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Die KI-Revolution und die Zukunft der Arbeit – Konstantin Guericke im Interview
Die Arbeitswelt steht vor einer ihrer größten Transformationen. Künstliche Intelligenz (KI) verändert Geschäftsmodelle, Jobprofile und Karrierewege. LinkedIn-Mitgründer Konstantin Guericke hat dazu eine klare und radikale Sicht: Die Zukunft der Arbeit liegt nicht in Konzernen, sondern stärker im Einzelunternehmertum.
Vom festen Job zum unternehmerischen Denken
Guericke zieht eine Parallele zwischen dem Internet-Boom der 2000er und der aktuellen KI-Revolution. Seine These: KI ermöglicht es Einzelpersonen, Geschäftsmodelle aufzubauen, die früher ganze Teams gebraucht hätten. Dies verändert die Art, wie Menschen in Organisationen arbeiten, grundlegend.
Selbstständiges Handeln
Vernetztes Denken
Strategische KI-Nutzung
Jobsicherheit im Wandel
Guericke sieht die Festanstellung nicht mehr als Garant für Sicherheit. Vor allem Junior-Positionen könnten durch KI an Bedeutung verlieren, da viele Routineaufgaben automatisiert werden. Erfolg haben wird, wer proaktiv handelt.
Eigenverantwortung übernehmen
Netzwerke systematisch aufbauen
KI-Tools bewusst einsetzen
Der KI-Zyklus: Hype und Transformation
Ähnlich wie beim Internet, erwartet Guericke einen typischen KI-Zyklus: auf anfängliche Euphorie und Übertreibung folgt Ernüchterung, bevor eine nachhaltige Transformation eintritt. Die langfristige Wirkung der KI ist jedoch unbestreitbar.
Empfehlungen für Gründerinnen und Gründer
Konstantin Guericke gibt klare Empfehlungen an die deutsche Gründerszene: Sicherheit liegt nicht mehr in festen Strukturen, sondern in den eigenen Kompetenzen und der Fähigkeit, sich anzupassen.
Von Anfang an international denken
Netzwerke konsequent aufbauen
KI gezielt einsetzen
Mut zeigen
Das vollständige Gespräch mit LinkedIn-Gründer Konstantin Guericke findest du hier: YouTube-Interview
Wenn KI zur Last wird: Warum "Workslop" Unternehmen Produktivität kostet
25.09.2025
Immer mehr Unternehmen investieren in generative KI, in der Hoffnung auf effizientere Abläufe und weniger Routinearbeit. Doch die Realität ist oft ernüchternd. Eine Studie des MIT Media Lab zeigt, dass 95 Prozent der Unternehmen keine messbaren positiven Effekte durch KI feststellen konnten – trotz Milliarden-Investitionen. Ein Hauptgrund: "Workslop".
Was ist Workslop?
"Workslop" sind schnell, oberflächlich und optisch professionell erscheinende KI-generierte Inhalte, die in der Praxis zu erheblicher Mehrarbeit führen. Anstatt zu entlasten, zwingen sie zu Nachrecherchen, Überarbeitungen oder sind schlicht unbrauchbar. Dies frustriert Teams, verschwendet wertvolle Zeit und mindert die Qualität der Zusammenarbeit.
Warum entsteht Workslop?
Workslop entsteht oft, wenn KI-Tools ohne strategisches Konzept eingeführt werden. Fehlende fundierte Schulung der Mitarbeitenden und das Missverständnis, KI sei eine Abkürzung statt ein Werkzeug, führen zu Problemen. Ohne das nötige Wissen über sinnvolle Einsatzbereiche, effektive Prompt-Techniken und Qualitätssicherung wird KI schnell zur Belastung.
Die wahren Kosten von Workslop
Die finanziellen Folgen sind beträchtlich: Bis zu 186 US-Dollar Folgekosten pro Mitarbeiter und Monat können sich bei mittleren und großen Unternehmen zu sechs- bis siebenstelligen Beträgen summieren. Weitaus gravierender ist jedoch der kulturelle Schaden: Das Vertrauen in Inhalte und die Zusammenarbeit sinken, und es entstehen Zweifel an der Kompetenz der Kollegen.
Fünf Impulse für Entscheider:
  • Wirkung statt Inhalte produzieren
  • Verantwortung statt Prozesse automatisieren
  • Klarheit statt Komplexität
  • Führung statt Technik
  • Beziehung statt Technologie
KI kann Ihr Unternehmen voranbringen, aber nur mit der richtigen Haltung. Nicht das Tool, sondern der Mensch, der es einsetzt, macht den Unterschied.
Verhindern Sie, dass KI zur Last wird – mit Klarheit, Struktur und einer bewussten Strategie.
Führung wird menschlicher: KI verändert die Rolle, nicht die Relevanz der Führung
23.09.2025
Die Prognose, KI werde 80 Prozent der Führungsaufgaben übernehmen, klingt dramatisch. Doch sie verkennt das Wesen der Führung. Künstliche Intelligenz macht Führung nicht überflüssig, sondern betont umso stärker, worauf es wirklich ankommt.
Führung wird neu gedacht: Sie verliert an formaler Macht und gewinnt an zwischenmenschlicher Wirkung.
Der Wandel im Führungsansatz durch KI
Klassische Führungsaufgaben wie To-do-Listen, Koordination und Kontrolle können effektiv von KI übernommen werden, da sie standardisiert und datenbasiert sind. Das schafft Freiraum für die wahre Essenz der Führung:
Vertrauen schaffen
Konflikte moderieren
Haltung zeigen
Entscheidungen in Kontext bringen
Bedeutung vermitteln
Führung beginnt dort, wo Technologie an ihre Grenzen stößt. Es ist Beziehungsarbeit, die durch keine Maschine ersetzt werden kann.
Erkenntnisse aus der KI-Einführung
KI ersetzt nicht, sie offenbart. Führungskräfte, die diesen Wandel annehmen, berichten von spürbaren Fortschritten:
Sie hören aktiver zu und stellen gezieltere Fragen.
Sie fördern Vertrauen und führen mit Klarheit statt Kontrolle.
Sie erkennen, dass wirksame Führung nicht durch mehr Tools, sondern durch mehr Haltung entsteht.
5 strategische Impulse für moderne Führung
1
Wirkung statt Kontrolle
Räume für Wirksamkeit schaffen, statt Prozesse zu überwachen.
2
Vertrauen statt Vorgaben
Menschen entfalten sich besser, wenn sie gehört und gesehen werden.
3
Fragen statt Ansagen
Gute Fragen aktivieren Potenziale, Anweisungen begrenzen sie.
4
Beziehung statt Reporting
Menschliche Verbindung zählt mehr als formale Berichtswege.
5
Haltung statt Hierarchie
Autorität entsteht aus Klarheit, Verantwortung und Integrität.
KI nimmt Führungskräften nicht die Verantwortung, sondern verschiebt den Fokus auf Menschlichkeit und Kontext. Führung wird dadurch nicht weniger, sondern relevanter denn je.
Wie sehen Sie das? Welche Rolle spielt KI bereits in Ihrer Führungsrealität?
KI ist mehr als ein Werkzeug – warum es neue Systeme braucht
10.09.2025
Viele Unternehmen setzen Künstliche Intelligenz heute ein, um Prozesse schneller zu machen und Kosten zu sparen. Doch wie beim Elektromotor zeigt sich: Die wahre Kraft entfaltet sich erst, wenn ein neues System entsteht. Wer KI nur als Werkzeug nutzt, bleibt an der Oberfläche. Wer Systeme neu denkt, kann ganze Geschäftsmodelle transformieren.

Vom Elektromotor zur Produktionsstraße
Als der Elektromotor eingeführt wurde, ersetzten viele Unternehmen damit lediglich die alte Dampfmaschine. Die Produktivität stieg kaum.
Erst als Elektromotoren dezentral eingesetzt wurden, entstand die Produktionsstraße – und diese veränderte die Wirtschaft nachhaltig.
Heute stehen Unternehmen beim Einsatz von KI an einem vergleichbaren Punkt.

Warum der bisherige Ansatz nicht reicht
Die verbreitete Erwartung lautet: „KI spart Zeit und senkt Kosten.“ Das ist nicht falsch – aber es greift zu kurz.
Denn wer KI nur als Ersatz für bestehende Werkzeuge einsetzt, erzielt kleine Effizienzgewinne, aber keine echte Transformation.
Die entscheidenden Fragen sind:
  • Wie verändert KI die Art, wie wir Wert schaffen?
  • Welche Entscheidungen werden dadurch klarer und schneller?
  • Welche Rolle übernehmen Menschen, wenn Maschinen Routinen abnehmen?

