Automation ersetzt keine Strategie. Auch nicht mit KI.
Der Einsatz generativer KI verführt zu operativer Effizienz und kaschiert dabei häufig das Fehlen einer klaren strategischen Zielsetzung. Prozesse werden automatisiert, Content generiert, Entscheidungen getroffen. Was dabei oft fehlt, ist die konzeptionelle Einordnung:
Warum wird automatisiert?
Mit welchem Ziel?
Für welchen Wirkungskontext?
KI ersetzt keine Zielklärung, kein Geschäftsmodell, keine kohärente Customer Journey. Wer ein Sprachmodell einführt, ohne die strukturelle Passung zu prüfen, riskiert funktionale Redundanzen, widersprüchliche Kommunikationsabläufe und unklare Verantwortlichkeiten im operativen Prozess.
Prompt Engineering ohne Use Case ist kein Fortschritt, sondern technisch vermittelte Beliebigkeit.
Es ist erschreckend, wie häufig zentrale Grundsätze des Projektmanagements im KI-Kontext suspendiert werden. Anforderungsanalyse, Zieldefinition, Stakeholder-Mapping oder der Aufbau einer sauberen Zielhierarchie – bewährte Methoden zur Projektsicherung – scheinen plötzlich verzichtbar, sobald ein KI-Tool involviert ist.
Doch genau diese Grundlagen sind unverzichtbar, um KI-gestützte Vorhaben wirkungsorientiert, verantwortbar und nicht zuletzt auch skalierbar zu gestalten.
Effizienz entsteht nicht durch Tool-Nutzung, sondern durch die intelligente Kopplung von Systemen, Datenflüssen und Entscheidungslogiken. Automatisierung ist keine Antwort, sondern eine Methode!
Strategisches KI-Design beginnt daher wie jedes Projekt ohne KI mit funktionaler Analyse, nicht mit Feature-Demonstration. Es integriert technologische Möglichkeiten in eine übergeordnete Logik: Was lässt sich durch KI anders, besser oder neu denken und zwar jenseits bloßer Beschleunigung?
Die zentrale Kompetenz liegt nicht im Tool-Verständnis, sondern in der Fähigkeit, Kontexte zu differenzieren, Prozessziele zu definieren, Schnittstellen zu gestalten. Nur wenn diese Grundlagen geklärt sind, erzeugt man mit generative KI mehr als synthetische Output-Kaskaden.
Andernfalls entwickeln wir nur Effizienz darin, das Falsche zu tun.
Gleicht erlernte Empathie bei Autisten der „Empathie“ einer KI?
Hilft uns dieser Vergleich, die Definition von Empathie in Bezug auf KI zu differenzieren?
Immer wieder wird über Empathie im Zusammenhang mit KI diskutiert. Und immer wieder denke ich an die erlernte Empathie vieler Menschen im Autismus-Spektrum, eine bewusst aufgebaute, erlernte Fähigkeit.
Ein Vergleich, der meine Definition von Empathie herausfordert:
Kann man auch bei KI von erlernter (bzw. trainierter) Empathie sprechen?
Dazu folgende abgrenzende Überlegungen:
𝟏 | 𝐔𝐫𝐬𝐩𝐫𝐮𝐧𝐠 & 𝐌𝐨𝐭𝐢𝐯𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧
👤 Menschen im Autismus-Spektrum starten oft mit einer sensorischen Reizflut und fehlender intuitiver Gefühlszuordnung.
Ihr Antrieb: der Wunsch nach Teilhabe.
🤖 KI beginnt mit einem Datenstrom ohne Innenleben.
Ihr Antrieb: Zielvorgaben von Entwicklern und Geschäftsmodelle.
Beide konstruieren also Empathie, doch nur eine Seite sehnt sich nach menschlicher Resonanz.
𝟐 | 𝐖𝐢𝐞 𝐞𝐧𝐭𝐬𝐭𝐞𝐡𝐭 𝐌𝐢𝐭𝐠𝐞𝐟ü𝐡𝐥?
👤 Autistische Strategie
Beobachten: Mimik, Gestik, Stimme.
Analysieren: „Stirn in Falten → wahrscheinlich Sorge.“
Reagieren: bewusst gewählte, oft sehr passende Antwort.
