Wenn ich meine Tageszeitung aufschlage (ja, ich habe noch eine!), dann starte ich jetzt immer mit den Technews. Da jagt eine KI-Schlagzeile die nächste; es geht um rasante Aktienpreisentwicklungen und das Versprechen der KI-Unternehmen, dass es durch sie enorme Effizienzgewinne und dadurch massive Personaleinsparungen geben wird. Superlative, wohin man schaut.

Der argentinische Präsident Javier Milei zählt zu den ganz großen Optimisten. In einem Gastbeitrag für die „Financial Times“ erklärte er jüngst, dass „die KI uns von den Einschränkungen des menschlichen Gehirns befreien und die Produktivität damit in unbekannte Sphären vorantreiben wird“. Deshalb habe seine Regierung einen Gesetzesvorschlag auf den Weg gebracht, damit KI-Unternehmen in Argentinien ganz ohne Regulierung arbeiten können. Menschen müssen nicht zwingend Teil der Organisation sein. Ich frage mich, wer da im Klagefall rechtlich zur Verantwortung gezogen werden soll und haftet. Ein Schelm, wer da nicht den Einfluss von Techmilliardär Peter Thiel herausliest.

Aber was denken Sie? Braucht es uns Menschen überhaupt noch? Der Blick in die Vergangenheit hilft uns da wenig. Der Vergleich mit der Dampfmaschine hinkt, weil diese ihre volle Wirkung erst nach Jahrzehnten erreichte. Die KI-Entwicklungen sind exponentiell schneller. Umso wichtiger, die Technologie besser zu verstehen.

KI kann riesige Datenmengen mit hochkomplexen mathematischen Berechnungen analysieren. So wird es möglich, aus beliebig vielen Beispielen, seien es Bilder oder Texte, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Viele der heute bekannten KI-Anwendungen basieren auf sogenannten Large Language Models. Die Sprachmodelle können Texte analysieren und kohärente Antworten generieren.

Die analysierten Texte enthalten das sogenannte kodifizierte – oder auch explizite – Wissen, also Dinge, die wir aufschreiben können: Prozessbeschreibungen, Arbeitsanweisungen, Rezepte oder wissenschaftliche Analysen. Die KI kann uns somit nicht nur einige Aufgaben abnehmen, sondern auch auf mehr kodifiziertes Wissen zugreifen, als ein einzelner Mensch es je könnte. Das ist enorm hilfreich.

Was uns Menschen aber ausmacht, geht weit darüber hinaus. Wir können mehr, als nur explizites Wissen anzuwenden, denn wir verfügen auch über unser sogenanntes implizites (stillschweigendes) Wissen. Es entsteht durch Erfahrungen, Übung, Intuition und durch Werte. Ich habe vor vielen Jahren mal einen Schweißer gefragt, woher er wisse, wann eine Schweißnaht hält. Er antwortete: „Ich fühle das.“ (Kleine Randbemerkung: Er und seine Kollegen schweißten besser als die Maschinen.) Oder fragen Sie mal eine Ärztin, wie sie so schnell die passende Vene für eine Blutabnahme findet – oder auf eine richtige Diagnose schließt. Sie weiß es einfach. Der Philosoph Michael Polanyi erklärte dies schon in den 60er-Jahren so: „Wir wissen mehr, als wir sagen können.“

Aber was nie aufgeschrieben wird, kann auch nicht in KI-Trainingsdaten einfließen. Es geht also viel verloren, wenn wir die „Dimension Mensch“ ausklammern. Insbesondere wenn es um die Beurteilung komplexer Situationen und das Treffen fundierter Entscheidungen geht, braucht es beides: das Zusammenspiel von explizitem und implizitem Wissen.

Erinnern Sie sich noch, wie Sie Ihr implizites Wissen für Ihren aktuellen Job gesammelt haben? Was haben Sie alles selbst ausprobiert, welche Erfahrungen haben Sie im Ausland gesammelt oder von erfahreneren Kolleg*innen gelernt? Haben Sie beobachtet, mitgearbeitet, ungefragte Tipps bekommen? Vermutlich eine Mischung aus allem.

Vor allem in der Ausbildung und in den ersten Berufsjahren ist diese Art des Lernens wichtig, doch auch beim Wechsel in neue Jobs funktioniert vieles auf diesem Wege. Ein Übergabeprotokoll reicht da meist nicht. Und nicht ohne Grund fußt der Erfolg der dualen Ausbildung auf den beiden Komponenten Theorie und Praxis.

Unternehmen wollen am liebsten nur Uniabsolvent*innen einstellen, die schon Praktika und damit erste Joberfahrungen vorweisen können. Derzeit beobachten wir jedoch, dass immer weniger junge Menschen ausgebildet und immer weniger Praktikumsplätze angeboten werden, weil die KI die klassischen Einstiegsjobs übernimmt. Ich halte das für keine kluge Strategie.

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Kurzfristig mag das Kosten sparen. Doch woher sollen in ein paar Jahren die erfahrenen Mitarbeiter*innen der ersten Führungsebenen kommen, die über das notwendige Urteilsvermögen verfügen, um die richtigen Entscheidungen im Sinne des Unternehmens treffen zu können? Wer hier kurzfristig spart, wird später einen hohen Preis für das Vakuum zahlen. Denn nur zur Erinnerung: Auch die Babyboomer gehen bald in Rente. Eine KI-Strategie ohne strategische Personalplanung birgt ein erhebliches Risiko.

Ich hoffe, in Ihrem Unternehmen haben Sie das schon mitgedacht. Denn sonst haben Sie vielleicht tolle KI-Pilotprojekte und messbare KPIs – aber wissen nicht, wie Sie diese wertsteigernd in die Organisation überführen können. Denn dazu müssen Sie auch das Zusammenspiel zwischen KI und Mensch beherrschen.

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