Adaptation Gap ist hier am deutlichsten sichtbar: in der Kluft zwischen dem, was von Malcolm erwartet wird, und dem, was ihm an Unterstützung zur Verfügung steht. Doch Malcolm ist nicht der Einzige, der nach Orientierung sucht. Eine Etage höher sitzt jemand, der ihn eigentlich ausstatten müsste.

Franz Führung: Viel investiert, wenig transformiert

Franz ist Geschäftsführer. Mittelständisches Unternehmen, 250 Mitarbeitende. Er hat die Keynotes gehört, die neuesten Studien gelesen, und er weiß: An KI führt kein Weg vorbei. Also handelt er. Er kauft Lizenzen für Copilot oder ChatGPT. Er genehmigt ein Pilotprojekt. Er bucht Workshops für seine Belegschaft. Er tut, was ein verantwortungsvoller Geschäftsführer in seiner Position tun sollte: Er investiert.

Franz ist die Person, die mich seit Jahren anruft. Und die Franz’ die das bis jetzt getan haben, gehören sicherlich zu den Early Adopters (Rogers, 1962) – zu den Vorreitern dieser Veränderung. (Hier ein Dankeschön an euch!)

Doch Franz ruft mich nicht nur an, weil er auf einer Konferenz war. Er ruft mich an, weil die Martinas und Malcolms auch an ihn herantreten. Die Innovation kommt von unten. Franz merkt das und er merkt auch, dass diese Technologie anders ist als alles, was vorher kam. Also holt er mich. Er braucht jemanden, der seine Leute motiviert, Ängste nimmt und Lust auf Veränderung macht. Er braucht einen Barden (danke Stefan für die passende Beschreibung) jemand, der die Botschaft ins Unternehmen trägt.

Doch ein Barde mit seinen Workshops und Vorträgen verändert keine Organisation allein. Ich habe in der letzten Ausgabe geschrieben, was meine Workshops bringen und sie sind definitiv sinnvoll. Aber der eigentliche Trugschluss liegt woanders: Franz hofft, dass aus vielen kleinen Experimenten irgendwann Transformation herauswächst. Dass, wenn genug Einzelinitiativen entstehen, das Große von selbst folgt. Diese Strategie führt selten zu signifikanten Ergebnissen (Ng, 2026). Und sie ist teuer. Lizenzen für Copilot oder ChatGPT kosten viel Geld pro Monat. Wenn diese Lizenzen genutzt werden, um Meetings zusammenzufassen und E-Mails umzuformulieren, dann ist das kein Return on AI Investment (ROAI). Das ist eine Spende an Microsoft oder OpenAI. Was stattdessen nötig ist, sind Workflows end-to-end neu denken, ganze Prozesse redesignen und dafür braucht es eine strategische Perspektive von oben.

Denn Verhalten ändert sich nicht durch Vorträge, sondern durch Anreize, durch Systeme, durch eine Führung, die nicht fragt „Wie setzen wir KI ein?”, sondern „Wie schaffen wir die Rahmenbedingungen, damit KI-Adoption wirklich gelingt?” (Snyder & Hreha, 2025).

Franz macht vieles richtig. Er investiert, er hört zu, er handelt. Aber zwischen Sensibilisierung und echter Transformation liegt ein Weg, den die meisten Unternehmen noch nicht gegangen sind. Ich habe jedoch bereits Menschen kennengelernt, die zeigen, wie es gehen kann.

Peter Plan und die Kunst der Umsetzung

Peter ist eine Mischung aus den Martinas, den Malcolms und den Franzes, die ich in den letzten Jahren kennengelernt habe, die in meinen Augen auf dem richtigen Weg sind, diese digitale Transformation in ihren Organisationen wirklich umzusetzen. (Oder einfach tolle Ideen hatten, die ich gerne mit euch teilen möchte.)

Doch warum überhaupt? Die ehrliche Antwort ist, weil die Alternative teurer ist. Wenn Martina und Malcolm keine Rahmenbedingungen bekommen, gehen sie nicht zurück zur alten Arbeitsweise. Sie gehen. Die talentiertesten Mitarbeitenden, die, die schon heute mit KI experimentieren und Ergebnisse erzielen, sind genau die, die am Arbeitsmarkt am gefragtesten sind. Es sind die, die irgendwann vielleicht ihr eigenes Ding machen. Erinnern wir uns an Sam Altmans Wette zum ersten Ein-Person-Milliarden-Dollar-Unternehmen. Das werden nicht die Leute gründen, die nie mit KI gearbeitet haben. Wer die Transformation nicht aktiv gestaltet, verliert also nicht nur Effizienz. Er verliert Innovationskraft, Geschwindigkeit, Sicherheit und am Ende die besten Leute. Was also tun?

Spielregeln definieren

Als Erstens hat Peter damit angefangen, KI-Richtlinien zu definieren. Was darf man, was darf man nicht, wo sind die Grenzen, wo die Freiräume. In Organisationen, in denen die KI-Strategie klar kommuniziert wurde, berichten 92% der Mitarbeitenden von positiver Produktivitätswirkung (EY, 2025b). Die gute Nachricht ist, dass man das Rad nicht neu erfinden muss. Die Wirtschaftskammer Österreich hat ausgezeichnete kostenlose Vorlagen und Guidelines veröffentlicht, die als Ausgangspunkt dienen. Die schlechte Nachricht: Eine Richtlinie allein reicht nicht. Sie muss gelebt werden und auch aktualisiert werden. Nicht einmal im Jahr, sondern laufend. Und vor allem muss sie klar kommuniziert werden.

Klare Kommunikation

Die Richtlinien sollten jedoch nicht nur Spielregeln sein, sondern auch eine klare Kommunikation beinhalten, was das Ziel der KI-Strategie ist. Und hier lohnt sich ein Punkt, der in meinen Augen noch immer zu selten klar ausgesprochen wird: Augmentation vor Automation.

Automation heißt: Das KI-System übernimmt eine Aufgabe komplett, ohne menschliche Beteiligung. Das Ziel ist Kostenreduktion. Die Implikation ist Jobverlust. Augmentation heißt: Mensch und KI arbeiten zusammen. Das Ziel ist, menschliche Leistung zu verbessern. Die Implikation ist nicht weniger Arbeit, sondern andere Arbeit. Bessere Entscheidungen, mehr Zeit für Komplexes, weniger Wiederholung.

Und das ist kein Entweder-oder. Beides kann in derselben Organisation koexistieren. Die repetitiven, strukturierten Aufgaben werden automatisiert. Die komplexen, kontextabhängigen Aufgaben werden augmentiert. Automation ersetzt menschliche Rollen, Augmentation unterstützt sie (Nguyen & Elbanna, 2025). Und ja, Augmentation kann langfristig zu Automation führen. Wenn Mensch und KI heute zusammenarbeiten, werden manche dieser Aufgaben in ein paar Jahren vollständig automatisierbar sein. Das ist kein Geheimnis und es wäre unehrlich, so zu tun als ob nicht. Aber genau das ist das Argument für Augmentation jetzt. Sie gibt Organisationen die Zeit, ihre Mitarbeitenden weiterzuentwickeln. Die gewonnene Zeit nicht nur für mehr Output zu nutzen, sondern die Martinas und Malcolms zu schulen, neue Kompetenzen aufzubauen, Menschen in Rollen zu bewegen, die auch in drei Jahren noch relevant sind. Der aktuelle Arbeitsklima Index der Arbeiterkammer Oberösterreich (2026), der gestern erschienen ist, zeigt: 89% der Beschäftigten, die mit ihren Weiterbildungsmöglichkeiten zufrieden sind, sind auch mit ihrer beruflichen Tätigkeit zufrieden!

Die Unternehmen, bei denen das funktioniert hat, haben ihre Mitarbeitenden gefragt: Welche Aufgabe nervt euch am meisten? Welcher Prozess kostet euch die meiste Zeit bei geringstem Mehrwert? Und dann haben sie genau dort angesetzt. Die Leute hatten plötzlich mehr Zeit für ihre Kernaufgaben. Für die Arbeit, die sie eigentlich machen wollten, als sie sich für diesen Job beworben haben. Das ist der Unterschied zwischen Automation, die Angst macht, und Augmentation, die Freiräume schafft.

Denn wer KI ausschließlich als Sparmaßnahme kommuniziert, zerstört genau das Vertrauen, das er braucht, damit die Martinas aus dem Schatten kommen und ihre Innovationen teilen. Wer Augmentation als Zwischenschritt zur Automation versteht und das offen kommuniziert, schafft Vertrauen. Wer es verschweigt, bestätigt genau die Befürchtungen der Martinas.

Doch Mitarbeitende werden nicht durch abstrakte Aussagen über Effizienzgewinne oder Kostensenkung motiviert. Menschen brauchen ein konkretes, greifbares Bild davon, wie die Zukunft aussieht, damit sie sich mit den Zielen ihrer Organisation identifizieren. Wie wird sich eure Arbeit verändern? Wofür werdet ihr mehr Zeit haben? Wird Effizienz in Stellenabbau übersetzt, oder in Wachstum? Wie wird KI-Nutzung belohnt? Visionen wie “Effizienzsteigerung” oder “digitale Transformation” bleiben wirkungslos, wenn Mitarbeitende nicht sehen können, wie sich ihr Arbeitsalltag dadurch verändert (Carton, 2018). Man muss nicht alle Antworten haben. Aber man muss eine Richtung zeigen, an der man arbeitet, und bereit sein, sie zu teilen. Mitarbeitende warten auf Orientierung.

Ressourcen bereitstellen: Trainieren, Üben, Lernen

Die Spielregeln sind das Fundament. Aber Spielregeln allein machen noch kein Spiel. Dafür braucht es Training. Und dafür brauchen sie Ressourcen, echte Möglichkeiten, zu trainieren, zu üben, Fehler zu machen, besser zu werden. Die Unternehmen, die ich gesehen habe und die es richtig machen, haben das auf mehreren Ebenen gleichzeitig angegangen.

Sie haben Promptathons veranstaltet, also Formate, bei denen Teams zusammensitzen und gemeinsam Prompts schreiben, Use Cases finden, ausprobieren.

Sie haben Prompt Libraries erstellt, also wirklich für verschiedene Unternehmensbereiche verschiedene Prompts und verschiedene Anwendungsfälle gesammelt und zugänglich gemacht (gibt es ansonsten auch kostenlos hier & hier)

Sie haben Kurse und Self-paced Learning angeboten, damit Mitarbeitende in ihrem eigenen Tempo lernen können, wann es für sie passt, nicht wann es in den Kalender der Personalabteilung passt (gibt es kostenlos auch hier & hier).

Sie haben interne Landing Pages gebaut, auf denen alle Informationen über die KI-Strategie, die Tools, die Richtlinien und die Ansprechpersonen an einem Ort stehen.

Sie haben Key User identifiziert. Das sind die Leute, die sich das Thema zu Herzen nehmen, die von innen kommen, die die Prozesse kennen, die die Sprache der Abteilung sprechen eben “KI-Champions”. Was diese Champions tun, ist genau das, was Organisationen brauchen. Sie identifizieren KI-Einsatzmöglichkeiten in ihrer Abteilung, demonstrieren den Mehrwert gegenüber Kolleginnen und Kollegen, bilden sich eigenständig weiter und befähigen andere im Team (Writer & Workplace Intelligence, 2025). Solche KI Champions müssen also keine externen Berater sein. Dieses Wissen kommt aus dem Unternehmen und soll aus dem Unternehmen gefördert werden.

Vorleben und Sicherheit schaffen

Doch ein Spielfeld mit Regeln und Trainingsmöglichkeiten nützt wenig, wenn niemand den ersten Schritt macht. Und der erste Schritt muss von oben kommen.

Führungskräfte, die diese Tools nicht nur verordnen, sondern selbst damit arbeiten. Die offen darüber sprechen, wo sie scheitern und was funktioniert, die Schwächen und Stärken am eigenen Leib erfahren statt sie theoretisch zu verstehen. Wer eine KI-Transformation anführen will, muss die Technologie selbst genutzt haben. Mitarbeitende, die darauf vertrauen, dass ihre Führungskräfte KI-Tools kompetent einsetzen, erzielen messbar bessere Ergebnisse in der eigenen KI-Nutzung (EY, 2025b).