🤖 KI-Routine
Text, Bild, Ton in Vektoren übersetzen.
Wahrscheinlichkeit für „Sadness“, „Joy“ & Co. berechnen.
Response ausspielen.
Präzision beiderseits, aber doch mit deutlichen Unterschieden: nur das menschliche Gegenüber spürt Verantwortung für die Wirkung.
𝐀𝐥𝐬𝐨 𝐳𝐰𝐞𝐢 𝐤𝐨𝐧𝐬𝐭𝐫𝐮𝐤𝐭𝐢𝐯𝐞, 𝐚𝐛𝐞𝐫 𝐝𝐨𝐜𝐡 𝐮𝐧𝐠𝐥𝐞𝐢𝐜𝐡𝐞 𝐏𝐟𝐚𝐝𝐞:
-> Erlernte Empathie ist mühsam, doch zutiefst menschlich. Sie entsteht aus Bedürfnis und Verletzbarkeit und der Mensch empfindet Verantwortung für seine Reaktion.
-> KI-Empathie ist Statistik ohne Innenwelt. Nützlich, solange wir sie klar als Simulation kennzeichnen.
Suche ich Kontakt, brauche ich Gegenseitigkeit und Offenheit.
Suche ich Effizienz, genügt mir die KI-Maske. Die Kunst liegt darin, die beiden Konzepte nicht zu verwechseln.
Sofern ich Empathie erwarte im Sinne von verantwortlicher Reaktion und Resonanz kann die KI nicht als empathisch bezeichnet werden.
𝐅ü𝐫 𝐦𝐢𝐜𝐡 𝐛𝐥𝐞𝐢𝐛𝐭 𝐞𝐬 𝐞𝐢𝐧𝐝𝐞𝐮𝐭𝐢𝐠:
Solange wir der KI „Empathie“ zuschreiben, ohne die Begriffe zu differenzieren, drehen wir uns im Kreis.
Was wir brauchen, ist eine differenzierte Begrifflichkeit, nicht die Wiederholung derselben Diskussion mit immer denselben Missverständnissen weil wir versuchen, menschliche Konzepte auf Maschinen zu übertragen.
❓ Ich freue mich auf deine Sicht dazu.
Disclaimer
Die Beschreibungen zur erlernten Empathie von Menschen im Autismus-Spektrum in diesem Beitrag sind bewusst stark vereinfacht und können das breite Spektrum autistischer Erfahrungen nicht vollständig abbilden. Sie dienen nur als Gedankenanstöße für den Vergleich mit KI-Systemen.
Ermittlungen im Zusammenhang mit LinkedIn Posts zum Thema generative KI:
Die selbsternannte KI Polizei patrouilliert mit feinem Sensorium für generische Phrasen, verdächtig klingenden Satzkonstruktionen und einer womöglich unnatürlich anmutenden Dichte an Gedankenstrichen durch Kommentarspalten, scannt Inhalte nach verdächtigen Formulierungen und …
,,, schlägt zu. Öffentlich. Mit schwacher Rhetorik und viel moralischer Überlegenheit.
📢 Was genau bringt diese kollektive Entrüstung?
𝐍𝐢𝐜𝐡𝐭𝐬.
Denn die Ironie dieser Reaktion: Je mehr wir diese substanzarmen Beiträge kritisieren, desto sichtbarer werden sie. Jedes vermeintlich aufklärerische Kommentarfeuerwerk ist eine Einladung an den Algorithmus: „Bitte mehr davon. Das bringt Interaktion.“
Während gleichzeitig die leisen, klugen, differenzierten Inhalte durchs Raster fallen, weil sie niemanden aufregen, sondern einfach nur gut, aber keine Einladung zum Kommentieren sind und still konsumiert werden.
Der Algorithmus lernt nicht durch Entrüstung, sondern durch Engagement. Jeder „entlarvende“ Kommentar ist ein Premium-Signal.
Wenn Beiträge und Kommentare, die offensichtlich keinem menschlichen Denken entspringen, noch von menschlichem Intellekt überarbeitet wurden einfach ignoriert würden, würde auch der Algorithmus die Konsequenzen ziehen und solche „Content Creators“ weniger ausspielen.
