KI: Fähigkeiten wollen erlernt sein

KI ist kein Jet im städtischen Berufsverkehr

eine Replik auf den Artikel in der taz vom 31.10.2025: 

Künstliche Intelligenz in Unternehmen - KI spart kaum Arbeitszeit 

In der taz lese ich: 

mehrere Studien belegen nun, dass der Einsatz von KI keine Effizienzgewinne in Unternehmen bringt.

Klingt erst einmal aus den Medien vertraut, deckt sich mit anderen Headlines.
Und doch finde ich: Hier wird etwas Entscheidendes übersehen.

Ja – viele Unternehmen erreichten bislang mit KI noch wenig Messbares. Aber das heißt nicht, dass KI wertlos ist/bleibt. Es heißt, dass wir, wenn wir mit einem 50-Tonnen-Airbus A320 starten, ohne Plan und ohne Training – uns auch nicht wundern brauchen, dass wir im Berufsverkehr stecken bleiben.

1. Paradigmenwechsel statt Tool-Wechsel

Wenn Du ungeschult mit einem Flugzeug durch die Straßen einer Stadt während der Rush Hour fährst, wird’s spektakulär. Vielleicht filmreif spektakulär. Aber effizienter als mit Auto? Wohl kaum.

Was ich damit meine: Der Einsatz von KI-Technologie ist kein simpler Austausch eines Werkzeugs – etwa: „Kombi gegen Lieferwagen“. Sondern ein völlig neues System. Und das ist vergleichbar mit einer neuen Qualifikation – wie fürs Fliegen.

Wer also einfach „KI irgendwo einsetzen“ will ohne das Umfeld, die Prozesse, die Kompetenzen mitzudenken, der erzeugt wahrscheinlich eher Frust statt Produktivität.

Und wenn die taz-Studie schon in der URL sagt, „Studien-belegen-dass-der-Einsatz-von-KI-keine-Effizienzgewinne-in-Unternehmen-bringt“, dann basiert das zu großen Teilen darauf, dass wir Flugzeug fahren wollen, aber noch nicht gelernt haben, wo, wie und vor allem warum man damit gerade nicht fährt, sondern fliegt.

2. KI: Die Königsklasse der Informationswissenschaft

Aber Bitte mit Fluglizenz

KI ist keine App, mit der man einfach „Knopf drücken“ kann und alles wird besser. Sie gehört zur Königsdisziplin der Informations- und Wissensarbeit – mit Daten, Modellen, Schnittstellen und Feedback-Schleifen.

Deshalb: Wer glaubt, er könne sie „einfach so“ einführen – ohne externe Expertise, ohne interne Schulung, ohne Veränderung der Denk- und Arbeitsweise – der wird sicher enttäuscht.

Ich würde daher jemandem – zum Beispiel einem 70-Jährigen – empfehlen:

Spielerisch KI-Systeme kennen zu lernen,

und dabei 

„nicht die Technik verstehen zu müssen“,

weil für diese Zielgruppe Interaktion wichtiger ist als Technologie-Deep-Dive. Außer natürlich: Mann/Frau ist wirklich ein Nerd.

Im Kern frage Dich:

• Wie sprichst Du mit dem System?
• Wie setzt Du es ein?
• Und wann stoppst Du es besser?

Es geht nicht primär darum:

• Wie es intern tickt.

Gleichzeitig braucht es im Unternehmen natürlich Menschen, die die Technik mit ihren Risiken verstehen – damit Prozesse kritisch neu gedacht werden, Datenstrategien entstehen und Feedback-Schleifen greifen. Ohne diese Expertise verhält sich KI am Ende leider nur wie ein Flugzeug mit jemandem am Steuer ohne Fluglizenz:

Vielleicht bewegt sich was – aber mit hohem Risiko und geringen Aussichten auf Erfolg.

3. Lohnt sich das Risiko?

Zwei wesentliche Faktoren:

• Ist der Zeitraum und der erwartbare Mehrwert durch KI groß genug, damit sich das unvermeidliche Risiko lohnt?

