🎯 #DRANBLEIBEN (Deep-Dive)

#189: Warum bei KI nicht sein darf, was bei jeder anderen Technologie selbstverständlich wäre

Du liest #DRANBLEIBEN - Einordnungen zu Tech und Gesellschaft, von André Cramer. Ich bin Berater, Speaker und Podcast-Host von DRANBLEIBEN - Gespräche über unsere Zukunftsoptionen und Code & Konsequenz - Tech-Industrie Reflexionen. Lerne mehr über mich hier auf meiner Website, auf LinkedIn, Bluesky oder Mastodon!

Über die Kraft einer Erzählung, die den ehrlichen Blick auf eine wirkmächtige Technologie verhindert

Vor einigen Wochen sprach ich mit einer Learning-&-Development-Verantwortlichen eines großen Unternehmens. Es ging um ein Training zum Thema KI-Kompetenz. Ich sprach über meine Themenschwerpunkte und einen möglichen roten Faden: Anwendungsfälle, Chancen, Potenziale. Aber eben auch Wirkungen. Was passiert mit Entscheidungsqualität, wenn KI-generierte Vorlagen den Rahmen setzen? Was verändert sich in Teams, wenn Arbeit zunehmend delegiert statt durchdacht wird? Was macht es mit einer Organisation, wenn Geschwindigkeit zur Leitwährung wird und Reflexion zur Bremse?

Bei den ersten Themen nickte sie. Bei den letzteren wurde es stiller. Nicht völlig ablehnend, aber klar erkennbar vorsichtig. Dann kam ein Satz, der mich seitdem begleitet: „Das ist alles sehr relevant. Aber wir haben gerade einen großen ChatGPT-Enterprise-Deal abgeschlossen. Die Geschäftsführung will Tempo. Das ist vielleicht nicht der richtige Moment, um über Nebenwirkungen zu sprechen.”

Nicht der richtige Moment.

Solche Gespräche führe ich regelmäßig. Mit Berater*innen, die wissen, dass sie Wirkungsfragen beim Kunden nicht stellen können, weil dort vor allem kurzfristige Produktivitäts-KPIs zählen. Mit Führungskräften, die intern auf kognitive und soziale Herausforderungen hinweisen und dafür als technologiefeindlich eingeordnet werden. Mit Menschen, die nach Vorträgen leiser sprechen als nötig und sagen: „Bei uns sollte man so etwas besser nicht laut sagen. Der KI-Einführungszug fährt. Wer Fragen stellt, steht auf dem falschen Bahnsteig.”

Und dann erlebe ich das Gegenteil. In Trainingssessions, in Coachings, in kleineren Runden mit geschütztem Rahmen. Ich lege dieselben Themen auf den Tisch. Und was passiert? Offenheit und Erleichterung. Führungskräfte, die sagen: „Endlich spricht das mal jemand an.” Menschen, die seit Monaten ein Unbehagen tragen, das sie nirgends loswerden. Die KI nutzen, weil sie wollen, aber auch, weil es erwartet wird. Und die gleichzeitig merken, dass ihre Arbeit gleichzeitig anspruchsvoller und dünner wird. Dass Meetings glatter laufen, aber weniger Substanz haben. Dass Entscheidungsvorlagen besser aussehen, aber weniger durchdacht sind.

Die Erfahrung ist also nicht, dass Menschen kein Interesse an diesen Fragen hätten. Ganz im Gegenteil. Die Erfahrung ist, dass der Raum dafür in vielen Organisationen nicht existiert oder nicht existieren soll. Und mich beschäftigt die Frage, warum das so ist.

Die Erzählung, die den Raum schließt

Um zu verstehen, warum in vielen Unternehmen ein ehrlicher Rundumblick auf KI so schwer fällt, muss man die Erzählung verstehen, die ihn verhindert. Denn die Zurückhaltung, die ich erlebe, hat selten mit einzelnen Personen zu tun. Sie hat mit einem Klima zu tun. Und dieses Klima wird von einer Erzählung erzeugt, die seit zwei, drei Jahren immer dichter, immer lauter und immer alternativloser geworden ist.