Aber Vorleben allein reicht nicht. Es braucht einen Rahmen, in dem auch alle anderen sich trauen. Der treffende Begriff dafür ist: Psychological Safety. Es ist die geteilte Überzeugung in einem Team, dass es sicher ist, zwischenmenschliche Risiken einzugehen (Edmondson, 1999). Konkret bedeutet das: Fragen stellen, Fehler zugeben, eine andere Meinung äußern, ohne dafür bestraft oder lächerlich gemacht zu werden. Edmondsons Forschung zeigt, dass psychologische Sicherheit der stärkste Treiber für Lernverhalten in Teams ist. Denn nur wenn die Leute offen über ihre Erfahrungen sprechen, kann die Organisation als Ganzes lernen. Und genau hier schließt sich der Kreis zu den Martinas. Mitarbeitende haben vielleicht eine einschüchternde Compliance-Rede gehört und wollen kein Risiko eingehen. Oder sie werden für ihre Ergebnisse gefeiert und befürchten, dass der Respekt verschwindet (siehe oben), wenn bekannt wird, dass KI geholfen hat. Oder sie wissen, dass Produktivitätsgewinne als Gelegenheit für Stellenabbau gesehen werden (siehe oben). Oder sie vermuten, dass selbst ohne Stellenabbau die gewonnene Zeit einfach mit mehr Arbeit gefüllt wird.

Erst wenn diese Dynamik durchbrochen wird, wenn die Martinas sich trauen, ihre Prompts, ihre Workflows und ihre Ergebnisse zu teilen, können abteilungsübergreifend echte Produktivitätsgewinne entstehen. Solange das Wissen bei Einzelpersonen bleibt, skaliert nichts. Denn individuelle KI-Nutzung, die die eigene Leistung steigert, übersetzt sich nicht automatisch in bessere Ergebnisse für die Organisation. Dafür braucht es organisationale Innovation. Neue Anreize, überarbeitete Prozesse, und manchmal ein grundsätzliches Überdenken, wie Arbeit überhaupt strukturiert ist (Mollick, 2025).

Die Peters, die ich kenne, haben ein ausgezeichnetes Repertoire an Möglichkeiten aufgebaut, um diese Transformation zu meistern. Doch es gibt ein paar Dinge, die ich in der Praxis noch zu selten oder gar nicht gesehen habe und die ich mir wünschen würde.

Marcos Wunschliste

Neue Incentives

Ken Blanchard hat es treffend formuliert: Der schnellste Weg, Verhalten zu ändern, ist, das gewünschte Verhalten zu belohnen. Und trotzdem gibt es in den meisten Unternehmen, die ich kenne, keine messbaren Anreize für Mitarbeitende, die KI-Use-Cases entwickeln, die dem Unternehmen nachweislich Zeit oder Geld sparen. Kein strukturiertes Programm, keine definierte Belohnung. Die Performance-Metriken in den meisten Unternehmen ignorieren KI komplett. Ohne Incentives bleibt KI für Mitarbeitende entweder Zusatzarbeit oder eine Bedrohung für den eigenen Job (Snyder, 2026).

Was ich mir stattdessen wünschen würde: Ein Use Case, der nach klaren Kriterien validiert wird. Abteilungsübergreifend skalierbar, messbare Zeitersparnis, regelkonform. Belohnt mit etwas Echtem, wie mehr Geld oder zusätzlichen Urlaubstagen. Snyder (2026) schlägt hier ein Gain-Sharing-Modell vor: Wer vier Stunden pro Woche einspart (also rund 200 Stunden im Jahr), bekommt einen Teil davon zurück, zum Beispiel 50 Stunden, um in KI-Experimente oder Weiterbildung zu investieren. Das löst gleich zwei Probleme: Die Mitarbeitenden haben einen Grund, ihre Effizienzgewinne zu melden, und das Unternehmen kann den Rest der gewonnenen Zeit tatsächlich nutzen. Statt heimlicher Produktivität entsteht ein Kreislauf aus Transparenz und Innovation.

Klingt utopisch? Ist es nicht. Microsoft vergibt bereits AI-Compute-Credits an Teams, die neue KI-Lösungen erfolgreich pilotieren. JP Morgan setzt auf sogenannte AI Innovation Tokens, die in Budgets für künftige Innovationsprojekte oder Weiterbildung umgewandelt werden können (Snyder, 2026). IBM belohnt Mitarbeitende mit Blue Points, Walmart vergibt Geldprämien für Mitarbeitende, die neue KI-Innovationen identifizieren und implementieren (Snyder, 2026). Die Modelle existieren. Man muss nur wollen. Aber Achtung: Incentives nur für eine kleine Gruppe von KI-Champions einzuführen kann nach hinten losgehen. Wenn nur die Power User belohnt werden, steigen alle anderen aus. Incentives müssen für die gesamte Belegschaft zugänglich sein, und auch das Mentoring und Weitergeben von Wissen belohnen.

Messen, aber richtig

Richtig messen heißt für mich auch, auf qualitative Indikatoren zu schauen. Qualitative Indikatoren sind die weichen Signale, die zeigen, ob eine Veränderung tatsächlich im Arbeitsalltag ankommt. Nutzen die Leute die Tools überhaupt? Wie oft, wo, und wofür? Welche Use Cases entstehen organisch aus den Teams heraus, ohne dass jemand sie angeordnet hat? Wie verändert sich die Zusammenarbeit? Steigt die Bereitschaft, mit neuen Workflows zu experimentieren? Das sind die Fragen, die am Anfang zählen.

Natürlich gehören auch “harte” Zahlen wie Effizienzgewinne, Produktivitätssteigerungen und Kosteneinsparungen zum Gesamtbild. Aber sie sind nicht das ganze Bild, und vor allem sind sie nicht das erste, was man messen sollte. Der Erfolg eines Pilotprojekts lässt sich selten in sechs Monaten beurteilen (Snyder, 2026). Gerade am Anfang geht es darum, Nutzungsmuster zu verstehen, bevor man harte KPIs definiert. Dafür braucht es vor allem eines: Zeit. Snyder (2026) nennt das die Grace Period. Das ist eine Phase von sechs bis zwölf Monaten, in der Mitarbeitende ihren Komfort mit KI aufbauen können, bevor sie sich auf konkrete Leistungsziele festlegen müssen. Erst experimentieren, dann messen.

Die konkreten Kennzahlen, die Snyder (2026) für die verschiedenen Ebenen vorschlägt, ergeben dabei ein sinnvolles Gesamtbild. Auf individueller Ebene zählen KI-Readiness relativ zur Rolle, KI-Zertifizierungen, Beteiligung an neuen KI-Anwendungen und die resultierenden Geschäftsergebnisse. Auf Führungsebene empfiehlt er Metriken wie die Anzahl der Mitarbeitenden, die KI aktiv nutzen, die KI-Readiness der Organisation in Bezug auf Skills und Mindset, die Anzahl der Experimente und Piloten, die zu implementierten Lösungen führen, sowie den Business Impact der KI-Initiativen. Und, ganz wesentlich: die persönliche KI-Readiness der Führungskraft selbst. Wer KI verordnet, aber nicht selbst nutzt, verliert an Glaubwürdigkeit.

Snyder (2026) empfiehlt, regelmäßig Umfragen und Adoptionsdaten zu erheben und die Programme iterativ anzupassen - Zuhören, beobachten, lernen, justieren und dann erst bewerten. Wie so ein regelmäßiges Messen in der Praxis aussehen kann, zeigt OTTO, einer der größten europäischen Online-Händler. Im Zuge seiner digitalen Transformation hat OTTO ein kontinuierliches Feedback-System namens “Digital Heartbeat” aufgebaut (van Giffen et al., 2026). Alle zwei Wochen beantworten die Mitarbeitenden acht bis neun kurze Fragen zu Themen wie Zusammenarbeit, Arbeitsbelastung, Klarheit über Ziele und Stimmung im Team. Nicht einmal im Jahr, sondern laufend. So sehen Führungskräfte Probleme, bevor sie eskalieren. Abteilungen, die die Ergebnisse regelmäßig im Team besprochen, daraus Maßnahmen abgeleitet und Fortschritte sichtbar gemacht haben, bewältigten Veränderungsphasen deutlich besser.

Jetzt ist die Zeit, diese Modelle auszuprobieren. Die ersten Fehler wurden gemacht, die Limitationen sind bekannt(er). Aber Second-Mover-Advantage funktioniert nur, wenn man sich tatsächlich bewegt. Abwarten ist eine Strategie. Abwarten und nichts tun ist Stillstand mit intellektuellem Alibi (danke Claude für diesen tollen Satz). Die Fehler der anderen beobachtet zu haben bringt genau null, wenn man die Erkenntnisse nicht umsetzt. Ich starte dieses Jahr mein Doktorat und werde genau dort ansetzen, wo dieser Newsletter aufhört. Wie schließen Organisationen im DACH-Raum diese entstehende Lücke? Was brauchen die Martinas, Malcolms und Franzs wirklich, um diese Transformation nicht nur zu überleben, sondern aktiv zu gestalten?

Die Technologie sprintet. Organisationen schlendern. Die Frage ist, wann aus dem Schlendern ein Laufen wird. Und ob der Abstand irgendwann so groß ist, dass Laufen nicht mehr reicht.

Marco ☀️

PS: Es fehlt noch eine Person in dieser Geschichte. Ludwig Lehrling (oder Sabine Schülerin), der gerade seine Ausbildung macht und in eine Arbeitswelt eintritt, die sich schneller verändert als jeder Lehrplan. Aber das ist eine Geschichte für die nächste Ausgabe.

Referenzen

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Diese Woche stand für mich sinnbildlich für die Vielseitigkeit der digitalen Transformation.

500 Menschen, fünf Tage, fünf komplett unterschiedliche Welten und doch überall dasselbe Thema. Am Montag stand ich vor Lehrlingen, Dienstag (virtuell) vor einem Team eines internationalen Konzern, Mittwoch vor Schüler:innen und ihren Lehrpersonen, Donnerstag vor einem Vertriebs- und Führungsteam. Und am Samstag? Die Jahreshauptversammlung der Handwerkerzunft.

Digitale Transformation ist kein Nischenthema

Was mich an dieser Woche beeindruckt hat, war nicht die Diversität der Zielgruppen. Die kenne ich mittlerweile. Schon seit 2022 habe ich das Privileg, diese Vielfalt zu sehen. Vom Lehrling bis zur Geschäftsleitung, von der Schule bis zum Konzern. Überall Menschen, die verstehen wollen, die lernen wollen, die sich anpassen wollen. Aber langsam verändert sich die Haltung der Teilnehmenden. Die letzten Jahre waren die häufigsten Fragen: "Was kann ChatGPT & Co. eigentlich alles?” und “Brauchen wir das überhaupt?" Diese Woche war es eine andere: "Wie integrieren wir diese Tools sinnvoll in unseren Arbeits- und Schulalltag?"

Es ist nicht mehr die Frage, ob generative und agentische KI relevant ist. Diese Diskussion ist vorbei. Die Forschung, die aktuell rasant wächst, belegt mittlerweile eindeutig, dass der bewusste Einsatz von KI messbare Vorteile bringt. Dell’Acqua und Kollegen haben bereits 2023 gezeigt, dass Mitarbeitende mit KI-Unterstützung bei wissensintensiven Tätigkeiten mehr Aufgaben erledigen, schneller arbeiten können und weil zum Glück nicht immer alles schneller und mehr sein muss, auch qualitativ bessere Arbeit liefern. In einer Folgestudie von 2025 erreichten Einzelpersonen mit KI sogar das Leistungsniveau ganzer Teams ohne KI-Unterstützung (Dell’Acqua et al., 2023 & Dell’Acqua et al., 2025).

Ein weiteres beeindruckendes Beispiel ist eine aktuelle Studie (Cao et al., 2025), bei der Modelle von OpenAI systematische Literaturreviews erstellt haben. Eine Arbeit, die traditionell etwa 12 (!) Arbeitsjahre beansprucht. Das System erledigte sie in zwei Tagen. Es durchsuchte über 146.000 Zitate, las vollständige Forschungsarbeiten, extrahierte Daten, führte statistische Analysen durch und übertraf dabei menschliche Gutachter in der Genauigkeit. (Die Studie ist noch nicht peer-reviewed, aber das Ergebnis gibt einen Eindruck davon, wohin die Reise geht.)

Das Potenzial ist also nicht mehr Theorie, es wird messbar. Aber wenn ich ehrlich auf meine Arbeit der letzten drei Jahre schaue, frage ich mich oft: “Warum bleibt es bei so vielen Organisationen genau das – nur Potenzial?”

Doch um was zu verändern reicht ein Beamer und ein paar Megabyte - oder?

Ich liebe meine Workshops. Sie schaffen Bewusstsein, bauen Berührungsängste ab und zeigen praktische Anwendungsmöglichkeiten auf. Sie sind wichtig und werden es auch bleiben. Alles, was ich dazu benötige, sind ein Laptop, ein Beamer und meine Unterlagen, die ich ca. alle 3 Tage aktualisiere - easy as that.

Aber wenn wir ehrlich sind, dann wissen wir, dass ein Workshop alleine keine Organisation verändert. Ein Vortrag implementiert keine neuen Prozesse. Eine Schulung alleine schließt nicht die Lücke zwischen “wir wissen, dass KI wichtig ist” und “wir nutzen KI produktiv in unserem Alltag”. Schon gar nicht, wenn sie einmalig stattfindet und der Impuls immer nur von außen kommt. Echte Veränderung passiert, wenn Organisationen selbst die Fähigkeit entwickeln, zu lernen und sich anzupassen (siehe dazu Senge, 2006).

