Künstliche Intelligenz: Urteilskraft und die Kompetenz-Illusion

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In dem Beitrag Künstliche Intelligenz und die Kompetenz-Illusion habe ich ausführlich dargestellt, dass es bei der Frage zur Kompetenzentwicklung für die Nutzung Künstlicher Intelligenz nicht alleine darauf ankommen kann, dass sich alle Privatpersonen, Mitarbeiter in Organisationen und ganze Öffentliche Verwaltungen an die proprietären KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Grok, Claude etc. anpassen.

Dabei werden die Menschen auf die Nutzung der KI-Systeme trainiert, und teilweise auch manipuliert. Eine so verstandene Kompetenzentwicklung ist zu eng definiert und zu sehr auf die KI-Modelle ausgerichtet.

Weiterhin kann die Nutzung von Künstlicher Intelligenz auch zu einer Art Kompetenz-Illusion führen. Dabei verbessert sich zwar die jeweilige Aufgabenleistung durch die Nutzung von Künstlicher Intelligenz, allerdings nicht das dauerhafte Lernen – es entsteht die Illusion einer Kompetenzentwicklung.

Daher sollte Kompetenz besser als Selbstorganisationsdisposition verstanden werden:
– Als Selbstorganisationsdispositionen verweisen Kompetenzen darauf, dass der Mensch der Welt handelnd gegenübersteht, nicht durch „Reize“ mechanisch zu „Verhalten“ determiniert.
– Als Selbstorganisationsdispositionen verweisen sie darauf, dass sie die Komplexität des Chaos’ zu reduzieren in der Lage sind.
– Als Selbstorganisationsdispositionen schließlich sind sie mehr oder weniger performanzoffen im Sinne des Erkennens und Gestaltens von Neuem.
Quelle: Arbeitsgemeinschaft Betriebliche Weiterbildungsforschung e. V./ Projekt Qualifikations-Entwicklungs-Management (2006:13)

Eine so verstandene Kompetenzentwicklung geht in Bezug auf Künstliche Intelligenz über die reine Nutzung des jeweiligen KI-Systems hinaus und stellt immer mehr die Urteilskraft des Menschen in den Mittelpunkt – seine Selbstbestimmtheit, seine mentale Souveränität.

Dazu hat Prof. Hoffmann im RKW Newsletter 07/2026 einen lesenswerten Expertenbeitrag verfasst: Die gefährlichste Bildungslücke im KI-Zeitalter ist Urteilskraft.

„Nicht mehr Wissensanhäufung entscheidet über Zukunftsfähigkeit, sondern Urteilskraft, Metakognition und die Fähigkeit, sich von der scheinbaren Souveränität der Maschine nicht verführen zu lassen“ (ebd.).

Siehe dazu auch

Lernen des Entscheidens statt Lernen von Wissen?

 Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

KI-Implementation: 77% unsichtbare Kosten

Hardest challenges in AI implementation (Pereira et al. 2026)

Wenn es um Implementation von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen geht, werden oft nicht alle Kosten beachtet. In einer Analyse von 51 erfolgreichen Implementationen aus verschiedenen Branchen, haben Pereira, Graylin und Brynjolfsson im April 2026 herausgefunden, das 77% der Kosten, unsichtbar sind (Abbildung).

„77% of the hardest challenges practitioners faced were invisible costs: change management, data quality, and process redesign, not technical issues. Technology was consistently described as the easiest part. The true cost of a successful deployment usually includes at least one failed attempt, and the bulk of investment goes to everything except the model“ (Pereira et al. 2026).

Es zeigt sich auch hier wieder, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz über den Hype hinaus auch wirtschaftlich genauer betrachtet werden muss. Das ist bei Kleinen und Mittleren Unternehmen (KMU) besonders wichtig, da KMU oft nur stark begrenzte Ressourcen zur Verfügung stehen.

