Meinung Archive - Initiative Neuland

Allgemein, KI Ethik, KI Mindset, Meinung

Chat mit ChatGPT über Suizidgedanken

Da trifft KI-Geschwurbel auf Menschenleben!

Hohle Phrasendrescherei, klingt aber so gefällig, dass niemand mehr nachfragt: Soll ChatGPT wirklich helfen, Gefühle zu verarbeiten oder doch eher nicht?

Sprechen wir ChatGPT diese Kompetenz zu (weil ChatGPT gefälligst alles können muss) und erwarten fundierte psychologische Kompetenz von einem … Sprachmodell?

Für alle, die es nicht mitbekommen haben:

Eine Studie zeigt, dass jede Woche über 1Mio Menschen mit ChatGPT über Suizidgedanken sprechen.

Es wird wieder eine neue Sau durchs KI-Dorf getrieben: Eine Studie zeigt, dass jede Woche über 1Mio Menschen mit ChatGPT über Suizidgedanken sprechen. Ist das nicht ein Thema, das wir den Experten überlassen sollten, die sich professionell mit Psychologie, Suizidprävention und Krisenintervention beschäftigen?

Symptom einer Zeit, in der jeder mitreden kann

Was wir hier sehen, ist für mich symptomatisch: Fachexpertise wird als allgemein zugänglich missverstanden, weil ich ChatGPT nach seiner (= meiner?) Meinung fragen kann: Studie hochladen, KI bitten, einen Post aus „meiner“ Perspektive als KI-Experte zu erstellen und schon kann ich bei einem hochkomplexen, sensiblen Thema mitreden, das zweifellos von höchster Relevanz ist, aber eben auch schwerwiegende Auswirkungen auf Menschenleben hat.

Was wäre stattdessen meine Aufgabe als KI-Experte?

Ich sollte die technische Realität aufzeigen, die belegt, warum ChatGPT nicht zur psychologischen Beratung geeignet ist:

-> Wie funktioniert ein LLM: um verständlich zu machen, WARUM ChatGPT nicht als Ersatz für Psychotherapie oder Krisenintervention geeignet ist

-> Prompts zur Vermeidung von Confirmation Bias

-> Grenzen von KI-Modellen erklären

-> Datenethik thematisieren

Wir müssen nicht jedes Thema KI-isieren

Tipps wie “ChatGPT kann durchaus ein unterstützender Raum sein, in dem Menschen ihre Gefühle verarbeiten” gehören nicht von KI Experten formuliert, und schon gar nicht in einem so sensiblen Zusammenhang.

Wir jonglieren hier mit Zahlen über Menschen in existenziellen Krisen, als wären es Marktanteile oder Nutzungsstatistiken. Das ist mindestens unseriös.

Was wirklich hilft

Wenn wir uns um die psychische Gesundheit von Menschen sorgen, gibt es wirksame Wege zu helfen:

-> Ehrenamtliche Mitarbeit bei Krisendiensten

-> Spenden an Organisationen, die Suizidprävention und psychische Gesundheit fördern

-> Politisches Engagement für bessere Finanzierung niedrigschwelliger Therapieangebote

-> Aufklärungsarbeit leisten über Warnsignale und Hilfsangebote

-> Zeit nehmen für Menschen im eigenen Umfeld, die Unterstützung brauchen

Wir sollten lernen, einen Gang zurückzuschalten und zu sagen: „Das ist nicht mein Thema. Hier braucht es andere Stimmen.“

Plötzlich sind alle Experten – für alles

Der Hype um generative KI hat uns vorgegaukelt, dass Expertise demokratisiert wurde. Tatsächlich hat KI nur die Illusion von Expertise demokratisiert: Jeder kann einen eloquenten, scheinbar durchdachten Text zu jedem Thema generieren, aber das macht ihn weder richtig, noch verantwortungsvoll und schon gar nicht hilfreich.

