Volontärinnen und Volontäre in Verlagen liefern heute bessere erste Textentwürfe ab als vor fünf Jahren. Gleichzeitig berichten mir erfahrene Redaktionsleitungen, dass genau diese Nachwuchskräfte sich schwerer damit tun, einen Text fachlich zu beurteilen. Zwei Beobachtungen, die eigentlich nicht zusammenpassen – und die zeigen, warum KI-Kompetenzaufbau im Unternehmen mehr braucht als eine Tool-Lizenz. KI übernimmt inzwischen genau die Arbeitsschritte, an denen Urteilskraft früher wuchs.
Der Entwurf ist gut – die Einschätzung dahinter fehlt
Ich mach mal ein Beispiel, das mir in Gesprächen mit Redaktionsleitungen öfter begegnet, in leicht unterschiedlichen Varianten.
Vor einigen Jahren sah der Einstieg ins Lektorat oder in die Redaktion so aus: Ein Volontär bekommt ein Manuskript, oder schreibt einen ersten Entwurf für einen Artikel, einen U4-Text, ein Vorwort. Der Entwurf ist meistens nicht gut. Die Redaktions- oder Lektoratseitung liest ihn, streicht die Hälfte, schreibt Fragen an den Rand: Warum in dieser Reihenfolge? Woher stammt diese Behauptung? Was, wenn die Zielgruppe das anders liest? Der Volontär überarbeitet, bekommt wieder Fragen, überarbeitet noch einmal. Nach einem Jahr sitzt ein Gespür dafür, was einen Text fundiert macht und was ihn nur gut klingen lässt, aber inhaltslos lässt – ein Gespür, das sich kaum erklären lässt. Man hat es beim nächsten Manuskript oder Artikel einfach, ohne sagen zu können, woher.
Heute sieht der erste Schritt anders aus. Der Volontär gibt das Manuskript oder eine Pressemitteilung in ein KI-Tool, ChatGPT oder Copilot. Und bekommt einen soliden Entwurf zurück, er feilt an der einen oder anderen Formulierung, gibt ihn ab. Von außen sieht das nach kompetenter Arbeit aus – schließlich ist der Text gut. Nur ist er nicht am Widerstand des eigenen Denkens entstanden. Der Volontär hat nie gespürt, an welcher Stelle ein Argument dünn wird, weil er das Argument nie selbst aufbauen musste. Oder an welcher Stelle er lange feilen muss, bis die Aussage sitzt.
Das ist die eigentliche Verschiebung. Berufseinsteiger:innen tun heute nicht weniger als früher. Sie tun etwas anderes an der Stelle, an der früher Erfahrung entstand – und diese Stelle liegt inzwischen oft hinter dem Punkt, an dem die KI schon geliefert hat.
In Bildungsorganisationen zeigt sich dasselbe Muster, nur mit anderem Material. Eine Autorin für digitale Lerninhalte bekommt heute von der KI bereits einen Vorschlag für den didaktischen Aufbau einer Lerneinheit: Einstieg, Lernziele, Übungsaufgaben, Erfolgskontrolle. Früher musste sie sich diese Struktur selbst erarbeiten, meist über mehrere missglückte Versuche hinweg, bis sie ein Gefühl dafür entwickelte, wann ein echter Lernfortschritt erzielt wird und wann sie nur formal korrekt aussieht. Dieses Gefühl fehlt, wenn der erste Aufbau bereits fertig auf dem Bildschirm steht.
Der Blick über den Tellerrand: die Luftfahrt
Aus der Luftfahrt gibt es dafür einen wie ich finde sehr erhellenden Vergleich. Autopiloten übernehmen dort seit Jahrzehnten einen wachsenden Teil des Fluges. Die US-Luftfahrtbehörde FAA warnte 2013 in einem vielbeachteten Bericht (Summary) vor genau diesem Effekt: Piloten, die zunehmend selten manuell fliegen, verlieren Routine in genau den Situationen, in denen sie sie am dringendsten brauchen – wenn die Automatik aussetzt oder ein Ausnahmefall eintritt. Abgeschafft hat kaum eine Fluggesellschaft die Automatik deswegen. Stattdessen gilt bei vielen eine bewusste Vorgabe: eine Mindestzahl manueller Flugstunden pro Jahr, unabhängig davon, wie gut der Autopilot mittlerweile fliegt.
Autoflight systems are useful tools for pilots and have improved safety and workload management, and thus enabled more precise operations. However, continuous use of autoflight systems could lead to degradation of the pilot’s ability to quickly recover the aircraft from an undesired state. […] We learn to fly manually; it makes sense that we should ensure that our ability to hand-fly the airplane is as proficient as our ability to operate the automation.
Wissensarbeit hat kein Cockpit und keine Vorschrift für Mindeststunden. Aber das Prinzip dahinter lässt sich übertragen: Wer eine Fähigkeit dauerhaft behalten will, muss sie in Abständen selbst ausüben – auch wenn eine Maschine sie inzwischen schneller kann.