Erfahrungen aus der Praxis
In der Arbeit mit der KI PRAXIS AKADEMIE zeigt sich: Wer Systeme hinterfragt, erlebt tiefgreifende Veränderungen.
  • Mitarbeitende übernehmen mehr Eigenverantwortung.
  • Führung wird transparenter und nachvollziehbarer.
  • Unternehmen gewinnen Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit.
Nicht die Technologie allein verändert alles, sondern die Art, wie sie ins System integriert wird.

Ein Orientierungsrahmen für Unternehmen
Die Transformation bedeutet nicht, dass alles sofort auf den Kopf gestellt werden muss. Entscheidend ist ein klarer Rahmen:
  1. Wirkung klären: Welche Rolle soll KI strategisch spielen?
  1. Systeme analysieren: Nicht nur Prozesse, sondern das ganze Wertschöpfungssystem betrachten.
  1. Rollen neu definieren: Verantwortung verlagern und Freiräume schaffen.
  1. Vertrauen aufbauen: Transparenz und Nachvollziehbarkeit sichern Akzeptanz.
  1. Iterativ vorgehen: Pilotprojekte starten und systematisch ausrollen.

Praxisbeispiele
Praxisbeispiel Vertrieb: Von Tempo zu Wirkung
Viele nutzen KI im Vertrieb, um Mails schneller zu schreiben oder Daten effizienter auszuwerten. Das spart Zeit – verändert aber nicht die Wirkung.
Die eigentliche Transformation entsteht, wenn Vertrieb neu gedacht wird:
  • Von Lead-Generierung zu ganzheitlichem Kundenerlebnis
  • Von Forecast zu fundierter Entscheidungsbasis
  • Von Einzelabschluss zu nachhaltiger Kundenbindung
Vertrieb wird so vom Verkäufer zum strategischen Partner – unterstützt durch KI, getragen von menschlicher Nähe.
Praxisbeispiel HR: Von Verwaltung zu Kulturentwicklung
Auch im HR wird KI oft als Effizienzwerkzeug gesehen – Bewerbungen sortieren, Prozesse automatisieren, Anfragen beantworten.
Doch KI kann viel mehr leisten:
  • Von CV-Screening zu Potenzialentdeckung
  • Von Verwaltung zu Employee Experience
  • Von Weiterbildung zu kontinuierlichen Lernsystemen
HR wird damit zum Treiber einer lernenden Organisation.
Praxisbeispiel Produktion: Von Automatisierung zu Agilität
In der Produktion geht es nicht mehr nur um Effizienz, sondern um Agilität.
KI ermöglicht:
  • Vorausschauende Instandhaltung und Prozessoptimierung
  • Flexible Anpassung an Losgrößen und personalisierte Produkte
  • Vernetzte Steuerung von Produktion, Logistik und Absatz
Damit wird Produktion vom ausführenden Bereich zur strategischen Einheit.

Fazit: Vom Werkzeug zur Produktionsstraße
Die Beispiele zeigen: KI ist kein weiteres Werkzeug, sondern ein Treiber für neue Systeme.
So wie der Elektromotor erst mit der Produktionsstraße sein Potenzial entfaltet hat, wird KI erst dann ihre volle Wirkung zeigen, wenn Unternehmen Strukturen und Rollen neu gestalten.
Effizienz ist der Anfang.
Transformation beginnt, wenn Systeme neu gedacht werden.
KI-Strategie für KMU: Vom Experiment zum Wettbewerbsvorteil
08.09.2025
„Wir daddeln nur ein bisschen mit KI rum.“ So könnte man den aktuellen Stand in vielen mittelständischen Unternehmen beschreiben.
Es gibt Pilotprojekte, erste automatisierte Reports oder ein Team, das gelegentlich mit ChatGPT experimentiert. Doch das reicht nicht. Ohne klare Strategie bleibt Künstliche Intelligenz ein Flickenteppich:
  • keine Effizienzsteigerungen,
  • keine Skalierung,
  • keine nachhaltige Wertschöpfung.
Währenddessen ist die internationale Konkurrenz längst einen Schritt weiter – mit klaren Plänen, definierten Zielen und einer Integration von KI in Geschäftsmodelle und Prozesse.

Warum der Mittelstand eine KI-Strategie braucht
Viele KMU sind Weltmarktführer in ihrer Nische, verfügen über jahrzehntelanges Know-how und haben starke Kundenbeziehungen. Doch genau dieses Fundament steht auf dem Spiel, wenn KI nur als „Spielerei“ verstanden wird.
KI verändert nicht nur Arbeitsabläufe, sondern ganze Wertschöpfungsketten. Wer heute keine Strategie entwickelt, riskiert morgen, von agileren Wettbewerbern überholt zu werden.
Eine KI-Strategie ist daher kein „Luxus“, sondern eine Notwendigkeit – vergleichbar mit der Digitalisierung vor 20 Jahren.

Die 5 Schritte zur KI-Strategie im Mittelstand
01
Standortbestimmung: Wo stehen wir heute?
Nur wer seine Ausgangslage kennt, kann einen realistischen Plan entwickeln.
  • Welche Prozesse sind bereits digitalisiert?
  • Wo wird KI bewusst oder unbewusst eingesetzt?
  • Welche Kompetenzen bringen die Mitarbeitenden schon mit?
02
Vision & Ziele: Wozu setzen wir KI ein?
KI ist kein Selbstzweck. Sie muss einen klaren Beitrag zur Unternehmensstrategie leisten. Mögliche Zielrichtungen sind:
  • Effizienzsteigerung: Automatisierung von Routineaufgaben, Kostenreduktion.
  • Wachstum: Entwicklung neuer Produkte, Dienstleistungen oder Geschäftsmodelle.
  • Wettbewerbsvorteil: Schnellere Innovation, besseres Kundenerlebnis, höhere Qualität.
Eine gemeinsame Vision schafft Orientierung und verhindert Insellösungen.
03
Quick Wins: Sofort Nutzen schaffen
Um Akzeptanz im Unternehmen zu fördern, sollten erste Projekte schnelle Ergebnisse liefern. Typische Einsatzfelder sind:
  • Automatisierte Angebotsprozesse,
  • Erstellung von Reports und Auswertungen,
  • Unterstützung im Kundenservice,
  • Wissensmanagement (z. B. interne KI-Assistenten).
Quick Wins zeigen: KI ist nicht nur ein Buzzword, sondern bringt echten Mehrwert.
04
Strukturen & Prozesse: Skalierbarkeit ermöglichen
  • KI muss systematisch in Prozesse integriert werden – nicht nur in Pilotprojekten.
  • Es braucht klare Zuständigkeiten und Entscheidungswege.
  • Eine Datenstrategie ist unverzichtbar: Nur mit sauberen, zugänglichen Daten lassen sich KI-Lösungen skalieren.
Damit wird KI von einer „Spielerei“ zu einem echten Unternehmenswerkzeug.
05
Kultur & Kompetenzen: Menschen befähigen
  • Mitarbeitende müssen lernen, KI sinnvoll zu nutzen – von Prompts bis hin zu kritischem Denken.
  • Führungskräfte müssen verstehen, wie KI Geschäftsmodelle verändert.
  • KI darf kein Sonderthema bleiben, sondern Teil des Tagesgeschäfts werden.
Nur wenn Menschen und Technik zusammenspielen, entfaltet KI ihr Potenzial.

