Künstliche Intelligenz nimmt im Arbeitsalltag einen immer grösseren Stellenwert ein. Manchmal fühlt es sich fast an, als käme man ohne sie nur schleppend voran. Autor und Professor Ethan Mollick nennt dieses Zusammenspiel von Mensch und Maschine in seinem gleichnamigen Buch "Co-Intelligence". Genau darin liegt aber auch die Krux: Je öfter wir Denkschritte auslagern, desto mehr verlieren wir den eigenen kritischen Blick und das meistens, ohne es zu merken. Dieser Artikel zeigt, warum wir bei der KI-Nutzung besonders anfällig für blinden Vertrauensvorschuss sind, was das für Unternehmen bedeutet und mit welchen sechs Hebeln du und dein Team die Kontrolle behält.
Wer KI immer öfter das Denken überlässt, muss dem eigenen Kopf einen festen Platz im Prozess zurückgeben.
Miguel Schweiger, Centry Labs
KI macht dich schneller und kreativer, aber nicht automatisch klüger
Stell dir vor: Du willst ein Angebot rausschicken. KI entwirft den Text in 20 Sekunden. Du liest kurz drüber, nickst – und sendest ab. Die Zahl war falsch. Der Ton nicht ganz richtig. Das Datum stimmt nicht.
Kein Drama. Passiert einmal, passiert nie wieder.
Oder doch?
Das Unbehagliche an diesem Szenario ist nicht der Fehler selbst. Es ist, dass er nicht das erste Mal passiert, sondern immer dann, wenn wir aufgehört haben, wirklich nachzuschauen. Nicht weil wir faul sind. Sondern weil unser Gehirn gelernt hat: Das übernimmt jetzt jemand anderes.
Wenn Denken zur Nebensache wird
Forscher der TU Berlin haben in einer Studie mit EEG-Messungen nachgewiesen, was viele aus dem Bauch spüren: Wenn wir Denkaufgaben regelmässig an KI delegieren, reduziert sich die neuronale Aktivität in den Bereichen, die für kritisches Urteilsvermögen zuständig sind. Das Gehirn passt sich an, es optimiert. Es hört auf, Energie für Prozesse aufzuwenden, die offenbar jemand anderes erledigt.
Fachleute nennen das Cognitive Offloading. Das klingt neutral, fast vernünftig. Und kurzfristig ist es das auch: Wer nicht jeden Satz selbst formulieren muss, hat Kapazität für strategischere Überlegungen. Das ist echter Mehrwert.
Aber es gibt eine Kehrseite, die sich schleichend einstellt: Je weniger wir bestimmte Denkleistungen selbst erbringen, desto weniger trauen wir uns zu, sie zu beurteilen. Nicht weil wir dümmer werden – sondern weil wir aus der Übung kommen.
Wie bewusst nutzt dein Team KI wirklich?
Wir helfen Unternehmen, KI nicht nur einzuführen, sondern richtig in der neuen Arbeitsweise zu verankern: mit Klarheit über Risiken, Verantwortlichkeiten und den richtigen Prozessen. Keine Standardlösungen, sondern ein Gameplan, der zu deinem Unternehmen passt.
KI-Risiken im Unternehmen minimieren – Sechs Hebel, die wirklich helfen
Basierend auf dem Praxisleitfaden der Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) lassen sich sechs Massnahmen benennen, die im KMU-Alltag direkt umsetzbar sind:
Abbildung: Die Sechs Massnahmen zur Risikominderung im KI-Einsatz
1. Quellenverifikation
KI erfindet Quellen. Nicht böswillig – strukturell. Wer Zahlen, Studien oder Fakten aus einem KI-Output verwendet, prüft die Originalquelle. Immer. Das ist keine Misstrauensfrage, sondern professioneller Standard – wie das Vier-Augen-Prinzip beim Jahresabschluss.