Warum KI-Kompetenzaufbau kein Selbstläufer ist
Der Psychologe Robert Bjork prägte dafür in den Neunzigerjahren den Begriff der „Desirable Difficulties„ – der wünschenswerten Schwierigkeiten. Seine Forschung zeigt: Lernen, das sich leicht anfühlt, hinterlässt oft wenig. Lernen, das etwas Anstrengung kostet – ein Problem selbst durchdenken, einen Fehler selbst finden, eine Lücke selbst schließen – bleibt deutlich stabiler im Gedächtnis. Genau diese Anstrengung ist es, die KI aus vielen ersten Arbeitsschritten herausnimmt.
Der Name trägt eine Einschränkung, die leicht übersehen wird: wünschenswert, nicht beliebig schwer. Bjork unterscheidet ausdrücklich zwischen Schwierigkeiten, die zum Lernen beitragen, und reiner Überforderung, die nur frustriert. Ein Volontär, der ohne jede Anleitung ins kalte Wasser geworfen wird, lernt ähnlich wenig wie einer, dem alles vorgekaut wird. Die eigentliche Aufgabe liegt darin, das richtige Maß zu finden – schwer genug, um etwas zu bewirken, begleitet genug, um nicht zu scheitern.
Eng verwandt ist der sogenannte Testing-Effekt, den Henry Roediger und Jeffrey Kapicke untersucht haben: Sich aktiv an etwas zu erinnern oder eine eigene Antwort zu formulieren, festigt Wissen stärker, als eine fertige Antwort nur zu lesen. Übertragen auf die Redaktionsarbeit heißt das: Ein Volontär, der eine Gliederung selbst entwirft, behält das Prinzip dahinter eher als jemand, der eine fertige KI-Gliederung nur noch bewertet.
Das ist kein Argument gegen KI. Eine Redakteurin, die mit KI schneller recherchiert, verliert dadurch keine Kompetenz – die Recherche selbst war nie der Ort, an dem Urteilskraft entstand. Anders bei Aufgaben, die genau dafür gebaut waren: der erste Entwurf eines Artikels, die erste Argumentationslinie, die erste didaktische Struktur einer Lerneinheit. Wird ausgerechnet dieser Schritt an KI abgegeben, verschwindet die Übung, ohne dass irgendjemand das so entschieden hätte. Sie verschwindet einfach, weil sie plötzlich nicht mehr nötig scheint.
Für Verlage und Bildungsorganisationen ist das mehr als eine Randnotiz. Denn Content ist hier das eigentliche Produkt. Wer in einigen Jahren beurteilen soll, ob eine KI-generierte Lerneinheit didaktisch sinnvoll ist oder ein KI-Text fachlich stimmt, braucht dafür ein selbst erarbeitetes Gespür – kein Gespür, das sich aus dem Zusehen ergibt. Genau dieses Gespür bildet sich in den Aufgaben, die heute zunehmend an KI delegiert werden.
Die Tool-Frage ist die leichte Frage
Die meisten Häuser, mit denen ich arbeite, haben inzwischen viel Energie in die Auswahl geeigneter KI-Werkzeuge gesteckt. Welches Modell, welche Lizenz, welcher Anbieter. Diese Fragen lassen sich vergleichsweise sauber beantworten – es gibt Testberichte, Preislisten, Referenzen.
Ich erlebe dabei oft eine ähnliche Ausgangslage: Ein Bildungsanbieter führt für alle Content-Ersteller:innen dieselbe KI-Lizenz ein, schult einen Nachmittag lang in der Bedienung, und geht davon aus, der Rest ergebe sich von selbst. Ein halbes Jahr später zeigt sich: Die Texte werden schneller fertig. Wer die didaktische Qualität eigentlich prüft und wie neue Redakteur:innen das nötige Gespür dafür überhaupt noch aufbauen sollen, hat in der Zwischenzeit niemand festgelegt.
Schwieriger wird es bei den Fragen, die erst danach kommen und die sich nicht an einen Anbieter delegieren lassen:
- Woran erkennen wir, dass ein KI-Ergebnis wirklich wahrheitsgemäß wiedergibt und nicht bloß überzeugend klingt?
- Welche Aufgaben sollen bewusst beim Menschen bleiben, obwohl KI sie schneller könnte?
- Wer entscheidet im Zweifel, ob ein Ergebnis freigegeben wird?
- Und welche Fähigkeiten will das Haus in fünf Jahren noch selbst besitzen?
Beantwortet jede Abteilung diese Fragen für sich, entstehen Einzellösungen statt einer gemeinsamen Arbeitsweise. Und ausgerechnet die letzte Frage – welche Fähigkeiten bleiben sollen – fällt dabei am leichtesten hinten runter. Sie hat keinen Projektplan, keine Deadline, keine Kennzahl. Sie fällt niemandem auf, bis der Tag kommt, an dem eine Fähigkeit fehlt, die niemand mehr bewusst eingeplant hat.
