Der Komiker und Kabarettist Karl Valentin sagte einst:
„Prognosen sind schwierig, besonders wenn sie die Zukunft betreffen.“
Mit Voraussagen sollte man grundsätzlich sparsam umgehen – zu oft kommt alles anders, als man denkt. Oder es kommt mit dem „falschen“ Timing, das eine ursprünglich gute Idee beim verspäteten Eintreffen plötzlich nutzlos erscheinen lässt.
Doch aktuell erleben wir etwas, das sich kaum noch übersehen oder aufhalten lässt:
Da kommt etwas auf uns zu – mit Wucht, mit Tempo, und mit wachsender Selbstverständlichkeit.
KI ist da. Und sie bleibt.
Bei der künstlichen Intelligenz (KI) – international bekannt als AI (artificial intelligence) – könnte sich das Spiel der Prognosen umkehren. Hier zeigt sich schon jetzt: Es kann sich kaum noch jemand leisten, darauf zu verzichten. KI ist das neue Betriebssystem der Effizienz, der Gamechanger der Wertschöpfung in Organisationen, Verwaltungen und Unternehmen.
Oder in den Worten einer jüngeren Generation: KI ist Effizienz auf Ecstasy.
Von optimierten E-Mails über automatische Dokumentenerstellung, von der Replikation von Korrespondenz bis hin zu Amortisationsrechnungen, Nutzwertanalysen oder Prozessoptimierungen – die KI hält auf allen Wertschöpfungsebenen Einzug. Wer sie nicht nutzt, gerät ins Hintertreffen – und verzichtet auf massive Einsparungseffekte.
Alles eitel Sonnenschein? Mitnichten.
Wer jetzt glaubt, alles gehe „von selbst“ und das Denken sei ab sofort überflüssig, irrt gewaltig. Das Denken wird nicht ersetzt – es verlagert sich auf die Metaebene.
Denn:
- Man sollte eine Ahnung haben, was man der KI eingibt (sog. Prompts).
- Und man sollte einschätzen können, ob das Ergebnis plausibel, vollständig und sinnvoll ist.
Wer glaubt, mit der Eingabe kryptischer Phrasen auf Knopfdruck brauchbare Resultate zu erhalten, wird enttäuscht. Die Informatik kennt hierfür eine passende Regel:
Garbage in, garbage out.
Oder auf Deutsch: „Müll rein, Müll raus.“
Wenn fehlerhafte, unklare oder kontextfreie Daten eingegeben werden, bleibt das Ergebnis zwangsläufig unbrauchbar. Qualität beginnt bei der Eingabe – nicht bei der Ausgabe.
Fallbeispiel 1: Gut gemeint – schlecht umgesetzt
Ein Vater möchte seinem Sohn im Rahmen des internen Nachfolgeprozesses zeigen, was seine künftige Rolle als Geschäftsführer umfasst. Er lässt sich von der KI eine umfassende Liste aller To-dos und Verantwortlichkeiten erstellen. Was herauskommt: ein achtseitiges PDF im Kontext eines Anforderungs- und Stellenprofils, das zweifellos inhaltlich korrekt ist – aber den Sohn schlicht erschlägt.
Ein Gespräch auf Augenhöhe bei einem Glas Wein wäre womöglich der bessere Start gewesen. Gut gemeint ist eben nicht gut gemacht. Hier versagt nicht die KI – hier versagt die menschliche Kommunikation. Verantwortung für Kontext, Sinn und Verhältnis bleibt beim Menschen.
Fallbeispiel 2: Auf den ersten Blick gut, aber …
Ein Mitarbeiter aus der HR-Abteilung lässt sich von der KI eine Zusammenfassung zur Kurzarbeit mit freiwilliger Aufstockung erstellen – auf 100 % des (vermuteten) Nettogehalts. Die Darstellung sieht plausibel aus.
Was fehlt: Der Hinweis, dass das Kurzarbeitergeld steuerfrei ist, aber dem Progressionsvorbehalt (§ 32b EStG) unterliegt – was bei der nächsten Steuererklärung zu erheblichen Nachzahlungen führen kann. Insbesondere, wenn es lange Kurzarbeitsphasen oder zusätzliche Einkünfte gab.
Auch hier: Die KI liefert das Wissen – doch der Mensch braucht die Erfahrung, um es einzuordnen.
Worauf es jetzt ankommt: KI-Nutzungskompetenz
Kompetenz = Wissen × Erfahrung.
Die KI liefert uns blitzschnell abrufbares, druckreifes explizites Wissen – das macht uns schnell und effizient.
Doch KI-Kompetenz beim Menschen bedeutet mehr:
- Ein Gespür für die richtige Fragestellung
- Die Fähigkeit zur kritischen Prüfung
- Und die Erfahrung, Kontext, Nuancen und Wirkung zu erkennen.
KI verführt zu schnellen Ergebnissen. Doch Profiteur ist nicht, wer schnell klickt – sondern wer tief denkt. Die klügsten Köpfe werden die KI nicht als Ersatz, sondern als Assistenz nutzen.
Und das Beste daran:
Diese KI-Nutzungskompetenz lässt sich trainieren.
Ob durch praxisnahe Workshops, interaktive Lernformate oder kollegialen Austausch – wer heute beginnt, sich methodisch mit KI auseinanderzusetzen, wird morgen die besseren Entscheidungen treffen.
Denn: Die Zukunft der Arbeit ist nicht künstlich. Sie ist menschlich – mit KI.
Autor: Norbert W. Schätzlein, E-Mail: schaetzlein@siris-systeme.de
Bildquelle: Bild erstellt mit Unterstützung von OpenAI (DALL·E) nach einer Idee des Autors, Juni 2025.
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