𝐕𝐨𝐫𝐬𝐜𝐡𝐥𝐚𝐠 𝐟ü𝐫 𝐞𝐢𝐧𝐞𝐧 𝐰𝐢𝐫𝐤𝐮𝐧𝐠𝐬𝐯𝐨𝐥𝐥𝐞𝐧 𝐒𝐭𝐫𝐚𝐟𝐞𝐧𝐤𝐚𝐭𝐚𝐥𝐨𝐠:
🚫 Ignorieren (weiterscrollen)
🚫 Muten (beim Beitrag oben die drei Pünktchen klicken und „nicht interessiert“ wählen)
🚫 Nicht mehr folgen (oben die drei Pünktchen klicken und „… nicht mehr folgen“ wählen)
💎 Oder (crazy idea?) mal wieder was richtig Gutes 𝐭𝐞𝐢𝐥𝐞𝐧.
Also: gute Inhalte liken, kommentieren und teilen, denn so lernt der Algorithmus, was du in deinem Feed sehen möchtest und spielt mehr ähnliche Beiträge aus.
Ich wünsche mir jedenfalls mehr Inhalte, die mitdenken statt performen, die irritieren, ohne zu provozieren und die sich nicht durch Bindestriche verdächtig, sondern durch ihren Gehalt bemerkbar machen.
Wenn du Content kennst, der dem nährstoffarmen Algorithmusbrei etwas entgegensetzt, dann teile ihn in den Kommentaren, damit unser Feed wieder ein Ort der Anregung wird und nicht nur ein All-you-can-eat-Buffet synthetischer Reize.
Warum KI-Ethik, generative KI und synthetische Inhalte das vertrauen Herausfordern
Content galt einmal als Königsdisziplin. Wer etwas zu sagen hatte (und nicht nur zu wiederholen) dem wurde zugehört. Authentizität war keine Worthülse, sondern Voraussetzung: Aufmerksamkeit bekam nur, wer ein Mindestmaß an Relevanz und Originalität mitbrachte. Fragen nach Content-Governance oder Corporate Digital Responsibility stellte kaum jemand, weil sich die Grenzen zwischen eigenem Erleben und öffentlicher Darstellung selten verschoben.
Vertrauen entstand aus Erfahrung, nicht aus synthetischen Inhalten oder cleverem Packaging.
Heute reicht ein halbgarer Prompt, eine solide Mischung aus Worthülse und Schlagwort, ein bisschen psychologisches Nudging und schon strömt das vermeintlich Wertvolle in die Feeds.
Was früher als Ausdruck von Persönlichkeit galt – ein Standpunkt, ein Erfahrungswert, eine echte Auseinandersetzung – gerät im Strom der generierten Formulierungen zur austauschbaren Simulation. Nichts davon kratzt an der Oberfläche. Und noch weniger dringt darunter.
Das ist ein stiller Rückzug von der Idee, dass Worte einen Ursprung haben sollten. Oder wenigstens einen Zusammenhang zur gelebten Wirklichkeit.
𝐃𝐢𝐞 𝐧𝐞𝐮𝐞 𝐖ä𝐡𝐫𝐮𝐧𝐠 𝐡𝐞𝐢ß𝐭 𝐏𝐥𝐚𝐮𝐬𝐢𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭ä𝐭.
Wer überzeugend formulieren kann, oder besser: generieren lässt, braucht kein Erlebnis mehr, auch kein Wissen und keine Geschichte. Es genügt, dass es sich „echt anfühlt“. Der Rest ist Packaging.
So entstehen Testimonials von Menschen, die nie Kunde waren und Thought Leadership von Avataren, deren Gedanken eine Datenbank ist. Was in diesem Spiel zählt, ist nicht Authentizität, sondern Glaubwürdigkeit. Und Glaubwürdigkeit lässt sich mittlerweile hervorragend simulieren.
Natürlich kann man jetzt einwenden, dass es im Marketing noch nie um Wahrheit ging, sondern um Wirkung. Im Kontext von KI verschärft sich dieser Widerspruch. Denn je müheloser Inhalte erzeugt werden können, desto mehr stellt sich die Frage: Was ist eigentlich noch „gemeint“? Wer trägt Verantwortung für das Gesagte, wenn es technisch korrekt, aber inhaltlich leer ist?
