Warum der Erfolg mit KI oft im Gegensteuern liegt
Veröffentlicht am 25.03.2026
Liebe Leserin, lieber Leser,
„Arbeiten Sie mit der KI!“ – dieser Satz verfolgt uns. Auf Bühnen hören wir ihn, in Whitepapers, in jeder zweiten LinkedIn-Bio lesen wir ihn. Er klingt gut, offen, zukunftsgewandt. Und führt nach unserer Erfahrung aus ungezählten Use Cases, Workshops und Beratungen zuverlässig in die Irre.
Denn „mit der KI arbeiten“ klingt, als hätten wir es mit einem neutralen Gegenüber zu tun, das man einfach nur klug einbindet. Tatsächlich ist generative KI eher wie eine starke Strömung: Sie bewegt sich in eine bestimmte Richtung, sie bevorzugt das Naheliegende, das Wahrscheinliche, das gut Formulierbare. Wer da nur mitgeht, wird nicht automatisch schneller ans Ziel gebracht, sondern oft unbemerkt abgetrieben.
Entscheidend ist deshalb nicht, ob man mit der KI arbeitet, sondern ob man weiß, wann und wie man gegensteuern muss. Die Stärken der KI zu nutzen reicht nicht. Man muss ihr dort das Ruder aus der Hand nehmen, wo ihre Schwächen die Richtung bestimmen. Genau darin liegt der Unterschied zwischen Ergebnissen, die tragen, und solchen, die nur kurz überzeugend aussehen.
Szene 1: Die Unterrichtsvorbereitung
Eine Dozentin für Spanisch tippt: „Erstelle mir eine Unterrichtsvorbereitung: 100 Redewendungen in zwei Unterrichtseinheiten." Die KI liefert sauber formatiert, thematisch sortiert, vielleicht sogar mit Übungen dazu. Was sie nicht liefert: den Hinweis, dass 100 Redewendungen in zwei Stunden didaktischer Wahnsinn sind. Die KI optimiert jede Idee, sie hinterfragt keine einzige. Das ist kein Bug. Das ist ihr Wesen.
Sobald die KI die Richtung vorgibt, beschleunigt sie auch schlechte Entscheidungen. AI Literacy heißt deshalb, zu erkennen, dass der KI die evidenzbasierte didaktische Einordnung fehlt, und zu wissen, wie man genau diese in die KI einbringt.
Szene 2: Die Zusammenfassung, die das Wichtigste verschweigt
Ein Team lässt einen 40-seitigen PDF-Bericht zusammenfassen: Marktanalyse, viele Zahlen, detailreiche Grafiken. Der Output liest sich hervorragend: dicht, strukturiert, auf den Punkt. Nur fehlt ausgerechnet das, was in den Diagrammen steckt. Die Trendkurve, die nach unten zeigt. Die Tabelle mit den Ausreißern. Nicht weil die KI es für unwichtig hält, sondern weil sie visuelle Inhalte schlicht oft nicht zuverlässig erfasst.
Wer nicht weiß, wie die KI ein PDF verarbeitet, merkt oft erst am Ende, dass sie an der entscheidenden Stelle gar nicht hingeschaut hat. Wer es weiß, kann gezielt gegensteuern.
Szene 3: Die Interviewfragen von der Stange
Im Recruiting: „Erstelle mir Interviewfragen für diese Stelle." Ergebnis: eine solide Liste. Professionell formuliert. Und vollkommen austauschbar. Dieselben Fragen hätte jedes Unternehmen für jede Stelle bekommen können. Brauchbar wird das Ergebnis erst dann, wenn klar ist, worauf es in genau dieser Rolle ankommt, welche Erfahrungen wirklich relevant sind und was im Gespräch überhaupt sichtbar werden soll. Denn die KI kennt nicht die eine richtige Antwort. Sie liefert das, was wahrscheinlich passt.
Wer bessere Ergebnisse erzielen will, muss verstehen, wie man der KI DSGVO-konform Wissen über das eigene Unternehmen und die Jobprofile gibt, sonst bleibt sie im Generischen stecken.
Szene 4: Die Trendanalyse, die nur rückwärts schaut
Wer die KI nach Trends und Prognosen fragt, bekommt den eloquent formulierten Durchschnitt der Vergangenheit. Sauber aufbereitet, überzeugend vorgetragen und im Kern nichts, was nicht schon auf jeder Branchenkonferenz gesagt wurde. Wer wissen will, was kommt, muss anders fragen: nach Widersprüchen in den Daten, nach Nischen, nach den ersten schwachen Signalen, die dem Mainstream noch widersprechen.
Nur wer versteht, wie und aus welchem Material die KI ihre Antworten bildet, kann sie gezielt in genau die Bereiche steuern, in denen Neues sichtbar wird.
Vier Szenen, ein Prinzip: Wer nicht versteht, was unter der Motorhaube passiert, kann nicht gegensteuern.
Dafür braucht es oft weniger Technikverständnis, als viele denken. Es geht nicht zuerst um Modellarchitekturen oder die nächste Tool-Neuheit. Es geht um grundlegendere Fragen: Was wird im Trainingsmaterial sichtbar? Was nicht? Anhand welcher Kriterien werden relevante Seiten identifiziert? Und in welche Häppchen werden Texte aufgeteilt? Aus welchem Material werden Antworten gebildet, die die Sprache erzeugt?
Hier genau hinzusehen ist keine Spezialdisziplin für Technikteams. Es geht um Sprache, Texte und Wissen und damit um einen Bereich, in dem Sie bereits über hohe Expertise verfügen. Sie müssen sie nur noch mit KI in Verbindung bringen.
Dass heute fast alle ein KI-Tool nutzen, heißt noch nicht, dass schon verstanden ist, wie diese Systeme arbeiten und wo ihre Grenzen liegen.
Konkrete Anwendungsfälle oder Deep-Dive: Wenn Sie tiefer einsteigen möchten, lassen Sie uns reden. Wir begleiten Sie in diesem Prozess mit Workshops, Keynotes, Moderation und Beratung.
Christiane Carstensen, David Röthler und Sonya Dase
von Milenu und Dase & Carstensen
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Den vollständigen Infobrief zu KI für Fach- und Führungskräfte in der Erwachsenenbildung finden Sie hier.