Fazit: Vom Rumdaddeln zum Vorsprung
Wer heute nur mit KI experimentiert, läuft Gefahr, den Anschluss zu verlieren. Eine durchdachte KI-Strategie im Mittelstand bedeutet:
  • Orientierung an den Unternehmenszielen,
  • Umsetzung schneller Erfolge,
  • Aufbau skalierbarer Strukturen,
  • Investition in Menschen und Kompetenzen.
So wird KI vom Experiment zum Wettbewerbsvorteil – und der Mittelstand bleibt auch in Zukunft stark.
Sicher und integriert: Copilot 365 löst das Datenschutzproblem von ChatGPT für Unternehmen
11.08.2025
Kaum ein KI-Tool hat so viel Aufmerksamkeit bekommen wie ChatGPT. Es ist leistungsstark, einfach zu bedienen – und in aller Munde. Doch was viele Führungskräfte in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) unterschätzen:
Der Einsatz von ChatGPT kann schnell zu rechtlichen, organisatorischen und wirtschaftlichen Problemen führen.
Und das gilt nicht nur für ChatGPT, sondern ebenso für Claude, Gemini & Co.
1. Die unterschätzten Risiken von ChatGPT & Co.
1.1 DSGVO und Datenschutz
  • ChatGPT ist ein US-Dienst: Alle Eingaben werden über Server von OpenAI (bzw. Microsoft für Azure-Varianten) verarbeitet.
  • Standardmäßig besteht kein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) für die Unternehmensnutzung.
  • Personenbezogene Daten (Kunden- oder Mitarbeiterinformationen) dürfen nicht ohne Rechtsgrundlage eingegeben werden.
  • Mögliche Folgen: Hohe Bußgelder, Schadensersatzforderungen, Vertrauensverlust.
1.2 Verlust der Datenhoheit
  • Sie haben keine Garantie, wo und wie lange die Daten gespeichert werden.
  • Inhalte könnten in Trainingsprozesse einfließen oder auf fremden Systemen zwischengespeichert werden.
1.3 Fehlende Integration in Geschäftsprozesse
  • ChatGPT arbeitet außerhalb Ihrer Unternehmens-IT.
  • Kein direkter Zugriff auf Ihre Dateien, Projekte oder Mails – alles muss per Copy & Paste übertragen werden → Medienbruch, Zeitverlust, Sicherheitsrisiko.
1.4 Compliance-Lücken
  • Keine direkte Einbindung in Ihre Unternehmensrichtlinien oder Freigabestrukturen.
  • Keine zentrale Protokollierung im Compliance Center.
  • Hohe Abhängigkeit von individuellen Nutzungsgewohnheiten der Mitarbeiter.
1.5 IT-Sicherheitsrisiken
  • Über offene Webzugriffe lassen sich Inhalte leichter abgreifen.
  • Keine zentrale Steuerung, wer KI wie nutzen darf.
2. Ja – das gilt auch für Claude, Gemini & Co.
Ob OpenAI, Anthropic oder Google: Die Grundproblematik bleibt identisch, wenn Sie diese KI-Modelle direkt über deren Webplattform nutzen. Alle Eingaben verlassen Ihr Unternehmensnetzwerk und werden auf externen Servern verarbeitet. Das mag für öffentliche Informationen unproblematisch sein – für interne Unternehmensdaten ist es jedoch aus mehreren Gründen ein Risiko, das Sie als Geschäftsführer oder Geschäftsführerin nicht eingehen sollten:
  • Kein garantierter DSGVO-Schutz: Verarbeitung oft in Drittländern wie den USA ohne ausreichende Garantien.
  • Verlust der Datenkontrolle: Keine klare Transparenz über Speicherung, Nutzung und Löschung.
  • Fehlende zentrale Protokollierung: Kein Audit-Log in Ihrer Unternehmens-Compliance.
  • Gefahr unbemerkter Datenweitergabe: Inhalte können ins Training einfließen oder in temporären Speichern landen.
  • Haftungsaspekt: Bei Datenschutzverstößen trägt in erster Linie das Unternehmen die Verantwortung. Unter bestimmten Umständen kann jedoch auch die Geschäftsleitung persönlich in die Haftung genommen werden.
3. Strategische Alternativen: Copilot 365 – und Open-Source-KI im Eigenbetrieb
Microsoft Copilot 365 ist keine einzelne KI-App, sondern eine voll integrierte KI-Plattform innerhalb Ihrer Microsoft-365-Umgebung. Für viele KMU ist das aktuell der einfachste und sicherste Weg, KI im Tagesgeschäft produktiv und DSGVO-konform zu nutzen.
Es gibt jedoch auch eine andere Möglichkeit: Open-Source-KI-Modelle (z. B. LLaMA, Mistral, BLOOM) in der eigenen Cloud oder On-Premises (lokal im eigenen Unternehmen) zu betreiben.
3.1 Open-Source-KI im Eigenbetrieb – Chancen
  • Volle Datenkontrolle: Alle Eingaben und Ausgaben bleiben in Ihrer eigenen Infrastruktur.
  • Anpassbarkeit: Modelle können gezielt auf eigene Daten und Prozesse trainiert oder feinjustiert werden.
  • Keine Abhängigkeit von einzelnen Anbietern: Technisch flexibel und erweiterbar.
  • DSGVO-Vorteil: Keine Datenübertragung an Dritte, wenn die Infrastruktur korrekt abgesichert ist.
3.2 Open-Source-KI im Eigenbetrieb – Herausforderungen
  • Hoher technischer Aufwand: Einrichtung, Modellpflege, Updates und Security müssen intern oder durch externe Dienstleister gewährleistet werden.
  • Kostenintensiv: Hardware (GPUs), Lizenzen für Zusatzsoftware und Fachpersonal verursachen laufende Ausgaben – unabhängig davon, ob die Lösung On-Premises oder in einer eigenen, gemieteten Cloud betrieben wird.
  • Skalierbarkeit: Für große Datenmengen oder hohe Nutzerzahlen sind erhebliche Ressourcen nötig.
  • Wartung & Support: Kein „Out of the Box“-Service – das Unternehmen ist selbst verantwortlich für Verfügbarkeit, Performance und die Integration neuer KI-Versionen.
  • Zugriffsrechte & Berechtigungen: Rollenbasierte Zugriffskontrolle muss selbst implementiert werden.
  • Beispiel: Ein Auszubildender sollte nicht dieselben Datenzugriffe haben wie die Geschäftsleitung.
  • Kompetenzbedarf: Betrieb, Optimierung und Integration erfordern spezialisiertes Know-how, das im KMU oft fehlt.
3.3 Copilot 365 – Stärken für KMU
Outlook – E-Mail-Management auf Knopfdruck
  • „Fasse diesen E-Mail-Verlauf in drei Stichpunkten zusammen.“ → Keine zehn Mails lesen, um den Stand zu kennen.
  • „Erstelle eine kurze, freundliche Antwort, in der wir den Vorschlag ablehnen, aber alternative Termine anbieten.“ → Spart Tippzeit, sorgt für konsistenten Ton.
  • „Liste die offenen Fragen aus dieser E-Mail auf.“ → Klarheit in Sekunden.
  • „Erstelle aus dieser E-Mail einen Kalendereintrag am Freitag um 14 Uhr.“ → Kein Copy-Paste nötig.
  • „Zeige alle ungelesenen E-Mails der letzten 2 Tage zu Kundenprojekt X mit kurzer Zusammenfassung.“ → Fokussiert arbeiten statt Postfach durchsuchen.
  • „Formuliere diese Antwort diplomatischer und kürzer.“ → Zeitersparnis bei sensiblen Themen.
  • Kernnutzen in Outlook: Zeitgewinn bei hohem Mailaufkommen, gezieltere Antworten, bessere Priorisierung ohne manuelles Filtern.
Excel – Analysen ohne technische Hürden
  • „Zeige mir die Umsatzentwicklung der letzten 12 Monate pro Region und markiere Ausreißer.“ → Pivot, Kennzahlen, farbliche Hervorhebungen.
  • „Berechne den durchschnittlichen Warenkorbwert pro Kunde und sortiere absteigend.“ → Formeln, Filter, Sortierung automatisch.
  • „Simuliere den Gewinn, wenn wir die Preise um 5 % erhöhen.“ → Szenario-Tabellen mit Vergleich.
  • „Teile die Kunden in drei Umsatzgruppen ein und zeige den prozentualen Anteil.“ → Kategorien und Diagramm.
  • „Prognostiziere den Absatz für die nächsten 6 Monate.“ → Forecast inkl. Visualisierung.
  • Kernnutzen in Excel: Schnell komplexe Auswertungen erstellen, auch ohne tiefes Excel-Know-how; keine Medienbrüche; Entscheidungen auf Basis klarer Daten treffen.
Word – Inhalte in Entscheidungsqualität
  • „Erstelle aus den markierten drei Dokumenten eine einheitliche Vorlage im Unternehmensstil.“
  • „Fasse diesen 20-seitigen Bericht in max. 200 Wörtern zusammen.“
  • „Formuliere den Text professioneller und kundenorientierter.“
  • „Füge die wichtigsten Punkte aus Protokoll und Marktanalyse als 2-seitiges Handout zusammen.“
  • Kernnutzen in Word: Dokumente schneller in den richtigen Ton und die passende Form bringen; Lesezeit sparen; konsistente Qualität im Unternehmensstil sicherstellen.
OneNote – Wissen wird handlungsfähig
  • „Fasse alle Notizen dieser Seite als Aufgabenliste mit Verantwortlichen und Deadlines zusammen.“
  • „Ordne diese Notizen in Marketing, Vertrieb und Technik.“
  • „Extrahiere alle Aufgaben mit Fälligkeitsdatum und füge sie hier als Liste ein.“
  • „Suche in allen Notizen der letzten 6 Monate nach ‚Projekt Alpha‘ und fasse die Entscheidungen zusammen.“
  • Kernnutzen in OneNote: Notizen in klare Aufgaben und Strukturen verwandeln; Informationen schneller auffinden; Wissen teamweit nutzbar machen.
PowerPoint – Präsentationen in Rekordzeit
  • „Erstelle eine 8-Folien-Präsentation aus diesem Word-Dokument im Unternehmensdesign.“
  • „Baue aus diesen Stichpunkten eine logische Argumentationsstruktur.“
  • „Gestalte die Präsentation klarer, mit einheitlicher Farbgebung und weniger Text pro Folie.“
  • „Visualisiere die Umsatzentwicklung nach Region aus diesem Excel-Sheet.“
  • „Erstelle eine kompakte 3-Folien-Version für das Management.“
  • Kernnutzen in PowerPoint: In Minuten von der Idee zur präsentationsreifen Folie; Story und Design optimieren; unterschiedliche Zielgruppen ohne Zusatzaufwand bedienen.
Teams – Meetings, die Ergebnisse liefern
  • „Fasse das Meeting vom 7. August zusammen – Entscheidungen, offene Fragen, nächste Schritte.“
  • „Zeige mir die wichtigsten Punkte aus den letzten beiden Projektmeetings.“
  • „Was wurde im Kick-off-Meeting zum Budget beschlossen?“
  • „Fasse den Chat im Kanal ‚Kampagne Q4‘ der letzten 7 Tage zusammen.“
  • „Finde alle Stellen in den letzten 3 Meetings, an denen über die Datei ‚Q4-Forecast‘ gesprochen wurde.“
  • „Erstelle aus den Aktionspunkten des heutigen Meetings eine Aufgabenliste in Planner und weise sie zu.“
  • Kernnutzen in Teams: Kein Informationsverlust mehr; schneller Überblick über Beschlüsse; weniger Zeitaufwand für Protokollierung und Nachbereitung.
💡 Nutzen für die Geschäftsleitung: Diese integrierte Arbeitsweise hebt die Teamleistung: weniger Tool-Brüche, weniger Spezialwissen nötig, schneller zu entscheidungsreifen Ergebnissen – bei vollem Schutz im Modus „Arbeit“.
4. Copilot 365 / ChatGPT / Open-Source-KI – der Vergleich
5. Voraussetzungen für den Einsatz von Copilot 365
Damit Ihr Unternehmen Copilot 365 nutzen kann, braucht es keine komplizierte IT-Umstellung – aber ein paar Grundvoraussetzungen müssen erfüllt sein:
  1. Microsoft 365 Business oder Enterprise Plan
    – Copilot 365 ist nur in Kombination mit bestimmten Microsoft 365 Lizenzen verfügbar, z. B. Business Standard, Business Premium oder den Enterprise E-Plänen.
  1. Microsoft Cloud als Betriebsumgebung
    – Die Datenverarbeitung erfolgt im sicheren Microsoft-Tenant Ihres Unternehmens. Das setzt voraus, dass Ihre Microsoft-365-Dienste (Outlook, Teams, OneDrive, SharePoint usw.) in der Microsoft Cloud betrieben werden.
  1. Lizenz für Copilot 365
    – Copilot 365 ist ein kostenpflichtiges Zusatzmodul, das pro Benutzer lizenziert wird.
  1. Aktuelle Version der Office-Apps
    – Damit alle Funktionen nahtlos integriert sind, sollten Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams und OneNote auf dem aktuellen Stand sein.
💡 Praxis-Hinweis:
Unternehmen, die heute schon mit Microsoft 365 in der Cloud arbeiten, können Copilot 365 in der Regel ohne großen technischen Aufwand aktivieren. Der Hauptfaktor für den Erfolg ist dann nicht die Technik – sondern die richtige Einführung und Schulung.
6. Warum Schulung der Erfolgsfaktor ist
Auch die beste KI-Integration entfaltet ihren vollen Nutzen nur, wenn die Mitarbeitenden wissen, wie sie die Werkzeuge optimal einsetzen.
Gerade Copilot 365 bietet unzählige Möglichkeiten – von komplexen Analysen in Excel bis zu automatisierten Follow-ups in Teams.
Ohne gezielte Einweisung werden jedoch viele dieser Potenziale ungenutzt bleiben oder falsch angewendet.
Drei Gründe, warum Schulung unverzichtbar ist:
  1. Effizienz statt Experimentieren – Wer die richtigen Fragen und Befehle („Prompts“) kennt, erreicht in Minuten Ergebnisse, für die sonst Stunden nötig wären.
  1. Sicherheit im Umgang mit Daten – Mitarbeitende verstehen, welche Inhalte sie bedenkenlos einbinden können und wo Datenschutzgrenzen liegen.
  1. Unternehmensweit einheitlicher Standard – Einheitliche Arbeitsweisen sorgen für gleichbleibende Qualität und vermeiden, dass Wissen nur bei Einzelpersonen liegt.
💡 Für die Geschäftsleitung:
Eine gezielte Copilot-Schulung ist keine Zusatzoption, sondern eine Investition in Produktivität, Rechtssicherheit und Akzeptanz der KI im gesamten Unternehmen.
Wer sie auslässt, riskiert, dass Copilot zwar bezahlt, aber nur zu einem Bruchteil seiner Möglichkeiten genutzt wird.
Fazit für die Geschäftsleitung
ChatGPT und vergleichbare GPTs sind mächtige Werkzeuge – für private Nutzung oder öffentliche Inhalte. Für interne Unternehmensdaten sind sie jedoch aus Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Sicht ein Risiko.
Open-Source-KI im Eigenbetrieb kann diese Risiken technisch ausschalten, erfordert jedoch hohe Investitionen, komplexe Zugriffssteuerung und Fachkompetenz, die im KMU-Umfeld oft nicht wirtschaftlich darstellbar sind.
Mit Copilot 365 setzen Sie auf eine integrierte, sichere und sofort einsetzbare KI-Lösung, die:
  • Ihre Daten schützt
  • Ihre Mitarbeiter entlastet
  • Ihre Prozesse beschleunigt
  • Ihre Compliance wahrt
  • Rollen- und Rechtekonzepte automatisch integriert
  • und ohne große Anfangsinvestitionen startet
So nutzen Sie die Vorteile moderner KI – ohne den Preis eines Datenschutz- oder Reputationsschadens zu zahlen und ohne eine eigene KI-Infrastruktur betreiben zu müssen.
KI verantwortungsvoll nutzen: Warum die Schulungspflicht Chefsache ist
28.07.2025
ChatGPT und andere KI-Tools sind längst in den Alltag vieler Unternehmen eingezogen. Ein kurzer Text, ein Brainstorming, eine E-Mail – effizient, praktisch, beeindruckend. Doch was passiert, wenn Entscheidungen auf fehlerhaften Antworten beruhen? Oder wenn Teams KI nutzen, ohne sie zu verstehen?
Ein persönliches Aha-Erlebnis: KI über die eigene Schulungspflicht befragt
Ich habe ChatGPT-4o eine scheinbar einfache Frage gestellt:
„Besteht für Unternehmen eine Schulungspflicht, wenn man ChatGPT nutzt?“
Die Antwort:
„In Deutschland besteht keine ausdrückliche gesetzliche Schulungspflicht …“
Erst nach mehreren Rückfragen kam das Entscheidende zum Vorschein:
Ja, der EU AI Act – konkret Artikel 4 – verpflichtet alle Anwender von KI-Systemen zur Schulung. Auch bei nicht-hochriskanten Anwendungen.
Ironischerweise hat diese Situation selbst bewiesen, wie wichtig Schulungen sind. Wenn selbst KI bei der Schulungspflicht zögert – wie sollen Teams souverän handeln, ohne Einbettung in klare Leitlinien?
Der EU AI Act: Schulung ist Pflicht – auch bei scheinbar harmloser Nutzung
Artikel 4 des EU AI Act formuliert allgemeine Pflichten für alle KI-Anwender – nicht nur für Anbieter oder Hochrisiko-Systeme.
Für Geschäftsleitungen bedeutet das konkret:
  • Sie müssen sicherstellen, dass ihre Organisation KI versteht.
  • Sie sind verantwortlich für Information, Schulung und Befähigung ihrer Mitarbeitenden.
  • Sie tragen die Verantwortung, Risiken zu reflektieren und zu dokumentieren.
Besonders deutlich wird das in Erwägungsgrund 77 des AI Act:
  • Unternehmen müssen dafür sorgen, dass Mitarbeitende „über die erforderlichen Mittel, Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen“.
Das umfasst – je nach Risiko und Anwendung – ausdrücklich auch gezielte Einweisung oder Schulung.
Die Anforderungen sind risikoadäquat, aber klar – und sie gelten ab dem Moment der Nutzung.
Leadership bedeutet: Orientierung schaffen, bevor Probleme entstehen
Viele Unternehmen nutzen KI bereits – oft ohne interne Regeln, ohne Schulung, ohne Risikoanalyse. Gleichzeitig zögern Führungskräfte, aus Angst vor Überregulierung. Doch genau hier liegt die Chance:

Souveräner KI-Einsatz beginnt mit Klarheit – nicht mit Verboten, sondern mit Kompetenz.
Wer als Geschäftsleitung früh Orientierung gibt, sorgt für:
Sicherheit im Umgang mit KI,
Vertrauen im Team,
eine zukunftsfähige, rechtssichere Nutzung neuer Technologien.
KI nutzen – aber richtig:
1
Schulung ist laut EU AI Act Pflicht – unabhängig vom Risikograd.
2
KI-Kompetenz ist keine Option, sondern Führungsverantwortung.
3
Ohne Verständnis keine Kontrolle.
4
Ohne Klarheit keine Sicherheit.
5
Ohne Schulung keine verantwortliche Nutzung.
Fazit: Künstliche Intelligenz braucht menschliche Führung
Als Geschäftsleitung tragen Sie die Verantwortung – nicht nur juristisch, sondern kulturell. Wenn KI in Ihrem Unternehmen erfolgreich und sicher wirken soll, braucht es mehr als Tools: Es braucht Bewusstsein, Kompetenz und Führung.
Ich begleite Geschäftsleitungen und Führungsteams dabei, diese Verantwortung praxisnah, gesetzeskonform und menschlich umzusetzen. Nicht mit Angst – sondern mit Klarheit.
Wie souverän ist Ihre Organisation im Umgang mit KI?
Wird KI dem Menschen jemals wirklich überlegen sein?
21.07.2025
Die Vorstellung einer Artificial General Intelligence (AGI) – also einer Maschine, die so denkt, fühlt und handelt wie ein Mensch – elektrisiert. Zukunftsvisionen dominieren Medienberichte und Investorengespräche. Doch wer genauer hinsieht, erkennt: Die Realität sieht anders aus.

