#4: Wir sind alle Anfänger. Zum Glück.

Es gibt einen Satz, den ich nach Keynotes häufiger höre als jeden anderen. Er kommt in der Kaffeepause, meist etwas leiser gesprochen, und er lautet in Variationen immer gleich: “Für mich ist der Zug wahrscheinlich schon abgefahren.” Gesagt von einer Abteilungsleiterin Mitte fünfzig. Von einem Geschäftsführer, der seit dreißig Jahren erfolgreich ein Unternehmen führt. Von einer jungen Kollegin, die glaubt, alle anderen in ihrem Team seien längst weiter.

Ich habe in der letzten Ausgabe versprochen, dieses Gefühl auseinanderzunehmen. Heute löse ich das ein, und ich sage Ihnen gleich das Ergebnis vorweg: Der Zug ist nicht abgefahren. Er steht noch am Bahnsteig. Es sitzen zwar schon Leute drin, aber die meisten davon studieren gerade verwirrt den Fahrplan, und einige sind in den falschen Waggon gestiegen.

Beginnen wir mit der Behauptung, die ich am besten belegen kann, weil ich sie aus der Praxis kenne, aus Konzernen, aus Verwaltungen, aus dem Mittelstand: Es gibt keine Organisation, die das Thema KI komplett gelöst und perfekt implementiert hat. Keine einzige. Es gibt Organisationen, die weiter sind als andere, natürlich. Aber auch dort lernen alle noch, experimentieren alle noch, machen alle noch Fehler. Die glänzenden Vorträge, die Sie auf Konferenzen hören, zeigen die drei Use Cases, die funktioniert haben, nicht die siebzehn, die vorher gescheitert sind.

Das ist keine tröstende Floskel, sondern eine strategische Information. Bei den meisten Technologien der Vergangenheit gab es einen echten, uneinholbaren Erfahrungsvorsprung. Wer 1995 schon zehn Jahre Software entwickelt hatte, dem konnten Sie als Einsteiger wenig entgegensetzen, denn das Wissen war über Jahre geschichtet. Generative KI ist anders, aus einem einfachen Grund: Sie ist so jung und verändert sich so schnell, dass ein großer Teil des Detailwissens von vor zwei Jahren heute wertlos ist. Die ausgefeilten Prompt-Tricks von damals? Größtenteils überflüssig geworden, weil die Modelle besser wurden. Die Grenzen, die jemand 2023 mühsam kartiert hat? Verschoben. Wer früh angefangen hat, besitzt vor allem eines, und das ist tatsächlich wertvoll: die Gewohnheit des Experimentierens. Aber genau die können Sie sich schneller aneignen, als Sie glauben.

Wir sind alle Anfänger. Und das ist keine Schwäche der Lage, sondern ihre größte Einladung: Es ist nicht zu spät, vorne dabei zu sein.

Jetzt zur zweiten Behauptung, die regelmäßig für hochgezogene Augenbrauen sorgt: Wenn man sich durchschnittlich sechs Stunden wirklich intensiv mit generativer KI beschäftigt, hat man sie verstanden. Dafür braucht es keinen Drei-Monats-Kurs und kein zweiwöchiges E-Learning.

Bevor Sie widersprechen, lassen Sie mich präzisieren, was “verstanden” hier heißt und was nicht. Es heißt nicht, dass Sie nach sechs Stunden neuronale Netze erklären können. Müssen Sie auch nicht, so wie Sie keinen Verbrennungsmotor konstruieren können müssen, um ein exzellenter Autofahrer zu sein. Verstanden heißt: Sie kennen die Grundprinzipien. Sie wissen, was diese Technologie kann, wo ihre Grenzen liegen, wo ihr Potenzial liegt. Sie haben ein Gespür dafür entwickelt, welche Aufgaben sie hervorragend erledigt, bei welchen Sie kontrollieren müssen und welche Sie ihr nicht geben sollten. Und vor allem: Sie fangen an, im Alltag von selbst zu denken “Moment, das wäre doch etwas für die KI.”