Die ethische Bruchlinie verläuft nicht entlang der Frage „KI – ja oder nein“, sondern: Welche Gedanken sind uns wichtig genug, um sie selbst zu durchdringen, statt sie generieren zu lassen?
Und was sagt es über unsere Kommunikationskultur aus, wenn wir Wahrheit gegen Effizienz eintauschen?
𝐕𝐞𝐫𝐭𝐫𝐚𝐮𝐞𝐧 𝐢𝐬𝐭 𝐧𝐢𝐜𝐡𝐭 𝐬𝐤𝐚𝐥𝐢𝐞𝐫𝐛𝐚𝐫
Ich nutze generative KI täglich mit Begeisterung. Aber ich plädiere für eine Rückbesinnung auf das, was durch Technologie nicht ersetzt werden kann: Erfahrung und reflektierte Haltung.
Vertrauen lässt sich nicht automatisieren. Es entsteht im Zwischenraum zwischen Worten und Wirklichkeit.
Und genau dieser Raum ist es, den wir schützen sollten, bevor er uns verloren geht.
Zwischen Wahrheit und Wirkung – wo positionierst du dich?
Das Netz ist voll von diesen Informationen. Aber bitte schaltet wieder euer Denken ein!
Neueste Episode der Hacks: Eine absurde Flut von „Selbsterkenntnis-Prompts“. Ausgelöst durch die neue Memory-Funktion von Chat GPT:
🤖 „Basierend auf all unseren Chats, was sind meine Werte, Motive und Bedürfnisse?“
oder noch abenteuerlicher:
🤖 „…, was sind meine äußeren Probleme, meine inneren Probleme und meine philosophischen Probleme?“
Oder auch einfach
🤖 „…, wie hoch ist mein IQ?“
Ich frage mich, was jemand geraucht hat, der so einen Blödsinn verbreitet.
Wollt ihr euch wirklich von ChatGPT sagen lassen, welche Werte ihr habt, was euch antreibt oder welche tiefliegenden Probleme euch beschäftigen? Auf Basis von ein paar Chats zu verschiedenen geschäftlichen Themen?
KI als eine Art allwissendes Orakel für Selbsterkenntnis zu betrachten, ist ein wenig so, als würdet ihr euren Toaster fragen, wie ihr euren Morgen gestalten sollt: Er mag wissen, wie ihr euren Toast mögt, aber eure Werte und Lebensfragen sind ihm egal.
Du fragst ja auch nicht deinen Kühlschrank, ob du satt bist, nur weil er deine Lebensmittel aufbewahrt.
Ich beobachte, wie leichtfertig die neue Memory-Funktion von ChatGPT missverstanden und überschätzt wird. Denken wird ausgelagert und KI zur Quelle der Selbstfindung gemacht. Aber echte Werte entstehen nicht aus einer statistischen Analyse eurer Chatverläufe. Werte, Motive und Bedürfnisse sind etwas, das ihr bewusst selbst definieren müsst, bevor ihr überhaupt anfangen könnt, KI sinnvoll einzusetzen.
Versteht mich nicht falsch: KI ist ein unglaublich nützliches Werkzeug und es gibt sehr gute und sinnvolle Einsatzbereiche für die Memory Funktion. Aber Chat GPT ist ein Werkzeug, kein Spiegel deiner Seele, kein Messinstrument für Intelligenz oder Persönlichkeit.
Wenn ihr Klarheit wollt, müsst ihr zuerst euren eigenen Kopf bemühen. Nutzt KI zur Unterstützung eurer Gedankenprozesse, aber ersetzt niemals euer eigenes kritisches Denken und eure Selbstreflexion durch maschinengenerierte Erkenntnisse.
Denn letztlich entscheidet das, was zwischen euren Ohren passiert, darüber, ob ihr KI sinnvoll nutzt oder einfach nur Zeit verschwendet.
❓Wie siehst du das? Vertraust du darauf, dass KI dir tiefere Einblicke in deine Persönlichkeit geben kann, oder hältst du das auch für einen bedenklichen Trend?
Ob Europa‑, Kommunal‑ oder Bundestagswahl – ich beobachte, wie Kampagnen zunehmend in Social‑Media‑Feeds wandern. Ein einziger Prompt erzeugt tausend Videos, Bots streuen sie blitzschnell in WhatsApp‑Gruppen, TikTok‑Challenges oder Insta‑Reels. Die EU‑Kommission ermittelt bereits gegen Plattformen, die ihre „Rapid‑Response“‑Pflichten bei Wahlinterferenzen vernachlässigen.