Faszination trifft Realität
Was ist mit Emotionen, Bewusstsein, echtem Verstehen? Fragen, die weit über Rechenleistung und Datentraining hinausgehen. Der Physiker und Unternehmer Klaus Harisch bringt es auf den Punkt:
„Die Maschine wird niemals fühlen.“
Harisch verbindet wissenschaftliche Tiefe mit unternehmerischem Pragmatismus. Als Forscher an der LMU München untersucht er Bewusstsein, Kognition und Thermodynamik. Parallel leitet er ein erfolgreiches KI-Startup. Er kennt also Theorie und Praxis – und stellt klare Thesen auf:
Harischs Thesen: Wo KI endet
1
KI kann rechnen, aber nicht verstehen.
2
Der menschliche Geist ist kein Algorithmus.
3
KI hat keine Intention – sie ist Werkzeug, kein Subjekt.
Selbst wenn ein System Emotionen erkennt oder überzeugend simuliert: Es erlebt nichts. Das ist kein philosophisches Detail, sondern eine fundamentale Grenze.
Auch Dr. Ralf Otte stellt in seinem Buch „Künstliche Intelligenz für Dummies“ unmissverständlich klar:
„KI simuliert Gefühle. Aber sie fühlt nichts. Und das wird auch so bleiben.“

AGI – ein Mythos mit Funktion
Warum also hört man von führenden Köpfen der KI-Industrie immer wieder: „AGI steht kurz bevor“?
Die Antwort ist einfach – und ernüchternd:
1
Investitionen und Hype
Die Aussicht auf AGI ist ein starker Motor für Investitionen. Unternehmen und Forschungseinrichtungen, die in diesem Bereich tätig sind, profitieren davon, wenn die Öffentlichkeit und Investoren an die baldige Realisierung von AGI glauben. Dies führt zu einem erhöhten Kapitalfluss, der die Forschung und Entwicklung beschleunigen kann.
2
Talentgewinnung
Die Vision von AGI zieht die besten Talente an. Wenn man vermittelt, dass bahnbrechende Entwicklungen bevorstehen, werden talentierte Forscher und Ingenieure motiviert, sich diesen Unternehmen anzuschließen, um Teil dieser revolutionären Entwicklung zu sein.
3
Technologischer Fortschritt
Auch wenn AGI noch in der Ferne liegen mag, machen spezifische KI-Anwendungen enorme Fortschritte. Die Erfolge in Bereichen wie Large Language Models (LLMs), Bilderkennung und autonomen Systemen könnten fälschlicherweise als Vorboten einer umfassenden AGI interpretiert werden. Die Kommunikation einer bevorstehenden AGI kann auch dazu dienen, diese Einzelerfolge in einen größeren, zukunftsweisenden Kontext zu stellen.
4
Narrative Kontrolle und Vision
Führungskräfte prägen oft die Narrative in ihrer Branche. Indem sie die Vision einer bevorstehenden AGI teilen, lenken sie die Diskussion, setzen Schwerpunkte für die Forschung und beeinflussen die öffentliche Wahrnehmung von KI. Es kann auch ein Ausdruck von echtem Optimismus und Glauben an die eigene Arbeit sein.
5
Druck und Wettbewerb
Der Wettbewerb in der KI-Branche ist immens. Unternehmen könnten das Gefühl haben, den Fortschritt ihrer Konkurrenten übertreffen oder zumindest mithalten zu müssen, indem sie ebenfalls aggressive Zeitpläne für AGI kommunizieren.
6
Definitionssache
Die Definition von AGI ist nicht statisch und kann sich im Laufe der Zeit ändern. Was heute als AGI gilt, könnte morgen anders definiert werden, wenn bestimmte Meilensteine erreicht sind. Manchmal wird auch eine enge Definition von AGI verwendet, die erreichbarer erscheint.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die wiederholte Botschaft von einer bevorstehenden AGI sowohl auf echtem Fortschritt als auch auf strategischen Überlegungen basieren kann, die darauf abzielen, Investitionen anzuziehen, Talente zu gewinnen und die öffentliche Wahrnehmung der KI-Entwicklung zu steuern.
Die Wahrheit: AGI ist derzeit kein reales System, sondern ein strategisches Narrativ.

Realität statt Wunschdenken
Führende Wissenschaftler bestätigen:
  • John Searle: Symbolverarbeitung ist kein Verstehen.
  • David Chalmers: LLMs zeigen Output – kein Bewusstsein.
  • Johannes Kleiner: Bewusstsein ist nicht deterministisch.
  • Christof Koch: Bewusstsein ist biologisch – nicht maschinell simulierbar.
  • Fei-Fei Li: KI hat keine Intuition, keine Empathie, keine Innenwelt.
  • Andrew Ng: AGI ist überbewertet – Spezial-KI ist der reale Hebel.
  • Bill Gates: Maschinen sind Hilfsmittel, keine denkenden Subjekte.

Was bedeutet das für uns?
Vielleicht müssen wir AGI gar nicht „erreichen“.
Vielleicht ist der Mensch – mit Bewusstsein, Intuition und moralischem Kompass – nicht überholbar, sondern unersetzbar.
Und vielleicht ist genau das die gute Nachricht:
Wir gestalten die Zukunft – nicht Maschinen.