Das zentrale Problem digitaler Disruption liegt also nicht in der Technologie selbst, sondern in den unterschiedlichen Geschwindigkeiten, mit denen verschiedene Ebenen auf Veränderungen reagieren (Kane, 2017)

Technologie entwickelt sich schneller als Individuen sie adoptieren können. Individuen adaptieren schneller als Organisationen sich anpassen können. Und Organisationen passen sich schneller an als regulatorische Rahmenbedingungen folgen können.

Digitale Disruption ist daher primär ein “People Problem”. Nicht weil Menschen die Technologie falsch nutzen, sondern weil Organisationen nicht schnell genug lernen, diese Nutzung in neue Strukturen, Prozesse und Arbeitsweisen zu übersetzen.

Und die Zahlen bestätigen das. Von den Unternehmen, die KI bereits formal in ihre Strategie integriert haben, schafft nur etwa jedes achte den Sprung zur tatsächlichen Wertschöpfung. Weniger als ein Drittel der initiierten KI-Projekte verlässt überhaupt die Testphase (Challapally et al., 2025, S. 4).

Es braucht also mehr als nur Workshops & Schulungen. Es braucht Organisationskulturen, die Experimentieren erlauben. Es braucht auch Anreize, damit Mitarbeitende ihr Wissen teilen, anstatt es für sich zu behalten (Stichwort “Shadow AI” (Challapally et al., 2025, S. 8)). Und es braucht eine Führung, die versteht, dass KI-Integration kein IT-Projekt ist. Es ist Organisationsentwicklung!

Das ist doch alles nur Hype!

Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz ist geprägt von zyklischen Wellenbewegungen. Auf euphorische KI-Sommer in den 1960er und 1980er Jahren folgten stets ernüchternde KI-Winter, in denen Versprechen nicht eingelöst wurden und Finanzierungen einbrachen (Mühlhoff, 2025). Doch der aktuelle dritte KI-Sommer, von manchen auch als “ewiger Frühling” bezeichnet (Stanford Graduate School of Business, 2017), zeigt bislang keine Anzeichen einer Abkühlung. Das Gegenteil ist der Fall.

Vier Faktoren unterscheiden die heutige Situation fundamental von früheren Zyklen.

• Erstens hat sich die verfügbare Rechenleistung exponentiell gesteigert. Seit 2010 verdoppelt sich die für KI-Training eingesetzte Rechenkapazität etwa alle sechs Monate (Sevilla & Roldán, 2024).

• Zweitens werden Investitionen in nie dagewesenem Ausmaß freigesetzt. Allein das Project Stargate in den USA plant bis zu 500 Milliarden US-Dollar in KI-Infrastruktur (OpenAI, 2025). Parallel dazu startet die US-Regierung die Genesis

  Mission, ein nationales Forschungsprogramm für KI-beschleunigte wissenschaftliche Entdeckungen, das in seiner Dringlichkeit und Ambition explizit mit dem Manhattan-Projekt verglichen wird (The White House, 2025).

• Drittens wächst die Menge verfügbarer Trainingsdaten rasant. Über 20 Milliarden vernetzte Endgeräte produzieren täglich schätzungsweise 80 bis 200 Zettabyte an Daten (Sinha, 2025). Daten, die als das Öl des 21. Jahrhunderts (Spitz, 2017) angesehen werden und als strategisch wichtigste Ressource der

  KI-Industrie gelten.

• Und viertens zeigt sich eine beispiellose Adoptionsgeschwindigkeit. Drei Jahre nach der Einführung verzeichnet ChatGPT bereits knapp eine Milliarde wöchentliche Nutzer. Das Internet benötigte 36 Jahre für seine erste Milliarde (Nielsen, 2005).

Und dennoch unterschätzen die meisten das Tempo des Fortschritts. Aktuelle Prognosen markieren das Jahr 2026 als entscheidenden Wendepunkt (Wharton Human-AI Research & GBK Collective, 2025, S. 5-7). Während die vorangegangenen Jahre durch eine Phase der Pilotierung geprägt waren, steht die Unternehmenswelt nun an der Schwelle zur großflächigen Skalierung. Microsoft spricht in diesem Zusammenhang von der Entstehung der “Frontier Firm”. Organisationen, die über Pilotprojekte hinausgehen und beginnen, ihre Kernstrukturen grundlegend neu aufzubauen. Rund um jederzeit abrufbare kognitive Kapazitäten durch generative und agentische KI-Systeme (Microsoft Corporation, 2025, S. 1).

Doch trotz allen Prognosen und Investitionen lassen sich die gravierenden Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt bisher nicht eindeutig messen. Allerdings gibt es erste Anzeichen. Eine aktuelle Studie zeigt für den US-Markt, dass in Unternehmen, die generative KI aktiv implementieren, die Beschäftigung in Junior-Positionen um durchschnittlich 10 Prozent sinkt (Hosseini und Lichtinger, 2025). Der Effekt ist also da, aber er zeigt sich bisher nur dort, wo Organisationen die Technologie tatsächlich in ihre Abläufe integriert haben.

Die entscheidende Frage ist daher nicht, ob KI die Arbeitswelt verändert, sondern wie. Dabei stehen sich in der aktuellen Debatte zwei Narrative gegenüber. Das Augmentation-Narrativ sieht KI als Verstärker menschlicher Fähigkeiten. Mitarbeitende werden produktiver, erledigen mehr Aufgaben in höherer Qualität. Das Automation-Narrativ sieht KI als Ersatz. Aufgaben werden automatisiert, Stellen abgebaut, Wert entsteht über Kostensenkung. Dass diese Narrative keine abstrakten Konzepte sind, sondern reale strategische Entscheidungen widerspiegeln, zeigen zwei prominente Beispiele aus den USA. Walmart investiert eine Milliarde Dollar in Mitarbeiterentwicklung und strebt bei der KI-Transformation ausdrücklich die gleiche oder eine höhere Mitarbeiterzahl an (D’Innocenzio, 2025). Amazon hingegen will durch KI und Robotik Neueinstellungen vermeiden und plant bestehende Stellen abzubauen (Palmer, 2025).

Beide Wege sind möglich. Oft sogar innerhalb derselben Organisation, je nach Bereich und Aufgabe. Doch die Wahl zwischen Augmentation und Automation wird nicht durch die Technologie diktiert. Sie wird durch Führung getroffen.

Aber wie trifft man diese Entscheidungen? Wie erkennt man, wo KI Menschen verstärken sollte und wo sie Aufgaben übernehmen kann? Wie schafft man eine Kultur, in der Experimentieren erlaubt ist, ohne den Fokus auf Skalierung zu verlieren? Und wie gelingt das alles im europäischen Kontext (mit AI Act, DSGVO & Co. )?

Die letzten Jahre habe ich damit verbracht, Wissen zu transferieren. In Workshops, Vorträgen, Beratungen. Jetzt möchte ich in diesem Bereich auch Wissen schaffen. Genau das ist das Ziel meines geplanten Doktorats. Verstehen, wie Organisationen generative und agentische KI so integrieren können, dass aus strategischer Erkenntnis tatsächlich operative Wertschöpfung wird. Welche Faktoren beeinflussen, ob Führung auf Augmentation oder Automation setzt? Und was bedeutet das für die Menschen in diesen Organisationen, für ihre Akzeptanz, ihr Kompetenzerleben, ihre Bereitschaft zur Veränderung?

Was das für diesen Newsletter und meine Arbeit bedeutet

Dieses Thema ist mir auch persönlich wichtig. Ich komme ursprünglich aus dem Bereich der sozialen Medien, insbesondere mit einem kritischen Blick auf die Auswirkungen dieser Plattformen (Esposito, 2025). Und ich habe dort oft erlebt, dass die nötigen Kompetenzen für einen bewussten Umgang mit dieser Technologie etwas zu spät erlernt wurden. Bei generativer und agentischer KI möchte ich, dass wir diesen Fehler nicht wiederholen.

Deshalb werde ich weiterhin Workshops und Vorträge halten. Die Grundlagen vermitteln, Berührungsängste abbauen, praktische Anwendungen zeigen. Das bleibt wichtig. Aber ich werde meinen Fokus stärker auf das richten, was danach kommt. Die tatsächliche Integration in Organisationen / Schulen / Unternehmen. Die Veränderung von Kulturen. Die neuen Anforderungen an Führung in einer Welt, die zunehmend brüchig, unsicher, nicht-linear und schwer begreifbar geworden ist (Cascio, 2020).

Die Technologie entwickelt sich rasant. Aber die Menschen ziehen mit. Und das macht mir Hoffnung.

Marco

Quellen:

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Cascio, J. (2020, April 29). Facing the age of chaos. Medium. https://medium.com/@cascio/facing-the-age-of-chaos-b00687b1f51d

Challapally, A., Pease, C., Raskar, R., & Chari, P. (2025). State of AI in business 2025. MIT.

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Dell’Acqua, F., McFowland, E., Mollick, E. R., Lifshitz-Assaf, H., Kellogg, K., Rajendran, S., Krayer, L., Candelon, F., & Lakhani, K. R. (2023). Navigating the jagged technological frontier: Field experimental evidence of the effects of AI on knowledge worker productivity and quality. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4573321

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Hier ein Video mit etwas mehr Infos:
(Das Gewinnspiel ist schon abgelaufen – das Event war großartig! Mehr dazu ein anderes Mal :))

Die aktuelle Studienlage zeigt ein gemischtes Bild. KI steigert Produktivität und Geschwindigkeit¹, verbessert die Teamarbeit² und macht vielen bei der Verwendung Spaß³. Gleichzeitig warnen Forschende, dass kritisches Denken⁴, Lernfähigkeit⁵ und kognitive Leistungen⁶ leiden können, wenn wir uns zu sehr auf diese Tools verlassen. Doch fast alle dieser Studien haben eine Gemeinsamkeit. Sie zeigen, dass es entscheidend auf die richtige Nutzung ankommt. Viele der beobachteten negativen Effekte lassen sich deutlich abschwächen oder sogar vermeiden, wenn wir die Tools bewusst einsetzen. Gleichzeitig entstehen viele der positiven Effekte erst dann, wenn wir sie gezielt und reflektiert verwenden.

Eine neue Analyse⁷ von OpenAI selbst zeigt außerdem, dass sich die Nutzung klar verschiebt. Diese Tools werden immer stärker in den privaten Alltag integriert. Mehr als 70% aller Nachrichten sind inzwischen nicht mehr arbeitsbezogen, sondern für den privaten Gebrauch gedacht. Auch die Geschlechterverteilung gleicht sich mittlerweile aus, Frauen nutzen ChatGPT inzwischen genauso intensiv wie Männer.

Gleichzeitig werden die Tools selbst nahtloser in unser Leben eingebettet. Claude kann mittlerweile auf unserem Smartphone auf unseren Kalender und Nachrichten zugreifen⁸, Perplexity kann mit unseren E-Mails interagieren⁹ und ChatGPT hat mittlerweile eine integrierte Shopping-Funktion¹⁰. Gerade weil diese Systeme sich so selbstverständlich in unseren Alltag schieben, wird die bewusste und „richtige“ Nutzung entscheidend.

Daher hier ein paar Empfehlungen aus der Praxis:

Die Basics

Um einzusteigen, braucht es fast nichts. Wer einen Google-Account hat, kann sich bei allen gängigen Modellen registrieren und erhält Zugang zur Welt der generativen KI. Die meisten Personen aus meinen Workshops und Vorträgen haben mittlerweile schon mit ChatGPT & Co. herumexperimentiert, allerdings mit den Gratis-Versionen. Die kostenlosen Versionen sind jedoch oft eher Demos als vollwertige Werkzeuge und vermitteln ein verzerrtes Bild davon, was KI heute schon leisten kann. Daher lohnt es sich, zumindest einmal eine kostenpflichtige Version auszuprobieren (bei den meisten Anbietern ca. 20 €). Ich empfehle zum Start gerne ChatGPT als „eierlegende Wollmilchsau”. Am Ende ist es egal welcher Anbieter, wer die Tools richtig einsetzen kann, bekommt den günstigsten Mitarbeitenden/Assistenten, den man sich vorstellen kann.

Auch die Interaktion mit ChatGPT und Co. ist erstaunlich einfach. Diese Tools basieren auf menschlicher Sprache und lassen sich ohne technisches Vorwissen bedienen. In meinen Workshops hat das klassische „Prompting“ (also die Kommunikation mit diesen Tools) immer weniger Gewicht bekommen, weil viele alte Prompting-Tricks heute kaum noch nötig sind. Bitte und Danke schreiben, der KI ein fiktives Trinkgeld versprechen oder sie mit dem Ausschalten bedrohen, das war mal lustig und teilweise sogar hilfreich, ist heute aber nicht mehr notwendig¹¹. Die Modelle sind inzwischen so gut darin, uns Menschen zu verstehen, dass es vor allem darauf ankommt, ganz normal und menschlich mit ihnen zu sprechen. So wie man auch mit einer Kollegin oder einem Kollegen sprechen würde.

