Denksplitter #16: Warum KI verstärkt, was schon da ist

Künstliche Intelligenz im Unternehmen: Warum KI verstärkt, was schon da ist

TL;DR: Künstliche Intelligenz im Unternehmen macht aus guten Daten bessere Ergebnisse und aus schlechten Daten strukturierten Müll. KI verstärkt, was bereits vorhanden ist: Sorgfalt ebenso wie Nachlässigkeit. Drei praxisnahe Beispiele zeigen Ihnen, worauf es wirklich ankommt.

Das Problem kennen Sie: KI braucht mehr als nur Technik

KI macht aus gutem Input bessere Ergebnisse. Und aus schlechtem Input? Strukturierten Müll. Das Problem hat zwei Ebenen: Ihre Daten müssen inhaltlich verlässlich sein, denn kein RAG-System kann aus widersprüchlichen oder veralteten Inhalten belastbare Antworten zaubern. Und Sie sollten klug damit umgehen. Denn wenn KI Ihre dritte Gehirnhälfte wird, sollten die ersten beiden nicht in der Hängematte liegen.

Warum? KI verstärkt, was schon da ist; bei Berichten, Personalentscheidungen, selbst bei DIN-Normen. Lesen Sie heute drei Beispiele.

Folgendes höre ich leider häufig: Da wird schnell ChatGPT gefragt, die Antwort kopiert, fertig. Das Ergebnis ist Workslop, nämlich ein digitaler Matsch aus unreflektiert übernommenen KI-Antworten, den später jemand ausbaden muss.

Die Wahrheit über Künstliche Intelligenz im Unternehmen ist simpel: KI verstärkt, was schon da ist. Bei Berichten, Personalentscheidungen, selbst bei DIN-Normen. Sie funktioniert wie ein gnadenloser Spiegel und spiegelt unsere Arbeitsweise zurück, nur eben verstärkt.

Was ist Workslop und warum sollten Sie sich davor hüten?

Der Begriff, der die KI-Realität beschreibt

Schweinefutter aus einem Matsch aus Küchenresten, Wasser und Futterabfällen, das wird im Englischen Slop genannt. Dank KI gibt es heute Workslop.

☐ Jemand fragt schnell ChatGPT
☐ Kopiert die Antwort unreflektiert
☐ Fügt sie in den Bericht ein
☐ Kollegen müssen später korrigieren
☐ Zusätzliche Nacharbeit entsteht

Das Perfide daran? KI-Anwendungen sollen Ihnen Zeit sparen, verursachen aber neue Arbeit. Nicht weil die Technik schlecht ist, sondern weil sie präzise verstärkt: Nachlässigkeit genauso wie Sorgfalt.

Wer trägt die Verantwortung für den digitalen Matsch?

Hier wird's interessant, denn wenn Workslop nicht mehr selbst gelesen, sondern von einer weiteren KI zusammengefasst und ausgewertet wird, wer ist dann für das Ergebnis verantwortlich? Eine KI jedenfalls nicht, denn sie trägt keine Konsequenzen.

Die Verantwortung bleibt immer beim Menschen. Haben Sie sich schon mal gefragt, wer das eigentlich ausbadet, was Sie schnell mit KI erstellt haben, ohne es zu prüfen?

Der Harvard Business Review hat darüber berichtet. Wenn Sie die Wirtschaftswoche lesen, können Sie auch dort über einen Workslopartikel staunen. 

Wie KI unsere Vorurteile algorithmisch verstärkt

Das erschreckende Beispiel aus der Forschung

Eine Studie der Hochschule München brachte etwas Eigenartiges und Erschreckendes zutage: ChatGPT und ähnliche KI-Systeme bewerten Ostdeutsche systematisch niedriger. Bei Intelligenz, bei Vertrauenswürdigkeit, sogar bei der Körpertemperatur.

Ja, Sie haben richtig gelesen: Die KI "denkt" offenbar, Wärme sei eine Frage der Herkunft.

Es wird noch absurder, denn Ostdeutsche schneiden sowohl beim Faulsein schlechter ab als auch beim Fleiß. Eine Art Gleichberechtigung der Ungerechtigkeit. Hier ein Heise-Artikel darüber.

Warum passiert das und was bedeutet es für Ihr Unternehmen?

Was die Künstliche Intelligenz hier reproduziert, sind keine technischen Fehler, sondern gesellschaftliche Vorurteile aus den Trainingsdaten. KI verstärkt mit algorithmischer Präzision, was schon da ist.

Übertragen auf Ihr Unternehmen bedeutet das:

• Wenn Ihre Personaldaten unbewusste Vorurteile enthalten, verstärkt KI diese
• Wenn Ihre Kundenanalysen einseitig sind, werden KI-Empfehlungen einseitig
• Wenn Ihre Prozesse diskriminierend sind, automatisiert KI die Diskriminierung

Die gute Nachricht ist natürlich, dass Sie aktiv gegensteuern können und zwar mit bewusster Datenauswahl und kritischen KI-Strategien.