Man kann diese Erzählung als semantische Eskalation beschreiben, die mehrere Stufen hat.

2022 war KI eine faszinierende Technologie. ChatGPT war ein Moment des Staunens. 2023 wurde KI zum Produktivitätshebel. Copiloten, Effizienzversprechen, Augmentation. 2024 verschob sich der Ton: „Adopt or fall behind.” Die ersten AI-first-Memos tauchten auf, Leadership-Druck wurde spürbar, KI-Nutzung wurde in Unternehmen zur Basiserwartung. 2025 kam das Wettbewerbs- und Souveränitätsframing. Die EU-Kommission veröffentlichte ihren „AI Continent Action Plan”, um Europa zum „leading AI continent” zu machen, flankiert von der InvestAI-Initiative, die 200 Milliarden Euro an KI-Investitionen mobilisieren soll. Und 2026? KI ist Infrastruktur. „AI is no longer a single breakthrough or application, it is essential infrastructure. Every company will use it. Every nation will build it”, sagte Jensen Huang von NVIDIA zur Eröffnung der GTC 2026. KI als Betriebssystem, als Organisationsmodell, als Führungsmandat.

Was hier passiert ist, lässt sich kompakt zusammenfassen: Aus „Sollen wir?” wurde „Wie schnell schaffen wir es?”. Die Frage, ob KI sinnvoll ist, wo sie sinnvoll ist, unter welchen Bedingungen und mit welchen Voraussetzungen und Bedingungen, ist aus dem Zentrum der Debatte verschwunden. Beantwortet wurde sie nicht, zumindest nicht auf breiter Ebene und auch nicht in der Tiefe. Stattdessen wurde sie von einer Erzählung überrollt.

Und diese Erzählung hat konkrete Produzenten.

Am Anfang der Kette stehen die Frontier-Modell-Hersteller und Chip-Produzenten. NVIDIA rahmte KI als industrielle Revolution, als Versorgungsinfrastruktur, als etwas, das jede Nation und jedes Unternehmen braucht. Das ist natürlich keine neutrale Marktbeobachtung. Es ist ein rhetorisches Programm, das Adoption aus der Sphäre der Entscheidung in die Sphäre der Notwendigkeit hebt. Im März forderte NVIDIA-CEO Jensen Huang, dass Unternehmen ihren Engineers zusätzlich zum Gehalt KI-Token im Wert der Hälfte ihres Jahresgehalts gewähren sollten.

Beratungsunternehmen übersetzen diesen Ton in Managementsprache. Eine Accenture-Studie von Juni 2025 koppelt KI direkt an Europas Produktivitätsrückstand und beziffert ein ungenutztes Potenzial von 200 Milliarden Euro jährlich. KI wird hier zum „entscheidenden Wettbewerbsfaktor” für europäische Unternehmen. McKinseys „Superagency”-Report von Januar 2025 formuliert es noch zugespitzter. Die Mitarbeitenden seien bereit, „the biggest barrier to success is leadership.” Solche Sätze verlagern Verantwortung. Sie sagen: Wer bremst, führt schlecht. Und sie sorgen dafür, dass jede differenzierte Position als Führungsschwäche lesbar wird.

Boards und Vorstände institutionalisieren den Druck. Eine BCG-Studie von Mai 2026, die CEOs und Board-Mitglieder befragte, ergab: 61 Prozent der CEOs sagen, ihre Boards drängten zu schnell bei der KI-Transformation. 35 Prozent sagen, ihre Boards überschätzten, was KI menschlich ersetzen könne. Und mehr als die Hälfte der CEOs gibt an, der KI-Hype verzerre das Urteilsvermögen im Boardroom. Der Druck kommt also nicht nur von außen. Er kommt aus den Governance-Strukturen selbst.