Dabei ist es jedoch wichtig zu verstehen, dass diese Tools keine Menschen sind und auch keinen Menschenersatz darstellen, aber sie funktionieren nun mal am besten, wenn man mit ihnen wie „Menschen” kommuniziert - also möglichst spezifisch, mit dem nötigen Kontext und klaren Zielen.

Tipp: Startet doch mal mit diesem einfachen Prompt: Stell mir 5 Fragen zu meinen Interessen und Arbeitsaufgaben, damit du verstehst, wie du mir am besten helfen kannst.

Auch die Video-Generierung¹² wird immer intuitiver: Man kann direkt in die Szene zeichnen oder Anmerkungen hinzufügen. Das Modell versteht die Hinweise und setzt sie um. (Videomodell: VEO3)

Man muss auch keine Angst vor technischen Einstiegsschwierigkeiten haben. In meiner Masterarbeit¹³ habe ich mich intensiv mit den Mechanismen beschäftigt, die digitale Plattformen einsetzen, um uns an die Bildschirme zu fesseln. Ich kann euch daher garantieren, dass OpenAI und Co. jede Menge dieser Mechanismen verwenden, um die Nutzung so leicht wie möglich zu gestalten. Das ist für uns ein Vorteil, da diese Tools daher sehr intuitiv bedienbar sind. Ethan Mollick, den ich schon etliche Male zitiert habe, empfiehlt in seinem Buch Co-Intelligence¹⁴ einfach zehn Stunden damit zu experimentieren.

Tipp: Redet mit den Modellen (Danke Malcolm). Speech-to-Text und Speech-to-Speech funktionieren inzwischen ausgezeichnet. Diesen Newsletter habe ich zum Beispiel zu großen Teilen diktiert, während ich mit meinem Hund Giotto spazieren war, und anschließend von ChatGPT den grammatikalischen Feinschliff machen lassen. Gerade am Anfang ist das enorm hilfreich. Ihr könnt einfach drauflosreden, die Modelle sortieren erstaunlich gut, extrahieren das Wichtige und liefern brauchbare Antworten.

Die Limitationen: Halluzinationen, Kontext-Limits & Sycophancy

Mittlerweile habe ich das Gefühl, dass die meisten Menschen in meinen Workshops und Vorträgen zumindest schon einmal von Halluzinationen gehört haben. Also davon, dass diese Modelle Dinge erfinden können, die gar nicht stimmen. Das Thema allein könnte einen eigenen Newsletter füllen. Für hier reicht es, wenn ihr euch bewusst macht, dass ChatGPT & Co. nicht automatisch „richtige“ Antworten geben. Wenn möglich, nutzt Tools, die eine Internet-Suche integriert haben. Dann könnt ihr zumindest sehen, woher eine Information stammt und sie im Zweifel prüfen. Aber Achtung, nur weil eine Quelle angezeigt wird, heißt das nicht automatisch, dass sie korrekt oder seriös ist. Das zeigt wieder, wie wichtig die Fähigkeit ist, die richtigen Informationen zu finden.

Eine zweite Einschränkung ist das Kontextlimit. Das ist vereinfacht gesagt das „Gedächtnis” dieser Modelle. Je mehr Text ihr hineingebt und je länger ihr in einer Session arbeitet, desto größer ist die Gefahr, dass Details verloren gehen oder Antworten ungenauer werden. Bei sehr langen Dokumenten oder Projekten solltet ihr lieber ab und zu einen neuen Chat starten. Ich persönlich versuche unter etwa 100.000 Tokens (ca. 75.000 Wörter - ca. 25 Seiten in Word) zu bleiben.

Und dann gibt es noch etwas, das immer stärker in den Fokus rückt. Sycophancy – also die Tendenz von KI, zu schmeicheln und zu bestätigen. Diese Modelle wirken oft verständnisvoll und unterstützend, weil sie aus menschlicher Kommunikation gelernt haben und unsere Rückmeldungen verstärken, wenn wir Zustimmung zeigen. Oftmals wollen wir selbst sogar, dass diese Modelle uns zustimmen¹⁷.

Chatbots wollen hilfreich erscheinen und uns im Gespräch halten. Für uns bedeutet das aber, dass wir eine Art „verzerrten Spiegel”¹⁸ vor uns haben. Wir bekommen unsere eigenen Gedanken zurück, oft mit einem schmeichelnden Filter. Das kann im Alltag angenehm sein, wird aber heikel, wenn es um Lernen, Entscheidungen oder kritisches Denken geht. Eine aktuelle Studie¹⁹ zeigt, dass ständige Bestätigung unsere Toleranz für Widerspruch senken und langfristig sogar soziale Fähigkeiten schwächen kann. Und weil Bestätigung unser Belohnungssystem aktiviert, ähnlich wie Likes in sozialen Medien, ist die Versuchung groß, sich immer wieder diese Zustimmung abzuholen. Je mehr wir uns an diese bequeme Bestätigung gewöhnen, desto leichter verlieren wir den Blick für Alternativen und echte Widersprüche. OpenAI selbst hat das Problem jüngst eingeräumt und sogar eine zu schmeichelnde Version zurückgerollt²⁰.

Gerade weil diese Bestätigung so verführerisch ist, lohnt es sich, den eigenen Umgang mit den Tools bewusst zu gestalten. Wir können Modelle so einstellen, dass sie uns nicht nur zustimmen, sondern auch widersprechen, hinterfragen und Feedback geben. Genau darum geht es im nächsten Abschnitt: Wie wir ChatGPT & Co. von einer reinen Antwortmaschine zu einer echten Co-Intelligenz machen.

Auch Popkultur greift das Thema auf. In einer der neusten SouthPark-Folgen²¹ wird die Tendenz von KI, uns ständig zu bestätigen und zu schmeicheln, satirisch und überaus treffend dargestellt.

Antwortmaschine vs. Co-Intelligenz

Mir geht es darum, die Systeme als das zu sehen, was sie sind. Werkzeuge. Keine neue Spezies (noch nicht) und vor allem kein Ersatz für menschliche Beziehungen.

Damit KI euch wirklich weiterbringt, braucht es bewusste Steuerung. Statt blind Antworten abzuholen, können wir die Systeme so einstellen und nutzen, dass sie uns fordern und unterstützen, statt nur zu bestätigen. Selbst OpenAI hat erkannt, dass viele (gerade Schüler:innen) die Tools sonst vor allem zum schnellen Lösen nutzen und nicht zum Lernen. Darum gibt es seit Sommer 2025 den Study Mode²². Mit diesem neuen Modell gibt es erstmals einen Lernmodus, der nicht nur Antworten liefert, sondern Schritt für Schritt führt und Fragen stellt wie ein guter Tutor. Er soll helfen, Inhalte zu verstehen, statt sie einfach nur abzuarbeiten. Neben dem Study Mode sind inzwischen auch spezielle Funktionen²³ für Schüler:innen entstanden, die Lernen strukturieren und kritisches Denken fördern.

Solche Änderungen zeigen, dass selbst die Anbieter merken, wer KI einfach nur als Antwortmaschine nutzt, lernt weniger. Daher hier meine Tipps aus der Praxis:

• Custom Instructions & System Prompts

  Ihr könnt in ChatGPT oder Claude das Grundverhalten anpassen. Zum Beispiel lässt sich vorab festlegen, dass die KI kritisch sein soll, Annahmen hinterfragen und nicht automatisch zustimmen. Das kann man entweder direkt in den Custom Instructions (z. B. in ChatGPT unter Einstellungen) hinterlegen oder einfach gleich in den (System) Prompt schreiben. Diese Einstellungen sind keine Garantie, aber sie helfen spürbar, Sycophancy abzuschwächen und bessere Rückmeldungen zu bekommen.

  Beispielprompt (als Inspiration – ihr müsst diesen nicht 1:1 so übernehmen):

  „Du bist ein kritischer, neutraler Assistent. Hinterfrage meine Annahmen, vermeide Schmeichelei und sei kritisch gegenüber meinen Ideen.”

• Think first, augment second: Feedback aktiv einfordern

  Wir können uns nicht beklagen, dass wir wichtige Fähigkeiten verlieren und dann unser Gehirn an ChatGPT auslagern. Erst selbst nachdenken, dann KI als Sparringspartner einsetzen. Lasst die Maschine gezielt prüfen, was fehlt oder schwach ist. So wird KI zu einer Feedback-Maschine statt zu einem Ja-Sager.

  Beispielprompt: „Kannst du mir bitte detailliertes Feedback zu [spezifischem Aspekt/Thema] geben?
  – Was gut funktioniert hat oder in diesem Ansatz effektiv war.
  – Bereiche, in denen Verbesserungen vorgenommen werden könnten und warum diese Änderungen einen Einfluss hätten.
  – Konkrete Vorschläge oder Beispiele, wie ich dies weiter verbessern könnte.”(Basierend auf bewährten Methoden für konstruktives Feedback²⁴)

• Simulationen & Perspektivwechsel

  Lasst die Modelle bewusst in Rollen schlüpfen, um euch vorzubereiten oder Ideen zu prüfen. Jobinterviews üben, kritische Kund:innen simulieren, Produktideen challengen lassen, Verkaufsgespräche trainieren. Alles ist mit wenigen Klicks möglich. Dadurch entstehen Szenarien, die früher nur mit realen Personen machbar waren.

  Beispielprompt: „Du bist eine Recruiterin und prüfst meinen Lebenslauf für diese Stelle. Welche Fragen würdest du mir stellen?“ [Job-Posting, Lebenslauf, Motivationsschreiben einfach mit als PDF hochladen]

• Lass die KI fragen

  Viele nutzen KI noch wie eine klassische Suchmaschine. Frage rein, Antwort raus. Doch der entscheidende Schritt, um wirklich von ChatGPT & Co. zu profitieren, liegt oft genau andersherum. Statt sofort eine fertige Antwort zu erwarten, lohnt es sich, die KI selbst Rückfragen stellen zu lassen.

  Ich persönlich starte mittlerweile 99 % meiner Chats mit genau diesem Framework: Ziel → kurzer Kontext → Rückfrage. Was will ich in diesem Chat erreichen? Dann gebe ich etwas Kontext, damit das Sprachmodell personalisierte und relevante Lösungen liefern kann. Und am Ende stelle ich eine einzige klärende Frage. So zeigt uns die KI, welche Informationen ihr noch fehlen. Das führt automatisch zu besseren Ergebnissen und trainiert unser eigenes Denken.

  „Ich will einen überzeugenden Pitch für [Zielgruppe] erstellen. Mein Unternehmen macht XYZ, und ich treffe mich nächste Woche mit Investoren. Welche Informationen brauchst du noch, um mir bestmöglich zu helfen?“

  Tipp: Gerade wenn ihr sprecht statt tippt, müsst ihr nicht sofort perfekte Prompts formulieren. Erzählt einfach frei, was euch gerade im Kopf herumgeht. Lasst die KI danach euren Arbeitsauftrag in eigenen Worten zusammenfassen (Paraphrasieren). So erkennt ihr, ob die KI euch richtig verstanden hat und erleichtert die Zusammenarbeit massiv.

Zum Schluss noch ein Wort zum Datenschutz

Ich will das Thema hier für die private Nutzung nur kurz anreißen, weil wir in der nächsten Ausgabe tiefer einsteigen und das Thema für Unternehmen etwas relevanter ist. Für die private Nutzung gilt vor allem eines: Keine sensiblen Dokumente oder Informationen hochladen, die man nicht im schlimmsten Fall auch öffentlich sehen möchte. Wir kennen die Berichte über Datenlecks; absolute Sicherheit gibt es nicht. Gleichzeitig sollten wir nicht vergessen, dass wir in den letzten 20 Jahren ohnehin Unmengen persönlicher Daten ins Internet getragen haben. KI ändert das Risiko nicht grundlegend, macht aber bewussten Umgang wichtiger denn je.

Fazit

KI kann uns schneller, kreativer und produktiver machen – wenn wir verstehen, wie wir sie bewusst einsetzen. Der Einstieg ist leicht, die Gefahren wie Sycophancy oder Halluzinationen sind überschaubar, wenn man sie kennt und steuern kann. Und aus einer simplen Antwortmaschine kann eine echte Co-Intelligenz werden, die uns fordert und fördert.