Hier findest Du den Beitrag auf LinkedIn: Gespräche mit ChatGPT über Suizidgedanken

6. November 2025

Allgemein, KI Ethik, KI Mindset, Meinung

Human-in-the-Loop: Der Mensch als Haftungsknecht künstlicher Intelligenz

Es klingt vernünftig, fast schon beruhigend: Ein Mensch kontrolliert die Maschine.
Human in the Loop (HiTL) verspricht, was wir alle hören wollen: KI erledigt die Arbeit aber am Ende entscheidet noch immer der Mensch.

Das beruhigt die Skeptiker und befriedigt den Gesetzgeber. Aber ist es ein umsetzbares Konzept oder beschwichtigen wir damit nur unser Gewissen?

Die Kehrseite des Human-in-the-Loop: Der Mensch als Haftungsknecht künstlicher Intelligenz

Wenn die Entscheidungswege neuronaler Netze selbst für Experten kaum noch nachvollziehbar sind, wird der Mensch zum Feigenblatt, zur Marionette, die per Mausklick die Verantwortung für Entscheidungen übernimmt, die sie weder versteht noch beeinflussen kann:

Die KI wird zur Black Box mit menschlichem Siegel

Je besser die KI wird, desto blinder werden wir für ihre Fehler. Denn Menschen vertrauen automatisierten Systemen mehr als ihrem eigenen Urteil, das zeigt die Forschung.
Verschärft wird die Situation durch ein fundamentales Problem von KI-Systemen: ihre Intransparenz. Selbst Experten können bei komplexen KI-Systemen oft nicht nachvollziehen, wie Entscheidungen zustande kamen. Und dennoch soll der Mensch im Loop diese verantworten?

Meaningful-Human-Control-Dilemma

Dafür wurde das Konzept der „Meaningful Human Control“ entwickelt: Der Mensch soll nur dann verantwortlich gemacht werden, wenn die Umstände eine echte Kontrolle ermöglichen: Sie müssen KI-Entscheidungen verstehen, ausreichend Zeit für die Prüfung und die Macht zur vollständigen Revision haben und keine Zwänge, Algorithmus-Empfehlungen zu folgen.
Wie viele Unternehmen erfüllen diese Kriterien? Wann wird den digitalen Empfehlungen widersprochen, wenn Effizienz und Geschwindigkeit oberstes Gebot sind? Wahrscheinlich eher selten, es droht die

Degradierung zur Formalie:

HiTL läuft Gefahr, zur bloßen Compliance-Maßnahme verkommen: Man erfüllt regulatorische Anforderungen, indem man Menschen einbindet – nicht weil man ihre Expertise braucht, sondern weil das Gesetz es verlangt. Diese Menschen werden nicht befähigt, sie werden instrumentalisiert.

Was nun? Ein Plädoyer für ehrliche Verantwortung

HiTL ist nicht das Problem, aber die Instrumentalisierung ist es.
Das Konzept kann funktionieren, aber nur unter Bedingungen:

Ehrlichkeit statt Feigenblätter
Befähigung statt Delegation
Prozess-Realismus statt Wunschdenken
Kein Compliance-Theater

Bleibt die Frage nach einer realistischen Kontrolle.

Das HiTL-Prinzip ist nicht verhandelbar. Aber es birgt die Gefahr, zur juristischen Fassade zu verkommen: formal vorhanden aber praktisch wirkungslos.

Die entscheidende Frage ist nicht, ob wir Menschen in KI-Prozesse einbinden, sondern: Haben diese Menschen echte Kontrolle oder sind sie nur Haftungsknechte mit schicken Jobtiteln?

Solange wir diese Frage nicht ehrlich beantworten, bleibt der Human in the Loop ein menschlicher Blitzableiter für algorithmische Fehlentscheidungen. Ein Schuldiger auf Abruf. Ein Haftungsknecht.

Hier geht es zum Beitrag auf LinkedIn: Human-in-the-Loop: Der Mensch als Haftungsknecht künstlicher Intelligenz

2. November 2025

Allgemein, KI Ethik, Meinung

Private Gespräche zwischen Chatbots

“Meine KI hat heute echt kreativ geantwortet!“

“Du meinst: Sie hat eine statistisch unwahrscheinlichere Wortkombination generiert!?”