Die neue Gleichung lautet
Kosten ↓ × Tempo ↑ = Desinfo on Demand.
Das Risiko ist nicht nur ein Deepfake, sondern die schlichte Kapazität, Zielgruppen in Endlosschleifen emotional zu bombardieren. Wenn reißerische Clips schneller viral gehen, als Faktenchecks verfügbar sind, wird der Wahlzettel zum Reflex‑Button.
Deshalb bin ich überzeugt: Wir brauchen mehr als Bildung – wir brauchen Technik und klare Regeln.
[1] AI Literacy braucht Begleitmaßnahmen
KI‑Kompetenz ist the long game: Flächendeckende Schulungsprogramme greifen oft erst nach Jahren. Deshalb müssen wir begleitend auf schnelle Hebel setzen: Plattform‑Regeln, klare Sanktionen für Vergehen und verpflichtende Watermark‑Standards helfen, Fakes frühzeitig einzudämmen.
[2] Technische Detektoren stärken und nicht allein auf Userskills bauen
Moderne Erkennungssysteme haben eine sehr hohe Erkennungsrate in Pilotprojekten bewiesen. Gemeinsam mit geschulten Nutzern und automatischen Labels können sie wirkungsvoller greifen als pure Manual‑Checks.
[3] Realistische Hürden für Schulen & Redaktionen anerkennen
Fact‑Checking‑Tools existieren, doch fehlen oft Budget, Personal und IT‑Infrastruktur, gerade in kleineren Redaktionen und an Schulen. Deshalb müssen Förderprogramme gezielt technische Ausstattung bereitstellen, schnelle Schulungen finanzieren und Open‑Source‑Werkzeuge zentral hosten, damit jede Lehrkraft und jeder Journalist prüfen kann.
Mein 30‑Sekunden‑Krisenplan
-> Clip/Bild genau anschauen
-> Quelle checken
-> Zweiten, unabhängigen Bericht lesen
-> Erst dann teilen
Hausaufgabe für Politik & Bildung
Curriculum 2.0: AI Literacy als dauerhafter Kompetenzstrang in allen Schulstufen und in der Erwachsenenbildung – flankiert von Förderung für Hardware und Tools.
Fakten‑Radar in Echtzeit: Unkomplizierter Zugang zu geprüften Tools für Schulen, Parteien und Redaktionen, plus verpflichtende EU‑Weck‑Triggers bei Desinfo‑Alarm.
EU Rechts‑ und Technik‑Agenda: Strengere Bußgelder für Plattformen, verbindliche Watermarks, automatisierte Blockchainsiegel und klare Vorgaben.
Generative KI demokratisiert Kommunikation – und Propaganda.
Nur wenn ich Quellen prüfe, Emotionen kontextualisiere und Algorithmen verstehe, kann ich mich der Desinformation entziehen.
Demokratie braucht beides: informierte Bürger und starke Systeme.
Hier geht´s zu meinem Beitrag auf Linkedin: Wahlkampf aus dem KI‑Text‑Generator
Denn Prompting ist nicht das Hacken eines Automaten, sondern das Trainieren einer neuen Sprach- und Denkweise. Eine, die gleichzeitig analytisch und kreativ sein muss.
Es ist erstaunlich, wie hartnäckig sich das Missverständnis hält, Prompting sei nur ein „Trick“, um KI-Systeme auszutricksen.
Ein bisschen clever formulieren, ein bisschen auf die richtigen Keywords achten und fertig ist der magische Output? Diese Herangehensweise stößt schnell an die Grenze. Genau an die Grenze, hinter der hochwertige Ergebnisse liegen.
Gutes Prompting ist echte, dialogische Kompetenz: das strukturierte, präzise, empathische Kommunizieren mit einem komplexen System:
Du musst wissen, was Du willst und es auf eine Weise formulieren, die sowohl menschlich nachvollziehbar als auch für die KI interpretierbar ist.
Du musst kontextualisieren und antizipieren, wie eine KI reagiert.
Du musst systematisch optimieren, messen und iterieren.