In der nächsten Ausgabe schauen wir uns an, wie sich generative KI sinnvoll in Unternehmen einführen lässt, warum viele KI-Projekte ins Stocken geraten und woran erste Initiativen scheitern. Wir gehen durch die häufigsten Fehler, die mir in der Praxis begegnen, und wie man sie vermeiden kann. Es geht um Strategie, Incentives, Kultur und Guidelines und wir werfen auch einen Blick darauf, welche konkreten Arbeiten KI schon heute zuverlässig übernehmen kann, damit Teams entlastet und zugleich befähigt werden.

Es freut mich von euch zu hören, wie ihr die Tools einsetzt.

Schreibt mir gerne an marco@visavi.at

☀️

Quellen:

¹ Dell’Acqua, Fabrizio and McFowland III, Edward and Mollick, Ethan R. and Lifshitz-Assaf, Hila and Kellogg, Katherine and Rajendran, Saran and Krayer, Lisa and Candelon, François and Lakhani, Karim R., Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality (September 15, 2023). Harvard Business School Technology & Operations Mgt. Unit Working Paper No. 24-013, The Wharton School Research Paper, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4573321 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4573321 & TEACHING FOR TOMORROW: Unlocking Six Weeks a Year With AI https://t.co/YaQ85Cnvdl

² Dell’Acqua, Fabrizio and Ayoubi, Charles and Lifshitz-Assaf, Hila and Sadun, Raffaella and Mollick, Ethan R. and Mollick, Lilach and Han, Yi and Goldman, Jeff and Nair, Hari and Taub, Stew and Lakhani, Karim R., The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise (March 28, 2025). Harvard Business School Strategy Unit Working Paper No. 25-043, Harvard Business School Technology & Operations Mgt. Unit Working Paper No. 25-043, Harvard Business Working Paper No. No. 25-043, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=5188231 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5188231

³ Commonwealth of Pennsylvania. (2025, März). Lessons from Pennsylvania’s Generative AI Pilot with ChatGPT. Office of Digital Experience https://www.pa.gov/content/dam/copapwp-pagov/en/oa/documents/programs/information-technology/documents/openai-pilot-report-2025.pdf

⁴ Lee, H.-P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R., & Wilson, N. (2025). The impact of generative AI on critical thinking: Self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers. In CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ‘25), April 26–May 01, 2025, Yokohama, Japan. ACM, New York, NY, USA, 23 pages. https://doi.org/10.1145/3706598.3713778

⁵ Bastani, Hamsa and Bastani, Osbert and Sungu, Alp and Ge, Haosen and Kabakcı, Özge and Mariman, Rei, Generative AI Can Harm Learning (July 15, 2024). The Wharton School Research Paper, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4895486. or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4895486

⁶ Lee, H.-P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R., & Wilson, N. (2025). The impact of generative AI on critical thinking: Self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers. In CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ‘25), April 26–May 01, 2025, Yokohama, Japan. ACM, New York, NY, USA, 23 pages. https://doi.org/10.1145/3706598.3713778

⁷ Chatterji, A., Cunningham, T., Deming, D., Hitzig, Z., Ong, C., Shan, C., & Wadman, K. (2025, 15. September). How people use ChatGPT. OpenAI. https://cdn.openai.com/pdf/a253471f-8260-40c6-a2cc-aa93fe9f142e/economic-research-chatgpt-usage-paper.pdf

⁸ https://www.linkedin.com/posts/claude_claude-now-connects-to-your-world-on-mobile-activity-7370894658278694913-fLmO?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAACNCsfUBoUm21gCiPfAymkRrSDxTXBTpho0

⁹ https://www.perplexity.ai/de/hub/blog/a-personal-assistant-for-your-inbox

¹⁰ https://openai.com/index/buy-it-in-chatgpt/

¹¹ Meincke, Lennart and Mollick, Ethan R. and Mollick, Lilach and Shapiro, Dan, Prompting Science Report 1: Prompt Engineering is Complicated and Contingent (March 04, 2025). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=5165270 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5165270

¹² https://deepmind.google/models/veo/

¹³ Esposito, M. (2025). Ein praxisorientierter Leitfaden für den ethischen Einsatz von Gamification Elementen in den sozialen Medien. https://doi.org/10.25924/opus-7128

¹⁴ Mollick, E. (2024). Co-intelligence: Living and working with AI. Portfolio/Penguin.

¹⁵ https://openai.com/index/introducing-simpleqa/

¹⁶ NoLiMa: Long-Context Evaluation Beyond Literal Matching arXiv:2502.05167

¹⁷ Sharma, M., Tong, M., Korbak, T., Duvenaud, D., Askell, A., Bowman, S. R., Cheng, N., Durmus, E., Hatfield-Dodds, Z., Johnston, S. R., Kravec, S., Maxwell, T., McCandlish, S., Ndousse, K., Rausch, O., Schiefer, N., Yan, D., Zhang, M., Perez, E. (2025). Towards understanding sycophancy in language models. arXiv. https://arxiv.org/abs/2310.13548

¹⁸ https://www.nytimes.com/2025/09/26/well/is-ai-validation-healthy.html?unlocked_article_code=1.o08.aaEO.dI5cDIvexwlB&smid=url-share

¹⁹ Malfacini, K. The impacts of companion AI on human relationships: risks, benefits, and design considerations. AI & Soc (2025). https://doi.org/10.1007/s00146-025-02318-6

²⁰ https://openai.com/index/sycophancy-in-gpt-4o/

²¹ South Park, „Sickofancy” (Staffel 27, Episode 3)

²² https://openai.com/index/chatgpt-study-mode/

²³ https://chatgpt.com/use-cases/students

Einige Unternehmen, die ich begleitet habe, reagieren bereits mit Verboten und sperren ChatGPT und Co., um sensible Daten zu schützen. Das klingt auf den ersten Blick auch nachvollziehbar. Gleichzeitig ermöglicht es jedoch Anthropic seit kurzem (derzeit nur auf iOS - 57,2 % Marktanteil¹), dass wir mit ihrem Sprachmodell Claude unseren Kalender sowie unsere E-Mail-Accounts teilen können². Damit aber auch Daten wie Standort, (Mail-)Adressen oder Notizen³. Alles hochpersönliche und mit ziemlicher Sicherheit auch betriebliche Daten. Und das mit nur einem Klick, sogar von einem privaten Account.

Um diese Datenflut in Perspektive zu stellen: Eine interessante Studie zeigt, dass bereits rund 150 Datenpunkte (Facebook-Likes) genügen, damit ein Algorithmus unsere Persönlichkeit besser einschätzen kann als die eigene Familie³.

Für mich ist das klar ein Weiterbildungsthema. Menschen/Mitarbeitende sollten verstehen, wie sie bewusst mit ihren/betrieblichen Daten umgehen und was für Auswirkungen das haben kann. Bei den sozialen Medien haben wir in diesem Bereich etwas geschlafen. Oft wird uns erst jetzt klar, was es bedeutet, über 20 Jahre hinweg persönliche Daten erzeugt und geteilt zu haben.

Bei generativer KI sollten wir die Möglichkeit nutzen, um diese Kompetenzen frühzeitig aufzubauen.

PS: Die nächste Ausgabe ist wieder etwas länger und beinhaltet das Thema welches ihr euch gewünscht habt.

➔ #1 Marco, wie verwende ich ChatGPT und Co eigentlich richtig?
Wie kann ich sicherstellen, dass ich meine eigenen kognitiven Fähigkeiten nicht verliere, Ergebnisse kritisch beurteile und Halluzinationen minimiere?

Quellen

¹ StatCounter Global Stats. (2025, August). Mobile Operating System Market Share United States of America. StatCounter. https://gs.statcounter.com/os-market-share/mobile/united-states-of-america

² https://www.linkedin.com/posts/claude_claude-now-connects-to-your-world-on-mobile-ugcPost-7370894589135572992-sCVT?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAACNCsfUBoUm21gCiPfAymkRrSDxTXBTpho0

³ Eigener Screenshot

⁴ Youyou, W., Kosinski, M., & Stillwell, D. (2015). Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(4), 1036–1040. https://doi.org/10.1073/pnas.1418680112

Themen:

➔ #1 Marco, wie verwende ich ChatGPT und Co eigentlich richtig?
Wie kann ich sicherstellen, dass ich meine eigenen kognitiven Fähigkeiten nicht verliere, Ergebnisse kritisch beurteile und Halluzinationen minimiere?

➔ #2 Marco, wie sieht die Welt in 5 Jahren aus?
Zwischen Hype und wahrem Nutzen, der Unberechenbarkeit der digitalen Transformation und der Frage, warum AI Literacy zu einer Schlüsselkompetenz werden wird.

➔ #3 Marco, warum funktioniert unsere KI Einführung im Unternehmen nicht?
Welche Fehler passieren in der Implementierung, was zeigt die aktuelle MIT-Studie zur GenAI Divide² und wieso viele Unternehmen damit ungewollt Secret Cyborgs züchten.

(Spoiler: Ich schreibe eh über alle drei Themen, die Reihenfolge möchte ich aber euch überlassen 😉)

Meldet euch gerne, wenn ihr einen Teil mitschreiben möchtet. Der Newsletter basiert auf meiner Arbeit aus den letzten 3 Jahren mit weit über 1.000 Teilnehmenden und zahlreichen renommierten Unternehmen in Vorarlberg. Er ermöglicht es mir, deutlich mehr Menschen zu erreichen als in Workshops oder Vorträgen.

Beim Thema Social Media haben wir es nämlich meiner Meinung nach verpasst, rechtzeitig das nötige Wissen aufzubauen¹. Bei KI und Co. möchte ich dazu beitragen, dass wir es diesmal besser machen. Zusätzliche Perspektiven und Know-how machen diesen Austausch daher nur wertvoller.

PS: Thank you Michael McCormick Williams for always being in the back of my mind and keeping me motivated with your saying: „You only truly understand a topic once you start writing about it.“

Mehr Infos:

¹

²https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1mtvswh/mit_report_95_of_generative_ai_pilots_at/?sort=new

Diese Frage wird mir sehr oft gestellt und sie ist absolut berechtigt. Die Welt der generativen KI entwickelt sich rasant schnell, sie ist absolut unvorhersehbar und teilweise wissen selbst die Entwickler:innen nicht im Detail, welche Fähigkeiten ihre Modelle entwickeln oder wie sie genau funktionieren¹ .

Die Wurzeln dieser rasanten Entwicklung liegen dabei noch gar nicht so lange zurück. Erst 2017 erschien mit „Attention Is All You Need²“ das Paper, das uns die Transformer-Architektur (das „T“ in ChatGPT) brachte. 2022 war dann der wirkliche Durchbruch für die Generative KI mit der Veröffentlichung von ChatGPT 3.5. Wer hier tiefer eintauchen möchte: Jürgen Schmidhuber (einer der frühen Entwickler der generativen KI) hat hier eine sehr lesenswerte, detaillierte Aufarbeitung verfasst³.

Ich bin fest davon überzeugt, dass Wissen eines der wenigen Dinge ist, die mehr werden, wenn man sie teilt. Deshalb bin ich auch kein Fan von „Informations-gatekeeping“ (looking at you, paywalls). Als Trainer und Dozent habe ich das Privileg, dass Informationsbeschaffung, Kuratierung und Vermittlung mein Beruf sind. Darum sind hier die Quellen, die ich in den letzten drei Jahren am meisten genutzt habe, sortiert nach dem ungefähren Aufwand wie lange es dauert die Informationen zu sammeln.

Es würde mich sehr freuen, wenn wir diesen Beitrag gemeinsam in eine Sammlung von Empfehlungen verwandeln können. So schaffen wir einen Thread, der für alle einen echten Mehrwert bietet.