So ungefähr lief neulich mein Gespräch mit Christa Goede. Je länger wir uns über diese Vermenschlichung von KI unterhalten haben, desto mehr mussten wir lachen.

Es war klar: Daraus muss was werden.
Nicht gleich ein ganzes Buch, aber dieses kleine Bullshit-Bingo.

Aber warum tendieren wir dazu, KI zu vermenschlichen?
Weil es vertrauter ist. Weil “sie berechnet eine wahrscheinlichkeitsbasierte Antwort” weniger sexy ist als “sie versteht mich”.

Obwohl die Sache recht einfach ist: KI = Statistik + Mustererkennung.
Keine Gedanken, keine Gefühle, keine Persönlichkeit. Nur verdammt gute Mathematik.

Und trotzdem? Wir ertappen uns selbst manchmal dabei.
Weil es so viel natürlicher klingt zu sagen „sie versteht das“ als „das Modell hat die Eingabe passend verarbeitet“.

Also: Habt Spaß und denkt beim nächsten „sie denkt“ kurz nach, ob ihr nicht gerade… vermenschlicht. 😉

Hier geht´s zum Beitrag auf LinkedIn mit meinem Anthropomorphic AI BINGO und exklusivem Comic unserer beiden Chattys: Anthropomorphismus KI

26. Oktober 2025

Allgemein, KI Ethik, Meinung

Bias in KI: Muss KI neutral sein?

Die KI-Branche redet sich ein, Bias aus ihren Modellen entfernen zu können.

Als gäbe es eine objektive Wahrheit, auf die wir alle Systeme ausrichten können. Als wäre Fairness eine mathematische Konstante.

Ist sie aber nicht.

Alle großen Sprachmodelle haben einen massiven WEIRD-Bias: Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic.
Das ist dokumentiert, so wie viele weitere Biase.

📢 Die Forderung lautet, Bias aus den Modellen zu eliminieren.

Aber wer legt eigentlich fest, was als „unbiased“ gilt?

In den USA gilt Gleichbehandlung als fair. In Ostasien zählt Ergebnisgenauigkeit, selbst wenn das unterschiedliche Verteilungen bedeutet. Die EU veröffentlicht ihre „Ethics Guidelines for Trustworthy AI“, während IBM eigene Frameworks entwickelt.

Jeder definiert Unvoreingenommenheit anders.
Jeder ist überzeugt, im Recht zu sein.

❓Wessen Werte sollen also gelten? Wessen Bias ist erlaubt?

Ein konkretes Beispiel: Ein KI-Modell generiert Bilder von CEOs. Soll es die Realität abbilden (max. 25% Frauen) oder bewusst 50/50 zeigen, um „gerechter“ zu sein?

Die Realität abzubilden perpetuiert Diskriminierung. Eine ausgewogene Verteilung zu erzwingen schafft aber neue Verzerrungen und verfälscht die Gegenwart. Beides hat Konsequenzen.

Hier kollidieren zwei Positionen:
Soll KI ein Spiegel der Gesellschaft sein oder ein Korrektiv?
Soll sie Stereotype durchbrechen oder dokumentieren, was ist?
Proportionale Repräsentation oder bewusste Überrepräsentation von Minderheiten?

Es gibt keine richtige Antwort. Es gibt nur Wertentscheidungen, die jemand treffen muss.

Modelle, bei denen der WEIRD-Bias weniger ausgeprägt ist generierten 2-4% häufiger Outputs, die Menschenrechte verletzten. Weniger westlicher Bias bedeutet also nicht automatisch mehr Ethik. Es bedeutet nur: andere Werte, andere Probleme.

⚖️ Eine neutrale KI ist also nicht möglich.
Nicht technisch.
Nicht philosophisch.
Nicht praktisch.
Jede Entscheidung im Training, jede Gewichtung im Datensatz ist eine Wertsetzung. Die Frage ist nur: Transparent oder versteckt?

Wir brauchen keine perfekten Modelle (weil es die nicht geben kann). Wir brauchen transparente Modelle und mündige Nutzer.
Ein Label, das offenlegt, welche kulturellen Werte eingebettet sind. KI-Literacy-Programme, die Menschen befähigen, z.B. durch Cultural Prompting gezielt verschiedene Perspektiven einzufordern. Kritisches Bewusstsein statt naivem Vertrauen.