Innovationen: Integrales Denken und Handeln

Ein integrales Denken und Handeln von Innovationsmanagern besteht darin, verschiedene Perspektiven zu verbinden (Servatius/Piller 2014:29)

Gerade wenn es um Innovationen geht, ist es wichtig, verschiedene Dimensionen zu integrieren. Bezogen auf das integrale Denken und Handeln von Innovationsmanagern sind zwei grundlegende Perspektiven und ihre Polaritäten von besonderer Bedeutung:

(1) die Perspektive der Denkmuster mit Analyse und Rationalität auf der einen und Intuition und Emotion auf der anderen Seite sowie

(2) die Perspektive der Innovationswertschöpfung in Form von wissenschaftlich-technischen Problemlösungen und einer Befriedigung des Kundenbedarfs im Markt.

Die Abbildung zeigt, welche unterschiedlichen Handlungsfelder sich für Innovationsmanager aus diesen Perspektiven ergeben – von der Technologie- und Marktanalyse über die Intuition von Erfindern bis zur Empathie gegenüber Kunden (Servati-
us/Piller 2014:29).

Gerade in Zeiten der Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Innovationsprozess können Emotion (Empathie) und Intuition Alleinstellungsmerkmale darstellen.

Hybris versus Hype – eine interessante Gegenüberstellung

Eigene Darstellung, nach Dück (2013)

Wenn es um die zeitliche Entwicklung von neuen Technologien und deren Innovationen geht, wird oft der Gardner Hype Cycle herangezogen, der in der Abbildung gepunktet dargestellt ist.

Der Hype um neue Technologien bahnt sich zunächst an, erreicht einen Peak und anschließend die Phase der Ernüchterung, bis sich dann endlich durch die Nutzung die Spreu vom Weizen trennt: Change or Die!

Interessant ist, wenn man dem Gardner Hype Cycle die entsprechende Hybris gegenüberstellt – in der Abbildung rot hervorgehoben.

Die Hybris (altgriechisch für Übermut‘, ‚Anmaßung‘) bezeichnet Selbstüberschätzung oder Hochmut. Man verbindet mit Hybris häufig den Realitätsverlust einer Person und die Überschätzung der eigenen Fähigkeiten, Leistungen oder Kompetenzen, vor allem von Personen in Machtpositionen. (Quelle: vgl. Wikipedia).

In der Abbildung finden Sie die in den jeweiligen Phasen anzutreffenden Äußerungen, die die Hybris – den Übermut, die Selbstüberschätzung oder auch die Anmaßung und den Realitätsverlust – über die Zeit ausdrücken.

Künstliche Intelligenz: Es ist so bequem, unmündig zu sein

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Der Wahlspruch der Aufklärung lautet: „Habe Mut, Dich Deines eigenen Verstandes zu bedienen!“ Die Aufklärung stellt somit die eigene Wissenskonstruktion in den Mittelpunkt. Was würde also passieren, wenn sich jeder seines eigenen Verstandes bedienen, und sich nicht mehr so abhängig machen würde? 

Immerhin ist es den meisten Menschen in Europa heute viel problemloser als früher möglich, seinen eigenen Verstand zu nutzen, doch die meisten machen es einfach nicht. Warum nur? Eine Antwort darauf finden wir schon bei Immanuel Kant, der am Ende des 18. Jahrhunderts folgende Erkenntnis formulierte:

Immanuel Kant schrieb schon 1784 in seiner Streitschrift: „Beantwortung der Frage: Was ist Aufklärung?“: „Unmündigkeit ist das Unvermögen, sich seines Verstandes ohne Leitung eines anderen zu bedienen. Faulheit und Feigheit sind die Ursachen, warum ein so großer Teil erwachsener Menschen, nachdem sie die Natur längst von fremder Leitung freigesprochen hat, dennoch gerne zeitlebens unmündig bleiben, und warum es anderen so leicht wird, sich zu deren Vormündern aufzuwerfen. Es ist so bequem, unmündig zu sein!“ (Fuchs, J.; Stolorz, C. (2001): Produktionsfaktor Intelligenz. Wiesbaden).