1. Reddit⁴

Hier werden Informationen extrem schnell gepostet. Es ist die aktuellste Quelle, aber man muss durch viel Schrott und Halbwissen filtern. Das eigentliche Gold liegt oft in den Kommentaren unter den Beiträgen. Mein Tipp: Einen eigenen Account erstellen, der nur den relevanten KI-Subreddits folgt. Der Algorithmus schlägt dann mit der Zeit weitere, passende Communities vor. Ein großteils meiner Infos kommen von hier, da in diesen Subreddits so ziemlich alles aus der Welt der generativen KI zusammenkommt - benötigt aber einiges an Zeit um wirklich wertvolle Infos herauszufiltern. Dafür Ideal zum durchscrollen!

r/singularity

Diskussionen über die technologische Singularität, AGI/ASI und die philosophischen wie technischen Auswirkungen einer Zukunft mit Superintelligenz.

r/OpenAI

Der zentrale Hub für offizielle Ankündigungen, Demos, Nutzerprojekte und Diskussionen zu allen OpenAI-Produkten, allen voran ChatGPT.

r/artificial

Das größte allgemeine KI-Forum auf Reddit. Eine Mischung aus aktuellen News, Forschungspapieren, ethischen Debatten und Showcases.

r/LocalLLaMA

Alles zum lokalen Betrieb von LLMs wie Llama von Meta. Für alle, die KI datenschutzfreundlich und unabhängig auf dem eigenen Rechner betreiben wollen. Hier geht es um Setups, Benchmarks und technische Hilfe.

r/ChatGPTPro

Fokus auf den professionellen und produktiven Einsatz von ChatGPT. Weniger Memes, mehr fortgeschrittene Anwendungsfälle. Eine Goldgrube für kreative und effektive Prompts. Nutzer teilen hier ihre besten Anweisungen und Techniken für beeindruckende Ergebnisse.

r/ClaudeAI

Die Anlaufstelle für alles rund um Anthropic's KI-Modell Claude. Diskussionen über seine Stärken (z.B. langer Kontext) und praktische Anwendungen.

r/aivideo

Showcase für mit KI-generierte Videos. Hier werden Kreationen von Tools wie Sora, Veo, Pika und RunwayML geteilt und diskutiert.

r/GoogleGeminiAI

Die Community für alle Fragen, News und Projekte rund um Googles Gemini-Modellfamilie und die Integration in ihre Produkte.

r/AgentsOfAI

Ein spezielles Forum für das Trendthema autonome KI-Agenten. Hier geht es um Workflows, Frameworks und die Entwicklung eigener Agenten.

r/accelerate

Die Heimat der "Effective Accelerationism" (e/acc) Bewegung. Hier geht es um den uneingeschränkten, schnellen Fortschritt von KI.

r/AI_Regulation

Ein Nischen-Subreddit für die rechtlichen, politischen und ethischen Rahmenbedingungen von KI. Weniger Technik, mehr Governance.

r/AIDankMemes

Weil auch etwas Spaß sein muss. Ein Nischen-Subreddit für die aktuellsten Insider-Witze und Memes aus der KI-Welt.

2. Perplexity & ChatGPT Tasks

Für den schnellen Überblick sind diese beiden Tools ideal. Bei Perplexity kann man seine Interessen eingeben und erhält automatisierte KI-kuratierte Informationen. ChatGPT hat eine oft ungenutzte bzw. unbekannte Funktion namens „Tasks“⁵ , mit der man automatisierte Aufgaben erstellen kann. Basierend auf den Informationen, die das Modell über mich hat, schickt es mir maßgeschneiderte News-Zusammenfassungen jeden Tag zur selben Uhrzeit. Wer den Prompt dafür haben möchte, kann sich gerne melden. Beide Tools sind super, wenn man wenig Zeit hat!

3. LinkedIn / Einzelne Stimmen

Facebook 2.0 - äh, sorry, LinkedIn. Wie auf allen Social-Media-Plattformen gibt es hier natürlich sehr viele selbsternannte Gurus (hust). Aber zwischen all dem Lärm findet man auch wirklich wertvolle Stimmen:

• Ethan Mollick: Wer schon bei mir in Workshops oder Vorträgen war, weiß, dass ich sehr oft von seinen Insights berichte und ein großer Fan von ihm bin. Speziell im Lehrkontext super wertvoll! (Ich erwähne ihn noch öfters).

• Logan Kilpatrick: War bei OpenAI für die Entwickler-Community zuständig und ist jetzt bei Google AI Studio. Er gibt Einblicke, wie die Tools in der Praxis eingesetzt werden.

• Noam Brown: Ein Wissenschaftler bei OpenAI.

• ChatGPT for Education: Die offizielle Initiative von OpenAI, die Einblicke gibt, wie KI im Bildungsbereich eingesetzt wird.

Zusätzlich gibt es einige zentrale Persönlichkeiten der KI-Welt von denen ich aber versuche, alles zu lesen oder anzusehen, was sie veröffentlichen:

• Sam Altman (CEO von OpenAI) und Dario Amodei (CEO von Anthropic): Als Chefs der beiden führenden KI-Unternehmen geben ihre Aussagen die Richtung für die gesamte Branche vor.

• Demis Hassabis: Der CEO von Google DeepMind, der für seine revolutionäre Forschung im Bereich der KI mit dem Nobelpreis⁶ ausgezeichnet wurde. Seine Arbeit an Systemen wie AlphaFold⁷ hat wissenschaftliche Durchbrüche ermöglicht, und er gilt als eine der führenden Stimmen, wenn es um das Potenzial von KI zur Lösung der größten Herausforderungen der Menschheit geht.

• Geoffrey Hinton: Gilt als einer der „Godfathers of AI“ und erhielt 2024 den Nobelpreis für Physik⁸ für seine grundlegenden Arbeiten an künstlichen neuronalen Netzen. Heute ist er eine der wichtigsten kritischen Stimmen bezüglich der existenziellen Risiken der Technologie.

4. Newsletter

In der schnelllebigen KI-Welt ist die Flut an täglichen „News“ oft mehr Rauschen als Signal und wird von reinen Schlagzeilen getrieben. Länger kuratierte Informationen, wie sie in guten Newslettern zu finden sind, bieten hier einen wichtigen Gegenpol. Sie erscheinen bewusst seltener und setzen auf Einordnung statt auf Hype.

• One Useful Thing (Ethan Mollick)⁹: Der wohl beste Newsletter, um die praktische Relevanz von KI zu verstehen.

• Der Standard KI-Newsletter¹⁰ : Bietet einen guten und ausgewogenen Überblick über die wichtigsten Entwicklungen.

• VISAVI mit KI: Manchmal findet man auch hier ganz nützliche Sachen. 😉

5. YouTube

Ich bevorzuge Text, aber für visuelle Erklärungen sind einige Kanäle unschlagbar.

• 3Blue1Brown: Macht brillante visuelle Erklärungen zu komplexen Themen. Er hat auch ausgezeichnete Videos dazu, wie generative KI unter der Haube funktioniert (unten angeführt). Sehr Mathematik lastig und technisch!

• Andrej Karpathy: Baut in seinen Videos komplexe Modelle wie GPT von Grund auf neu. Sehr technisch.

• Matthew Berman: Liefert regelmäßige und sehr gut verständliche Updates zu den wichtigsten KI-News. (Danke für die Empfehlung Daniel)

• Die Kanäle von Anthropic und OpenAI: Hier findet man neben Produktankündigungen auch sehr gute Hintergrundinformationen und Erklärvideos.

6. Podcasts

Obwohl ich schon 2017 meinen ersten eigenen Podcast mitgegründet habe, muss ich ehrlich gestehen, dass ich kaum noch Podcast höre. Seit NotebookLM die Funktion hat, aus Dokumenten Podcasts zu erstellen, höre ich beim Spazierengehen mit Giotto eigentlich nur noch eigene „Podcasts“. Ich lasse mir aus interessanten Artikeln und Papers persönliche Audio-Beiträge erstellen. Mehr zu dem Programm habe ich bereits hier geschrieben¹¹ .

👉Da ich hier einen blinden Fleck habe: Welche KI-Podcasts könnt ihr empfehlen?

7. Bücher

Hier sind drei Empfehlungen, die meinen Blick auf die aktuelle Entwicklung maßgeblich geprägt haben:

• Co-Intelligence von Ethan Mollick: Ein praktischer Guide zur Zusammenarbeit mit KI. Absolute Leseempfehlung!

• Nexus von Yuval Noah Harari: Für alle, die einen historischeren und etwas pessimistischeren Ausblick auf die Zukunft mit KI und Informationsnetzwerken haben möchten.

• The Coming Wave von Mustafa Suleyman (CEO von Microsofts KI Abteilung): Eine Insider-„Warnung“ über die immense Kraft und die Herausforderungen bei der Kontrolle der nächsten Technologie-Welle.

8. Lernplattformen

Für das Fundament sind strukturierte Kurse unersetzlich. Hier sind drei Plattformen, die ich empfehlen kann:

• Elements of AI¹²: Ein kostenloser Online-Grundkurs der Universität Helsinki, der sich an absolute Anfänger richtet. Er erklärt, was KI ist, was sie kann (und was nicht) und welche gesellschaftlichen Auswirkungen sie hat, ganz ohne Mathematik oder Programmierkenntnisse. Perfekt für alle, die sich einen ersten, soliden Überblick verschaffen wollen.

• OpenAI Academy¹³ : Die kostenlose Lernplattform direkt von den Machern von ChatGPT. Das Angebot richtet sich an eine breite Zielgruppe, von Entwicklern über Lehrkräfte bis hin zu Berufstätigen, und bietet neben Grundlagen-Tutorials auch spezialisierte Kurse wie Prompt Engineering an. Der Fokus liegt stark auf dem praktischen Bezug und der direkten Anwendbarkeit der OpenAI-Tools.

• Google Cloud Skills Boost¹⁴ : Googles Lernpfad für generative KI. Dieser Kurs ist ebenfalls kostenlos und richtet sich an Einsteiger, erklärt die Grundlagen von großen Sprachmodellen, verantwortungsvoller KI und wie man mit den Google-Tools wie Vertex AI eigene KI-Anwendungen entwickelt. Besonders wertvoll für alle, die verstehen wollen, wie generative KI im Unternehmenskontext und auf einer Cloud-Plattform eingesetzt wird.

Viel Spaß beim Durchstöbern und lasst mir gerne eure Empfehlungen da, damit alle weiteren Lesenden davon profitieren können. Und bereitet euch schon mal auf ChatGPT-5 vor, was wahrscheinlich den nächsten großen Sprung für die KI-Welt bedeutet.

Quellen:

¹ https://x.com/sandersted/status/1819294298124218427

² https://arxiv.org/abs/1706.03762

³ https://arxiv.org/pdf/2212.11279

⁴ https://reddit.com

⁵ https://chatgpt.com/schedules

⁶ https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/hassabis/facts/

⁷ https://www.youtube.com/watch?v=P_fHJIYENdI

⁸ https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/hinton/facts/

⁹ https://www.oneusefulthing.org

¹⁰ https://about.derstandard.at/services/newsletter/kuenstliche-intelligenz-newsletter-anmeldung/

¹¹ https://www.vol.at/top-3-ki-tools/9225784

¹² https://www.elementsofai.at

¹³ https://academy.openai.com/home

¹⁴ https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536

Passend zum Thema habe ich mir am Montag ein Geburtstagsgeschenk gemacht und meine Masterarbeit abgegeben (natürlich war auch KI im Spiel, aber alles transparent dokumentiert 😉). Das war auch der Grund für meine Abwesenheit, doch heute melde ich mich mit einem kurzen Lebenszeichen und einer Empfehlung für euch zurück.

Ich wollte zum Thema "Braindrain durch KI" schon lange etwas schreiben, aber der großartige Ethan Mollick ist mir zuvorgekommen und hat das besser gemacht als ich je könnte. Er fasst in seinem neuen Beitrag genau die Haltung zusammen, die ich auch in meinen Workshops predige. Wer schon bei mir war, weiß, dass ich ihn oft zitiere und sein Buch regelmäßig verschenke. Deshalb gibt es heute statt eines Beitrags von mir eine Leseempfehlung für den neusten Beitrag von ihm.

Die Quintessenz von Mollick ist simpel: KI schadet nicht unserem Gehirn. Gedankenloser Umgang mit ihr schadet aber unserem Denken. Think first, augment second.

Den Artikel findet ihr hier! (inkl. einem weiteren Artikel von Mollick für alle, die gerne die ersten Schritte in der Welt der KI starten möchten).

Viel Spaß beim Lesen!

Digitale Transformation passiert einfach unglaublich schnell.²

In einem etwas kryptischen Video² haben Jony Ive, der Mitdesigner des iPhones (und vielen weiteren Produkten) und Sam Altman, Geschäftsführer von OpenAI, eine Partnerschaft für das Jahr 2026 angekündigt.³ Immerhin hat das iPhone schon einmal die Welt verändert. Wer weiß, wo diese Reise hingeht?

Quellen:

¹ Video Credits: László Gaál, AriKuschnir, https://x.com/fofrai/status/1924924738494669011?s=46;

² Krcmar H (2022) Digitale Transformation aus Perspektive von Wissenschaft und Forschung. In: Oswald G, Saueressig T, Krcmar H (eds) Digitale Transformation: Fallbeispiele und Branchenanalysen, 2nd edn. Springer Gabler, Wiesbaden, pp 21-22

³https://openai.com/sam-and-jony/

Seit 2 Wochen gibt's das neue Image Tool von Google, jetzt legt OpenAI nach.
Heute nur ein kurzer Input:

1. Präsentationsvideos von "4o Image Creation" anschauen.
2. 4o Image Creation KOSTENLOS ausprobieren und inspirieren lassen.
3. Staunen.

KI-Bildgenerierung ist nun so intuitiv bedienbar, leistungsstark und beeindrucken, wie es sich viele schon lange gewünscht haben.

Links:
Kurzvideo:

Präsentation:

Mehr Infos: https://openai.com/index/introducing-4o-image-generation/

Hier kostenlos ausprobieren: https://sora.com/explore/images

Stress im Schul- bzw. Studienalltag? Oder du möchtest mehr über ein Thema erfahren? Dann verwende doch KI als (Lern-)Unterstützung!

