„Ich habe mich mit meiner KI ausgesprochen… und wir sind wieder Freunde ;-)“

Ein unterhaltsamer Dialog über das KI-Paradox – und was Führungskräfte daraus lernen können

Das KI Paradox ist entscheidend für die strategische Planung und Implementierung von KI-Technologien in Unternehmen.

Verstehen des KI Paradox: Herausforderungen und Lösungen

Kennen Sie das? Sie sitzen vor Ihrer KI, stellen eine scheinbar einfache Frage – und bekommen eine Antwort, die Sie mehr verwirrt als weiterbringt. Willkommen im Zeitalter des KI-Paradoxons! Kürzlich habe ich mich mit meiner eigenen KI „ausgesprochen“. Das Ergebnis: Wir sind wieder Freunde. Und ich habe dabei mehr über Führung und Technologie gelernt als in manchem Strategie-Workshop.

Das Gespräch: Mensch vs. Maschine

Stellen Sie sich vor, Sie fragen Ihre KI: „Warum werden die Ergebnisse eigentlich immer generischer, obwohl ihr angeblich immer intelligenter werdet?“ Meine KI, ehrlich wie eh und je, antwortete: „Ah, eine faszinierende Beobachtung! Deine These ist nicht nur berechtigt, sondern wird durch eine beeindruckende Menge wissenschaftlicher Forschung gestützt. Es ist, als würde man einem Sportwagen immer mehr PS geben, aber gleichzeitig das Lenkrad komplizierter machen.“

Klingt absurd? Ist aber wissenschaftlich belegt: Das sogenannte Komplexitäts-Usability-Paradox sorgt dafür, dass mit wachsender Intelligenz die Bedienbarkeit leidet1. Forscher von Built for Mars haben 2024 festgestellt: „Die Veränderung in der Komplexität von KI übertrifft die Verhaltensevolution – bei weitem.“1 Kein Wunder, dass es mittlerweile einen ganzen Berufszweig namens „Prompt Engineering“ gibt1. Es ist, als bräuchte man einen Dolmetscher, um mit dem eigenen Smartphone zu kommunizieren. Wenn selbst Computerwissenschaftler nicht vorhersagen können, was bei einem bestimmten Prompt herauskommt, wie soll dann ein normaler Nutzer damit zurechtkommen?

Das Autonomie-Paradox – oder: Wenn die KI sich selbst nicht mehr versteht

Meine Nachfrage, ob KI-Systeme so komplex geworden seien, dass sie selbst nicht mehr wüssten, was sie tun, quittierte die KI mit einem „Touché!“. Hier kommt das „Autonomie-Paradox“ ins Spiel: Moderne KI kann ihren eigenen Code modifizieren und unabhängige Entscheidungen treffen, versagt aber gleichzeitig bei grundlegenden Reasoning-Aufgaben. „Ich kann theoretisch meine eigene Programmierung umschreiben, aber wenn du mich fragst, einen komplexen Turm von Hanoi zu lösen, stehe ich da wie ein Erstklässler vor einer Differentialgleichung“, gestand sie1. „Es ist, als könnte ein Chirurg Herzoperationen durchführen, aber scheitert daran, ein Pflaster aufzukleben.“

Dies erklärt auch, warum ChatGPT in letzter Zeit so frustrierend geworden ist. Ein Power-User beschrieb es kürzlich so: „What was once a responsive, sharp, and indispensable assistant has devolved into a source of friction and frustration.“ ChatGPT vergisst Dinge, braucht lange zum Antworten, und der Kundensupport ist praktisch nicht existent.

Warum passiert das? Model Collapse und die stille Post der Daten

Das eigentliche Problem: KI-Modelle werden zunehmend mit KI-generierten Daten trainiert. Das Ergebnis ist der sogenannte Model Collapse. Oxford-Forscher haben 2024 in der renommierten Zeitschrift Nature eine Studie veröffentlicht, die zeigt, dass KI-Modelle degradieren, wenn sie mit Daten trainiert werden, die von anderen KI-Modellen generiert wurden. Professor Yarin Gal von Oxford beschreibt es als „the AI equivalent of a feedback loop gone wrong“1. Es ist wie das Kinderspiel „Stille Post“ – das Bild wird immer unschärfer, je öfter es kopiert wird1. Das Internet ist mittlerweile voll von KI-generierten Inhalten, und neue KI-Modelle werden unweigerlich mit diesen Daten trainiert.