Vertiefung und Quellen

Klaus Harisch, „Why Artificial General Intelligence is and Remains a Fiction“ https://osf.io/preprints/osf/fjcns_v1 Kernaussagen: Maschinen verarbeiten Daten, ohne zu verstehen. Der menschliche Geist ist kein Algorithmus. KI besitzt keine Absichten und kein Selbst. Gefühle erkennen ≠ Gefühle erleben. KI bleibt ein Werkzeug, kein Subjekt. Dr. Ralf Otte, Buch „Künstliche Intelligenz für Dummies" Künstliche Intelligenz für Dummies https://amzn.eu/d/3sePYmi Kernaussagen: KI simuliert Emotionen, empfindet aber nichts. Maschinen fehlt jede Form von subjektivem Erleben. Emotionale Reaktionen beruhen auf Programmierung, nicht auf Gefühl. Erleben erfordert biologische Strukturen, die KI nicht besitzt. KI hat keine Innenperspektive – sie bleibt außenstehend. John Searle: "Chinese Room Argument" https://en.wikipedia.org/wiki/Chinese_room Kernaussagen: Symbolverarbeitung erzeugt kein Verständnis. Syntax allein reicht nicht für Bedeutung. Imitation menschlichen Verhaltens ist kein Beweis für Bewusstsein. Simulation ersetzt kein subjektives Erleben. Maschinen folgen Regeln – sie verstehen nicht. David J. Chalmers: "Could a Large Language Model be Conscious?" (2023) https://arxiv.org/abs/2303.07103 Kernaussagen: LLMs haben keine bewusste Innenperspektive. Globale Arbeitsräume fehlen in heutigen KI-Modellen. Verhalten allein ist kein Bewusstseinsbeweis. Modelle zeigen Output, aber kein Erleben. KI bleibt ein funktionales System ohne Selbst. Johannes Kleiner und Tim Ludwig: "Does Consciousness Entail Indeterminism?" (2023) https://arxiv.org/abs/2304.05077 Kernaussagen: Bewusstsein könnte an Nicht-Determinismus gekoppelt sein. KI operiert vollständig deterministisch. Kein Raum für echte Spontaneität in KI. Fühlen ist nicht durch Algorithmen abbildbar. Menschliches Bewusstsein ist dynamisch, KI ist starr. Christof Koch (Allen Institute for Brain Science) https://www.geekwire.com/2024/agi-consciousness-ai-debate/ Kernaussagen: KI-Hardware spiegelt keine neuronalen Grundlagen wider. Bewusstsein entsteht durch biologische Kausalität. Simulation ≠ echtes Erleben. Intelligenz ist nicht gleich Bewusstsein. KI bleibt funktional, nicht phänomenal. Fei-Fei Li (Stanford University) https://en.wikipedia.org/wiki/Fei-Fei_Li Kernaussagen: KI hat keine Empathie oder Intuition. Emotionserkennung ist keine Emotion. KI bleibt datengetriebenes Werkzeug. Menschliche Perspektive ist nicht maschinell simulierbar. Verantwortung liegt beim Menschen, nicht bei der Maschine. Andrew Ng: "AGI is Overhyped" (2025) https://www.businessinsider.com/google-brain-founder-andrew-ng-agi-is-overhyped-yc-2025-7 Kernaussagen: AGI ist ein überbewertetes Konzept. Konkrete KI-Anwendungen sind wichtiger als Zukunftsvisionen. KI ist nicht auf allgemeine Intelligenz ausgelegt. Der Glaube an fühlende Maschinen ist irreführend. KI bleibt spezialisiertes Werkzeug ohne Selbst. Bill Gates (Ansichten zu KI und Bewusstsein) https://en.wikipedia.org/wiki/Bill_Gates#Views_on_artificial_intelligence Kernaussagen: KI hat keine Gefühle und kein Bewusstsein. Maschinen handeln algorithmisch, nicht intuitiv. Gefühlssimulation ersetzt kein echtes Erleben. KI ist Hilfsmittel, kein denkendes Subjekt. Menschliche Kontrolle ist entscheidend.