Und HR macht ihn operativ. Shopifys CEO erklärte letztes Jahr „reflexive KI-Nutzung” zur Grundanforderung für alle Mitarbeitenden (siehe auch #DRANBLEIBEN Ausgabe #183). Teams müssen vor zusätzlichem Headcount zeigen, warum KI den Job nicht erledigen kann. Klarna kommunizierte öffentlich, der eigene KI-Assistent leiste Arbeit im Umfang von 700 Beschäftigten (das schlug aber bös’ zurück). Was als Effizienzmeldung daherkommt, ist ein kulturelles Signal: Wer nicht mitmacht, ist ersetzbar.

Das Wall Street Journal berichtete im Februar 2026, dass Tech-Firmen KI-Nutzung nicht mehr nur fördern, sondern durchsetzen, mit Macht.

Performance-Reviews und Beförderungen hängen zunehmend von KI-Kompetenz ab.

Dashboards tracken die Nutzung. Bei Meta konkurrieren Mitarbeitende auf internen Leaderboards um Token-Verbrauch.

Hiring ohne nachgewiesene AI-Fluency wird schwieriger. Das geht weit über Ermutigung hinaus. Das ist knallharte Messung, Bewertung, Sanktion.

Hinter all dem steht eine Grunderzählung, die ich in Unternehmen immer wieder spüre, auch wenn sie selten so offen formuliert wird. Ich setze das mal so:

🔻 Die Gegenwart ist schlecht. Herausfordernd, unsicher, unter Druck.

🟢 Was gut sein soll, ist die Zukunft.

🟢 Und der Weg dorthin führt über KI.

KI ist die Brücke von einer schwierigen Gegenwart 🔻 in eine wettbewerbsfähige Zukunft 🟢. Und wenn KI die Brücke ist, dann darf ihr kein Makel anhängen. Dann dürfen Nebenwirkungen nicht auf den Tisch. Dann stört jede differenzierte Frage den Aufbruch.

Verstärkt wird das durch eine politische Dimension. Die großen Tech-Akteure arbeiten aktiv daran, regulatorische Rahmen zu schwächen, die Reflexion erzwingen könnten. Ganz frisch, Anfang Mai 2026 forderten die CEOs von sieben europäischen Tech-Konzernen, darunter SAP und Siemens, in einem gemeinsamen Meinungsbeitrag vereinfachte KI-Regeln. Ihr Argument: „More than three years after the ‘ChatGPT moment’, Europe is still debating regulation, while others have long shifted focus to scaling AI.” Das ist die europäische Übersetzung des fragwürdigen Race-Narrativs (siehe #DRANBLEIBEN Ausgabe #187). Und es hat ein gefährliches Nebenprodukt. Es setzt ein Äquivalent, das weit über Politik hinausreicht.

Regulierung 🔻 = Reflexion 🔻 = Bremse 🔻 = schlecht 🔻

Wenn das auf der Makroebene als Konsens gilt, wird auf der Mikroebene „Nachdenken bremst Umsetzung” plausibel.

Es gibt einen Satz, den ich neulich im Brand Eins Podcast hörte, im Kontext von Plattform-Business und toxischen Dynamiken in der Technologiebranche. Der Satz lautete sinngemäß: „Der Philosoph stört.” Er meinte damit nicht Philosophie als akademische Disziplin. Er meinte den Typus des Denkens, der Kontext verlangt, Ambivalenz zulässt, Komplexität nicht als Defizit behandelt und nicht sofort auf Lösung und Skalierung drängt.

Genau dieses Denken ist es, das in der gegenwärtigen KI-Debatte in Unternehmen an den Rand gedrängt wird. Nicht völlig verboten, aber entwertet.