Dieser letzte Punkt ist der entscheidende, und er erklärt, warum Kurse so oft versagen, wo sechs eigene Stunden funktionieren. Es gibt eine Besonderheit dieser Technologie, die ich in all den Jahren bei keiner anderen so erlebt habe: Man kommt vom Use zum Case. Früher lief es umgekehrt. Da musste ich erst einen Use Case definieren, ein Projekt aufsetzen, Zugriff auf die Technologie bekommen, und dann stellte sich heraus, dass die Idee doch nicht die richtige war. Bei generativer KI entsteht die Idee durch die Nutzung. Ich probiere aus, und plötzlich sehe ich, was in meinem Arbeitsalltag möglich wäre. Eine Kollegin, die einfach experimentiert hat, kam ganz von selbst auf die Idee, ihre Fotos nicht mehr händisch zu kategorisieren. Niemand hätte ihr diesen Use Case in einer Schulung beibringen können, weil niemand außer ihr wusste, dass es diese lästige Aufgabe überhaupt gibt.

Deshalb kann Ihnen kein Kurs das Verstehen abnehmen. Ein Kurs zeigt Ihnen die Use Cases anderer Leute. Ihre eigenen finden Sie nur selbst, und zwar durch Ausprobieren. Das Lernen ist hier radikal individuell.

Genug These, hier ist der versprochene Plan. Sechs Stunden, aufgeteilt in sechs Blöcke zu je einer Stunde, verteilt über eine oder zwei Wochen. Ein Hinweis zur Wahl des Werkzeugs vorab: Nehmen Sie für diese Übung keine sensiblen internen Daten, wenn Sie mit einer Gratisversion arbeiten. Gratis-Modell heißt in der Regel: Ihre Eingaben können zu Trainingszwecken gespeichert werden. Für die ersten sechs Stunden reichen unkritische Inhalte völlig, und das Plattform-Thema behandle ich später in dieser Serie ausführlich.

Stunde eins: das Gespräch. Führen Sie ein echtes Gespräch über ein Thema, in dem Sie sich hervorragend auskennen, Ihr Fachgebiet, Ihr Hobby, egal. Fragen Sie in die Tiefe, widersprechen Sie, stellen Sie Fangfragen. Ziel dieser Stunde ist Kalibrierung: Sie sollen mit eigenen Augen sehen, wo die KI brillant ist und wo sie souverän klingenden Unsinn produziert. Beides werden Sie erleben, und beides müssen Sie erlebt haben.

Stunde zwei: die eigene Arbeit. Nehmen Sie drei echte Aufgaben von Ihrem Schreibtisch dieser Woche. Ein Dokument zusammenfassen lassen, einen E-Mail-Entwurf schreiben lassen, ein Konzept kritisieren lassen. Notieren Sie bei jeder Aufgabe, wie viel Nacharbeit nötig war.

Stunde drei: das Lernen mit der KI selbst. Das klingt paradox, ist aber der effizienteste Trick überhaupt: Die KI ist ihre eigene beste Lehrerin. Bitten Sie sie, Ihnen das Prompten beizubringen. Geben Sie ihr einen Ihrer Prompts aus Stunde zwei und sagen Sie: “Optimiere mir diesen Prompt in Struktur und Aufbau und erkläre mir, warum deine Version besser ist.” Nehmen Sie die optimierte Version als Basis und justieren Sie fein. Sie brauchen keinen Prompt-Kurs. Sie haben einen Tutor, der unbegrenzt Zeit für Sie hat.

Stunde vier: die Rollen. Lassen Sie die KI Personas einnehmen. Ihren kritischsten Kunden, eine Personalverantwortliche im Bewerbungsgespräch, einen Experten aus einem Fachgebiet, das Sie nie verstanden haben. Diese Stunde öffnet die Tür zu dem, was ich in einer späteren Ausgabe das Tumorboard-Prinzip nenne, und sie ist erfahrungsgemäß die Stunde, in der bei den meisten Menschen der Groschen fällt.

