23. September 2026

Es geht nicht immer nur ums Krönchen

Liebe Leserin, lieber Leser,

Sie kennen das Postkartenmotiv. Eine Prinzessin stolpert über einen Stein, steht wieder auf, rückt ihr Krönchen zurecht und geht weiter.

Unser Blick richtet sich meist auf das Wiederaufstehen.

Doch wer mit anderen zusammenarbeitet, sollte den Stein in den Blick nehmen. Lässt er sich aus dem Weg räumen, bevor die nächste Kollegin darüber stolpert?

Auch bei der Arbeit mit generativer KI lässt sich vorausdenken.

Stellen Sie sich vor, Sie verantworten in Ihrer Weiterbildungseinrichtung das Qualitätsmanagement. Eine Kollegin erstellt mit KI eine Befragung der Teilnehmenden. Die QM-Anforderung stehen im QM-Handbuch. Ihre Kollegin kennt sie aber dennoch nicht oder vielleicht nicht hinreichend.

Hier können Sie einen Stein aus dem Weg räumen. In den meisten KI-Anwendungen lassen sich Ihre Vorgaben unternehmensintern als „Skill“ hinterlegen oder teilen. Sie legen fest, bei welchen Aufgaben das KI-Modell diese Anweisung automatisch heranziehen soll, etwa immer dann, wenn jemand eine Teilnehmendenbefragung erstellt.

Die Qualitätsvorgaben Ihres Hauses fließen dann direkt in den Chat-Dialog Ihrer Kollegin ein. Sie geben der KI beispielsweise vor, bestimmte Anforderungen im Entwurf zu berücksichtigen, fehlende Angaben zu erfragen oder auf nötige Abstimmungen hinzuweisen. So erhält Ihre Kollegin fachliche Impulse, die aus dem Qualitätsmanagement Ihrer Organisation stammen und nicht aus dem allgemeinen Trainingsmaterial der KI.

So bringen Sie mit generativer KI die QM-Anforderungen aus den Handbüchern direkt in den Prozess, und zwar genau dann, wenn sie gebraucht werden. Sie denken voraus, welche fachliche Unterstützung Ihre Kolleginnen und Kollegen benötigen, und machen sie zum Teil derer Arbeitsprozesse. Ihre Kolleginnen und Kollegen bleiben verantwortlich und prüfen das Ergebnis, können dies jetzt aber auf einer erweiterten fachlichen Grundlage tun.

Dafür brauchen Sie dreierlei:

1. Ihre berufliche Expertise und Ihr Fachwissen.
2. KI-Kompetenz, um beurteilen zu können, was ein Modell in Bezug auf Ihr Fachgebiet tatsächlich leisten kann. Dafür müssen Sie seine Arbeitsweise so gut kennen, dass Sie typische Fehlerquellen erkennen und wissen, wie Sie gegensteuern und dem Modell klare Grenzen setzen.
3. Vorausschau, um zu erkennen, wer diese Informationen wann in welchem Umfang und mit welchen Grenzen bei welcher Aufgabe braucht.

Zur Vorausschau gehört allerdings auch, nicht jeden Stein vorschnell aus dem Weg zu räumen. Manche Stolperstelle zeigt, dass in der Organisation noch etwas ungeklärt ist oder dass sich zwei Anforderungen widersprechen. Eine KI kann über solche Brüche hinweggehen und eine plausible Antwort formulieren. Der Text liest sich gut, die Sache scheint geklärt und womöglich geht genau der Anstoß verloren, den es für einen entscheidendes Austausch gebraucht hätte.

Manchmal sollte der Stein deshalb liegen bleiben. Dann braucht er ein gut sichtbares Schild: Hier ist etwas offen. Hier müssen Menschen miteinander sprechen und gemeinsam entscheiden. Oder Vereinbarungen treffen.

Sprechen Sie uns an. Wir begleiten Sie mit Workshops, Keynotes, Moderation und Beratung.

Christiane Carstensen, David Röthler und Sonya Dase von Milenu und Dase & Carstensen

Außerdem im Infobrief:

• Die Debatte, ob KI die Menschheit auslöscht
• Neue Live-Übersetzung von DeepL
• Welche Jobs sind KI-gefährdet?
• DSGVO-konforme KI-Plattformen für Unternehmen
• Claude organisiert Chat, Cowork und Projekte neu
• Anthropic legt Chat und Cowork zusammen und bringt Docs und Slides
• Termine rund um KI und Erwachsenenbildung im DACH-Raum

Die Debatte, ob KI die Menschheit auslöscht

Dass die großen Technologieunternehmen die nächsten Modellgenerationen zunehmend von KI selbst entwickeln lassen und menschlicher Einsicht und Steuerung entziehen, beobachten auch wir mit großer Sorge. Da darüber in der vergangenen Woche breit und intensiv berichtet wurde und wir davon ausgehen, dass Sie die gesellschaftliche und mediale Diskussion verfolgen, verzichten wir hier auf eine weitere Einordnung. Dieser Newsletter soll Ihre Informationsfülle zu KI reduzieren, nicht vergrößern.