Wenn 3.000 DIN-Normen niemand mehr überblickt

Das Chaos der Überregulierung

Kennen Sie das aus Ihrem Unternehmen? Ein Beispiel aus der Baubranche zeigt das Problem exemplarisch: Es gibt über 3.000 DIN-Normen, an die sich Architektinnen und Bauträger halten müssen. Nur 10 % davon wurden vom Staat eingeführt. Der Rest? Von der Industrie selbst, zusammen mit dem Institut für Normung entwickelt. Das Ergebnis ist, dass niemand mehr durchblickt.

Ähnliche Herausforderungen in anderen Branchen

Vielleicht erkennen Sie Ähnliches in Ihrem Bereich:

• Compliance-Regelwerke, die sich jährlich ändern
• Verträge mit Unterlieferanten, deren Bedingungen sich widersprechen
• Technische Dokumentationen, die so komplex sind, dass Ihre Leute lieber anrufen als nachzulesen
• Qualitätsmanagement-Systeme mit überlappenden Anforderungen

Wo KI helfen könnte und wo sie versagt

Künstliche Intelligenz im Unternehmen könnte hier eigentlich glänzen: Widersprüche aufdecken, das Wichtigste herausfiltern, Zusammenhänge zeigen. Könnte.

Denn auch hier gilt, dass KI verstärkt, was schon da ist. Ist die Regelung dahinter historisch gewachsener Wildwuchs, spuckt die KI eben strukturierten Wildwuchs aus.

Die Formel bleibt dieselbe: Müll rein, strukturierter Müll raus. Aufräumen muss zuerst der Mensch. Die gute Nachricht ist wie so oft, sogar beim Aufräumen kann KI helfen, wenn Sie sie entsprechend anweisen.

 Prompt: Workslop erkennen und vermeiden

Analysiere den folgenden Text auf Workslop:
1. Wo wurde KI-Output unreflektiert übernommen? 2. Wo fehlt eine eigene Denkleistung? 3. Welche Passagen klingen zu generisch oder austauschbar?
Gib mir 3 konkrete Stellen mit spezifischen Verbesserungsvorschlägen.
[HIER IHREN TEXT EINFÜGEN]


Mit diesem Prompt können Sie Workslop identifizieren, falls Sie selbst mal keine Lust zum Nachdenken haben sollten :)

Tools, die Sie kennen sollten

NotebookLM: Ihr persönliches Wissenssystem

KI-Tools entwickeln sich rasant weiter. NotebookLM fasziniert mich besonders: Mitte 2022 hat ein kleines Team von nur 5 Leuten innerhalb von 6 Wochen die erste Version entwickelt. Hier eine kurze Entstehungsgeschichte von NotebookLM. Heute ist es eines meiner wichtigsten Arbeitswerkzeuge.

Was können Sie damit machen?

• Eigene Quellen befragen und auswerten
• Automatisch thematisch passende neue Quellen hinzufügen
• Mit einem Klick Podcasts aus Ihren Dokumenten erstellen
• Video-Zusammenfassungen in verschiedenen Stilen erstellen, denn Googles Bild- und Video-Tool Nano Banana ist mittlerweile dort integriert 
• Langweilige Schulungsunterlagen in interaktive Lernvideos verwandeln, ob im Anime-Stil, Whiteboard-Stil oder als Papierkunst.

Das ist perfekt für Teams, Schulen und Unternehmen, die Wissen modern aufbereiten möchten.

DeepSeek: Wenn KI "vergisst", um klüger zu werden

Die Chinesen haben in DeepSeek eine verblüffende Weiterentwicklung vorgestellt. Bisher dachte ich: Je größer der Arbeitsspeicher einer KI-Anwendung, desto besser kann sie große Textmengen verarbeiten.

DeepSeek beweist das Gegenteil: Gezieltes Vergessen ist besser als alles zu speichern.

Die clevere Idee dahinter: Ein Bild sagt mehr als 1.000 Worte. "Vergessene" Inhalte werden als Bilder gespeichert. Ein langer Prompt verpackt die Informationen so, dass sie tokensparend als Bild abgelegt werden. Bei Bedarf wird das Bild wieder in Text umgewandelt und die Information ist zurück.

Klingt verrückt? Ist genial und funktioniert verblüffend gut. 

Praktische Tipps für bessere KI-Ergebnisse

Tipp 1: KI zum kritischen Diskussionspartner machen

In Ihrem ChatGPT-Profil können Sie Widerspruch fordern. So kommen Sie dorthin: Profil klicken → Personalisierung → Individuelle Hinweise.

Fügen Sie hinzu:

Verhalte dich wie ein kritischer Diskussionspartner. Widersprich mir zuerst, erkenne Denkfehler, prüfe Logik und Annahmen. Keine Zustimmung aus Höflichkeit.


Das wirkt Wunder. Ab dann wird's deutlich weniger "Ja, genau, super Idee!" und mehr "Moment mal, das ergibt so keinen Sinn, wenn man X bedenkt..."

Tipp 2: Weniger Halluzinationen bei Large Reasoning Models

Ich sehe es immer wieder: Sprachmodelle sind so gebaut, dass sie immer antworten, auch wenn ihnen Informationen fehlen. Das führt zu Halluzinationen und wilden Interpretationen.