In Bezug auf aktuelle geopolitische, gesellschaftliche oder technologische Entwicklungen sehen wir heute, wie falsch es war, dass wir uns in Europa in alle möglichen und unmöglichen Abhängigkeiten begeben haben – es war eben alles so bequem. Dafür haben wir bewusst eine Unmündigkeit in Kauf genommen, die uns jetzt und in Zukunft teuer zu stehen kommt.

Auch bei der oftmals unreflektierten Nutzung der marktführenden KI-Modelle sehen wir wieder eine Entwicklung, die zur Unmündigkeit führt – ist ja alles so bequem. Siehe dazu beispielhaft: Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Alternativ zu den marktführenden KI-Modellen könnte man sich mit den Möglichkeiten von Open Source KI-Modellen befassen, was natürlich unbequemer sein kann, doch andererseits zu mündigen (aufgeklärten) Bürgern führt. In diesem Sinne: Sapere aude!

Was macht eine Arbeitsgesellschaft, der die Arbeit ausgeht?

Der Titel meines Beitrags bezieht sich auf die Philosophin Hannah Arendt, die vor Jahren die Frage stellte, was eine Arbeitsgesellschaft anstelle, der die Arbeit ausgehe (Arendt, H. (1981): Vita activa. Vom tätigen Leben, München),

Dabei ist zunächst einmal zu klären, was unter Arbeit zu verstehen ist, denn auch hier hat sich über die Zeit einiges verändert, was die Abkürzungen Arbeit 1.0, Arbeit 2.0, Arbeit 3.0 und Arbeit 4.0 beschreiben.

Ein wesentlicher Teil des heutigen Arbeitsverständnisses bezieht sich immer noch auf die Sicherung und Erweiterung des Lebensunterhaltes.

„Unter Arbeit verstehen wir die Vielfalt menschlicher Handlungen, deren Zweck die Sicherung und Erweiterung des Lebensunterhaltes der arbeitenden Individuen und ihrer Angehöriger ebenso beinhaltet wie die Reproduktion des gesellschaftlichen Zusammenhanges der Arbeitsteilung und hierüber der Gesellschaft selbst, Arbeit ist vergesellschaftetes Alltagsleben (von Ferber 1991)“ (Peter, G. (1992): Situation-Institution-System als Grundkategorien einer Arbeitsanalyse. In: ARBEIT 1/1992, Auszug aus S. 64-79. In: Meyn, C.; Peter, G. (Hrsg.) (2010)).

Dieses Verständnis von Arbeit kann dem Denken in einer Industriegesellschaft zugeordnet werden. Dazu gehören auch Entlohnungs-Systeme, Sozial-Systeme, Rechts-Systeme, Gesundheits-Systeme, Bildungs-Systeme usw.

Wenn sich also am Verständnis von Arbeit etwas ändert, hat das erhebliche Auswirkungen auf all die genannten, und nicht-genannten, gesellschaftlichen Systeme. Am Beispiel der Landwirtschaft kann das gut nachvollzogen werden: Nachdem hier automatisiert/industrialisiert wurde, gab es zwar weniger Arbeit in dem Bereich, doch mehr Arbeit in einem neuen Bereich, eben der Industrie.

Genau hier setzt ein neueres Verständnis Von Arbeit an, das sich aus dem Strukturbruch zwischen einfacher und reflexiver Modernisierung ableitet, und Arbeit ganzheitlicher betrachtet:

Arbeit, und zwar das „Ganze der Arbeit“ (Biesecker 2000), sollte deshalb neu bestimmt werden, zunächst verstanden als „gesamtgesellschaftlicher Leistungszusammenhang“ (Kambartel 1993) der Reproduktion, woraus sich spezifische Rechte und Pflichten, Einkommen sowie Entwicklungschancen für die Mitglieder einer Gesellschaft ergeben. Von einem Ende der Arbeitsgesellschaft ist nämlich keine Rede mehr, wohl aber von einem Epochenbruch und der Notwendigkeit einer umfassenden Neugestaltung der gesellschaftlichen Arbeit“ (Peter/Meyn 2010).