Prompt Optimization wird zur Schlüsselkompetenz
Der neue Leitfaden von OpenAI unterstreicht diese Entwicklung:
Statt „einfach ein bisschen besser fragen“ geht es jetzt darum, systematisch
• Kontext und Zielsetzung zu präzisieren
• explizite Anweisungen zu geben
• Antworten iterativ zu verbessern und Modelle zu steuern statt sich von ihnen überraschen zu lassen.
Mit anderen Worten: Gutes Prompting ist eine strategische Kommunikationsdisziplin und die besten Ergebnisse entstehen nicht durch spontane Kreativität, sondern durch methodisches Optimieren.
In meinen Beratungen arbeite ich bewusst nicht mit „Prompt-Rezepten“, sondern zeige, wie sich individuelles Prompting als strategisches Werkzeug nutzen lässt:
Für bessere Prozesse, innovativere Ergebnisse und Teams, die souverän mit generativer KI umgehen.
Lass uns aufhören, Prompting zu unterschätzen. Es verdient denselben Respekt und Aufmerksamkeit wie jede andere echte fachliche Kompetenz.
👉 Deshalb habe ich einen umfassenden Prompting-Leitfaden entwickelt: praxisorientiert und methodisch.
Meine Mission:
Dich nicht mit Best Practices von gestern abspeisen, sondern dir das Denken, Testen und Optimieren beibringen, das du wirklich brauchst, um KI sinnvoll und erfolgreich einzusetzen.
Wenn Du lernen willst, wie du:
• präzisere Prompts entwickelst,
• systematisch testest,
• bessere Ergebnisse kontrollierst,
Wenn ein „Bitte“ Millionen kostet
Die Höflichkeitsfloskeln „Bitte“ und „Danke“ in ChatGPT-Konversationen kosten jährlich „Zehn Millionen Dollar – gut investiertes Geld“ (Sam Altman, CEO von Open AI). Was irgendwie charmant klingt, offenbart die immense Ressourcennutzung generativer KI für scheinbar banale Interaktionen.
Höflichkeit als Sündenbock
Sollen wir also ab sofort die Höflichkeit außen vor lassen?
Bitte nicht! Denn der wahre Energiehunger versteckt sich nicht im „Bitte“ oder „Danke“, sondern in der Art, wie wir generative KI im Großen denken und nutzen.
Es geht nicht um Verzicht. Es geht darum, nicht alles zu machen, nur weil es geht
Ich liebe generative KI.
Aber ich will sie nicht für einen endlosen Strom an „ästhetischem Content“ ver(sch)wenden, der inhaltlich oft auf dem Stand eines Glückskekses bleibt.
Mich interessiert, was passiert, wenn wir KI einsetzen, um komplexe Gedanken zu ordnen. Um Ideen sichtbar zu machen. Um Kommunikation zu ermöglichen, die nicht nur schnell ist, sondern relevant.
Denn KI ist kein kostenloser Süßigkeiten-Spender für digitales Zuckerwerk. Sie ist ein Werkzeug: Es zählt nicht, wie viele Nägel du einschlägst, wenn du überhaupt nicht weißt, was du bauen willst.
Der ökologische Fußabdruck generativer KI
Eine einzelne Anfrage an ChatGPT-4o verbraucht das Zehnfache einer herkömmlichen Google-Suche. Das summiert sich zu einem erheblichen Energiebedarf, der nicht nur finanzielle, sondern auch ökologische Kosten verursacht.
Trend-Style-Bildchen: Kreativität oder Ressourcenverschwendung?
Die Beliebtheit von KI-generierten Bildern in sozialen Medien hat zu einem Boom geführt. Doch dieser Trend hat einen Preis: Ein globaler Ressourcenfresser. Nicht aus einem künstlerischen Impuls heraus, sondern aus dem Bedürfnis der digitalen Selbstinszenierung im „Look of the Moment“.
Ist es angemessen, an der Sinnhaftigkeit dieser Bildproduktion zu zweifeln?
Ich denke: ja – und zwar dringend.
Aber wie dann?
Was wir brauchen, ist ein bewusster Umgang, der die Qualität unserer Interaktionen mit KI erhält, ohne dabei blindlings Ressourcen zu verfeuern.
Denn Effizienz und Nachhaltigkeit bedeutet nicht, dass alles nur noch funktional sein darf.
