Kategorie: Blog

  • Human in the Loop – oder Human in the Way?

    Human in the Loop – oder Human in the Way?

    2025 haben wir die Kontrollschleife gefeiert. 2026 ist sie oft nur noch die Person, die auf „OK“ klickt.

    Fast jede KI-Governance, die ich sehe, endet beim selben Satz: „Ein Mensch prüft das Ergebnis.“ Niemand fragt nach, ob dieser Mensch das überhaupt kann.

    ➡️ Hat er die Zeit, 200 Outputs am Tag wirklich zu prüfen?
    ➡️ Hat er das Fachwissen, den Fehler überhaupt zu sehen?
    ➡️ Darf er Nein sagen, ohne dass es ihn etwas kostet?
    ➡️ Und wenn er Nein sagt – geht der Fall zurück, oder trotzdem durch?

    Wenn eine dieser Antworten kippt, ist der Mensch keine Qualitätssicherung mehr. Er ist Haftungsverteilung. Ein Name unter einer Entscheidung, die er faktisch nicht getroffen hat.

    Dazu kommt etwas, das jeder kennt, der schon mal Freigaben gemacht hat: Nach dem 50. korrekten Ergebnis liest niemand das 51. noch genau. Kontrolle, die immer stattfindet, findet irgendwann nirgends mehr statt.

    Ich glaube nicht, dass wir weniger Menschen in Prozessen brauchen. Wir brauchen sie an anderen Stellen. 💪

    Nicht bei jedem Schritt, sondern dort, wo eine Entscheidung für einen anderen Menschen Konsequenzen hat. Stichprobe statt Dauerklick. Eskalation statt Ritual. Und ehrlich benannt, wo die Maschine allein läuft, statt einen Alibi-Menschen davorzustellen.

    Wo ist in euren Prozessen der Mensch echte Kontrolle – und wo nur noch eine Unterschrift?

  • #1: Die Dampfmaschine steht noch im Keller

    #1: Die Dampfmaschine steht noch im Keller

    1890 kauften Fabrikbesitzer den Elektromotor. Sie stellten ihn genau dorthin, wo vorher die Dampfmaschine stand. Und die Produktivität stieg: um null Prozent.

    Vierzig Jahre lang.

    Der Wirtschaftshistoriker Paul David hat das 1990 untersucht. Der Elektromotor war ab den 1880ern verfügbar, die messbaren Produktivitätsgewinne kamen erst in den 1920ern. Nicht, weil die Motoren schlecht waren. Sondern weil niemand die Fabrik neu dachte.

    Die alten Fabriken waren um eine zentrale Transmissionswelle gebaut. Maschinen standen dort, wo die Lederriemen hinreichten — nicht dort, wo die Arbeit am besten floss. Als der Elektromotor kam, tauschten alle den Antrieb. Die Welle blieb.

    Erst als eine neue Generation fragte „Was wird möglich, wenn jede Maschine ihren eigenen Motor hat?“, fiel die Welle weg. Die Maschinen konnten dem Arbeitsfluss folgen. Fabriken wurden flach statt hoch. Und plötzlich war etwas denkbar, das vorher physisch unmöglich war: das Fließband.

    Fords Fließband von 1913 war keine Motorinnovation. Es war eine Organisationsinnovation.

    ➡️ Die Technologie war ab Tag eins da
    ➡️ Was vierzig Jahre fehlte, war Vorstellungskraft
    ➡️ Der Hebel lag nie in der Maschine, sondern in dem, was Menschen mit ihr zu denken wagten

    Ich sehe diese Fabrik von 1890 heute ständig. In Konzernzentralen, in Verwaltungen, im Mittelstand.

    Eine Organisation führt einen KI-Chatbot ein und ist stolz, dass die Mitarbeiter schneller E-Mails schreiben. Das ist der Elektromotor an der Transmissionswelle. Man hat eine Tätigkeit aus der alten Welt beschleunigt und nennt das Transformation.

    Die Frage, die weiterführt, klingt fast gleich und ist eine völlig andere:

    Nicht: Wo kann KI unsere Prozesse schneller machen? Sondern: Welche unserer Prozesse existieren überhaupt nur, weil Intelligenz bisher knapp war?