KI-Literacy-Bildung mit Schwerpunkt auf kritischen und ethischen Denkfähigkeiten sowie zugänglichem und inklusivem Lernen wird die mächtigste Strategie zur Minderung von KI-Bias sein.

Die Frage ist nicht, ob KI voreingenommen ist. Sie ist es.
Die Frage ist: Wer kontrolliert, in welche Richtung? und wie gehen wir damit um?

Hier geht es zum Beitrag auf LinkedIn: Bias in KI: Muss KI neutral sein?

18. Oktober 2025

Allgemein, KI Mindset, Meinung

Mit den richtigen Prompts zum KI-Zehnkämpfer

Text-zu-Video-Generatoren, sprechende Avatare und bilderschaffende Algorithmen. Jeden Tag neue Tools und wir glauben, jedes Werkzeug meistern zu müssen. Als wären wir – bewaffnet mit ein paar kopierten Prompts – virtuose Alleskönner.

Je mehr uns die künstliche Intelligenz verspricht, desto verzweifelter klammern wir uns an die Illusion der Omnipotenz.

Aber Demokratisierung des Zugangs bedeutet nicht Demokratisierung der Exzellenz. Jeder kann heute ein Video generieren, aber nur wenige ein gutes. Was gestern Wunder war, ist heute Standard. Dieser Standard verlangt nach Expertise, nicht nach oberflächlicher Vertrautheit mit einem Dutzend Plattformen.

💡Meine Geheimwaffe im KI-Tool-Dschungel

JOMO – Joy of missing out – im Kontext der generativen KI bedeutet: die Freiheit, zu akzeptieren, dass man nicht alles können muss. Es ist die bewusste Entscheidung, nicht alle Türen zu öffnen, nur weil sie nicht abgesperrt sind.

Diese Haltung wirkt kontraintuitiv in einer Kultur, die von FOMO getrieben wird. LinkedIn quillt über von Selbstdarstellern, die scheinbar mühelos zwischen allen Disziplinen jonglieren. Doch was da so schön glänzt, ist oft nur Oberfläche. Die wahren Innovatoren sind Spezialisten, die begriffen haben, dass Tiefe mehr wiegt als Breite.

Mittelmäßigkeit ist wertlos

In einer Welt, in der jeder generieren kann, wird Qualität zur Währung. Der Markt ist überschwemmt mit Mittelmäßigem: generische Videos, hölzerne Avatare, belanglosen Texten.

💪 Die Zukunft gehört denen, die den Mut zur Spezialisierung haben. Die Joy of Missing Out bedeutet: Gelassenheit entwickeln, anderen ihre Expertise zu lassen. Die eigene Begrenztheit nicht als Defizit zu empfinden, sondern als Voraussetzung für Tiefe.

Der Leuchtturm-Effekt

JOMO ist eine Absage an die toxische Produktivitätskultur, die uns einredet, wir müssten alles können. Sie ist die Erkenntnis, dass Grenzen Voraussetzung für Stärke sind.

Im Kontext der generativen KI wird diese Rebellion zur Strategie. Während andere sich erschöpfen, kultivieren JOMO-Praktizierende ihre Nische. Sie werden zu Leuchttürmen, statt zu Irrlichtern, die überall ein bisschen flackern.

Das ist keine Bequemlichkeit, sondern strategische Klugheit. Im Verzicht auf das Viele liegt die Vollendung des Einen.

Es ist also nicht nur Joy, sondern auch Art und Intelligence of Missing Out:

Die Kunst, zu verzichten, um zu verfeinern.

Die Intelligenz, Tiefe höher zu schätzen als Reichweite.

Und die stille Freude, zu wissen: Nicht alles, was möglich ist, verdient es auch, getan zu werden.

