Wenn KI wirklich einfach wäre, müsste man sie nicht so ausführlich erklären

Wenn KI so leicht zu nutzen wäre, wie viele Posts suggerieren, bräuchte es nicht so viele Posts, die erklären, wie man sie nutzt.

In den letzten Monaten ist mir ein klares Muster in KI-Artikeln in Blogs, Podcasts und Social-Media-Posts aufgefallen, besonders auf LinkedIn. Der Fokus liegt nicht mehr auf Rechtschreibkorrektur oder Zusammenfassungen. Diese Use Cases sind inzwischen Commodity. Stattdessen hat sich die Aufmerksamkeit auf deutlich größere Versprechen verlagert: KI für Product Management, HR, Marketing, Prozessautomatisierung, sogar Strategie.

Was daran aufschlussreich ist, ist nicht die Ambition hinter diesen Versprechen. Es ist die Menge an Anleitung, die nötig ist, damit sie funktionieren. Es gibt seitenlange Blogartikel und lange YouTube-Videos, die alle notwendigen Schritte und Kontrollen erklären, um KI „erfolgreich“ zu machen – ohne anzuerkennen, was diese Komplexität eigentlich bedeutet. Und die Autor:innen merken es nicht einmal.

Die meisten dieser Artikel beschreiben keine einfachen Tools, die Teams einfach aufnehmen und nutzen können. Sie beschreiben sorgfältig konstruierte Setups, die auf ausgefeilten Prompt-Anweisungen, verketteten Interaktionen, manuellen Validierungsschritten und wiederholtem menschlichem Eingreifen beruhen, um subtile, aber teure Fehler zu vermeiden. Je ambitionierter der Use Case, desto mehr Gerüstbau entsteht um die KI herum.

Diese Details sind wichtig, weil sie etwas Grundlegendes offenlegen. Diese Art der KI-Nutzung ist kein Plug-and-Play-Beschleuniger. Es ist explorative Arbeit. Die Ergebnisse sind unsicher, die Varianz ist hoch, und Feedback kommt verzögert. Fortschritt entsteht nicht durch Ausführungsgeschwindigkeit, sondern durch wiederholtes Prüfen und Korrigieren.

Hier sitzt der eigentliche Kostenblock der KI-Einführung. Nicht primär in Tokens. Nicht in Tool-Lizenzen. Die dominanten Kosten verstecken sich im Work–Feedback-Loop.

Jemand probiert einen Ansatz aus, prüft das Ergebnis, passt den Prompt an, baut eine weitere Absicherung ein, lässt den Prozess erneut laufen und bewertet wieder. Jeder Zyklus wirkt für sich genommen klein. Zusammen ergeben sie einen langsamen und teuren Lernzyklus, den man leicht unterschätzt, besonders wenn die ersten Demos beeindruckend aussehen.

Das Paradox ist: Je mehr Anleitung ein System braucht, desto sorgfältiger sollten wir fragen, wo echtes Feedback überhaupt in das System gelangt. Wer merkt, dass etwas schiefgelaufen ist? Wie schnell beeinflusst diese Information die nächste Entscheidung? Und wie teuer ist die Korrektur, wenn ein Fehler durchrutscht?

Bevor man KI einführt, lohnt es sich, explizit zu machen, was man eigentlich erreichen will. Führst du ein Experiment durch, um einen Problemraum zu erkunden und Erkenntnisse zu gewinnen? Oder versuchst du, einen bestehenden Workflow zu beschleunigen, der bereits einigermaßen gut funktioniert?

Beides sind legitime Ziele, aber sie haben sehr unterschiedliche Ökonomik. In experimentellen Settings sind langsame und teure Feedback-Schleifen oft akzeptabel, weil Lernen selbst das Ziel ist. In operativen Workflows hingegen können genau diese Schleifen die versprochenen Effizienzgewinne still und leise auffressen.

In vielen Fällen reduziert KI die Kosten der Arbeit nicht. Sie verschiebt sie. Und wenn der umgebende Work–Feedback-Loop nicht bewusst gestaltet und gemessen wird, macht diese Verschiebung Arbeit oft teurer, lange bevor sie irgendwann günstiger wird.