Wenn Arbeit nun eher als „gesamtgesellschaftlicher Leistungszusammenhang“ gesehen werden sollte, bedeutet das natürlich, dass die auf dem früheren Begriff der Arbeit basierenden gesellschaftlichen Systeme (Gesundheits-System, Sozial-System Wirtschafts-System usw.) angepasst werden sollten.

Hinzu kommt, dass schon die nächste, von den Möglichkeiten der Künstlicher Intelligenz getriebene, Entwicklung ansteht. Dabei wird KI viele bisher bekannte Tätigkeitsportfolios verändern, und auch neue Tätigkeitsportfolios schaffen – und das relativ schnell. Siehe dazu KI und Arbeitsmarkt: Interessante Erkenntnisse aus einer aktuellen, belastbaren wissenschaftlichen Studie.

Aktuell hat man den Eindruck, dass alle gesellschaftlichen Systeme von den technologischen Entwicklungen getrieben werden, ganz im Sinne von Technology first. Es ist an der Zeit, Prioritäten zu verschieben – und zwar in Richtung Human first. Das ist möglich. Wie? Ein Beispiel:

„By comparison, Society 5.0 is “A human-centred society that balances economic advancement with the resolution of social problems by a system that highly integrates cyberspace and physical space” (Japan Cabinet Office, 2016, zitiert in Nielsen & Brix 2023).

Auch hier geht es um einen menschenzentrierten Ansatz, der allerdings nicht auf den Industriearbeiter begrenzt ist, sondern alle Bürger generell mitnehmen will. Dabei sollen die konkreten Probleme der Menschen (endlich) gelöst werden.

Da gibt es noch viel zu tun. So verstandene Arbeit geht nicht aus, und sollte in allen gesellschaftlichen Bereichen angemessen entlohnt werden.

Die negativen und positiven Seiten von Routine

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Der Trend in der Arbeitswelt geht dahin, Routinetätigkeiten zu reduzieren, um z.B. mehr Projekte durchführen zu können. Dabei werden Routinetätigkeiten oftmals durch Technologien ersetzt – ganz im Sinne der Wirtschaftlichkeit. Es ist verständlich, dass wir keine stupiden Handgriffe in der Produktion oder in der Verwaltung durchführen wollen.

Andererseits gibt es ja auch die liebgewonnenen Routinen, wie der morgendliche Kaffee, das gemeinsame Abendessen mit der Familie, der regelmäßige Sport mit anderen am Wochenende, usw. Solche Routinen sind eher positiv besetzt, da wir uns dabei wohl fühlen.

Betrachten wir also die Routine etwas umfassender, so können wir erkennen, dass Routine negative und positive Seiten hat. In der Geschichte sind daher auch zwei unterschiedliche Perspektiven zu erkennen:

„Die positive Seite der Routine wurde in Diderots großer Encyclopédie (1751-1772) dargestellt, die negative Seite der geregelten Arbeitszeit zeigte sich äußerst dramatisch in Adam Smiths Der Wohlstand der Nationen (1776). Diderot war der Meinung, die Arbeitsroutine könne wie jede andere Form des Auswendiglernens zu einem Lehrmeister der Menschen werden. Smith glaubte, Routine stumpfe den Geist ab. Heute steht die Gesellschaft auf der Seite von Smith. (…) Das Geheimnis der industriellen Ordnung lag im Prinzip in der Routine“ (Sennett 2002)

Routine ist also per se nicht geistlos, sie kann erniedrigen, sie kann aber auch beschützen. Routine kann die Arbeit zersetzen, aber auch ein Leben zusammenhalten (vgl. dazu Sennett 2002).