In meinem Fall kann ich beides mit Ja beantworten. Und ich glaube, das gilt für weit mehr Menschen, als vielerorts behauptet wird. Aber auch Ja: Der aktuelle KI-Hype gehört kritisch hinterfragt.

• Zeithorizont:
  Eine KI-Initiative wird selten im ersten Anlauf und „über Nacht“ ihr volles Potenzial entfalten. KI hat mit Verstehen und Adaptieren zu tun. Dazu braucht es Datenprojekte, Change-Prozesse, Skill-Aufbau und all das braucht Zeit.
• Mehrwert-Potenzial:
  Gibt es konkrete Stellen im Unternehmen, an denen KI wirklich Impact haben kann? Etwa bei Prozessautomatisierung, Entscheidungsunterstützung oder Kundeninteraktion? Wenn diese Felder in der Summe klein sind oder Datenqualität fehlt, bleibt auch der Rückfluss gering.
• Investitionsumfang vs. Risiko:
  Wer mit dem Flugzeug losfährt wie mit einem Auto, aber mit großem Budget, großen Erwartungen und wenig Vorbereitung, der erhöht das Risiko, dass das Projekt scheitert oder kaum messbare Ergebnisse liefert.

Also: Ja, es kann sich lohnen. Wenn der Rahmen stimmt. Mit Pilot-Projekten, kleinen Start-Investitionen, Lernräumen und Skill-Aufbau. Aber nicht mit einem Groß-Rollout ohne Fundament.

4. Behandelt KI wie einen Mitarbeiter, nicht wie ein Werkzeug

Stell dir vor, Du stellst einen neuen Mitarbeiter ein – hochqualifiziert, talentiert, aber ohne Kontext. Du gibst ihm keine Einarbeitung, keine klaren Aufgaben, keine Daten, kein Feedback – und wunderst dich dann, dass nichts Produktives entsteht.

Genau so behandeln viele Unternehmen derzeit KI.
Man kauft Tools, installiert sie, integriert sie irgendwo – aber niemand erklärt ihnen (bzw. den Menschen, die damit arbeiten sollen), was sie eigentlich tun sollen.

Wenn Unternehmen stattdessen anfangen, KI-Systeme wie Mitarbeitende zu sehen – mit einer Einarbeitungszeit, Feedback-Schleifen und klar definierten Aufgaben, dann verändert sich alles:

• Plötzlich wird Training wichtiger als „Implementierung“.
• Prompts, Workflows, Reviews - Ja die ganze Kommunikation wird zentral.
• Und die Erwartungshaltung wird realistischer.

Der „neue Kollege KI“ performt in den ersten Wochen eben noch nicht wie ein Senior. Aber mit etwas Übung und Geduld entsteht mit und um ihn herum neue Kompetenz, die aus Experimenten echte Effizienz macht.

5. Ein Weg, der sich lohnt

Vielleicht wird KI gar nicht der versprochene Turbo für alles, sondern eine neue Art, sich fortzubewegen. Kein Knopfdruck, der uns ans Ziel katapultiert, sondern die Einladung, das Fliegen zu lernen.

• Besser zu denken.
• Besser zu verstehen, wo ich als Mensch gefragt bin
• und wie die Maschine mein Denken und Handeln ergänzt.

Doch wer erwartet, dass KI sofort liefert, wird wohl eher enttäuscht.
Ich war das anfangs ja auch.
Aber als ich zunehmend verstand, wie sich mit ihr fliegen lernen lässt, merkte ich:

• Es wird ruhiger.
• Es wird flüssiger.
• Es trägt weiter.

Und dann kam dieser Moment, ab dem das System nicht mehr nur für mich arbeitete, sondern mit mir.

• Das ist kein Hype.
• Das ist Fortschritt.
• Nicht nur der schnelle, laute 

Sondern der echte und nachhaltige.