    Ein vierstufiger Genehmigungsworkflow ist eine Antwort auf knappe Prüfkapazität. Ein Jahresbericht statt laufender Analyse ist eine Antwort auf knappe Auswertungskapazität. Ein Standard-Newsletter für zehntausend verschiedene Menschen ist eine Antwort auf knappe Schreibkapazität.

    Fällt die Knappheit weg, fällt die Begründung weg.

    Und diesmal haben wir keine vierzig Jahre. Der Elektromotor von 1895 war ungefähr so gut wie der von 1890. Generative KI verdoppelt ihre Fähigkeiten in Zeiträumen, in denen klassische IT-Projekte nicht mal ihr Kickoff hinter sich bringen.

    Ein konkreter Auftrag für diese Woche, er kostet weniger als eine Stunde:

    Nehmen Sie einen Prozess, den Sie gut kennen. Fragen Sie: Welche Annahme über Knappheit steckt darin? Und wie sähe er aus, wenn Sie ihn heute zum ersten Mal entwerfen würden?

    Erlauben Sie sich dabei Antworten, die nach Übertreibung klingen. Das Fließband klang 1890 auch nach Übertreibung. 🚀

    Welche Transmissionswelle steht in Ihrer Organisation noch im Keller — und wer traut sich, sie anzusprechen?


    Die ausführliche Fassung dieser Ausgabe erscheint in meiner Serie „Unlimitierte Intelligenz“: mit der vollständigen historischen Herleitung, den drei Sätzen, an denen Sie Dampfmaschinendenken im Alltag erkennen, und warum „wir haben das getestet, es war nicht gut genug“ der teuerste Satz der Transformation ist.

    👉 Zur Vollversion auf Substack

  • Die KI war down. Und alle haben gewartet.

    Die KI war down. Und alle haben gewartet.

    Das erzählen mir gerade immer mehr Leute: Wenn ChatGPT oder Claude mal ausfällt, machen sie die Aufgabe nicht einfach selbst. Sie warten, bis das Tool wieder da ist.

    Die Logik dahinter ist eigentlich rational: Mit KI bin ich in 10 Minuten fertig. Ohne brauche ich zwei Stunden. Warum also jetzt anfangen, wenn der Ausfall in 30 Minuten vorbei ist? ⏳

    Vor zwei Jahren hätten wir das absurd gefunden. Heute ist es Alltagsökonomie.

    Und ehrlich: Wir kennen das längst. Niemand rechnet die Steuererklärung händisch, wenn die Software gerade streikt. Niemand fährt ohne Navi los, wenn man die Route nicht kennt. Wir warten auf unsere Werkzeuge, weil sie Teil unserer Arbeitsweise geworden sind.

    Spannend wird die Frage dahinter: Warten wir, weil es effizienter ist? Oder warten wir, weil wir es ohne gar nicht mehr wollen? 🤔

    Ich glaube, genau da entscheidet sich, ob KI eine Superkraft ist oder eine Krücke:
    ➡️ Superkraft: Ich könnte es selbst, aber mit KI bin ich schneller und besser.
    ➡️ Krücke: Ich fange ohne KI gar nicht mehr an.

    Der Unterschied liegt nicht im Tool. Er liegt in uns.

    Habt ihr das bei euch schon beobachtet? Wartet ihr auf die KI — und wenn ja, warum eigentlich?

  • Ich erlebe es immer wieder in Organisationen. Alle haben KI. Niemand weiß, was es bringt. 😅

    Ich erlebe es immer wieder in Organisationen. Alle haben KI. Niemand weiß, was es bringt. 😅

    Das Problem ist selten die Technologie.
    Es ist der fehlende Schritt zwischen “wir experimentieren” und “wir automatisieren alles mit Agents.”

    Dieser Schritt heißt: KI-Assistenten. Vorkonfiguriert. Standardisiert. Für echte, wiederkehrende Aufgaben.

    Wenn ein Assistent jeden Newsletter-Entwurf in derselben Tonalität produziert, passieren zwei Dinge gleichzeitig: die Arbeit wird schneller — und ich kann erstmals messen, was KI wirklich leistet.

    Genau da beginnt ROI. Nicht beim ersten Chatbot. Nicht beim ersten Agenten.

    Welche KI-Assistenten würden bei euch sofort Sinn machen?

