ki als kollege

Eine allgemeine KI kann erklären, wie ein Prozess normalerweise funktioniert. Für die Frage „Wie machen wir das bei uns?“ braucht sie plötzlich interne Dokumentation, aktuelle Dateien und die Regeln des eigenen Teams. Ohne Kontext bleibt selbst eine gute Antwort manchmal nur gut allgemein.

„Die KI hat das so geschrieben“ ist im Arbeitsalltag keine besonders nützliche Fehlerursache. Wenn ein Text, eine Analyse oder Code unter dem eigenen Namen weitergeht, braucht es weiterhin jemanden, der dafür einsteht. Das Werkzeug kann Arbeit übernehmen. Verantwortung lässt sich deutlich schlechter copy-pasten.

Neuer Kollege im Team: antwortet sofort, macht keine Mittagspause und erfindet bei Unsicherheit einfach etwas. Hat sich erstaunlich schnell integriert.

Ich merke bei KI, dass eine andere Fähigkeit wichtiger wird: erkennen, ob ein Ergebnis wirklich gut ist. Einen brauchbar klingenden Text bekommt man schnell. Schwieriger ist zu sehen, wo er zu allgemein ist, etwas voraussetzt oder selbstbewusst eine falsche Abkürzung nimmt. Vielleicht wird gutes Urteilen wichtiger, je leichter gutes Formulieren wird.

„Frag doch die KI“ ist im Unternehmen nur die halbe Anleitung. Die andere Hälfte lautet: Welche KI? Mit welchen Daten? Über welchen Firmenzugang? Was darf dort überhaupt rein? Produktivität beginnt überraschend oft mit einer Berechtigungsfrage.

Seit wir KI-Tools im Unternehmen haben, bekomme ich deutlich mehr Texte, die formal völlig okay und trotzdem irgendwie leer sind. Früher hat jemand für eine interne Mail drei Sätze geschrieben. Heute sind es sieben Absätze mit „im Rahmen“, „ganzheitlich“ und „Mehrwert“. Ich glaube, KI spart uns beim Schreiben Zeit und nimmt sie beim Lesen teilweise wieder zurück. Vielleicht müssen wir erst noch lernen, nicht alles zu verschicken, nur weil es sich jetzt leicht produzieren lässt.

Bei uns hat sich inzwischen ein neuer Satz eingeschlichen: „Ich hab mal Copilot gefragt.“ Manchmal kommt danach tatsächlich eine gute Lösung. Manchmal sitzen fünf Leute da und diskutieren zehn Minuten darüber, warum die Antwort nicht funktionieren kann. Interessant finde ich, dass KI damit fast wie eine sechste Person im Meeting behandelt wird, nur dass sie sich nie selbst verteidigen muss. Vor einem Jahr hätte ich diesen Satz im Büro wahrscheinlich ziemlich seltsam gefunden.

Wenn KI den ersten Entwurf in dreißig Sekunden erstellt, verschwindet die Arbeit nicht unbedingt. Sie wandert teilweise von „schreiben“ zu „prüfen“. Stimmt die Zahl? Passt der Kontext? Fehlt etwas? Klingt das nur plausibel oder ist es auch richtig? Der Kollege ist schnell. Review braucht er trotzdem.

Ein klassischer Prozess soll morgen möglichst dasselbe tun wie heute. Bei einem KI-basierten Prozess kann sich das Verhalten verändern, obwohl intern niemand den eigenen Prompt angefasst hat. Wenn ein Ergebnis geschäftlich wichtig ist, wird deshalb irgendwann auch relevant, welches Modell und welche Version eigentlich gearbeitet haben.

Bei neuen technischen Aufgaben versuche ich, nicht jede Schwierigkeit sofort an KI weiterzugeben. Gerade am Anfang lerne ich manchmal mehr aus zehn Minuten eigenem Scheitern als aus einer sofort funktionierenden Lösung. KI kann die Lernkurve beschleunigen. Sie kann aber auch sehr bequem die Stelle überspringen, an der man verstanden hätte, warum etwas nicht funktioniert.

Wenn ein Entwurf nur noch fünf Minuten statt einer Stunde dauert, können plötzlich sehr viele Entwürfe entstehen. Die Menschen, die sie prüfen und entscheiden müssen, sind dadurch aber nicht automatisch schneller geworden. KI kann einen Engpass lösen und gleichzeitig den nächsten sichtbarer machen.

Bei uns taucht KI vor allem bei den langweiligen Sachen auf. Meetingnotizen kürzen, aus Stichpunkten eine Mail machen, einen langen Text erst mal zusammenfassen. Das spart mir tatsächlich Zeit. Sobald aber Kontext fehlt oder irgendetwas entschieden werden muss, bin ich wieder selbst dran. Revolution fühlt sich anders an. Praktisch ist es trotzdem.

Team bekommt Copilot. Person A baut Workflows. Person B lässt Mails umformulieren. Person C weiß nicht, wo der Button ist. Tool ausgerollt. Nutzung erfolgreich individualisiert.

Zehn Menschen im Team entdecken unabhängig voneinander zehnmal, wie man denselben KI-Task halbwegs gut formuliert. Das ist auch eine Form von Lernen. Effizienter wäre wahrscheinlich, die funktionierenden Prompts, Beispiele und Grenzen irgendwann miteinander zu teilen.