Diese Gedanken führen zwangläufig zu der aktuellen Diskussion um KI-.Agenten, die im einfachsten Fall darauf ausgerichtet sind, Abläufe zu automatisieren. Siehe dazu beispielsweise Mit Langflow einen einfachen Flow mit Drag & Drop erstellen.

Berücksichtigen wir die weiter oben von Sennett zusammengefassten Hinweise zur Routine, so sollten wir genau überlegen, welche Routinetätigkeiten durch Künstliche Intelligenz ersetzt werden, und welche Routinetätigkeiten eher nicht. Routine kann eben auch in einem turbulenten gesellschaftlichen Umfeld (emotional) stabilisieren, ja sogar schützen.

Künstliche Intelligenz und die ursprüngliche Bedeutung von Bildung

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Es ist deutlich zu erkennen, dass Künstliche Intelligenz in seinen verschiedenen Formen (GenAI, AI Agenten usw.) Berufsbilder, Lernen, Wissens- und Kompetenzentwicklung beeinflusst, bzw. in Zukunft noch stärker beeinflussen wird. Siehe dazu beispielsweise WEF Jobs Report 2025.

Auch Strukturen im Bildungsbereich müssen sich daher fragen, welche Berechtigung sie noch in Zukunft haben werden, da sich der aktuelle Bildungssektor in fast allen Bereichen noch stark an den Anforderungen der Industriegesellschaft orientiert. Wenn es beispielsweise um Schulen geht, hat sich seit mehr als 100 Jahren nicht viel geändert. Siehe dazu Stundenplan von 1906/1907: Geändert hat sich bis heute (fast) nichts. Dazu passt folgendes Zitat:

„Every time I pass a jailhouse or a school, I feel sorry for the people inside.“
— Jimmy Breslin, Columnist, New York Post (Quelle)

Wohin sollen sich die Bildungsstrukturen – hier speziell Schulen – entwickeln?

(1) Wir können die Technologischen Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in den Mittelpunkt stellen, und Menschen als nützliches Anhängsel von KI-Agenten verstehen. Dabei werden Menschen auf die KI-Technologie trainiert,, weiter)gebildet, geschult.

(2) Wir können alternativ Menschen und ihr soziales Zusammenleben in den Mittelpunkt stellen, bei dem Künstliche Intelligenz einen wertvollen Beitrag liefern kann. Ganz im Sinne einer Society 5.0.

Aktuell dominiert fast ausschließlich die Nummer (1) der genannten Möglichkeiten, was dazu führen kann, dass der Bildungsbereich Menschen so trainiert, dass sie zu den von Tech-Giganten entwickelten Technologien passen.

Möglicherweise hilft es in der Diskussion, wenn man den Ursprung des Wortes „Schule“ betrachtet. Der Begriff geht auf das griechische Wort „Skholè“ zurück, was ursprünglich „Müßiggang“, „Muße“, bedeutet und später zu „Studium“ und „Vorlesung“ wurde (Quelle: Wikipedia).

Bei Forschungen zur Künstlichen Intelligenz sind Autoren genau darauf eingegangen, weil sie vermuten, dass gerade diese ursprüngliche Perspektive besser zu den aktuellen Entwicklung passen kann:

„We find this etymology deeply revealing because it undercovers a profound truth about education´s original purpose: it wasn´t about preparing workers for jobs, but about providing space for thoughtful reflection and exploration of life´s fundamental questions. What inspires us about the ancient´s Greek approach is how they saw education as a means to help people find their purpose and develop their full potential as human beings“ (Bornet et al. 2025).

WEF (2025): Future of Jobs Report 2025

Es ist allen klar, dass sich die Jobs in den nächsten Jahren weiter stark verändern werden. Möglicherweise geht es dabei um einzelne Tätigkeiten, Tätigkeitsportfolios oder komplette Jobs. Das World Economic Forum (WEF) veröffentlicht dazu immer wieder Reports. Einer davon wurde Anfang des Jahres veröffentlicht: WEF (2025): Future of Jobs Report 2025 (PDF).