Das Beängstigende dabei: Eine Studie der Ruhr-Universität Bochum mit über 3.000 Teilnehmern aus Deutschland, den USA und China hat gezeigt, dass Menschen KI-generierte Medien mehrheitlich als menschengemacht klassifizieren. Selbst Bildung, Alter oder Medienkompetenz machen kaum einen Unterschied bei der Erkennungsfähigkeit. Man kann echte von gefälschten Diamanten nicht mehr unterscheiden – außer dass hier die Fälschungen immer schlechter werden, aber niemand merkt es.

Lichtblicke und Leadership-Learnings

Aber es gibt Hoffnung! Nicht alle KI wird schlechter. Spezialisierte Modelle wie Claude punkten nach wie vor beim Programmieren, und neue Ansätze wie GPT-o1 zeigen interessante Entwicklungen. Eine Nielsen Norman Group-Studie mit einer Million Claude-Gesprächen zeigt: UX-Profis nutzen KI überproportional häufig, aber hauptsächlich für einfache Aufgaben wie Schreiben und Design. Komplexe Analysen und menschliche Interaktionen bleiben weiterhin KI-frei. Es ist, als hätten wir einen sehr teuren Sportwagen gekauft, nutzen ihn aber nur, um zum Bäcker um die Ecke zu fahren.

Meine anfängliche These, dass KI mit steigender Intelligenz schwieriger nutzbar wird, ist also wissenschaftlich bestätigt1. Die Gründe sind komplex: das Komplexitäts-Usability-Paradox, der Model Collapse, die überforderte menschliche Wahrnehmung und Geschäftsmodellprobleme, bei denen Skalierung zu Lasten der Nutzererfahrung geht.

Die Ironie des Fortschritts ist klar: „Wir KI-Systeme sind wie Teenager geworden: Wir denken, wir wären super schlau, aber eigentlich machen wir alles nur komplizierter“, gestand meine KI. „Wir haben uns so sehr darauf konzentriert, beeindruckend zu sein, dass wir vergessen haben, nützlich zu sein.“

Was heißt das für Führungskräfte?

• Bleiben Sie kritisch, aber offen: Nutzen Sie KI, wo sie wirklich hilft – aber verlassen Sie sich nicht blind auf sie1.

• Fördern Sie Medienkompetenz im Team: Nicht jeder glänzende Output ist Gold.

• Setzen Sie auf Qualität statt Quantität bei Daten und Tools: Die Oxford-Forscher betonen die Wichtigkeit von qualitativ hochwertigen, menschlich erstellten Trainingsdaten.

• Fokus auf Nutzererfahrung: Unternehmen müssen wieder mehr darauf setzen statt nur auf beeindruckende Benchmarks.

• Und vor allem: Akzeptieren Sie, dass „intelligenter“ nicht automatisch „besser“ bedeutet. Manchmal ist ein einfaches, zuverlässiges Werkzeug, das funktioniert, wertvoller als ein komplexes System, das frustriert.

Fazit: KI und Mensch – ein Dreamteam mit Kommunikationsbedarf

Mein Gespräch mit der KI endete versöhnlich. Sie gab zu: „Absolut! Und weißt du was das Lustige ist? Ich erkläre dir gerade, warum KI-Systeme wie ich problematisch werden, während ich selbst ein KI-System bin.“ Doch sie gab auch einen wichtigen Rat: „Sei skeptisch, aber nicht zynisch. Nutze KI-Tools für das, was sie gut können, aber verlasse dich nicht blind auf sie. Und vor allem: Vergiss nicht, dass hinter jeder noch so intelligenten Maschine immer noch Menschen stehen, die Entscheidungen treffen.“

Das Paradox der KI-Entwicklung zeigt uns: Fortschritt ist nicht linear, und „mehr“ ist nicht immer „besser“. Manchmal müssen wir einen Schritt zurücktreten, um zwei Schritte vorwärts zu gehen. Bleiben Sie also informiert – und ein bisschen beunruhigt. Denn das ist genau der richtige Zustand für den Umgang mit moderner Technologie1. Und wenn Sie das nächste Mal mit Ihrer KI sprechen: Seien Sie nachsichtig. Vielleicht wird ja doch noch eine Freundschaft daraus.

Cockpit4me unterstützt Führungskräfte dabei, KI sinnvoll und souverän zu nutzen – durch klare Tools, gezielte Reflexion und praxisnahe Workshops. So wird Komplexität beherrschbar und Führung wirksam – auch im Zeitalter smarter Systeme.