  • KI-Souveränität wird gerade sehr eng diskutiert.

    KI-Souveränität wird gerade sehr eng diskutiert.

    Eigene Rechenzentren. Europäische Cloud. Weniger Abhängigkeit von US-Hyperscalern.

    Alles richtig. Aber wir reden am Kern vorbei.

    Das eigentlich Kritische ist nicht wo die Daten liegen.
    Es ist womit die Modelle trainiert wurden — und welche Werte dabei eingebettet wurden.

    Denk mal kurz darüber nach:

    GPT, Gemini, Claude — sie alle haben bereits heute Millionen Menschen Ratschläge zu Kindererziehung gegeben. Zu Paartherapie. Zu psychischer Gesundheit. Zu Lebensentscheidungen.

    Nicht irgendwann. Jetzt. Täglich.

    Und die Grundlage dieser Antworten? Trainingsdaten, die primär aus englischsprachigem, westlich-geprägtem Internettext bestehen. Werte, die niemand demokratisch legitimiert hat. Annahmen über “normale” Familienstrukturen, Beziehungsmodelle, Erziehungsstile.

    Echte KI-Souveränität bedeutet deshalb: eine eigene Perspektive auf Alignment. Eigene Entscheidungen darüber, welche Werte in Modelle eingearbeitet werden. Nicht nur europäische Infrastruktur — sondern europäisches Denken über das, was KI-Antworten transportieren sollen.

    Rechenleistung können wir kaufen. Werte müssen wir selbst definieren.

    Wie viel Gedanken macht ihr euch darüber, was eigentlich in den Modellen steckt, die ihr täglich nutzt?

  • Das war der März. Alles gleichzeitig. Alles echt.

    Das war der März. Alles gleichzeitig. Alles echt.

    Anzüge anprobieren für die Hochzeit und Garagenplätze suchen. Familienwanderungen mit müden Beinen und stolzen Kindern, Ostereier verstecken, Trampolin springen und spontane Abenteuer mit Bootsfahrt. Alles dabei.

    Workshop beim AKH, CIO Dinner bei der Österreichischen Post, Copilot-Pilot planen, KI-Souveränität beim Safe Democracy Summit im Rathaus und jede Menge KI-Workshops.

    Alles gleichzeitig. Alles echt.

    Und irgendwo dazwischen dieser eine Gedanke, der mich nicht loslässt: Organisationen warten noch immer. Auf das perfekte Modell, die perfekte Freigabe, den perfekten Moment. Dabei laufen KI-Agenten längst Förderanträge durch. Nicht in zwei Jahren. Jetzt.

    Zum Abschluss im März meinen Geburtstag gemeinsam mit Freunden und Familie gefeiert. Den Geburtstag selber dann mit meiner wundervollen Frau zu zweit verbracht. Wir sind lange spaziert, haben viel geredet, zusammen gelacht, sehr gut gegessen und uns geliebt.

    Überraschend dann noch einen Anruf von einem CIO mit einer persönlichen Geburtstagslied. In einer Welt voller KI wird das menschliche immer wichtiger.

    Was hat euch der März gebracht?

  • KI in der Verwaltung wird oft als IT-Projekt behandelt.

    KI in der Verwaltung wird oft als IT-Projekt behandelt.

    Das ist der erste Fehler.

    Ich arbeite seit 3 Jahren an der Einführung von GenAI in der Stadt Wien. Was ich dabei gelernt habe: Die Technologie ist das Einfachste an dem ganzen Prozess.

    Das Schwierige?

    ➡️ Menschen, die jahrzehntelang in bestimmten Strukturen gedacht haben
    ➡️ Organisationen, die Stabilität über Wandel stellen
    ➡️ Eine Kultur, in der Fehler vermieden werden — nicht als Lerngelegenheit gesehen werden

    KI in der Verwaltung ist kein Effizienzprojekt. 💪

    Es ist eine Frage der Denkweise.

    Wenn eine Sachbearbeiterin plötzlich merkt, dass sie mit KI in 10 Minuten schafft, wofür sie früher 2 Stunden gebraucht hat — dann verändert sich nicht nur ihr Workflow.

    Dann verändert sich ihr Selbstbild.