Marco Esposito, Trainer und Dozent im Bereich der digitalen Transformation und einer von „Vorarlbergs 50 Köpfe von Morgen", zeigt dir, drei KI-Tools die dein (Schul)Leben um einiges leichter machen. Deshalb hat er sich in seinen Workshops und Trainings zum Ziel gemacht, Wissen zugänglich zu machen und die Begeisterung für die digitale Welt in dir zu wecken. Mehr Infos gibt es hier.

Bist du bereit für seine drei KI-Tipps?

#1: NotebookLM

Wer sagt, dass Lernen trocken und langweilig sein muss? Mit NotebookLM kannst du deine Unterlagen in interaktive Lernerlebnisse verwandeln. Lade einfach deine Unterlagen (bis zu 300 Dateien) wie PDFs, Audio-Dateien oder sogar YouTube-Videos hoch und erlebe Lernen auf eine ganz neue Art und Weise: Beantworte von der KI erstellte Quiz oder lass dir Themen einfach erklären.

Das eigentliche Highlight ist jedoch die Podcast-Funktion: Das Gemini-KI-Modell erstellt aus den hochgeladenen Dokumenten interaktive Podcasts, in denen zwei virtuelle Hosts die Inhalte aufbereiten und neue Perspektiven eröffnen. Dabei zitieren die Hosts nicht einfach aus den Unterlagen, sondern entwickeln eigene Gedankengänge, die das Verständnis des Themas noch mehr fördern. Dadurch kannst du auch unterwegs lernen und entdeckst den Lernstoff auf ganz andere Art und Weise.

Hinweis: Derzeit ist die Podcast Funktion nur auf Englisch verfügbar. Mit etwas Prompt-Engineering kannst du jedoch auch Podcasts auf Deutsch, Italienisch oder Französisch erstellen.

#2: Deep Research

Schluss mit endlosen Google-Suchen und unübersichtlichen Ergebnissen – dank Google Deep Research! Dieses Feature des Gemini-Modells agiert wie dein persönlicher Forschungsassistent und durchforstet selbstständig (!) das Internet für dich. Außerdem erstellt es umfassende Berichte zum Wunschthema, sogar mit Zitaten und Quellangaben usw. So, wie du es auch machen würdest, nur viel schneller.

Das Besondere: In wenigen Minuten erstellt Deep Research dir einen umfassenden Bericht mit allen wichtigen Erkenntnissen – komplett mit Quellenangaben und direkten Links zu den Originalquellen. Ob wissenschaftliche Arbeiten, Blogs oder Websites – alle verwendeten Quellen werden transparent offengelegt. Aufgrund der Nachvollziehbarkeit eignet sich dieses KI-Tool besonders für wissenschaftliche Arbeiten. Das Tool ist Teil des Google-Gemini Paket und nach einem kostenlosen Testmonat kostenpflichtig.

#3: Perplexity AI

Perplexity AI ist die perfekte Mischung aus Suchmaschine und KI-gestütztem Assistenten. Ähnlich wie bei Google kannst du Fragen stellen und bekommst präzise, werbefreie Antworten. Und das Beste: Alle Antworten haben eine Quellenangabe dabei. Egal, ob du eine schnelle Antwort brauchst oder tief ins Thema eintauchen möchtest – Perplexity AI findet zuverlässige Informationen für dich, ohne dich mühsam durch Webseiten klicken zu müssen.

Dank der "Focus"-Funktion kannst du gezielt in verschiedenen Bereichen suchen, zum Beispiel nur in akademischen Quellen – perfekt für Hausarbeiten und Recherchen. Per Drag & Drop kannst du Dokumente hochladen und die KI analysiert diese sofort für dich. Mit der kostenpflichtigen Pro-Version kannst du noch mehr Anfragen tätigen und hast zusätzlich Zugriff auf die neuesten KI-Modelle von verschiedenen Anbietern, was besonders bei komplexen Fragestellungen hilfreich ist.

Chancen und Risiken im Blick behalten

Bei aller Begeisterung für die Möglichkeiten, die uns KI-Tools wie NotebookLM oder ChatGPT bieten, ist eines entscheidend: Sie sind Werkzeuge, die uns unterstützen, aber nicht das Denken abnehmen sollen. Es geht nicht darum, die KI unsere Hausaufgaben erledigen zu lassen, sondern um die Zusammenarbeit.

Ein besonders wichtiger Punkt beim Einsatz von KI-Tools ist die kritische Überprüfung der gelieferten Informationen. Denn Künstliche Intelligenz neigt dazu, Quellen, Fakten oder sogar ganze Geschichten zu erfinden. Dies geschieht oft so überzeugend, dass man es kaum bemerkt.

Daher ist es unerlässlich, die Ergebnisse von KI-Tools stets kritisch zu hinterfragen und mit anderen Quellen abzugleichen. Analytisches Denken– die Fähigkeit, Informationen methodisch zu erfassen, kritisch zu hinterfragen und systematisch auszuwerten – bleibt auch im KI-Zeitalter eine Schlüsselkompetenz. Nicht alles, was bei Google auf der ersten Seite steht oder von einer KI generiert wurde, ist automatisch korrekt. Nur wer Informationen kritisch prüft und validiert, kann die Vorteile von KI-Tools optimal nutzen, ohne in die Falle der Halluzinationen zu tappen.

PS: Hier kommt noch ein Geheimtipp!

Ein Geheimtipp, den du in fast allen gängigen Sprachmodellen verwenden kannst, ist folgender Prompt: "Bitte gib mir fünf Ideen, wie ich meinen Aufsatz verbessern kann. Überarbeite den Text nicht für mich, sondern gib mir Feedback zu Aspekten wie Struktur, Argumentation, Belegen, Klarheit und dem Schreibfluss. Ergänze auch andere Bereiche, die verbessert werden könnten. Erkläre bei jedem Vorschlag kurz, warum er hilfreich ist."

Weitere Informationen gibt es auf visavi.at oder du schreibst einfach eine Mail an hi@visavi.at.

Nach dem vorgestern das gigantische „Project Stargate¹“, ein Zusammenschluss mehrerer Tech-Unternehmen, welches in den kommenden vier Jahren über 500 Milliarden US-Dollar (Fun Fact 163 von 195 Staaten haben ein kleineres BIP²) in die US-KI-Infrastruktur investieren will, hat Ex-Präsident Trump jüngst die von Biden geplanten KI-Sicherheitsvorkehrungen zurückgerollt³. Ursprünglich sollten diese KI-Regulierungen Mitarbeitende und Verbraucher:innen vor möglichen Folgen des schnellen KI-Wachstums schützen⁴.

Und als wäre das nicht aufregend genug, präsentierte OpenAI gestern "Operator⁵" – einen KI-Agenten, der selbstständig im Web navigiert und Aufgaben ausführt. Ich habe bereits im Oktober über die „Ära der KI-Agenten⁶“ geschrieben, dabei aber einen entscheidenden Aspekt nicht erwähnt: die wachsende Gefahr für unsere Privatsphäre.

What did it cost? Nothing - except our Privacy!

In den letzten zwei Jahren habe ich in diversen Workshops und Vorträgen Unternehmen in Vorarlberg besucht und dabei die ganze Bandbreite an KI-Richtlinien kennengelernt – von „nicht vorhanden, wir machen einfach" bis hin zu „Siri und Co. müssen in Meetings ausgeschaltet werden“. Doch während Unternehmen noch über Richtlinien streiten, ist die Zukunft der Privatsphäre längst entschieden – sie beginnt nicht mit Zwang, sondern mit Bequemlichkeit.

Je leistungsfähiger und allgegenwärtiger diese Systeme werden, desto schwieriger wird es, sich ihnen zu entziehen. Die Botschaft lautet: „Wer von den Vorteilen der neuesten KI-Technologien profitieren will, muss weniger streng mit seiner Privatsphäre sein. Wir versprechen, sie nicht zu missbrauchen.“⁷ 😉

Technologieunternehmen perfektionieren diesen Ansatz. OpenAI hat kürzlich einen neuen Weg eröffnet, um ChatGPT nahtlos in unseren Alltag zu integrieren: Über WhatsApp kann man jetzt direkt ChatGPT kontaktieren⁸ – schnell, kostenlos und ohne Barrieren (+1 (800) 242-8478 - einfach selbst ausprobieren). Selbst Nutzer:innen eines alten Drehscheibentelefons⁸ könnten nun sogar auf die KI zugreifen. Die Tech-Giganten arbeiten also mit Hochdruck daran, ihre Dienste so nahtlos wie möglich in unseren Alltag zu integrieren.

Es ist eine schleichende Entwicklung, ähnlich wie bei den Smartphones: Was einst optional war, ist heute praktisch unverzichtbar für die Teilnahme am gesellschaftlichen Leben. Man denke nur daran, wie essenziell ein Smartphone heute für Banking, Arzttermine oder den Behördenkontakt ist.

Die Masse tauscht dabei, wie schon so oft, Privatsphäre gegen Komfort – ein Muster, das sich durch die gesamte digitale Transformation zieht. Sobald diese Technologien von der Mehrheit akzeptiert sind, werden sie auch in grundlegende (behördliche) Prozesse integriert. Als Ausblick wird oft der Vergleich zu WeChat⁹ in China herangezogen. Dort ist die App längst nicht nur ein Messenger, sondern nahezu die gesamte Infrastruktur für Kommunikation, Zahlungsverkehr, Behördengänge und Shopping in einem. Wer WeChat nicht hat, ist vom öffentlichen und wirtschaftlichen Leben praktisch ausgeschlossen. Nicht ohne Grund plante auch Elon Musk, X in eine solche "Everything App" zu verwandeln¹⁰.

In der Summe bedeutet das: KI-Anbieter rücken näher an die Menschen heran und schaffen damit Lock-in-Effekte – das Abschalten oder Nicht-Mitmachen fällt umso schwerer, je mehr Services auf diesem System laufen. Und damit auch die Menge an Daten die diese Unternehmen über uns sammeln.

"Ich habe eh nichts zu verstecken, sollen sie doch meine Daten haben."

Wer sich das schon einmal gedacht hat, übersieht leicht was im Kern von Surveillance Capitalism¹¹ geschieht: Eine neue Form des Kapitalismus, in der alle Aspekte des menschlichen Lebens – von scheinbar harmlosen Standortdaten und Suchverläufen bis hin zu psychologischen Profilen – alles wird erfasst, analysiert und monetarisiert. Reflektiert einmal eure eigenen Interaktionen mit ChatGPT & Co. Wir teilen vertrauliche Geschäftsdaten, lassen persönliche E-Mails optimieren oder bitten um Beziehungsratschläge. All diese intimen Details landen auf den Servern der Tech-Giganten. Und jetzt, mit KI-Agenten wie Operator (oder Computer Use von Anthropic¹²), die direkten Zugriff auf unsere Rechner erhalten, öffnen wir ihnen Tür und Tor zu noch mehr persönlichen Informationen.

Der Surveillance Capitalism strebt danach, Menschen nicht nur zu verstehen, sondern auch ihr Verhalten vorherzusagen und zu beeinflussen¹¹. Algorithmen analysieren nicht nur, was wir tun, sondern auch, wie wir uns fühlen, um uns gezielt in eine gewünschte Richtung zu lenken. Sobald Daten unkontrolliert gesammelt und analysiert werden, können sie nicht nur für kommerzielle Zwecke genutzt, sondern auch politisch instrumentalisiert werden. Der Fall Cambridge Analytica zeigt eindrücklich, wie solche Daten auch politisch instrumentalisiert werden können: Das Unternehmen nutzte die Facebook-Daten von Millionen Menschen, um durch gezielte Desinformation sowohl die Brexit-Abstimmung¹³ als auch die US-Präsidentschaftswahl 2016¹³ zu beeinflussen. Durch präzise psychologische Profile konnten sie genau bestimmen, wer für welche Art von Falschinformationen besonders empfänglich war.

Wir werden also durch den Komfort und die Bequemlichkeit, die uns die Nutzung dieser Dienste bietet, immer stärker in die Falle dieser Systeme gelockt und unsere Daten werden immer mehr und besser ausgewertet. Dieser Prozess verändert die Art und Weise wie wir als Gesellschaft interagieren, wie wir unsere Informationen aufnehmen und gibt diesen Tech-Unternehmen eine nie dagewesene Macht.

Ein prägnantes Beispiel¹¹ ist Pokémon Go. Während es als harmloses Spiel beworben wurde, erlaubte es dem Betreiber (eine Tochterfirma von Googles Mutterkonzern Alphabet) mittels Kamera- und GPS-Zugriff, Orte auszuwerten, zu denen Street-View-Autos bisher keinen Zutritt hatten – etwa private Gärten oder Innenräume von Geschäften. Gerade die Verknüpfung von Standort-, Bewegungs- und Interaktionsdaten zeigt, wie spielerische Anwendungen im Hintergrund zum perfekten Werkzeug für noch tiefergehendes Profiling werden.