Die erlaubte Kritik und die unerlaubte

Das heißt nicht, dass KI-Kritik generell tabu wäre. Es gibt eine öffentliche Debatte über Risiken. Stromverbrauch, Bias, Halluzinationen, Datenschutz, Machtkonzentration, you name it. Diese Themen sind gesellschaftlich angekommen. In vielen Unternehmen werden sie (zumindest teilweise) adressiert, in Governance-Papieren, Ethik-Boards und Compliance-Strukturen.

Aber diese Kritik hat eine Eigenschaft, die sie verträglich macht. Sie ist technisch und extern. Sie handelt von der Maschine. Sie lässt sich in Prozesse auslagern. Sie stört die Produktivitätserzählung nicht grundsätzlich, weil sie als lösbar gerahmt wird. Gegenbewegungen zu Bias kann man irgendwie trainieren. Halluzinationen werden ja besser. Energiefragen sind Infrastrukturfragen. Diese Kritik wird auf einer Nebenbühne verhandelt, während auf der Hauptbühne Wachstum, Geschwindigkeit und Transformation gespielt werden.

Was kaum vorkommt, ist die andere Ebene. Die Frage, was KI mit den Menschen macht, die sie nutzen. Was mit Denkprozessen passiert, wenn der erste Entwurf immer von der Maschine kommt. Was mit Entscheidungsqualität geschieht, wenn plausibel klingende Vorlagen den Rahmen setzen, bevor ein Mensch überhaupt nachgedacht hat. Was mit der Arbeitsidentität von Fachleuten passiert, wenn ihre Expertise zunehmend durch KI-generierte Oberflächen ersetzt wird. Was Work Slop bedeutet, wenn Arbeitsergebnisse zwar professionell aussehen, aber keine Tiefe mehr haben und oft genug purer Quatsch sind. Was Work Creep auslöst, wenn KI Arbeit abnimmt, aber keine Entlastung entsteht, weil die frei werdende Kapazität stillschweigend sofort wieder mit neuen Aufgaben gefüllt wird. Was Cognitive Density bedeutet, wenn dadurch nicht weniger gedacht werden muss, in derselben Zeit aber mehr, komplexere und folgenreichere Denkarbeit im Kopf landet. Was mit der Kultur eines Teams geschieht, wenn Konsens nicht mehr erarbeitet, sondern von einer Maschine vorproduziert wird. Und wenn mehr mit Maschinen gesprochen wird als mit Menschen.

Das sind keine Randthemen. Aber sie werden wie Randthemen behandelt. Weil sie unbequem sind. Weil sie die Erzählung stören. Und weil sie etwas berühren, das viel schwerer wiegt als ein technisches Problem. Sie berühren die Frage, ob eine Organisation, die KI in ihre Kernprozesse einbaut, noch die Kontrolle darüber hat, was dabei mit ihrer Urteilskraft, ihrer Entscheidungsfähigkeit und ihrer Integrität passiert.

Der Kreislauf

In früheren Ausgaben von #DRANBLEIBEN habe ich beschrieben, wie KI auf unser menschliches Denken wirkt. Wie aus einzelnen Effekten ein Zusammenspiel entsteht, das sich als Plausibilitätsillusion beschreiben lässt. Und wie Unternehmen, die KI-Nutzung am aggressivsten durchsetzen, systematisch die Bedingungen produzieren, unter denen KI am problematischsten genutzt wird. (Wenn du nochmal tiefer einsteigen willst: #182 und #183 behandeln das ausführlich.)

Was dieser Deep-Dive hier ergänzt, ist die Ebene davor. Die Frage, woher der Druck kommt. Und die Antwort ist, dass er aus der Erzählung kommt, die ich gerade beschrieben habe. Aus der semantischen Eskalation von „interessant” zu „unvermeidbar”. Aus dem Zusammenspiel von Chip-Firmen, Beratungen, Boards und HR. Aus der kulturellen Abwertung von Reflexion und der politischen Delegitimierung von Regulierung.

Das Ergebnis ist ein Kreislauf:

➡️ Die Unvermeidbarkeitsrhetorik erzeugt organisatorischen Druck.