    Das ist KI als persönliche Superkraft. 🚀

    Nicht in Rechenzentren entschieden. Sondern in den Köpfen von Menschen, die jeden Tag Entscheidungen treffen, die das Leben anderer beeinflussen.

    Die öffentliche Verwaltung hat die Chance, hier Vorreiterin zu sein.

    Nicht trotz ihrer Strukturen — sondern weil die Wirkung so groß ist.

    Wie erlebt ihr KI in eurer Organisation — als IT-Thema oder als Kultur-Thema?

  • Deine nächste Zielgruppe ist kein Mensch.

    Deine nächste Zielgruppe ist kein Mensch.

    KI Agents werden Reisen buchen, Informationen einholen, Entscheidungen vorbereiten — für uns. Sie kennen unsere Vorlieben, hören mit, lernen mit.

    Und die große Frage, die ich mir gerade stelle:

    ➡️ Haben wir KI Agents schon als Zielgruppe am Radar?
    ➡️ Bauen wir Schnittstellen, die für Menschen lesbar sind — oder auch für Agents?
    ➡️ Was passiert, wenn ein Agent bei dir nicht weiterkommt?

    Er geht zur nächsten Plattform. Ganz einfach.

    Wir denken heute noch in „userfreundlichen Formularen für Menschen“. Gut so. Aber gleichzeitig müssen wir anfangen, agentenfreundliche Zugänge zu bauen — APIs, klare Strukturen, maschinenlesbare Inhalte.

    Das ist kein Science-Fiction. Das ist die nächste Welle der Digitalisierung. 🚀

    Wer heute seine Plattform nur für Menschen optimiert, verliert morgen die Buchungen, Anfragen und Transaktionen — weil der Agent einfach woanders hingeht.

    Was glaubt ihr: Welche Branche wird als erste spüren, dass KI Agents zur relevanten Zielgruppe werden?

  • KI macht uns effizienter. Aber macht sie uns auch klüger? 🧠

    KI macht uns effizienter. Aber macht sie uns auch klüger? 🧠

    Gen Z nutzt KI täglich — für Texte, Recherche, Zusammenfassungen. Die Produktivitätsgewinne sind real. Und trotzdem wächst eine stille Sorge: Was passiert mit unserem Denken, wenn wir immer seltener selbst denken müssen?

    Das ist keine Technik-Frage. Das ist eine Menschheitsfrage.

    ➡️ Wer immer schneller Antworten bekommt, verlernt, die richtigen Fragen zu stellen
    ➡️ Wer KI als Abkürzung nutzt, verliert vielleicht den langen Weg — und was er lehrt
    ➡️ Wer Denken auslagert, riskiert, das Denken selbst zu verlernen

    Ich glaube: KI darf uns Arbeit abnehmen. Aber sie darf uns nicht das Denken abnehmen.

    Der Unterschied liegt darin, wie wir sie einsetzen — als Ersatz oder als Sparringspartner. 🚀

    Was ist eure Erfahrung? Merkt ihr, dass KI euer Denken verändert — zum Besseren oder zum Schlechteren?

  • KI halluziniert. Und wir halluzinieren mit ihr. 🤔

    KI halluziniert. Und wir halluzinieren mit ihr. 🤔

    Das klingt provokant — ist es auch.

    Lucy Osler zeigt in ihrer Forschung: KI-Fehler sind keine bloßen technischen Pannen. Sie entstehen im Dialog. Wir bringen unsere Denkmuster mit, die KI spiegelt sie zurück — manchmal verzerrt, manchmal überraschend klar.

    Was bedeutet das für uns?

    ➡️ Jeder Output ist auch ein Spiegel unserer eigenen Fragen
    ➡️ Irrtümer sind keine Bugs — sie sind Dialogräume
    ➡️ Die Zukunft gehört nicht der perfekten KI, sondern der reflexiven KI

    Ich finde das befreiend. Denn es verschiebt die Verantwortung dorthin, wo sie hingehört: zu uns. 💪

    Nicht „Warum hat die KI das falsch?“ — sondern: „Was sagt das über meine Frage aus?“

    Welche KI-Antwort hat euch zuletzt zum Nachdenken gebracht — nicht weil sie richtig war, sondern weil sie etwas in euch sichtbar gemacht hat?