Die Beschwerden häufen sich: KI macht mehr Arbeit statt weniger, liefert schlechte Ergebnisse und zwingt uns zu ständiger Nachkontrolle. Doch wer genauer hinsieht, erkennt: Das Problem liegt nicht in der Technologie, sondern in unserer Unfähigkeit zu delegieren

Ein Forumsteilnehmer brachte es auf den Punkt: KI-Systeme verhalten sich wie Praktikanten. Sie bekommen einen Auftrag, sind stolz auf ihr Ergebnis, haben aber oft nicht verstanden, worum es wirklich geht. Der entscheidende Unterschied? Bei einem Praktikanten würde niemand erwarten, dass er ohne klare Anweisungen Wunder vollbringt.

Hier zeigt sich das eigentliche Problem: Wer nicht delegieren kann, wird auch mit Large Language Models scheitern. Betrachten wir Bernd Gerops fünfstufiges Delegationsmodell:

Die meisten Anwender geben eine Stufe-5-Anweisung (“Schreib mal einen LinkedIn-Post”) und erwarten ein Stufe-1-Ergebnis. Das funktioniert weder bei Mitarbeitern noch bei KI-Systemen.

Erfolgreiche KI-Nutzung bedeutet, Prompts zu entwickeln und zu verfeinern – genau wie die Einarbeitung eines neuen Mitarbeiters. Wer seinen Prompt nicht tuned und sich dann über schlechte Ergebnisse beschwert, verhält sich wie ein Chef, der unklare Anweisungen gibt und sich über mangelnde Resultate wundert.

Wie bei Mitarbeitern gibt es auch bei KI-Systemen Qualitätsunterschiede. Ein durchschnittlicher Mitarbeiter braucht detaillierte Anweisungen, ein erfahrener Spezialist versteht auch vage Andeutungen. Bei KI-Systemen verhält es sich ähnlich: Komplexere Aufgaben erfordern ausgefeiltere (und teurere) Systeme.

Wer seine KI-Tools nicht pflegt, keine Systemprompts entwickelt und keine klaren Arbeitsabläufe definiert, braucht sich über enttäuschende Ergebnisse nicht zu wundern

Die Botschaft ist klar: Gut prompten heißt das Delegationsmodell begriffen zu haben. Wer keinen Bock hat, sein LLM zu trainieren, muss mit schlechten Antworten leben – genau wie ein Chef, der seine Mitarbeiter nicht ausbildet.

Bleiben Sie in Führung

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