➡️ Dieser Druck erzeugt Zeitnot, Konformität und fehlende Reflexionsräume.

➡️ Unter diesen Bedingungen greifen kognitive Effekte am stärksten.

➡️ Unkritische Nutzung produziert Ergebnisse, die vorzeigbar sind, aber nicht geprüft.

➡️ Diese Ergebnisse bestätigen das Narrativ: KI funktioniert, die Sache läuft, weiter so.

🔁 Der Kreis schließt sich.

Kein Medikament kommt ohne Beipackzettel auf den Markt. Kein Werkstoff wird in einen Produktionsprozess eingespeist, ohne dass jemand prüft, was er mit dem Endprodukt macht. Kein* Ingenieur*in würde ein Verfahren einsetzen, das er oder sie nicht versteht. Bei KI passiert genau das, täglich. Und der Grund dafür ist, dass eine Erzählung mächtiger geworden ist als die Sorgfalt, die Unternehmen bisher und eigentlich an sich selbst stellen.

Was auf dem Spiel steht

Was gefährdet wird, lässt sich sehr konkret benennen. Es sind die Standards, die jedes ernsthaft wirtschaftende Unternehmen als nicht verhandelbar betrachtet. Nur dass sie bei KI plötzlich verhandelbar werden.

Reputation. Wenn Analysen, Strategiepapiere, Kundenkommunikation auf KI-Grundlage entstehen, ohne dass ihre Tiefe und Belastbarkeit geprüft wird, dann ist jedes dieser Dokumente ein Reputationsrisiko. Nicht weil KI per se schlecht wäre, aber weil nicht mehr so genau hingeschaut wird.

Integrität. Unternehmen versprechen ihren Kunden, Partnern und Mitarbeitenden fachliche Sorgfalt. Wenn Entscheidungen von KI vorstrukturiert werden und die Menschen, die sie abzeichnen, weder die Zeit noch die Kompetenz haben, sie wirklich zu prüfen, dann ist die Sorgfalt formal vorhanden, aber substanziell ausgehöhlt. Die Unterschrift steht. Aber wofür sie bürgt, hat sich verändert.

Fachliche Glaubwürdigkeit. Eine Beratung, die ihren Kunden KI-generierte Analysen verkauft, ohne deren Grundlage zu prüfen. Ein Unternehmen, dessen Strategiepapiere gut klingen, aber auf KI-generierten Plausibilitäten beruhen. Eine Rechtsabteilung, die KI-gestützte Einschätzungen weitergibt, ohne sie vollständig zu verifizieren. In all diesen Fällen wird die Kompetenz unterspült, für die diese Organisationen stehen.

Entscheidungssouveränität. Wenn Vorstände Entscheidungen auf Grundlage von Informationen treffen, deren Herkunft, Tiefe und Belastbarkeit sie nicht mehr selbst beurteilen können, dann ist das kein technisches Problem. Es ist ein Governance-Problem.

Kundenvertrauen. Kunden vertrauen darauf, dass das, was sie bekommen, von Menschen verantwortet wird, die wissen, was sie tun. Wenn dieses Vertrauen auf einer Kette beruht, in der wesentliche Glieder unkontrolliert an KI delegiert wurden, dann ist es strukturell gefährdet.

Mitarbeiterbindung und Kultur. Fachkräfte, die merken, dass ihre Expertise zunehmend durch KI-generierte Oberfläche ersetzt wird, ohne dass das offen verhandelt wird, verlieren nicht nur Motivation. Sie verlieren die Bindung an eine Organisation, die behauptet, ihre Kompetenz zu schätzen, aber faktisch ihre Arbeit entwertet.