Deshalb würde ich die Reihenfolge umdrehen: Erst klären, welche Fähigkeiten im Haus in fünf Jahren noch vorhanden sein sollen. Danach entscheiden, welche Aufgaben die KI in welchem Umfang übernimmt – und welche bewusst beim Menschen bleiben. Wer zuerst das Werkzeug auswählt, überlässt die Kompetenzfrage dem Zufall.
Ein einfacher Test hilft dabei, ehrlich zu bleiben: eine ausgewählte Aufgabe testweise ganz ohne KI durchführen lassen, als Bestandsaufnahme. Kann das im Team niemand mehr aus dem Effeff, ist die Antwort auf die Kompetenzfrage damit bereits gegeben – auch wenn sie unbequem ist.
Wo Übung bewusst erhalten bleiben muss
Ich stelle Verlagen und Bildungsanbietern in Beratungsgesprächen inzwischen regelmäßig eine Frage, die zunächst überrascht: Welche Aufgabe in Ihrem Haus lassen Sie bewusst langsamer laufen, damit jemand daran lernt? Viele Häuser haben darauf keine Antwort. Die Frage wurde bislang schlicht nie gestellt – Geschwindigkeit war immer das Ziel, nie ein Kriterium, das man auch mal zurückstellt.
Ein paar Ansatzpunkte, die sich aus meiner Sicht in der Praxis bewährt haben.
- Für ausgewählte Formate – ein Exposé, eine Rezension, eine Lerneinheit – lohnt es sich schon, die Reihenfolge umzudrehen: Berufseinsteiger:innen schreiben zunächst selbst, die KI kommt erst danach als zweite Meinung dazu. Ob dabei noch geübt wird oder nur noch redigiert, entscheidet allein diese Reihenfolge.
- Auch die Feedbackrunde verändert sich, wenn man nicht aufpasst. Die Fragen am Rand des Manuskripts – warum diese Reihenfolge, woher diese Behauptung – lassen sich zwar auch von einer KI stellen. Eine erfahrene Kollegin merkt aber, an welcher Stelle jemand wirklich noch nicht weiterweiß, und hakt genau dort nach. Das ist Mentoring, und es lässt sich schwer automatisieren, ohne dass etwas verloren geht.
- Kompetenzaufbau selbst braucht außerdem ein eigenes Ziel. Bleibt er ein Nebeneffekt, auf den man bloß hofft, verliert jede Aufgabe, die dem Lernen dient, aber langsamer ist, automatisch gegen die schnellere KI-Variante. Wer das nicht will, plant Lernzeit als Linie im Kalender ein – nicht als das, was übrig bleibt, wenn alles andere erledigt ist. Ein pragmatischer Ansatz dafür: ein fester wöchentlicher Zeitblock für Aufgaben ohne KI, kleine und überschaubare Fälle, die bewusst noch von Hand durchdacht werden. Klein genug, um niemanden zu überlasten. Regelmäßig genug, um die Übung tatsächlich zu erhalten.
- Und dann sind da noch die erfahrenen Kräfte selbst. Urteilsvermögen entsteht im Dialog, kaum durchs Zusehen. Wer eine KI-Ausgabe gemeinsam mit einer erfahrenen Kollegin durchgeht und begründet, warum ein Absatz funktioniert und ein anderer nicht, lernt etwas, das reines Redigieren nie vermittelt.
Grundsätzlich verlangsamt keiner dieser Punkte ein Unternehmen. Verlangsamt werden gezielt einzelne Aufgaben, an genau den Stellen, an denen langfristig etwas auf dem Spiel steht.
Der Volontär ist kein Einzelfall
Der Volontär mit dem guten Entwurf und der schwachen Einschätzung ist kein Ausrutscher. Er zeigt, was passiert, wenn Kompetenzaufbau sich selbst überlassen bleibt, statt bewusst gestaltet zu werden: Er findet einfach nicht mehr statt, an genau den Stellen, an denen er am dringendsten gebraucht würde.
KI-Kompetenzaufbau im Unternehmen heißt deshalb nicht, weniger KI einzusetzen. Er heißt, sich bewusst zu entscheiden, an welchen Stellen im Arbeitsalltag Menschen weiterhin selbst ringen sollen – damit in fünf Jahren noch jemand da ist, der beurteilen kann, ob das Ergebnis wirklich tragfähig ist.
Für Verlage und Bildungsorganisationen steht dabei mehr auf dem Spiel als einzelne Karrieren. Wessen Fachwissen in der eigenen Organisation über Jahre erhalten bleibt, entscheidet langfristig mit darüber, wie unabhängig ein Haus von externen Dienstleistern und fremden KI-Systemen bleibt. Das gehört für mich zu dem, was digitale Souveränität eigentlich bedeutet. Sie entsteht in eben diesen kleinen Übungsmomenten – und die muss jemand bewusst erhalten, sonst sind sie irgendwann einfach weg.
Wer diese Frage für die eigene Redaktion oder das eigene Lektorat konkret durchdenken möchte – welche Aufgaben KI übernehmen kann und welche bewusst beim Menschen bleiben sollten –, findet dazu mehr unter KI in Redaktion und Lektorat einführen.
Foto: KI-generiert (DALL-E)