KI im Büro: Produktivitätsschub oder Sackgasse? Was Geschäftsführer jetzt wissen müssen – Eine Studie enthüllt
10.07.2025
Die öffentliche Verfügbarkeit von Large Language Models (LLMs) wie z.B. ChatGPT, Copilot und weitere hat das Interesse an der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen massiv gesteigert [1]. Doch wie genau beeinflusst KI die Produktivität und Qualität der Wissensarbeiter in der Praxis? Eine aktuelle, aufschlussreiche Feldstudie, durchgeführt von der renommierten Harvard Business School in Zusammenarbeit mit der Boston Consulting Group, liefert hierzu konkrete Zahlen und wichtige Erkenntnisse für Führungskräfte [1]. An dieser präregistrierten Studie nahmen 758 Berater teil, was etwa 7 % der Mitarbeiter auf individueller Beitragsebene des Unternehmens ausmacht [1].
Der Produktivitätsschub durch KI: Beeindruckende Zahlen
Die Ergebnisse der Studie sind wegweisend und zeigen ein klares Bild des Potenzials von KI, wenn sie innerhalb ihrer aktuellen Fähigkeiten eingesetzt wird – dem, was die Autoren als "jagged technological frontier" (die gezackte technologische Grenze) bezeichnen [1]. Für realistische, wissensintensive Berateraufgaben, die innerhalb dieser Grenze lagen, zeigten Berater mit KI-Zugang eine signifikant höhere Leistung:
12,2%
Produktivität
Sie erledigten durchschnittlich mehr Aufgaben [1].
25,1%
Geschwindigkeit
Aufgaben wurden schneller abgeschlossen [1].
40%+
Qualität
Die Ergebnisse waren im Durchschnitt besser im Vergleich zu einer Kontrollgruppe ohne KI-Zugang [1].
Besonders bemerkenswert ist, dass die Vorteile der KI-Augmentation über die gesamte Bandbreite der Fertigkeiten verteilt waren: Berater, die unter dem durchschnittlichen Leistungsniveau lagen, steigerten ihre Performance um 43 %, während diejenigen über dem Durchschnitt eine Verbesserung von 17 % ihrer eigenen Ergebnisse verzeichneten [1]. Dies unterstreicht, dass KI nicht nur die Besten weiter optimiert, sondern insbesondere auch dazu beitragen kann, die Leistung von Mitarbeitern mit geringerer Erfahrung oder in bestimmten Aufgabenbereichen signifikant zu steigern.
Die "Jagged Technological Frontier": Eine entscheidende Erkenntnis für Geschäftsführer
Trotz dieser beeindruckenden Zahlen ist Vorsicht geboten. Die Studie führt das Konzept der "jagged technological frontier" ein [1]. Dieses besagt, dass einige Aufgaben von KI leicht erledigt werden können, während andere, obwohl sie scheinbar einen ähnlichen Schwierigkeitsgrad aufweisen, außerhalb der aktuellen KI-Fähigkeiten liegen [1]. Hierin liegt eine zentrale Erkenntnis für die strategische Nutzung von KI: Für eine Aufgabe, die bewusst außerhalb dieser Grenze gewählt wurde, waren Berater, die KI nutzten, um 19 Prozentpunkte weniger wahrscheinlich, korrekte Lösungen zu liefern als diejenigen ohne KI [1].
Diese Zahl ist ein Weckruf: KI ist kein Allheilmittel. Ein unreflektierter oder unsachgemäßer Einsatz kann nicht nur zu Effizienzverlusten, sondern auch zu Fehlern führen, die weitreichende Konsequenzen haben können [1].
Notwendige Schulung der Mitarbeiter: Mehr als nur ein "Wie geht das?"
Die Erkenntnis der "jagged frontier" hat direkte Auswirkungen auf die notwendige Schulung Ihrer Mitarbeiter. Es genügt nicht, einfach den Zugang zu KI-Tools zu gewähren. Vielmehr müssen Mitarbeiter gezielt geschult werden, um die spezifischen Fähigkeiten und vor allem die Grenzen der KI zu verstehen [1]. Ein "Prompt Engineering Overview" war eine der untersuchten Bedingungen und ist ein Beispiel für eine solche zielgerichtete Schulung [1].
1
Fähigkeiten und Grenzen verstehen
Mitarbeiter müssen lernen, wann KI effektiv eingesetzt werden kann und wann menschliches Urteilsvermögen, kritisches Denken und spezialisiertes Fachwissen unerlässlich sind [1].
2
Ergebnisse kritisch prüfen
Die Fähigkeit, die von der KI generierten Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und zu validieren, ist entscheidend, um die "Jagged Frontier" sicher zu navigieren [1].
3
Vielfältige Nutzungsstile unterstützen
Die Studie identifizierte zwei unterschiedliche Muster erfolgreicher KI-Nutzung:
"Centaurs", die Aufgaben zwischen sich und der KI aufteilen und delegieren, und
"Cyborgs", die ihre Arbeitsabläufe vollständig mit der KI integrieren und kontinuierlich mit ihr interagieren [1].
Schulungen sollten diese unterschiedlichen Herangehensweisen berücksichtigen und die Mitarbeiter befähigen, den für sie und die jeweilige Aufgabe passenden Integrationsgrad zu finden.
Das Mindset der Geschäftsleitung: Führen in der KI-Ära
Für Geschäftsführer bedeutet die "jagged technological frontier" und die Notwendigkeit gezielter Schulungen, dass ihr eigenes Mindset entscheidend für den Erfolg der KI-Adoption ist. Es geht nicht nur darum, Budgets für KI-Tools bereitzustellen, sondern eine strategische Vision zu entwickeln:
Die "Jagged Frontier" verstehen und kommunizieren
Führen Sie Ihr Team dazu an, die KI als ein leistungsstarkes, aber spezialisiertes Werkzeug zu betrachten [1]. Fördern Sie ein Verständnis dafür, welche Aufgaben innerhalb der KI-Fähigkeiten liegen und welche nicht, um Ressourcen optimal einzusetzen und Fehler zu vermeiden.
Experimente fördern, aber mit Bedacht
Ermutigen Sie Ihre Mitarbeiter zum Experimentieren mit KI, koppeln Sie dies aber immer mit der Anforderung an kritisches Denken und Qualitätskontrolle [1]. Definieren Sie Bereiche, in denen KI sicher eingesetzt werden kann, und solche, in denen zusätzliche menschliche Überprüfung unerlässlich ist.
In menschenzentrierte Schulung investieren
Sehen Sie Schulungen nicht als Kostenfaktor, sondern als strategische Investition. Qualifizieren Sie Ihre Mitarbeiter nicht nur in der Bedienung von Tools, sondern in der intelligenten und effektiven Integration von KI in ihre Arbeitsweise, die sowohl die "Centauren" als auch die "Cyborgs" in Ihrem Unternehmen unterstützt [1].
Eine Kultur der KI-Augmentation schaffen
Vermitteln Sie die Botschaft, dass KI dazu dient, menschliche Fähigkeiten zu erweitern und nicht zu ersetzen. Eine solche Kultur fördert Innovation, reduziert Ängste und ermöglicht es Ihren Mitarbeitern, zu "Super-Performern" zu werden, die von der KI-Unterstützung profitieren [1].
Fazit
Die Studie der Harvard Business School und Boston Consulting Group liefert einen klaren Fahrplan: KI hat das Potenzial, die Produktivität und Qualität in wissensintensiven Berufen revolutionär zu steigern [1]. Doch dieser Wandel erfordert ein tiefes Verständnis der "jagged technological frontier" [1], eine bewusste Investition in zielgerichtete Schulungen und vor allem ein proaktives, informiertes Mindset der Geschäftsleitung. Nur wer diese Elemente strategisch miteinander verbindet, wird die Vorteile der KI voll ausschöpfen und sein Unternehmen sicher durch die neue Ära der Wissensarbeit navigieren können.
Quellen
[1] Harvard Business School & BCG (2023): „Navigating the Jagged Technological Frontier"
https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=64700
KI im Chefsessel: So führen Geschäftsführer ihr Unternehmen erfolgreich durch die KI-Revolution
24.06.2025
Die vorangegangene Diskussion hat gezeigt, dass Künstliche Intelligenz (KI) – insbesondere Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Copilot und weitere – das Potenzial hat, Produktivität und Qualität von Wissensarbeitern signifikant zu steigern. Eine Studie der Harvard Business School in Zusammenarbeit mit der Boston Consulting Group, an der 758 Berater teilnahmen, lieferte beeindruckende Zahlen:
Im Durchschnitt konnten Berater mit KI-Zugang
  • 12,2 % mehr Aufgaben erledigen,
  • 25,1 % schneller arbeiten und
  • über 40 % höhere Qualität liefern [1].
Doch wir haben auch das Konzept der „jagged technological frontier" kennengelernt: Während KI bei Aufgaben innerhalb ihrer Fähigkeiten brilliert, kann der Einsatz außerhalb dieser Grenze dazu führen, dass KI-Nutzer 19 Prozentpunkte seltener korrekte Lösungen liefern [1].
Dies wirft die entscheidende Frage auf: Wie können Geschäftsführer diese Gratwanderung meistern, um die enormen Potenziale der KI zu nutzen und gleichzeitig die Fallstricke zu vermeiden? Es geht nicht nur um die Bereitstellung von Tools, sondern um strategische Führung und gezielte Befähigung der Mitarbeiter.
Was die Geschäftsleitung selbst tun kann: Das Mindset der Führung
Der Erfolg der KI-Adoption in Ihrem Unternehmen beginnt im Chefsessel. Es braucht ein klares Verständnis und eine strategische Haltung:
Die "Jagged Frontier" verstehen und kommunizieren
Ihre erste und wichtigste Aufgabe ist es, das Konzept der "jagged technological frontier" zu verinnerlichen und in Ihrer Organisation zu kommunizieren [1]. KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug, aber kein Allheilmittel. Sie müssen klar vermitteln, dass es Aufgaben gibt, die die KI hervorragend meistert, und andere, bei denen sie versagt – selbst wenn sie oberflächlich ähnlich erscheinen [1].
Eine Kultur der KI-Augmentation etablieren
Vermitteln Sie die Botschaft, dass KI dazu dient, menschliche Fähigkeiten zu erweitern und nicht zu ersetzen. Die Studie zeigte, dass alle Berater von KI profitierten:
  • Leistungsschwächere Mitarbeiter steigerten sich um 43 %, während
  • bereits überdurchschnittliche Mitarbeiter ihre eigene Leistung um 17 % verbesserten [1].
Strategische Investitionen und Experimentierfreude fördern
Es reicht nicht, Lizenzen zu kaufen. Investieren Sie in die Infrastruktur, aber vor allem in die Befähigung Ihrer Mitarbeiter. Ermutigen Sie zum Experimentieren mit KI-Tools in einem sicheren Rahmen, aber immer mit dem Fokus auf Qualitätssicherung und kritischer Überprüfung der Ergebnisse.
Als Vorbild vorangehen
Die Glaubwürdigkeit einer KI-Strategie steigt enorm, wenn die Geschäftsleitung selbst die Potenziale und Grenzen der Tools versteht und demonstriert, wie sie eingesetzt werden können.