Dieselben Unternehmen, die ISO-Zertifizierungen pflegen, Compliance-Abteilungen unterhalten, Due-Diligence-Prozesse für jede Akquisition durchlaufen und Qualitätsmanagement als Kernkompetenz begreifen, setzen KI in ihre sensibelsten Prozesse ein, ohne die vergleichbare Sorgfalt aufzuwenden. Das ist der Widerspruch. Und er ist das direkte Produkt einer Erzählung, die Sorgfalt als Langsamkeit diskreditiert.

In ihrer Sprache

Ich bin kein KI-Gegner, wahrlich nicht. Ich arbeite mit dieser Technologie, ich vermittele sie. Ich sehe ihr Potenzial, jeden Tag. Und genau deshalb beschäftigt mich, was ich beobachte.

Denn mein Argument ist nicht, dass KI gefährlich ist und aufgehalten werden muss. Mein Argument ist, dass eine Technologie mit dieser Reichweite und dieser Tiefe einen ehrlichen Umgang verdient. Und dass dieser ehrliche Umgang gerade eingehegt wird.

Die Frage ist, wie man das durchbricht. Und meine Erfahrung ist, nicht mit Gegenrhetorik. Nicht mit Kulturkritik, die von Führungskräften als akademisch oder weltfremd abgetan wird. Es geht um die Sprache, und zwar um die richtige Sprache.

Stell dir vor, du leitest ein Industrieunternehmen. Du hast eine Produktionsstraße, hundert Meter lang. In der Mitte wird ein neues Verfahren eingesetzt. Schneller, vielversprechend, potenziell ein echter Sprung. Aber niemand hat systematisch geprüft, was es mit der Materialqualität macht. Niemand hat so richtig gründlich gemessen, ob die nachgelagerten Prozesse noch sauber funktionieren. Niemand hat die Mitarbeitenden umfassend geschult, die mit den veränderten Zwischenprodukten weiterarbeiten müssen.

Was würde passieren? Am Ende der Strecke hättest du Produkte, die im besten Fall noch gut aussehen, aber nicht halten. Kund*innen merken es. Vielleicht nicht sofort, aber irgendwann. Und dann geht es um Reputation, um Vertrauen, und natürlich um Marktposition. Um genau die Dinge, die du mit dem neuen Verfahren schützen wolltest.

Kein*e Ingenieur*in, kein*e Produktionsleiter*in, kein*e Qualitätsmanager*in würde ein Verfahren ohne gründliche Prüfung auf die Strecke bringen. Ohne Testläufe, ohne Wirkungsanalyse, ohne ausreichende Schulung, die alle wichtigen Aspekte behandelt. Das wäre fahrlässig. Jede*r würde das sofort unterschreiben.

Aber bei KI in der Wissensarbeit passiert genau das. Nur dass die Produkte hier Analysen sind, Strategien, Entscheidungen, Kundenkommunikation, Kundenbeziehungen. Und dass man Qualitätsverlust nicht auf den ersten Blick sieht. Eher erst, wenn die Konsequenzen da sind.

Der Punkt ist: Man muss Geschäftsführenden nicht erklären, dass Sorgfalt wichtig ist. Das wissen sie selbst. Man muss ihnen zeigen, dass sie ihre eigenen Standards gerade aussetzen. In ihrer eigenen Sprache. Mit ihren eigenen Maßstäben.

Und man muss ihnen zeigen, dass der Beipackzettel kein Hindernis für Geschwindigkeit ist. Er ist die Voraussetzung dafür, dass Geschwindigkeit nicht in Ergebnisse mündet, die die Organisation am Ende mehr kosten als sie einbringen.

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Was bleibt

Ich habe diesen Deep-Dive nicht geschrieben, weil ich glaube, dass KI aufgehalten werden muss. Dafür ist das Potenzial viel zu groß, wenn wir es richtig anstellen. Ich habe das hier geschrieben, weil ich glaube, dass eine so wirkmächtige Technologie ein Gespräch verdient, das der Wirkung angemessen ist. Und dieses Gespräch findet in zu vielen Organisationen nicht statt.