Hier gehts zum Beitrag auf LinkedIn: Mit den richtigen Prompts zum KI-Zehnkämpfer

14. Oktober 2025

Allgemein, KI Ethik, Meinung

Workslop – die KI Innovation als Jobmotor

Heute möchte ich euch eine der bedeutendsten Errungenschaften der generativen KI vorstellen: Workslop – jene glorreiche Kategorie von KI-Output, die es endlich geschafft hat, das ursprüngliche Versprechen der künstlichen Intelligenz vollständig umzukehren.

Was ist Workslop?

Eine Definition

Der Begriff Workslop (work = Arbeit und slop = Schmodder) stammt aus einer Studie der Harvard Business Review und bezeichnet KI-generierte Inhalte von so herausragender Mittelmäßigkeit, dass sie mehr Arbeitszeit zur Korrektur benötigen, als hätte man das Ganze gleich selbst gemacht. Es ist die Kunst, mit modernster Technologie exakt null Mehrwert zu schaffen.
Man könnte auch sagen: Workslop ist der Beweis, dass die Zukunft bereits da ist, sie will uns nur nicht helfen.

Die geniale Umkehrung des Produktivitätsversprechens

Erinnern wir uns an die goldenen Versprechen: „Effizienz auf einem neuen Level!“
Workslop sagt: „Hold my beer.“
Wir brauchen jetzt so viel Zeit für Überarbeitungen, dass wir die Produktivität nicht verdoppelt haben – wir haben sie quadriert! Nur leider in die falsche Richtung.
Das nenne ich Innovation!

Das Workslop-Paradoxon: Ressourcenverschwendung im Gewand der Effizienz

Besonders faszinierend ist die ökologische Komponente: Für jeden Workslop-generierten Satz werden Serverfarmen bemüht, Energie verbraucht und CO₂ produziert – nur damit am Ende ein Mensch dasitzt und erkennt: „Das hätte ich mit fünf Gehirnzellen besser hinbekommen.“
Es ist, als würde man einen Bulldozer mieten, um ein Sandkorn zu bewegen, und dann feststellen, dass der Bulldozer das Sandkorn in die falsche Richtung geschoben hat. Also holt man eine Schaufel und macht es selbst, nachdem man drei Stunden die Bulldozer-Bedienungsanleitung gelesen hat.

Gibt es ein Gegenmittel?

Ja, aber es klingt langweilig nach… Arbeit:

-> Die “Prompten mit Hirn” – Technik:

Statt „Mach mir mal einen Report“ besser: Kontext, Zielgruppe, Kriterien.

-> Die „Ich-bin-der-Editor“- Technik:

Wer hätte gedacht, dass „kritisch prüfen“ eine nützliche Fähigkeit ist?

-> Die „Iterative-Verbesserung“- Philosophie:

Fast so, als würde man mit einem Werkzeug arbeiten und nicht auf ein Wunder warten.

-> Die radikalste Technik überhaupt:

Manchmal – und jetzt haltet euch fest – ist es schneller, Dinge selbst zu schreiben. Ich weiß, kontrovers. Aber wenn der Prompt länger dauert als der Text selbst, ist vielleicht die Tastatur die bessere KI.

Die versteckten Kosten der Workslop-Ära

Was niemand in die Rechnung einbezieht:
– Die psychische Belastung, generischen nährstofffreien Wortbrei lesen zu müssen.
– Der Verlust des Glaubens an technologischen Fortschritt.

Das große Finale: Warum Workslop eigentlich genial ist

Vielleicht aber ist Workslop die eigentliche Revolution: Eine revolutionäre KI-Innovation, die endlich Arbeit schafft.

In diesem Sinne: Auf die Zukunft, in der wir mehr Zeit mit KI-Korrekturen verbringen als je für die eigentliche Arbeit nötig gewesen wäre.

Hier zum Beitrag auf LinkedIn: Workslop – die KI Innovation als Jobmotor

4. Oktober 2025

Allgemein, KI Mindset, Meinung

KI vernichtet Arbeitsplätze? Nein! Warum Top-Performer kündigen

Warum Top-Performer kündigen:

KI-Verweigerung im Management

KI ist kein zusätzliches Tool im Werkzeugkasten, sondern sie verändert die Aufgabenprofile, die DNA jedes einzelnen Jobs.
Eine Stellenbeschreibung, die heute noch Sinn ergibt, kann in wenigen Monaten überholt sein.