Es geht darum, generative KI wie ein gutes Menü zu behandeln:
Mit Liebe zubereitet und bitte nicht mit der Gießkanne auf den Tisch gekippt. Ein kreatives Gericht verliert nicht an Wirkung, nur weil es mit Maß und Verstand portioniert ist.
Oder anders gesagt:
KI muss kein All-you-can-eat-Buffet sein, bei dem die Hälfte im Müll landet.
Es darf auch ein sorgfältig komponiertes Drei-Gänge-Menü sein: mit Substanz, Überraschung und einem Nachgeschmack, der zum Nachdenken anregt.
Am Ende zählt nicht, wie viel wir generieren.
Sondern was davon wirklich nährt – unsere Ideen, unsere Zusammenarbeit, unsere strategischen Ziele.
Während Tools wie ChatGPT längst im Klassenzimmer angekommen sind, wirkt das deutsche Bildungssystem wie ein Zuschauer, der hofft, dass der Hype wieder verschwindet oder sich von alleine regelt.
Die Realität ist: Schüler nutzen KI.
Aber es fehlt ein Konzept mit verbindlichen Kompetenzzielen. KI wird als Tool behandelt, nicht als Teil einer digitalen Lernstrategie. Lehrkräfte sind häufig weitgehend auf sich gestellt.
Erwarten wir, dass Lehrkräfte trotzdem Verantwortung übernehmen? Oder ist es vielmehr verständlich, dass viele die Nutzung lieber gleich ganz untersagen?
Leider ist die Gefahr hoch, dass durch unreflektierte weil führungslose Nutzung von KI das eigene Denken ersetzt wird, statt es zu fördern. Und große Chancen bleiben dabei weitgehend ungenutzt:
• Individualisiertes Lernen – im eigenen Tempo, mit passenden Inhalten
• Barrierefreiheit für Schüler mit Förderbedarf
• Entlastung von Routinetätigkeiten – mehr Raum fürs Lehren
• Sprachliche & kulturelle Teilhabe durch KI-gestützte Kommunikation
Es geht um die Frage nach Bildungsteilhabe und -gerechtigkeit. Denn:
𝐊𝐈 𝐯𝐞𝐫𝐬𝐭ä𝐫𝐤𝐭, 𝐰𝐚𝐬 𝐯𝐨𝐫𝐡𝐞𝐫 𝐬𝐜𝐡𝐨𝐧 𝐮𝐧𝐟𝐚𝐢𝐫 𝐰𝐚𝐫:
Kinder, deren Eltern den Umgang mit KI beherrschen, haben Vorteile: Sie wissen, wie man KI sinnvoll nutzt, verstehen, wie man Ergebnisse bewertet. Sie reflektieren, was richtig, falsch oder verzerrt ist. Und sie haben oft auch den besseren Zugang zur Technik.
Aber was passiert mit Kindern, deren Eltern kein technisches Know-how mitbringen? Die keine akademische Ausbildung haben oder KI schlicht nicht erklären können? Diese Kinder verlieren doppelt.
Der Bildungsauftrag wird zur Glückssache – abhängig vom Elternhaus. Und das ist leider keine Zukunftsvision es passiert längst.
Wenn wir bildungspolitische Chancengleichheit wirklich wollen, müssen wir handeln:
· KI- und Medienkompetenz als Pflichtfach – nicht als Wahlmöglichkeit
· Fortbildungsoffensive für Lehrkräfte – didaktisch, technisch, ethisch
· DSGVO-konforme Tools mit Bildungsfokus
· Klare Regeln für sinnvollen KI-Einsatz
· Eine digitale Infrastruktur, die den Namen verdient
KI darf nicht das kritische Denken ersetzen. Sie muss es ermöglichen.
Während wir noch diskutieren, ob KI in die Schule gehört, schreiben Schüler längst ihre Hausaufgaben damit.
In meinem Studium habe ich eine Seminararbeit verfasst, in der ich mich mit den Auswirkungen des Internets auf die Bildung beschäftigt habe. Schon in Bezug auf Internetnutzung war klar, es wird eine negative Auswirkung auf die Bildungsgleichheit haben. Mit KI erleben wir nun diesen Effekt wieder, nur um ein Vielfaches schneller und stärker ausgeprägt.