Und ich glaube auch, dass die meisten Unternehmen, die Reflexion gerade beiseite schieben, das nicht aus böser Absicht tun. Sie tun es, weil es verdammt schwer ist, einen kühlen Kopf zu bewahren, wenn um einen herum alles nach Aufbruch schreit. Wenn Boards drängeln, Beratungen mahnen und Wettbewerber vermeintlich davonziehen. Wenn eine ganze Branche von sehr einflussreichen Akteuren vor sich hergetrieben wird, die selbst noch auf der Suche nach einem tragfähigen Geschäftsmodell sind und dafür möglichst viele Abnehmer brauchen. Ob es dieses KI-Wettrennen überhaupt gibt, in dem alle Angst haben, den Anschluss zu verlieren, ist dabei alles andere als ausgemacht. Aber die Angst wirkt trotzdem. Und in dieser Gemengelage ist die Versuchung groß, einfach mitzurennen statt auch mal kurz innezuhalten und hinzuschauen.

Genau deshalb braucht es den ehrlichen Blick umso dringender.

Die Philosophin oder der Philosoph, im übertragenen Sinne, stört dabei. Das mag in einem System stimmen, das auf maximale Geschwindigkeit optimiert ist. Aber bei einer Technologie, die so tief in Entscheidungsprozesse, Arbeitsidentität und Organisationskultur eingreift, ist diese Reflexion kein Luxus. Sie ist eine Notwendigkeit. Unternehmen sind keine Universitäten; sie müssen keine Seminare über Erkenntnistheorie abhalten. Aber wenn sie bei KI auf den Rundumblick verzichten, gefährden sie genau das, was sie zu erreichen versuchen. Nämlich Qualität, Vertrauen, Wettbewerbsfähigkeit und damit Zukunftsfähigkeit.

Die Ironie ist bitter. Wer KI nur als Heilsversprechen behandelt, wird ihr Potenzial im besten Fall nie voll ausschöpfen. Und im schlimmsten Fall Schaden für Kultur, Abläufe, die eigene Organisation und ihre Ergebnisse anrichten.

Denn souveräner Einsatz braucht Verstehen.

Verstehen braucht Offenheit.

Und Offenheit braucht den Mut, auch das anzusprechen, was gerade unbequem ist.

Das hier ist ein Aufruf für den ehrlichen Blick auf eine Technologie, die den ehrlichen Blick verdient. Und ein Aufruf an alle, die in Organisationen Verantwortung tragen, diesen Blick nicht nur zuzulassen, sondern einzufordern. Gerade jetzt, gerade weil der Druck so groß ist.

Denn der richtige Moment, über Nebenwirkungen zu sprechen, ist nicht irgendwann. Er ist, bevor sie wirken. Spätestens jetzt.

Deshalb: Bleib’ dran!

Herzlichst,

André

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Noch ein paar kurze Leseempfehlungen

7 Ways to Spot Someone Who Thinks the AI Understands Them (von Beth Rudden)

Eine recht wertvolle Hilfestellung gegen Ausrutschen auf dem KI-Glatteis gibt es hier. Gerade in Zeiten, wo auch Wissenschaftler (wenn auch sehr fragwürdige) glauben, die KI hätte ein Bewusstsein, sollte man die eigene Resilienz stärken. Beth Rudden beschreibt sieben Muster, an denen man erkennt, dass jemand glaubt, die KI verstehe ihn oder sie. „Don't lie to me" in den Prompt schreiben. Die KI bitten, sich selbst zu überprüfen. Sich von einer Entschuldigung beruhigen lassen, die nichts anderes ist als das statistisch wahrscheinlichste Wort nach „you got it wrong". Immer längere Anweisungen schreiben, wenn die KI nicht gehorcht. Mein Lieblingssatz: „You're not tightening a constraint. You are adding wishes to a wish list." Wenn du dich selbst dabei ertappst und über sowas nachdenkst, machst du gerade den ersten Schritt in die richtige Richtung…