2. Human in the Loop
Für alle KI-Outputs mit Aussenauswirkung gilt: Eine Person gibt frei, bevor etwas gesendet, publiziert oder entschieden wird. Das muss kein aufwändiger Prozess sein. Ein einfaches Freigabe-Feld im bestehenden Workflow oder das Copy/Pasten von einem ins andere System reicht, dass sich Menschen aktiver Gedanken über den Output machen. Wichtig ist, dass wir entlang der Wertschöpfungskette und der Prozesse bewusst definieren, wo der Mensch die finale Entscheidung und Verantwortung trägt.
3. Bewusstseinsschulung
Teams, die wissen, wie Automation Bias entsteht, sind deutlich besser darin, ihn zu erkennen. Praxisnahe KI-Schulungen und ein gemeinsames Gespräch über konkrete Risiken machen hierbei den Unterschied. Die digitale Befähigung deines Teams ist essentiell für den Geschäftserfolg. In unserem Artikel zum Thema Digital Enablement zeigen wir dir, worauf es dabei ankommt.
4. KI-Bias-Analysen
KI-Systeme sind nur so gut (oder schlecht) wie die zur Verfügung gestellten Daten. Wer nicht weiss, auf welcher Datenbasis ein Modell trainiert wurde oder welche Daten einem Agenten zur Verfügung gestellt wurde, sollte Outputs in sensiblen Bereichen (Personal, Kundensegmentierung, Preisgestaltung) besonders kritisch prüfen. Es ist wichtig, sich regelmässig mit der eigenen Datenbasis des Unternehmens zu befassen. Nur so können wir sicherstellen, dass die Daten qualitativ hochertig und aktuell sind.
5. Evaluationsmethoden
Woran erkennst du, ob KI in deinem Unternehmen gut funktioniert? Definiere Kriterien. Das muss nicht akademisch sein: Wie oft wurden Outputs korrigiert? Wie viele Fehler sind durchgerutscht? Ein einfaches Protokoll reicht aus, um Muster zu erkennen. Wenn du mehr darüber erfahren willst, wie du spannende KI-Anwendungsfälle für dein Unternehmen findest, haben wir hier genau den richtigen Artikel für dich: KI Anwendungsfälle finden mit den sechs Use-Case-Archetypen.
6. Redundanz in Prozessen etablieren
Redundanz hört sich aufs erste ineffizient an. Sie kann aber ein äusserst wichtiges Element sein, besonders für wenn man in bestimmten Prozessschritten kritische Entscheidungen vornehmen muss. Beispiel: Evaluation und Bewertung von Bewerbungsunterlagen. Bei kritischen Entscheidungen empfiehlt es sich, sich von KI eine Antwort liefern zu lassen, sondern auch eigene Einschätzung, ein Gespräch im Team und/oder ein vier Augen Prinzip einzuführen.
Fazit: Nicht weniger KI, sondern mehr Bewusstsein
Die Antwort auf Automation Bias ist nicht Technikskepsis. Es wäre weder realistisch noch sinnvoll, KI weniger zu nutzen. Die Antwort ist Sensibilisierung über die Risiken von Künstlicher Intelligenz und dessen Anwendung im Arbeitsalltag.
Wer weiss, wie Cognitive Offloading funktioniert, kann gezielt dagegensteuern. Wer versteht, dass gerade Erfahrung anfällig auf KI-Blindspots macht, prüft trotzdem nach. Und wer einen klaren Freigabeprozess hat, macht das nicht weil man misstraut – sondern weil man Verantwortung ernst nimmt.
KI wird besser. Schneller. Überzeugender. Genau deshalb bleibt ein Digitales Mindset sowie kritisches Denken entscheidend – heute, und noch viel mehr in Zukunft.
Miguel Schweiger
Managing Partner
Miguel begleitet KMU und öffentliche Organisationen als Sparringspartner bei Digitaler Transformation & KI. Als Mitgründer von Centry Labs übersetzt er Trends in konkrete Anwendungen: klare Roadmaps, realistische Business Cases, schnelle Umsetzung und Trainings, die Teams befähigen. Nebenbei doziert er an HSLU und KBZ praxisnah und wirkungsorientiert.