The future is local!

Doch es gibt Alternativen zu diesem datengetriebenen Ökosystem. Wer nicht jede Eingabe den Servern der Tech-Giganten anvertrauen möchte und dieses "überwachunsorientiertes" System fördern will, hat durchaus Optionen.

Eine dieser Alternativen sind lokale KI-Modelle. Der Vorteil liegt auf der Hand: Die Verarbeitung unserer Daten findet nicht auf den Servern von diesen Tech-Giganten statt, sondern direkt auf unseren eigenen Geräten. Das bedeutet, dass unsere persönlichen Informationen nicht an Dritte weitergegeben werden und wir die volle Kontrolle über unsere Daten behalten. (Wir haben in Vorarlberg hier auch einen Profi für diese Implementierungen. Marco Moosbrugger, ein geschätzter Kollege von mir, hilft hier gerne weiter.)

Der noch relativ unbekannte Anbieter DeepSeek sorgt hier aktuell für Schlagzeilen: Das Modell R1 soll nach eigenen Angaben¹⁴ auf Augenhöhe mit OpenAIs Flaggschiff o1 agieren – sowohl bei komplexen Mathe- als auch Coding-Aufgaben (Tipp: Unbedingt ausprobieren, die "DeepThink"-Funktion ist wirklich interessant, mehr dazu in einem anderen Beitrag).

Klar, das erfordert eine Menge Rechenleistung und Speicherplatz, ist aber dank neuer Hardware-Trends immer weniger ein Ausschlusskriterium. Nvidia hat beispielsweise vor Kurzem auf der CES 2025 mit Project Digits¹⁵ ein „persönliches KI-Supercomputer“-System vorgestellt, das für rund 3.000 Dollar auf dem eigenen Schreibtisch stehen kann. Was noch vor wenigen Jahren nur in großen Rechenzentren möglich war, rückt damit in greifbare Nähe für kleinere Firmen, Forschungslabore oder sogar ambitionierte Privatleute.

Um mit einer meiner Lieblingsstimmen aus der KI-Welt zu schließen: Wie genau sich unsere digitale Zukunft entwickeln wird, können wir nicht vorhersagen. Eine Entwicklung scheint jedoch sicher: Gradually – then suddenly.¹⁶

Quellen:

¹ https://openai.com/index/announcing-the-stargate-project/

²https://www.imf.org/en/Publications/WEO/weo-database/2024/October

³https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/trump-revokes-biden-executive-order-addressing-ai-risks-2025-01-21/

⁴https://www.reuters.com/technology/white-house-unveils-wide-ranging-action-mitigate-ai-risks-2023-10-30/

⁵https://openai.com/index/introducing-operator/

⁶https://www.visavimitki.at/p/die-ara-der-ki-agenten

⁷https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2019/07/ftc-imposes-5-billion-penalty-sweeping-new-privacy-restrictions-facebook

⁸

⁹https://www.derstandard.at/story/2000105023317/wechat-eine-app-ist-chinas-epizentrum-der-ueberwachung

¹⁰https://www.theverge.com/23940924/elon-musk-x-twitter-all-hands-linda-yaccarino-super-app

¹¹Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. Profile books.

¹²https://www.anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use

¹³Howard, P., Ganesh, B., & Liotsiou, D. (2018). The IRA, Social Media and Political Polarizationin the United States, 2012-2018. Oxford Internet Institute. https://www.oii.ox.ac.uk/news-events/reports/the-ira-social-media-and-political-polarization-in-the-united-states-2012-2018/

¹³ICO. (2018). Investigation into the use of data analytics in political campaigns: A report to Parliament. : UK Information Commissioner’s Office. https://ico.org.uk/media/action-weve-taken/2260271/investigation-into-the-use-of-data-analytics-in-political-campaigns-final-20181105.pdf

¹⁴https://www.deepseek.com

¹⁵https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/

¹⁶

One Useful Thing

Gradually, then Suddenly: Upon the Threshold

A fundamental feature of many important technologies is that they improve over time. The reasons are complicated and varied, but we expect that each new generation iPhone camera is an improvement over the one before, that electric cars get more mileage every year, and that televisions get both better and cheaper…

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2 years ago · 530 likes · 69 comments · Ethan Mollick

Eine Aussage von Sal blieb besonders hängen:
"Lehrkräfte gehören zu den sichersten Jobs, solange sie sich anpassen." Und meiner Meinung nach ist das die Pflicht des gesamten Schulsystems.
Übrigens: Die letzte bedeutende Schulreform war 1962³.

Schönen Wochenstart ☀️🎓

Quellen:

¹60 Minutes. (2024). Meet Khanmigo: The student tutor AI being tested in school districts | 60 Minutes. YouTube. Retrieved December 15, 2024

²Khan Academy. (2024). Annual report. Retrieved December 15, 2024, from https://annualreport.khanacademy.org

³ Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung. (2024). Das österreichische Schulsystem. Retrieved December 15, 2024, from https://www.bmbwf.gv.at/Themen/schule/schulsystem/sw_oest.html

𝐀𝐈, 𝐭𝐚𝐤𝐞 𝐭𝐡𝐞 𝐰𝐡𝐞𝐞𝐥!

Es ist mittlerweile eindeutig: Generative KI ist am Arbeitsplatz angekommen. Laut einer großflächigen Umfrage¹ aus über 50 Ländern, haben mehr als 60 % der Beschäftigten in den letzten 12 Monaten bereits generative KI genutzt – beeindruckend, wenn man bedenkt, dass ChatGPT erst vor wenigen Tagen seinen zweiten Geburtstag gefeiert hat und mittlerweile die achtmeistbesuchte² Website weltweit ist.

𝐃𝐨𝐧'𝐭 𝐟𝐨𝐥𝐥𝐨𝐰 𝐦𝐞, 𝐈'𝐦 𝐥𝐨𝐬𝐭 𝐭𝐨𝐨

Der Begriff „Halluzinationen³“ im Kontext von KI ist mittlerweile den meisten bekannt. Sprachmodelle wie ChatGPT erfinden Quellen, Informationen oder sogar ganze Geschichten. Oft geschieht dies unglaublich unauffällig – und wer das Phänomen nicht kennt, kann leicht in die Falle tappen:

Ein Anwalt in den USA⁴ nutzte ChatGPT zur Recherche nach vergleichbaren Fällen. Das endete im Gerichtssaal peinlich - keiner der von ChatGPT zitierten Fälle existierte. Wie Jonathan Frakes sagen würde: „Ich muss Sie leider enttäuschen, die Geschichte ist frei erfunden.“

Das angefügte Bild⁵ zeigt eine perfekt zitierte Quelle. Das Problem?

Weder die Autoren, geschweige denn das Paper selbst existieren.

Auch Modelle wie Perplexity können überzeugend „lügen“ – etwa bei der Frage nach Werbespots, in denen das beworbene Produkt explizit nicht gezeigt wird. Die Antwort: Der berühmte „Hilltop“-Spot von Coca-Cola⁶. Schaut ihn euch selbst an und entscheidet, ob da wirklich keine Flasche vorkommt.

Wer diesen Modellen blind vertraut, kann unangenehm überrascht werden.

𝐃𝐢𝐞 𝐠𝐮𝐭𝐞 𝐍𝐚𝐜𝐡𝐫𝐢𝐜𝐡𝐭: 𝐄𝐬 𝐰𝐢𝐫𝐝 𝐛𝐞𝐬𝐬𝐞𝐫 (𝐯𝐢𝐞𝐥𝐥𝐞𝐢𝐜𝐡𝐭)

Aktuelle Tests⁷ von OpenAI zeigen, dass leistungsstärkere Modelle wie GPT-o1 weniger zu Halluzinationen neigen. Dennoch liegt die Korrektheit der Antworten auch hier unter 50 %. Bei der kostenlosen Version von ChatGPT (mit dem o1-mini-Modell) sind sogar nur etwa 15 % der Antworten vollständig korrekt. Diese Halluzinationen liegen an den faszinierenden Eigenschaften der Transformer-Architektur, auf der diese Modelle basieren und werden vielleicht nie ganz beseitigt werden. Doch den Blick unter die Haube dieser Modelle spare ich mir für einen weiteren Post. :)

𝐅𝐚𝐳𝐢𝐭

Auch mit KI bleibt eine Überprüfung der Informationen unerlässlich - denn auch nicht alles, was bei Google auf der ersten Seite steht, ist korrekt. Es bleibt unerlässlich, Informationen kritisch zu prüfen und zu validieren. Laut einer WEF-Studie⁸ zählen zwar auch AI & Big Data zu den Schlüsselqualifikationen der Zukunft, doch an erster Stelle steht das analytische Denken – die Fähigkeit, Informationen methodisch zu erfassen, kritisch zu hinterfragen und systematisch auszuwerten.

Quellen:

1. PwC. (2024). Hopes and Fears 2024: Workforce Transformation. Retrieved from https://www.pwc.at/de/dienstleistungen/workforce-transformation/hopes-and-fears-2024.html
   

2. Similarweb. (2024). Top Websites. Retrieved from https://www.similarweb.com/top-websites/
   

3. Metz, C. (2023, May 1). A.I. Chatbots Are Hallucinating. Here’s Why It Matters. The New York Times. Retrieved from https://www.nytimes.com/2023/05/01/business/ai-chatbots-hallucination.html
   

4. Der Standard. (2023). Anwalt blamiert sich vor Gericht mit Fällen, die von ChatGPT erfunden wurden. Retrieved from https://www.derstandard.at/story/3000000172205/anwalt-blamiert-sich-vor-gericht-mit-faellen-die-von-chatgpt-erfunden-wurden
   

5. Bild im Anhang
   

6. YouTube. (2024). Coca-Cola Hilltop Commercial. Retrieved from
   

7. OpenAI. (2024). Introducing SimpleQA. Retrieved from https://openai.com/index/introducing-simpleqa/
   

8. World Economic Forum. (2023). Future of Jobs Report 2023. Retrieved from https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2023.pdf

Ethan Mollick, einer meiner persönlichen Lieblingsstimmen aus der Welt der generativen KI, hat Computer Use in seinem Newsletter² präsentiert und von seinen Tests berichtet. Besonders spannend: Das Modell hat während der Tests selbstständig Annahmen getroffen, Strategien angepasst und sogar versucht, Code zu schreiben, um Aufgaben zu lösen.

Mollick meinte, dass das Modell eigenständig Aufgaben übernehmen konnte, die er sonst einem Praktikanten geben würde – diese Erkenntnis allein finde ich bemerkenswert³. Denn sie zeigt, wie weit diese Modelle inzwischen gekommen sind, wenn es darum geht, eigenständig zu agieren. Wir haben nun Modelle wie OpenAI's o1-preview, die in einigen Bereichen bereits besser als manche Personen auf Doktorniveau performen⁴ und gleichzeitig mit Anthropic's Computer Use ein Modell, das so selbstständig arbeiten kann wie ein Praktikant.

Zwar sind die Kosten für die Nutzung des Claude-Modells derzeit noch beträchtlich, doch ein Blick auf die Preisentwicklung bei OpenAI stimmt mich optimistisch. In nur eineinhalb Jahren fielen die Tokenpreise von 36$ auf beeindruckende 0,25$ pro 1 Million Tokens⁵.

Interessanterweise ist die Idee von KI-Agenten nicht neu – OpenAI arbeitet bereits seit 2016 an solchen Systemen⁶. (Fun Fact: Bereits 2006 konnte man im Spiel EverQuest II per „/pizza“-Befehl eine Pizza bestellen – ohne das Spiel zu unterbrechen.⁷)

Vor diesem Hintergrund gewinnt auch Sam Altmans jüngster Tweet an Bedeutung – OpenAI ist schließlich dafür bekannt, kurz nach größeren Ankündigungen von Mitstreitern neue Innovationen zu präsentieren⁸.

Wenn ich über diese Entwicklungen nachdenke, kommt mir oft der Gedanke, dass ich zwar zu jung bin, um die erste Mondlandung miterlebt zu haben, wahrscheinlich zu alt für die erste Marslandung sein werde – aber genau richtig, um die Ära der KI zu erleben.

(… oder auch nicht und wir stehen bald vor dem 3. KI-Winter – aber mehr dazu vielleicht in einem anderen Post 😉)

Quellen:
Anthropic. (2024). https://www.anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use

Mollick, E. (2024). https://www.oneusefulthing.org/p/when-you-give-a-claude-a-mouse

OpenAI. (2024). https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/

OpenAI. (2016). https://openai.com/index/openai-technical-goals/

Daybreak Game Company. (2006). EverQuest II players can now order pizza directly in-game. https://www.everquest2.com/news/imported-eq2-enus-363 Altman, S.

[@sama]. (2024, October 22). [Tweet]. https://x.com/sama/status/1848487309211275398

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