Darin geht es um den Zeitraum 2025-2030, in dem aufgrund der laufenden technischen und energetischen Transition wohl 170 Millionen neue Jobs geschaffen, und 92 Millionen verschwinden werden:

„The world of work is changing fast. While 92 million jobs may disappear over the next 5 years, nearly 170 million new ones will emerge, driven by new technology and the energy transition. What are these new jobs and which sectors will see the greatest changes?“ (WEF 2025).

Ich möchte an dieser Stelle nicht auf alle Details der Veröffentlichung eingehen, doch halte ich folgenden Punkt durchaus für bemerkenswert:

„Additionally, Software and Applications Developers, General and Operations Managers, and Project Managers, are among the job categories driving the most net job growth“ (WEF 2025).

Die wachsende Nachfrage nach Projektmanagern wird hier allerdings nicht weiter erläutert. Ich gehe davon aus, dass Projektmanager in Zukunft die ganze Palette des Projektmanagement-Kontinuums mehr oder weniger intensiv (je nach Branche und Organisation) bewältigen müssen.

Dabei kann es im Laufe der Jahre natürlich auch zu Verschiebungen kommen. Beispielsweise von einer eher plangetriebenen Projektmanagement über das Agile Projektmanagement zu einem situationsspezifischen Hybriden Projektmanagement, das eher pragmatisch als dogmatisch ist. Alles natürlich auch immer zusammen mit den Entwicklungen bei der Künstlichen Intelligenz. Eine weiterhin anspruchsvolle Aufgabe.

Bris, A. (2025): SuperEurope: The Unexpected Hero of the 21st Century

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Es ist schon manchmal zum Volkssport geworden, Europa für alles verantwortlich zu machen, was nicht so gut läuft. Dabei wird oft übersehen, dass wir gerade in Deutschland von unseren europäischen Partnern abhängig sind, und nur mit ihnen gemeinsam die großen Herausforderungen bewältigen können. Dabei steht Europa zwischen den USA und China,

Gerade wenn es um die technologischen Entwicklungen geht, werden wir in Europa oft mit den USA und China verglichen. Dabei kommt heraus, dass wir „weit hinter“ den beiden Großmächten liegen. Es ist immer leicht, sich einen Teil des gesellschaftlichen Lebens herauszufiltern und diesen dann zu bewerten, ohne die Zusammenhänge zu betrachten. Neben den technologischen Entwicklungen geht es auch die sozialen Zusammenhänge in Gesellschaften. Alles ist eben mit allem vernetzt.

In den Buch Bris, A. (2025): SuperEurope: The Unexpected Hero of the 21st Century stellt der Autor Professor Arturo Bris eine für viele überraschende These auf: Europa als Vorbild für das 21. Jahrhundert. In der Beschreibung zum Buch findet man beispielsweise folgende Erläuterungen:

„While the world often focuses on the rivalry between the U.S. and China, Europe has steadily built a different path: one defined by high living standards, strong public institutions, universal healthcare, and a commitment to sustainability and human rights. Its cities lead in quality of life, its democracies remain among the most robust, and its cultural and regulatory influence—exemplified by GDPR, climate policy, and social protections—extends globally.

In contrast, the United States, though still dominant in innovation, faces mounting internal challenges: political dysfunction, social fragmentation, inequality, and mistrust in institutions. The dynamism of Silicon Valley and Wall Street has come at the cost of social cohesion and civic faith“ (Bris 2025).

Ist es wirklich so erstrebenswert den Elons Musks, Sam Altmans, Donald Trumps, Peter Thiels, usw. usw. hinterherzurennen? Manche, die das relativ blind machen, sollten kurz innehalten und nachdenken.