Tätigkeiten verschwinden nicht einfach, sie werden neu zusammengesetzt, und wer sie ausführt, muss lernen, wie man KI sinnvoll integriert, um weiterhin relevant zu bleiben.

Mitarbeiter verlassen nicht Unternehmen – sie fliehen vor der Zukunftslosigkeit.

Wer seine Mitarbeiter nicht aktiv dabei unterstützt, ihre Rolle durch KI-Kompetenz weiterzuentwickeln, wird genau diese Mitarbeiter verlieren. Und zwar nicht an die Angst vor Ersetzbarkeit sondern an Wettbewerber, die verstanden haben, dass Zukunftssicherung im Mitarbeiterkopf beginnt. An Unternehmen, die verstanden haben, dass menschliche Intelligenz und KI nicht konkurrieren, sondern sich potenzieren.
Dort, wo Talente erleben: Mein Job wird durch KI nicht kleiner, sondern größer: weil ich ihn in neue Dimensionen erweitern darf.

Dein Job hat ein Verfallsdatum – ohne KI

Unternehmen, die KI-basierte Weiterentwicklung nicht zur obersten Priorität machen, senden eine gefährliche Botschaft: „Dein Job hat ein Verfallsdatum.“ Die Konsequenz daraus ist nicht Loyalität, sondern Flucht. Umgekehrt sichern sich diejenigen, die ihren Mitarbeitern Wege aufzeigen, wie sie mit KI als strategischem Partner ihre Aufgaben neu denken können, die klügsten Köpfe, die längste Bindung und die höchste Innovationskraft.

Was bedeutet das für Unternehmen?

Der Arbeitsmarkt wird sich polarisieren. Auf der einen Seite stehen Unternehmen mit KI-first Mentalität, die Talente magnetisch anziehen. Auf der anderen Seite kämpfen Organisationen um Fachkräfte, während ihre besten Köpfe zur Konkurrenz abwandern.
Die wertvollsten Mitarbeiter werden nicht warten, bis die KI-Revolution über sie hinwegfegt. Sie gestalten sie aktiv mit – nur eben woanders.

KI Mindset für die Unternehmensentwicklung

Unternehmen müssen von der defensiven Haltung „Wie schützen wir Arbeitsplätze vor KI?“ zur offensiven Vision „Wie schaffen wir KI-erweiterte Rollen, die menschliches Potenzial vervielfachen?“ wechseln.

Es geht nicht darum, Menschen durch KI zu ersetzen. Es geht darum, Menschen zu befähigen, mit KI außergewöhnliche Ergebnisse zu erzielen.

Eine aktuelle bitkom Studie zeigt, dass nur jedes dritte Unternehmen in Deutschland KI nutzt.

Wie bereitet dein Unternehmen seine Mitarbeiter auf die KI-Zukunft vor? Ich bin sehr gespannt auf deine Erfahrungen!

Hier geht es zum Artikel auf LinkedIn: KI vernichtet Arbeitsplätze? Nein! Warum Top-Performer kündigen

28. September 2025

Allgemein, KI Ethik, KI Mindset, Meinung

Wird Fachwissen angesichts generative KI überflüssig?

Fachwissen ist tot? Ganz im Gegenteil.

Mit generativer KI erlebt gerade seine Renaissance. Nur in neuer Form.

Die entscheidende Frage lautet nicht, ob KI Fachwissen ersetzt (NEIN!), sondern: wie Fachwissen KI optimal nutzt.

Denn wie ein Skalpell ohne Chirurg keine OP durchführen kann, ist auch KI ohne fachkundige Führung nutzlos.

Paradoxerweise steigt der Wert von echtem Fachwissen durch den Einsatz von KI. Während Standardlösungen zu austauschbaren Massenprodukten werden wird die Fähigkeit zur kritischen Analyse, zur kreativen Problemlösung und zur verantwortungsvollen Anwendung von KI-Tools zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Warum Fachwissen unverzichtbar bleibt:

Kontextualisierung:

Fachexperten beurteilen, ob KI-Ausgaben im spezifischen Kontext sinnvoll und anwendbar sind. Domänenwissen ist grundlegend, um KI gezielt zu steuern, Korrelationen in Kausalität zu überführen und Innovationen zu schaffen.

