KI-Tools wie ChatGPT und Microsoft Co-Pilot sind noch relativ neu. Arbeitgeber*innen wie auch Angestellte stehen vor der Herausforderung, diese Werkzeuge verstehen und effizient einsetzen zu müssen. COSMO CONSULT Clusterlead Modern Work Michael Hofmann erklärt, wie dies gelingen kann.

Digital Business: Programme wie ChatGPT, Copilot, sowie Claude sind in den letzten Jahren zu gängigen Werkzeugen in Firmen geworden. Welche Zwischenbilanz ziehen Sie, was den Umgang mit diesen Tools angeht?
Michael Hofmann: KI – beispielsweise der Copilot und ChatGPT – ist noch eine junge Technologie. Eine Innovation erfordert immer ein neues Mindset. Bislang sind viele Funktionen den Nutzer*innen unklar. Das führt unter anderem dazu, dass sie Ergebnisse erhalten, nach denen sie nicht gesucht haben. Oft heißt es entsprechend: „Die KI macht Dinge, die ich nicht verstehe.“

Woran liegt das?
Unter anderem an der Tatsache, dass es sich schlicht um eine neue Technologie handelt. Es hat Zeit gebraucht, bis Leute verstanden haben, was bei ihren regelmäßigen iPhone-Updates passiert. Fragen und Sorgen haben sich langsam aufgelöst, weil Menschen verstanden haben, dass ihre Daten in einem Bereich des Handys abgelegt sind, die Daten der Applikationen wiederum in einem anderen. Uns werden Werkzeuge angeboten, von denen wir noch nicht ahnen, was genau sie tun.

Wie kann diese Aufklärung stattfinden?
Hier setzt das Erwartungsmanagement an. Es existiert eine Dissonanz zwischen den Hersteller*innen und den Nutzer*innen – ihre Erwartungen liegen auf unterschiedlichen Wellenlängen. Genauer gesagt: was die Hersteller*innen sich von ihren Programmen erhoffen, stimmt nicht mit dem überein, was ihre Kund*innen damit anfangen können oder wollen. Nur durch gezielte Information und Schulung lässt sich diese Lücke schließen. Dann erst kann effizient gearbeitet werden.

Ein Beispiel: Ein großer Arbeitgeber führte vor kurzem eine KI-Lösung ein. Als ich ihn nach seinem Eindruck fragte, sagte er offen, dass er enttäuscht sei: „Es ist nicht das, was uns verkauft wird. Es kann gar nicht alles.“ KI-Tools wie Copilot oder ChatGPT werden präsentiert wie ein neuer Kollege, der an seinem ersten Tag durchstarten soll, ohne eingeführt worden zu sein. Es braucht Vorarbeit, bevor diese Werkzeuge effizient genutzt werden können.

Halten Sie Schulungen für eine geeignete Möglichkeit, diese Souveränität zu erlangen?
Absolut. Wir müssen Menschen schulen, damit sie verstehen, was in der KI passiert. Damit nehmen wir ihnen auch die Angst. Das ist eine große Baustelle. Wie erreichen wir, dass die Ausgabe der KI für jeden verständlich ist? Das wiederum führt uns zum nächsten Thema: Nicht jedes Tool ist für alles geeignet. Einige Ergebnisse sind missverständlich oder irritierend, wenn man ein ungeeignetes Tool genutzt hat. Niemand benutzt eine Bohrmaschine, um einen Nagel in die Wand zu schlagen. Es gibt Unterschiede zwischen den einzelnen Tools.

Der Copilot ist das klassische Cloud-Tool. Ich gebe ihm meine Daten und weise ihn vielleicht noch an, in das Repository zu schauen, um davon zu lernen. Dann gebe ich ihm mit, was ich haben möchte. Das sind die Prompts. Ich gehe davon aus, dass die meisten Menschen ihre Prompts sammeln und jene immer wieder nutzen, die sich als nützlich erwiesen haben. Mit dem Copilot Studio oder ChatGPT Enterprise kann man mehr steuern. Wenn ich eine Maschine haben möchte, die für sehr spezielle Zwecke geeignet ist und entsprechend schnell und präzise funktioniert, muss ich sie herstellen. Sie ist komplizierter zu bedienen und auch teurer. Firmen, die mit einer Custom KI arbeiten, beschäftigen Menschen, die darin geschult sind. Diese Programmierer sind allerdings nicht die, die die Strategie verantworten oder das Geld bereitstellen. Diese Dissonanz zwischen Arbeitgeber*in und Arbeitnehmer*in gilt es ebenfalls aufzulösen.

Viele Angestellte empfinden vorkonfigurierte KI-Tools als undurchsichtig und haben das Gefühl, sie nicht zu verstehen.
Das stimmt. KIs sind so programmiert, dass sie versuchen, aus vorhandenen Informationen einen Sinn zu generieren. Sie liefern das, was aus ihrer Sicht am wahrscheinlichsten richtig ist. Manchmal funktioniert das gut. Manchmal kommt es zu Halluzinationen, weil die KI rät.

Claude beispielsweise nutzt das Vorwissen aus bereits gestellten Fragen und aus Rückmeldungen, die sie zu ihren Antworten bekommen hat. Dadurch sind die Resultate oft treffsicherer als bei ChatGPT. ChatGPT ist laut Selbstbeschreibung unvoreingenommen – gewissermaßen „blank“. Es bezieht sich innerhalb eines Gesprächs zwar auf den bisherigen Verlauf, lernt aber nicht dauerhaft aus einzelnen Interaktionen. Ein kontinuierliches Lernen im Sinne eines ständigen Prüfens und Verfeinerns findet derzeit nicht statt. Trotzdem funktionieren die KI-Tools sehr ähnlich. Die wesentlichen Unterschiede sind die Fragen: Welche Kontrolle übe ich aus? Mit welchen Daten arbeite ich? Wie leistungsfähig muss das Werkzeug sein?

Wie gestalten Sie diese Schulungen konkret?
Zunächst erklären wir den Mitarbeiter*innen, wie Algorithmen grundsätzlich funktionieren: Eine KI durchsucht Datenquellen, sammelt Informationen, schaut nach Keywords, analysiert Wahrscheinlichkeiten und bildet Vernetzungen, auf deren Basis sie ein Ergebnis liefert. Im nächsten Schritt erklären wir, wie man richtig fragt. Um Ängste zu nehmen, entwickeln wir zusammen mit unseren Kund*innen Basic Prompts. Was sind Dinge, die sie beschäftigen? Was sind oft wiederkehrende Aufgaben, die ihnen Zeit rauben? Kurz: Wie füttere ich die KI mit meinen Erwartungen, damit das Ergebnis für mich passt?

Daraus wiederum bauen wir einen Agenten, einen Bot. So verstehen die Mitarbeiter*innen besser, wie eine KI in Ansätzen funktioniert. Auf diese Weise ist Transparenz gegeben und die Kund*innen müssen sich keine Sorgen um die Sicherheit ihrer Daten machen. Manchmal habe ich den Eindruck, dass bei all der Begeisterung über die neue Technologie der Mensch in Vergessenheit gerät. Da müssen wir hin. Der Mensch sollte immer im Mittelpunkt stehen.

Vielen Dank für das Gespräch!

Interview für Digital Business, November 2025 von Stephan Eicke