Neue Live-Übersetzung von DeepL

DeepL erweitert sein Sprachübersetzungsangebot um eine Echtzeitfunktion, die Stimme, Tonfall und Sprechtempo erhalten soll. Die Übersetzung steht für mehr als 30 Sprachen zur Verfügung; in 14 Sprachen bleibt auch die individuelle Stimme erkennbar. Eine neue Desktop-App unterstützt Zoom, Microsoft Teams und Google Meet auf Windows und Mac. Das Angebot richtet sich vor allem an Unternehmen und ist auch per API verfügbar. Sie können die Live-Übersetzung hier kostenfrei testen. Mehr zu der strategischen Ausrichtung, die DeepL mit dem Angebot verfolgt, lesen Sie bei heise.

Welche Jobs sind KI-gefährdet?

„KI wird manche Jobs teilweise oder sogar vollständig automatisieren. Neue Daten zu 400 Berufen zeigen: Besonders betroffen sind Menschen, die lange studiert haben und viel verdienen.“ So lautet die These eines aktuellen Artikels in der ZEIT.

Bei solchen Beiträgen sollte man zwei Ebenen unterscheiden. Einerseits stellt sich die Frage, wie belastbar die zugrunde liegenden Daten und Prognosen tatsächlich sind. Gerade bei den langfristigen Folgen von KI für den Arbeitsmarkt wissen wir noch sehr wenig. Aussagen darüber, welche Berufe verschwinden, sich verändern oder neu entstehen werden, sind deshalb mit großer Vorsicht zu behandeln.

Andererseits sind solche Artikel selbst dann relevant, wenn sich ihre Thesen später nur teilweise bestätigen. Sie bilden den gesellschaftlichen Diskurs nicht nur ab, sondern prägen ihn. Damit beeinflussen sie, welche Berufe als zukunftsfähig gelten, worin öffentliche und private Mittelgeber Chancen sehen und welche Bildungs-, Forschungs- und Förderstrukturen entstehen.

Man sollte den Artikel daher nicht nur wegen seiner Aussagen über die Zukunft der Arbeit kennen, sondern auch wegen der Wirkung, die solche Aussagen bereits in der Gegenwart entfalten.

Lesen Sieden Artikel zeitnah, der Gratis-Link, den wir Ihnen oben zum Artikel hinterlegt haben, ist nur begrenzt zugänglich.

DSGVO-konforme KI-Plattformen für Unternehmen

Die Berliner KI-Plattform Langdock verlegt ihren juristischen Hauptsitz aus den USA zurück nach Deutschland, wie das Handelsblatt berichtet. Ein Grund sind US-Gesetze wie der CLOUD Act, die amerikanischen Behörden unter Umständen den Zugriff auf Kundendaten erlauben.

Der Schritt dürfte aber auch mit dem Wettbewerb zu tun haben. Immer mehr Anbieter werben mit datenschutzkonformer und leistungsfähiger KI für Unternehmen. Wie Langdock bündeln auch Anbieter wie etwa Logicc, Custodos oder meinGPT Modelle von OpenAI, Anthropic, Google und Mistral in einer Oberfläche und schließen dabei das Training mit Kundendaten aus. Einige hosten in Deutschland und weisen Sicherheitszertifikate wie ISO 27001 vor. Andere setzen auch auf die Schweiz, der die EU ein gleichwertiges Datenschutzniveau bescheinigt.

Anthropic legt Chat und Cowork zusammen und bringt Docs und Slides

Wer mit Claude arbeitet, soll sich laut Anthropic künftig nicht mehr vorab entscheiden müssen, ob eine Aufgabe in den normalen Chat oder in den Agentenmodus Cowork gehört. Anthropic hat am 16. September angekündigt, beide Bereiche zu einer Oberfläche zusammenzulegen. Claude soll nun selbst einschätzen, ob eine kurze Antwort genügt oder ob für größere Aufgaben Werkzeuge und verknüpfte Dienste nötig sind.

Hinzu kommen mit Docs und Slides zwei neue Werkzeuge, beide vorerst als Beta-Version. Auch Claude Design, seit April ein eigenständiges Angebot für Grafiken und Layouts, soll jetzt direkt im Chat nutzbar sein.

Auch die Funktionen Projekte und Artefakte sollen umgebaut werden.

Die Umstellung läuft schrittweise, zuerst für die Tarife Pro und Max. Bestehende Chats und Projekte bleiben erhalten. Wie zuverlässig Claude dabei die passende Arbeitsweise wählt, muss sich in der Praxis erst zeigen. heise