Die Rolle und der Aufbau notwendiger Schulungen: Mehr als nur "Knopf drücken"
Die Fähigkeit, die „jagged technological frontier" erfolgreich zu navigieren, hängt maßgeblich von der Qualität der Mitarbeiterschulung ab. Schulung ist hier keine reine Anwenderschulung, sondern eine strategische Investition in Humankapital.
Die entscheidende Rolle der Schulung:
  • Risikominimierung: Schulungen sind der Schlüssel, um die negativen Auswirkungen des KI-Einsatzes außerhalb ihrer Fähigkeiten (die erwähnten 19 % Fehlerquote) zu vermeiden [1].
  • Potenzialentfaltung: Sie befähigen Mitarbeiter, das volle Potenzial der KI auszuschöpfen – von der signifikanten Produktivitätssteigerung bis zur Qualitätsverbesserung [1].
  • Anpassungsfähigkeit fördern: Da sich die KI-Fähigkeiten ständig weiterentwickeln, müssen Mitarbeiter lernen, sich kontinuierlich anzupassen.
Wie Schulungen aufgebaut sein sollten:
1
2
3
4
5
1
Grundlagen
Vermittlung des Konzepts der „jagged technological frontier"
2
Prompt Engineering
Effektive Anweisungen an KI formulieren
3
Kritisches Denken
KI-generierte Inhalte hinterfragen und validieren
4
Integrationsstrategien
Centauren- und Cyborg-Ansätze für verschiedene Aufgaben
5
Anwendungsfälle & kontinuierliches Lernen
Unternehmensspezifische Beispiele und Feedback-Schleifen
1. Grundlagen und das Konzept der „Jagged Frontier":
  • Beginnen Sie mit einem allgemeinen Verständnis von LLMs: Was können sie, wie funktionieren sie?
  • Der wichtigste Teil: Vermitteln Sie das Konzept der „jagged technological frontier" praxisnah. Nutzen Sie Beispiele, um zu zeigen, wann und warum KI glänzt und wann sie versagt [1]. Mitarbeiter müssen ein Gespür dafür entwickeln, welche Aufgaben innerhalb und welche außerhalb der aktuellen KI-Grenzen liegen.
2. Praktische Fähigkeiten: Prompt Engineering:
  • Die Studie selbst untersuchte eine Bedingung namens „GPT-4 AI access with a prompt engineering overview" [1]. Dies unterstreicht die Bedeutung des Prompt Engineering als Kernkompetenz.
  • Schulen Sie Ihre Mitarbeiter darin, effektive und präzise Anweisungen (Prompts) an die KI zu formulieren. Dazu gehören Techniken wie die Definition von Rollen, die Angabe von Kontext, das Festlegen von Ausgabeformaten und die iterative Verfeinerung von Prompts.
3. Kritisches Denken und Ergebnisvalidierung:
  • Die KI liefert Antworten, aber sind diese korrekt oder plausibel? Schulungen müssen die Fähigkeit fördern, KI-generierte Inhalte kritisch zu hinterfragen, Fakten zu überprüfen und die Relevanz für die jeweilige Aufgabe zu bewerten. Dies ist unerlässlich, um Fehler zu vermeiden und die Qualität sicherzustellen.
4. Flexible Integrationsstrategien: Centauren und Cyborgs:
  • Die Studie identifizierte zwei erfolgreiche Muster der Mensch-KI-Integration: „Centaurs" delegieren Aufgaben zwischen sich und der KI, während „Cyborgs" ihre Arbeitsabläufe vollständig mit der KI integrieren [1].
  • Schulungen sollten diese unterschiedlichen Herangehensweisen vorstellen und die Mitarbeiter befähigen, den für sie und die jeweilige Aufgabe passenden Integrationsgrad zu finden. Es gibt nicht den einen richtigen Weg; es geht darum, den effektivsten Synergieeffekt zu finden.
5. Anwendungsfälle und Best Practices:
  • Zeigen Sie konkrete, unternehmensspezifische Anwendungsfälle auf. Wie kann KI in der täglichen Arbeit (z.B. bei der Datenanalyse, Textgenerierung, Ideenfindung) eingesetzt werden?
  • Sammeln und teilen Sie interne Best Practices, um voneinander zu lernen und die Adaption zu beschleunigen.
6. Kontinuierliches Lernen und Feedback:
  • KI ist ein sich schnell entwickelndes Feld. Implementieren Sie Mechanismen für kontinuierliches Lernen, z.B. regelmäßige Updates, interne Communities oder Wissensdatenbanken.
  • Etablieren Sie Feedback-Schleifen, um die Wirksamkeit der Schulungen zu bewerten und anzupassen.
Fazit: Führung ist der Schlüssel zur KI-Meisterschaft
Die Ära der KI ist keine Frage des "Ob", sondern des "Wie". Für Geschäftsführer bedeutet dies, eine proaktive Rolle einzunehmen. Durch das Verständnis und die Kommunikation der "jagged technological frontier", die Förderung einer Kultur der Augmentation und die strategische Investition in umfassende, praxisorientierte Schulungen, können Sie Ihr Unternehmen nicht nur auf die KI-Zukunft vorbereiten, sondern es an die Spitze der Innovation führen. Es ist Ihre Aufgabe, die Weichen zu stellen, damit Ihre Mitarbeiter zu den "Super-Performern" werden, die die KI zu bieten hat.
Quellen
[1] Harvard Business School & BCG (2023): „Navigating the Jagged Technological Frontier"
https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=64700
Die „Jagged Technological Frontier": Warum KI keine gleichmäßige Revolution ist
17.06.2025
Künstliche Intelligenz ist keine glatte Welle – sie ist ein Zickzackkurs. Genau das beschreibt das Konzept der „Jagged Technological Frontier" (auf Deutsch: gezackte technologische Grenze).
1. Robotik & physische Welt
Sprach-KI schreibt brillante Texte – aber ein Roboter kann bis heute kaum zuverlässig einen Kaffee einschenken.
Das zeigt deutlich: KI ist stark in der virtuellen Welt, aber im Umgang mit der echten Welt (Motorik, Sensorik, Greifen) hinkt der Fortschritt hinterher.
2. Faktenwissen vs. Wahrheit
KI kann Fakten blitzschnell ausgeben – aber sie weiß nicht, ob sie gerade richtig oder falsch liegt.
KI-Modelle liefern sehr überzeugend klingende Antworten – selbst wenn sie faktisch falsch sind („Halluzinationen“). Es fehlt ein echtes „Verständnis“ von Wahrheit oder Verlässlichkeit, wie wir es bei Menschen voraussetzen.
3. Fehlende Transferleistung
KI ist oft sehr gut darin, eine klar definierte Aufgabe auszuführen – zum Beispiel Rechnungen zu klassifizieren oder E-Mails zu priorisieren.
Aber: Wenn eine neue Aufgabe auftaucht, die fast identisch ist – z. B. das Sortieren von Lieferscheinen statt Rechnungen – muss die KI neu trainiert oder die Anweisungen angepasst werden.
➡️ Menschen erkennen intuitiv: „Das ist fast dasselbe wie vorher.“
➡️ KI braucht dafür neue Beispiele, Anweisungen oder Trainingsdaten.
Fazit: Manche Technologien wirken fast wie Magie – andere sind auf dem Niveau von Beta-Versionen.
Warum ist das wichtig für Entscheider?
In vielen Unternehmen herrscht eine falsche Annahme:
„KI kann jetzt alles – wir müssen nur einsteigen."
Doch wer das glaubt, unterschätzt die Lücken. Diese Fehleinschätzung führt zu Frust, falschen Investitionen und unrealistischen Erwartungen.
Die „jagged frontier" macht klar:
  • Manche Aufgaben lassen sich heute effizient automatisieren
  • Andere sind trotz KI noch nicht zuverlässig lösbar
Wie geht man strategisch damit um?
Identifiziere die KI-Peaks
Wo ist die Technologie wirklich stark? Beispiele:
  • E-Mail-Zusammenfassungen
  • Chatbots für Standardanfragen
  • Texterstellung für Marketing
Akzeptiere die Lücken
Nutze KI nicht dort, wo menschliches Urteilsvermögen oder Kontextverständnis noch entscheidend sind.
Kombiniere klug
Hybride Ansätze (Mensch + KI) liefern oft den besten ROI.
Bleibe lernbereit
Die „Frontier" verschiebt sich ständig. Was heute ein Tal ist, kann morgen ein Peak sein.
Fazit
Die „Jagged Technological Frontier" ist kein Nachteil – sie ist ein Orientierungssystem. Wer sie versteht, trifft bessere Entscheidungen und nutzt KI gezielter.
Technologie ist kein Gleichmacher – sondern ein Terrain mit Höhen und Tiefen. Wer das Terrain kennt, gewinnt.
Quellen
[1] Harvard Business School & BCG (2023): „Navigating the Jagged Technological Frontier"
KI-Augmentation: Wenn Künstliche Intelligenz den Menschen stärkt – statt ihn zu ersetzen
12.06.2025
„KI wird unsere Jobs übernehmen!"
Diese Befürchtung ist weit verbreitet – und nicht völlig unbegründet. Doch die Realität ist differenzierter: KI verändert Arbeit, eliminiert aber selten ganze Berufsbilder. Die wahre Transformation findet auf der Ebene einzelner Aufgaben statt.
In den meisten Fällen werden nicht komplette Jobs automatisiert, sondern repetitive Teilaufgaben. Der Mensch bleibt im Mittelpunkt, gewinnt aber ein leistungsstarkes Werkzeug hinzu.
KI als Assistenz – nicht als Ersatz
Die produktivste Beziehung zwischen Mensch und KI ist die der Augmentation – einer Verstärkung menschlicher Fähigkeiten:
  • Menschen definieren Ziele und treffen grundlegende Entscheidungen
  • KI übernimmt Routineaufgaben und liefert Entscheidungsgrundlagen
  • Ergebnis: höhere Produktivität und Kreativität bei gleichzeitiger Qualitätssteigerung
Mitarbeiter werden so nicht ersetzt, sondern können sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren, die menschliche Stärken wie Empathie, Kreativität und komplexes Urteilsvermögen erfordern.
Typische Anwendungsfelder:
  • Entscheidungsunterstützung: KI analysiert Daten und liefert Empfehlungen, die finale Entscheidung trifft der Mensch
  • Kreative Prozesse: KI generiert Ideen und Entwürfe, Menschen verfeinern und wählen aus
  • Kundendienst: KI beantwortet Standardfragen, Mitarbeiter übernehmen komplexe Anliegen
  • Forschung: KI durchsucht Literatur und schlägt Verbindungen vor, Forscher interpretieren und entwickeln weiter
Warum das jetzt wichtig ist
Die Debatte um KI wird oft zu binär geführt: Mensch oder Maschine. Der Augmentations-Ansatz bietet einen dritten Weg: Mensch und Maschine.
Unternehmen, die diesen Ansatz verfolgen, erzielen typischerweise bessere Ergebnisse als solche, die entweder auf vollständige Automatisierung setzen oder KI aus Angst vor Jobverlusten ablehnen.
Die Zukunft gehört nicht Unternehmen, die KI einsetzen – sondern denen, die KI einsetzen, um ihre Mitarbeiter zu stärken und weiterzuentwickeln.
Hinweis gemäß Art. 50 EU Ai Act: Der Inhalt dieser Seite (Text und Bilder) wurde mithilfe künstlicher Intelligenz erstellt.