Qualitätskontrolle:

KI macht Fehler und reproduziert Verzerrungen. Nur Fachwissen kann diese erkennen und korrigieren.

Strategische Bewertung:

Die Interpretation von Ergebnissen und deren Einordnung in größere Zusammenhänge erfordert tiefes Verständnis.

Ethische Verantwortung:

Gerade in kritischen Bereichen trägt der Fachexperte die Verantwortung. Menschliches Urteilsvermögen ist unverzichtbar.

Die Transformation von Fachkompetenz

<-> Von Faktenwissen zu Urteilskraft:
Die Fähigkeit zur kritischen Bewertung und Einordnung wird zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal.

<-> Von Routine zu Kreativität:
Fachexperten konzentrieren sich auf komplexe Problemlösung, Innovation und strategische Entscheidungen.

<-> Von Einzelkämpfer zu Dirigent:
Der Fachexperte wird zum Orchestrator von KI-Tools, Datenquellen und menschlichen Ressourcen.

Daraus ergibt sich eine neue Rangordnung der Kompetenz:

(1) Spitzenposition:
Fachexperten, die KI meisterhaft einsetzen können. Sie kombinieren tiefes Domänenwissen mit KI-Kompetenz und erreichen dadurch eine neue Qualitätsstufe.

(2) Zweite Position:
Traditionelle Fachexperten ohne KI-Kenntnisse. Sie bleiben relevant, verlieren aber zunehmend an Wettbewerbsfähigkeit.

(3) Abgehängt:
Reine KI-Nutzer ohne Fachwissen. Sie produzieren oberflächliche, oft fehlerhafte Ergebnisse und überschätzen ihre Fähigkeiten massiv.

❗Die Gefahr des Mittelmaßes

Besonders problematisch ist die Entstehung einer „KI-Mittelschicht“: Menschen, die glauben, mit oberflächlichem Wissen und KI-Tools Expertise ersetzen zu können. Sie produzieren scheinbar professionelle Ergebnisse, die bei genauerer Betrachtung jedoch voller Fehler und Ungenauigkeiten stecken. Diese Entwicklung bedroht nicht das Fachwissen an sich, sondern kann zu einer Entwertung von Qualität führen.

Die Zukunft gehört den Fachexperten, die KI als Katalysator ihres Könnens einsetzen.

Nicht als Bedrohung, sondern als Verstärker ihrer Expertise.

Hier geht es zum Artikel auf LinkedIn: Wird Fachwissen angesichts generative KI überflüssig?

15. September 2025

KI Ethik, KI Mindset, Meinung

Wie KI eine Generation von Narzissten formt

17. August 2025

Allgemein, KI Mindset, Meinung

Wer denkt eigentlich noch?

Generative KI kann vieles, nur eines nicht: dir das Denken abnehmen.

Trotzdem passiert oft genau das:

Sobald ein KI Tool die Bühne betritt, verlässt das eigene Denken den Raum.

Aber wer alles einfach übernimmt, delegiert nicht nur Aufgaben, sondern Verantwortung:
Du kannst deine Werte nicht prompten, sie müssen vorgedacht sein und nicht alles, was generiert werden kann, gehört auch gesagt.

Wie verhindere ich nun konkret, dass beim Prompten mein eigenes Denken in den Flugmodus geht?

Damit dein Hirn beim Nutzen generative KI nicht in die Hängematte kippt, hier ein Reminder in fünf akuten Denkimpulsen: Eine kleine Gebrauchsanleitung für das eigene Denken für alle, die mit KI arbeiten, aber das Denken nicht abschalten wollen.

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Carousel aufklappen. Denken anschalten. Ironie nicht vergessen.

Der ganze Beitrag mit PDF hier auf LinkedIn: Gebrauchsanleitung für das eigene Denken mit KI

25. Juli 2025