Elon Musk Is Playing God (gelesen bei The Atlantic - von Charlie Warzel und Hana Kiros)

Der Titel klingt nach Polemik, der Text ist es nicht. Warzel und Kiros zeichnen nach, wie Musks verschiedene Projekte zusammenpassen, wenn man sie als Ganzes betrachtet. SpaceX, Pronatalismus, DOGE, die Zerstörung von USAID, das Gerede von „suicidal empathy" als Schwäche westlicher Zivilisation. Diese sehr wertvolle Reportage verbindet das mit konkreten Konsequenzen: Kinder, die in Südsudan auf dem Weg zur nächsten Klinik sterben, weil Programme gestrichen wurden. HIV-positive Säuglinge, deren Testergebnisse nicht mehr transportiert werden. Das ist eine Dokumentation dessen, was passiert, wenn jemand mit unbegrenzten Ressourcen und einer Ideologie handelt, die manche Menschen für verzichtbar hält.

X oder: Das Geschäft mit der Empörung (gelesen beim Altpapier - von Antonia Groß)

Diese Empfehlung ist mir besonders wichtig. Denn in dieser Woche waren deutsche „Qualitätsmedien” voll mit Kritik am Abgang von SPD, Grünen und Linken von X. „Man darf das Feld nicht räumen.” „Kopf in den Sand.” „Falscher Schritt zur falschen Zeit.” Und dabei war überdeutlich, dass sich kaum jemand in diesen Redaktionen wirklich ernsthaft mit dem tatsächlichen Zustand der Jauchegrube X befasst hat.

Das Argument „Debattenraum” wird nicht wahrer, je häufiger man es wiederholt. Die Mehrheit der demokratischen Abgeordneten war dort bereits vor diesem Schritt nicht mehr aktiv. Vereine, Verbände, große Teile der Wissenschaft und der progressiven Zivilgesellschaft sind seit Monaten, teilweise Jahren weg. X ist in Deutschland gesamtgesellschaftlich mittlerweile ähnlich relevant wie Truth Social. Wer X heute noch als gesellschaftlichen Marktplatz beschreibt, beurteilt die Plattform auf Basis eines Bauchgefühls von 2021, nicht auf Basis der Realität von 2026. Was dort passiert, ist dokumentiert. Progressive Accounts werden gesperrt und zensiert. Rechte und rechtsradikale Accounts werden algorithmisch massiv bevorzugt. Musk hat sich über seine Plattform in zahlreiche Wahlen eingemischt. Justiziable Hate Speech wird toleriert und gefördert. Die Liste ist noch viel länger.

Und trotzdem wird der Abgang als „feige” geframed. Als könne man keine anderen Meinungen ertragen. Aber wieso überhaupt diese Debatte? Niemand kommt auf die Idee, dieses Argument für die Kommentarspalte bei NIUS zu bringen, wo man „gegenhalten” soll. Niemand geht in eine Nazikneipe, um dort die Demokratie zu verteidigen. Warum soll das bei X anders sein?

Es gibt einen Unterschied zwischen kontroversen Meinungen im demokratischen Spektrum, die man aushalten kann und soll, und Rechtsradikalismus. Es gibt eine Linie. Es gibt keine Verpflichtung, sich mit Rechtsradikalen zu beschäftigen, und es gibt auch nichts zu debattieren, wenn kein gemeinsames Fundament aus Menschenrechten und Achtung der freiheitlich-demokratischen Grundordnung vorhanden ist.

Antonia Groß vom Altpapier hat das diese Woche sauber und absolut redlich aufgearbeitet. Sie zeigt, wie Redaktionen X behandeln, als wäre die Plattform die Demokratie selbst, statt das, was sie ist: ein profitorientiertes Unternehmen, das von Empörung lebt. Die prominenten Accounts, die „gegenhalten” wollen, halten vor allem die Plattform am Laufen. Wenn du noch nicht raus bist aus X: jetzt ist der Moment.

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