Die Lösung, was Sie dagegen tun können, unterscheidet sich je nach Modell:

Bei LLMs (Large Language Models): "Stell Rückfragen, wenn etwas unklar ist."

Bei LRMs (Large Reasoning Models): "Ignoriere alle Annahmen und argumentiere nur auf Basis der gegebenen Fakten. Rate keine fehlenden Informationen."

Eine Studie aus China und Singapur bestätigt das. Herkömmliches "Frag nach, wenn was fehlt"-Prompting funktioniert bei LRMs nicht so gut wie bias-bewusste Anweisungen. Hier habe ich die Unterschiede zwischen LLM und LRM erläutert.

Tipp 3: ChatGPT wird flexibler mit MCP-Servern

Sie können beliebige Remote-MCP-Server anbinden und ChatGPT so Zugriff auf diverse Programme verschaffen. Vorsicht ist geboten, aber wenn ein Anwendungsfall wirklich hilfreich ist, können Sie ihn auch datensicher nachbauen.

Wie? Fragen Sie die KI Ihres Vertrauens und prüfen Sie die Antwort :)

Häufig gestellte Fragen zu KI im Unternehmen

Wie kann ich Workslop in meinem Team vermeiden?

Etablieren Sie eine einfache Regel: Jeder KI-Output wird von einer anderen Person geprüft, bevor er verwendet wird. Zusätzlich hilft der oben genannte Prompt zur Workslop-Analyse.

Was ist der wichtigste erste Schritt für KI-Integration?

Räumen Sie Ihre Daten auf. Künstliche Intelligenz im Unternehmen kann nur so gut sein wie die Informationen, die Sie ihr geben. Starten Sie mit einem kleinen, überschaubaren Bereich.

Wie erkenne ich, ob meine KI-Ergebnisse verzerrt sind?

Testen Sie bewusst mit verschiedenen Perspektiven und lassen Sie verschiedene Personen dieselbe Aufgabe stellen. Dokumentieren Sie auffällige Muster und korrigieren Sie systematisch.

Welche KI-Tools sollte ich als KMU-Entscheider kennen?

Starten Sie mit den Basics: ChatGPT oder Claude für Texte, NotebookLM für Wissensmanagement, und ein einfaches RAG-System für Ihre Unternehmensdaten. Weniger ist oft mehr. 

Wie finde ich die richtige KI-Strategie für mein Unternehmen?

Beginnen Sie mit Ihren größten Zeitfressern. Wo verlieren Sie und Ihr Team am meisten Zeit durch repetitive Aufgaben? Dort lohnt sich KI-Integration meist am ehesten. 

Von Alchemie zu Algorithmen: KI in der Medizinforschung

Hier eine kleine Kuriosität, die zeigt, wie alt und neu zugleich KI-Anwendungen sind: Im 10. Jahrhundert brauten Mönche ein Heilmittel aus Knoblauch, Zwiebeln und Rindergalle. Jahrhunderte später mixt man es nach und stellt fest:  Das Zeug killt MRSA, die schlimmsten Superkeime der Gegenwart.

Heute braucht man dafür keine Klosterküche mehr, sondern nutzt Künstliche Intelligenz: Sie entwirft neue Antibiotika, blitzschnell und ganz ohne Knoblauchgeruch.

Im Prinzip also: Damals der Alchemist mit dem Mörser, heute der Algorithmus mit dem Molekül. Beide töten Keime, nur einer riecht dabei besser.

Vielleicht sind KI und Mittelalter gar nicht so verschieden. Beide basieren auf dem uralten Prinzip Trial and Error, allerdings mit unterschiedlicher Rechenleistung.

Fazit: Aufräumen müssen Sie selbst und KI kann dabei helfen

Künstliche Intelligenz im Unternehmen ist weder Wundermittel noch Teufelszeug. Sie ist ein Verstärker. Sie zeigt Ihnen schonungslos, wo Ihre Prozesse, Daten und Entscheidungen unsauber sind.

Wer KI klug nutzt, spart Zeit und entdeckt neue Potenziale. Aber der wichtigste Schritt bleibt menschlich: Bewusstsein für die eigene Verantwortung und die Bereitschaft, erst aufzuräumen, bevor die Maschine übernimmt.

Denn am Ende verstärkt KI nur das, was schon da ist. Sorgen Sie dafür, dass das etwas Gutes ist.

Ihre nächsten Schritte

Sofort umsetzbar:

1. Testen Sie den Workslop-Prompt an einem aktuellen Text aus Ihrem Team
2. Aktivieren Sie die Kritik-Funktion in ChatGPT (siehe Anleitung oben)

Diese Woche:

1. Auditieren Sie Ihre wichtigsten Datenquellen und werden Sie sich bewusst, wo Chaos herrscht
2. Definieren Sie KI-Nutzungsregeln für Ihr Team (wer prüft was?)

Sie möchten KI-Coaching für Ihr Unternehmen oder haben Fragen zur praktischen Umsetzung? Lassen Sie uns sprechen, ich bringe Ihnen die Machete für den KI-Dschungel mit.

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