Stunde fünf: die Grenzen. Versuchen Sie gezielt, die KI scheitern zu sehen. Aktuelle Zahlen ohne Quellenzugang, komplexe Logikrätsel, Fragen zu Ihrer eigenen Organisation, die sie nicht kennen kann. Diese Stunde ist genauso wichtig wie die vier davor, denn wer die Grenzen nicht selbst gesehen hat, vertraut entweder zu viel oder zu wenig.

Stunde sechs: die Ernte. Gehen Sie Ihre Notizen aus den fünf Stunden durch und schreiben Sie auf, was Ihnen aufgefallen ist. Welche drei Aufgaben aus Ihrem Alltag geben Sie ab sofort regelmäßig an die KI? Wo hat sie Sie überrascht, wo enttäuscht? Und welche Idee ist Ihnen gekommen, die vorher nicht da war? Diese letzte Antwort ist der Beweis, dass Sie vom Use zum Case gekommen sind.

Führen Sie über alle sechs Stunden ein simples Protokoll, drei Spalten reichen: Was habe ich versucht, was kam heraus, was folgt daraus. Nicht für mich, für Sie selbst in drei Monaten. Sie werden staunen, wie sich Ihr Blick verändert hat.

Ein letzter Punkt, der aus meiner Erfahrung über Erfolg und Stillstand entscheidet, und den ich deshalb nicht erst in einer späteren Ausgabe verstecken will: Wenn wir alle, jeder für sich allein, KI lernen, sind wir zu langsam. Suchen Sie sich mindestens eine Person, die den Sechs-Stunden-Plan parallel macht. Tauschen Sie nach jeder Stunde kurz aus, was funktioniert hat und was nicht. Man macht wahnsinnig viel falsch mit der KI, und genau daraus wird man schlauer, aber doppelt so schnell, wenn man die Fehler teilt. In Organisationen nennt man das Community of Practice. Im Privaten reicht ein Kollege und ein Kaffee.

Und falls Sie Führungskraft sind und gerade denken, das sei etwas, das Sie an Ihr Team delegieren: Dazu kommen wir in Ausgabe 20, und ich verrate schon jetzt, dass ich Ihnen dort diese Ausrede nehmen werde.

Es gibt allerdings eine Frage, die der Sechs-Stunden-Plan offen lässt, und sie ist die gefährlichste von allen: Warum eigentlich jetzt? Warum nicht in einem Jahr, wenn die Technologie reifer ist, die Kinderkrankheiten behoben sind, die anderen die Fehler für mich gemacht haben? Das klingt nach kaufmännischer Vernunft, nach dem klugen zweiten Mäuschen, das den Käse bekommt. In der nächsten Ausgabe zeige ich Ihnen, warum diese Rechnung bei einer exponentiellen Technologie nicht aufgeht, warum “in fünf Jahren habe ich dann auch KI” ein Satz aus der Computer-Ära ist, der diesmal in die Irre führt, und was Google-Führungskräfte meinen, wenn sie von Produktverbesserungen um hundert Prozent alle drei Monate sprechen. Es wird die unbequemste Ausgabe dieser Serie. Danach wird es wieder freundlicher, versprochen.

Bis dahin: sechs Stunden. Sie haben diese Woche vermutlich länger in Meetings gesessen, deren Ergebnis Sie nicht mehr erinnern.

Denken Sie nicht über KI nach. Denken Sie mit KI.

Ihr Sindre Wimberger

Nebenbei bemerkt: Diese Themen fließen gerade auch in ein Buch, Unlimitierte Intelligenz, das gerade entsteht und bald erscheinen soll.

PS: Falls Sie den Sechs-Stunden-Plan durchziehen, schreiben Sie mir danach eine einzige Zeile: die Idee aus Stunde sechs, die vorher nicht da war. Ich sammle diese Zeilen. Irgendwann wird daraus eine Ausgabe, die nur aus Ihren Ideen besteht, und ich vermute, es wird die beste der ganzen Serie.