Warum KI-Reife immer zuerst bei Menschen beginnt

Podcast Shownotes: Folge20, Warum KI-Reife immer zuerst bei
Menschen beginnt


MitJan-Arne Gewert und Christian Bernhardt


In dieser rund 50-minütigen Folge sprechen Jan-Arne Gewert und
der Leadership-Experte Christian Bernhardt darüber, warum echte
KI-Reife nicht bei der Technologie anfängt, sondern bei uns
Menschen. Christian Bernhardt istKommunikationspsychologe,
Buchautor, Dozent und Trainer, und teilt in diesem Gespräch seine
Erfahrungen aus der Praxis: von Coaching mit KI über digitale
Zwillinge bis hin zu seinem neuen Fachbuch bei Springer Gabler.


Die beiden diskutieren, wie wichtig es ist, Large Language Models
(LLMs) wie ChatGPT, Claude oder Geminikritisch zu evaluieren und
ihre Grenzen zu kennen. Dabei geht es nicht nur um Technologie,
sondern vor allem um menschliche Kompetenz: Wer KI wirklich
nutzen will, muss verstehen, wo sie hilft und wo sie an ihre
Grenzen stößt.


Zentral ist die Bloom’sche Taxonomie des
Denkens, die verschiedene kognitive Ebenen
unterscheidet:Erinnern, Verstehen und Anwenden funktionieren mit
KI oft gut. Doch bei Analyse, Bewertung und Kreation wird es
schwierig, hier sind Menschen gefragt.Christian erklärt, warum
wir uns nicht von der Vermenschlichung der KI (demsogenannten
Eliza-Effekt) täuschen lassen sollten und wie wichtig es ist, die
Ergebnisse immer selbst zu überprüfen.


KI kritisch nutzen:Wie evaluiert man LLMs?
Christian empfiehlt die Chatbot Arena (lmarena.ai), woman
verschiedene Modelle nebeneinander vergleichen kann. Und er
teiltpraktische Erfahrungen: Für manche Aufgaben nutzt er
ChatGPT, für andere Claudeoder Perplexity, gerade bei
IT-Problemen.


Interaktionsmuster, die funktionieren: Der
sokratische Dialog mit KI kann helfen, bessereErgebnisse zu
erzielen indem man nicht nur Antworten abfragt, sondern die KIzum
kritischen Hinterfragen einsetzt. Wichtig ist auch das Prinzip
des“Human-in-the-Loop”: Mensch und Maschine arbeiten zusammen,
aber der Menschbehält die Kontrolle.


Grenzen verstehen:Studien (etwa von Apple oder
zur Programmierung) zeigen, dass LLMs beikomplexen Denkaufgaben
schnell an ihre Grenzen stoßen. Bei kreativen Prozessenwie
Brainstorming kann KI trotzdem helfen, wenn man weiß, wie man sie
einsetzt.Eine Empfehlung: Besser Fragen sammeln als Ideen, wie es
BCG vorschlägt.


PraktischeBeispiele aus dem Alltag: Christian
berichtet von der Nutzung von GoogleForms für Umfragen,
Excel-Scripts mit Gemini und digitalen Zwillingen, etwa einCEO
einer Spedition, der sein Expertenwissen mit Wissensgraphen von
Blockbrainzugänglich gemacht hat. Solche Projekte zeigen: Die
Datenqualität entscheidetüber Erfolg oder Misserfolg (Garbage in,
Garbage out).


Führung undOrganisation: Wie können Unternehmen
KI sinnvoll integrieren? Christianspricht über Führungsmodelle
(Stefan Merath), Selbstorganisation (FredericLaloux,
Spotify-Modell) und die Bedeutung von Wissensmanagement.
Wichtig:Slop-Texte, also inhaltslose, von KI generierte Texte
ohne echten Mehrwert,sollte man vermeiden.


Der innere Konflikt:KI macht Prozesse
effizienter, aber was passiert mit der Menschennähe? Und
mitArbeitsplätzen? Diese Fragen gehören zur KI-Reife dazu.
Christian plädiert fürkritisches Denken, Durchhaltevermögen
(Grit) und professionelle Distanz zurTechnologie.


Im Gesprächfielen die Namen Marcus Aurelius, Sokrates und Platon,
wobei nur MarcusAurelius tatsächlich ein Stoiker war. Sokrates
und Platon gehören einer anderenphilosophischen Tradition an. Wir
lassen das bewusst so stehen, als lebendigenMoment eines echten
Gesprächs.





Über Christian Bernhardt: -Website:
bernhardt-trainings.com - Bisherige Bücher: “Echte
Wertschätzung”,“Nonverbal Communication in Recruiting” - Neues
Buch: Future Skills imSales/Key Account Management (Springer
Gabler, in Vorbereitung)


Weitere Referenzen: - Schulzvon Thun:
4-Seiten-Modell der Kommunikation - Vorherige Podcast-Folgen
mitMarie Kilk (Deutsche Welle) und Fritz Augenstein (Stuttgart)