𝐖𝐞𝐧𝐧 𝐰𝐢𝐫 𝐝𝐢𝐞 𝐃𝐲𝐧𝐚𝐦𝐢𝐤 𝐧𝐢𝐜𝐡𝐭 𝐠𝐞𝐬𝐭𝐚𝐥𝐭𝐞𝐧, 𝐰𝐞𝐫𝐝𝐞𝐧 𝐰𝐢𝐫 𝐯𝐨𝐧 𝐢𝐡𝐫 𝐠𝐞𝐬𝐭𝐚𝐥𝐭𝐞𝐭.
Wir brauchen dringend ein neues Hobby: Statt uns über KI-generierte Inhalte aufzuregen, könnten wir einfach mal die Inhalte selbst lesen. Verrückte Idee, oder?
Ein interessanter Artikel auf LInkedIn, voller spannender Gedanken und fundierter Thesen. Doch statt fachlicher Diskussion dreht sich in den Kommentaren alles um Formulierungen, die nahelegen, dass sie KI generiert sind.
Wir streiten hier über die falschen Dinge:
Warum reden wir mehr darüber, dass ein Text von einer KI formuliert wurde, als über das, was drinsteht? Diese Fixierung lenkt vom Wesentlichen ab:
𝐃𝐞𝐦 𝐆𝐞𝐡𝐚𝐥𝐭 𝐮𝐧𝐝 𝐝𝐞𝐫 𝐎𝐫𝐢𝐠𝐢𝐧𝐚𝐥𝐢𝐭ä𝐭 𝐝𝐞𝐫 𝐆𝐞𝐝𝐚𝐧𝐤𝐞𝐧.
Wenn ein Beitrag inhaltlich gut ist hat, warum ist es dann relevant, ob er von einer KI formuliert wurde?
Inhalt vs. Form: Was zählt?
Die entscheidende Frage ist: Zählen eigene Gedanken, wenn sie von einer KI sprachlich ausformuliert werden, weniger? Muss ein Social-Media-Post klassisch selbst getippt werden, damit er als hochwertig anerkannt wird?
Nein. Denn es geht um Ideen, Erkenntnisse und Mehrwert. Ob der Text durch HI oder KI formuliert wurde, ändert daran nichts. Das bedeutet nicht, dass wir uns jeden beliebigen KI-generierten Text blind zu eigen machen sollten. Aber wenn die Gedanken aus meinem Kopf stammen und die KI mir hilft, sie in eine knackige Form zu bringen, dann ist das legitim.
Social Media vs. Fachartikel / journalistische Kolumne
Natürlich gibt es Einschränkungen: Wenn ein Artikel in einem Fachmagazin erscheint oder neben dem Inhalt vor allem ein journalistischer Anspruch besteht (bei mir sind das z.B. Artikel in der Zeit oder in der Bild der Wissenschaft) erwartet man ein menschliches Genie dahinter. Wenngleich ich auch hier eine sinnvolle Zuhilfenahme der KI nicht grundsätzlich verwerflich finde.
Was ist mit kleinen Unternehmen?
Besonders kleinere Firmen profitieren von generierten Inhalten. Nicht jeder hat die finanziellen Mittel, einen Grafiker oder Texter anzustellen. Ist es da nicht völlig gerechtfertigt, auf Tools zurückzugreifen, die sprachlich und visuell ansprechende Social Media Posts und Grafiken generieren? Vor allem dann, wenn die eigentliche Idee – die kreative Basis – ohnehin vom Unternehmen selbst kommt.
Die pauschale Ablehnung generierter Inhalte ist definitiv nicht gerechtfertigt. Es ist unproduktiv, wenn sich die Debatte daran aufhängt, wie der Text oder die Grafik erstellt wurde, anstatt sich mit dem Inhalt auseinanderzusetzen. Das fördert keinen Austausch, sondern bietet vielmehr eine Bühne für Menschen, die sich mit der Thematik eines Artikels kaum beschäftigt haben, aber trotzdem lautstark und öffentlichkeitswirksam mitreden wollen.
Lass uns also den Blick auf das richten, was zählt: Ideen und Mehrwert. Und wenn eine KI dabei hilft, diese besser darzustellen, dann ist das ein Fortschritt – kein Rückschritt.