KI kann Texte erzeugen, transformieren und verdichten, bleibt aber ein Werkzeug ohne eigenes Verständnis, Kompass und Verantwortung. Genau deshalb wird die menschliche Rolle nicht überflüssig, sondern verschiebt sich stärker in Richtung Klärung, Kontextualisierung, Bewertung, Redaktion und Verantwortung.
KI-Kompetenz und Prompting: Erst denken, dann prompten
In seinem Impulsbeitrag beim CLCLunch&Learn im Mai machte Kai Heddergott, Co-Autor des neuen Fachbuchs „Besser texten mit Kopf und KI“, deutlich, dass KI-Kompetenz nicht mit der Bedienung eines Tools beginnt, sondern mit der Fähigkeit, das eigene Anliegen zu klären. Prompting ist somit weniger eine technische Fertigkeit als eine Denk- und Führungskompetenz. Wer generative KI sinnvoll nutzen will, muss nicht nur wissen, welche Eingabe in ein System geschrieben wird. Vielmehr ist entscheidend, ob die Aufgabe verstanden, das Ziel geklärt, der Kontext beschrieben und die gewünschte Wirkung erreicht wurde.
Für Corporate-Learning-Professionals bedeutet dies, dass Lernangebote nicht dadurch entstehen, dass man eine KI bittet, „ein Training“, „eine Einladung“ oder „ein Konzept“ zu erstellen. Erst wenn vorher geklärt ist, für wen das Angebot gedacht ist, entstehen gute Ergebnisse. Welche Herausforderung soll bearbeitet werden? Welche Veränderung soll ausgelöst werden? Welche Vorerfahrungen bringt die Zielgruppe mit? Und woran würde man erkennen, dass der erzeugte Text, das Konzept oder die Lernintervention brauchbar ist?
Kai führt dafür den Begriff der „Problembeschreibungskompetenz” ein. Damit ist die Fähigkeit gemeint, eine Aufgabenstellung so präzise zu beschreiben, dass KI produktiv unterstützen kann. Diese Kompetenz wird im KI-Zeitalter zu einer Schlüsselkompetenz für Lern- und Wissensarbeit. Sie erfordert, Annahmen offenzulegen, blinde Flecken zu benennen und Ziele zu priorisieren.
Vom Textproduzenten zur redaktionellen Instanz
Schreiben mit KI bedeutet nicht, die eigene Autorenschaft an eine Maschine abzugeben. Diese Unterscheidung war ein zentraler Punkt des Vortrags: Generative KI kann Texte erzeugen, Varianten anbieten, bestehende Texte umformen oder Inhalte verdichten. Aber sie versteht nicht, was sie schreibt. Sie produziert plausible Formulierungen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten. Deshalb bleibt der Mensch verantwortlich für Richtung, Qualität, Wirkung und Bedeutung. Ein KI-generierter Text kann korrekt klingen und trotzdem am Bedarf vorbeigehen. Er kann professionell wirken und dennoch austauschbar bleiben. Entscheidend ist daher nicht, ob ein Text schnell entsteht, sondern ob er zur Zielgruppe, zum Lernanlass und zur gewünschten Veränderung passt.
Man sollte die KI eher als Sparringspartnerin denn als Autorin betrachten. Sie kann dabei helfen, erste Entwürfe zu generieren. Sie kann Texte transformieren, wenn diese für eine andere Zielgruppe, Tonalität oder Verwendung angepasst werden sollen. Und sie kann reduzieren, wenn komplexe Inhalte gekürzt oder verdichtet werden müssen. In all diesen Fällen liegt die eigentliche professionelle Leistung jedoch beim Menschen: klären, auswählen, prüfen, zuspitzen und verantworten.
KI-Kompetenz neu gedacht: Es ist eine Frage des Denkens!
Dadurch verändert sich die Rolle der Schreibenden. Sie werden weniger zu reinen Textproduzenten und vielmehr zu redaktionellen Instanzen. Ihre Aufgabe besteht darin, KI-Ergebnisse einzuordnen, zu korrigieren, mit Erfahrung anzureichern und so lange zu bearbeiten, bis der Text nicht mehr nach KI, sondern nach der eigenen Organisation, dem eigenen Anliegen und der konkreten Lernaufgabe klingt. Darin liegt die Qualität des neuen Schreibens mit KI.
Die Kunst des Richtungsgebens: Warum die Zukunft der KI-Arbeit im Kopf und nicht im Klick liegt
Generative KI kann schnell formulieren, strukturieren, verdichten und Varianten erzeugen. Sie kann Fragen schärfen, Perspektiven erweitern und erste Entwürfe liefern. Aber sie hat keinen eigenen Kompass. Sie versteht weder Ziel noch Bedeutung im menschlichen Sinn. Deshalb bleibt die entscheidende Rolle beim Menschen: Er gibt Richtung, Kontext und Maßstäbe vor.
Ein gutes Bild hierfür ist ein Tandem aus Mensch und KI. Der Mensch sitzt vorne. Er entscheidet, wohin die Reise gehen soll, welche Aufgabe bearbeitet wird und wann ein Ergebnis gut genug ist. Die KI unterstützt auf dem zweiten Sitz: Sie ist schnell, ausdauernd und variantenreich. Aber sie übernimmt keine Verantwortung. Ähnlich funktioniert die im Vortrag verwendete Rallye-Metapher: Die KI kann wie ein Co-Pilot Hinweise liefern, Material ordnen und mögliche Wege sichtbar machen. Fahren, Entscheiden und Haften muss jedoch weiterhin der Mensch.
Damit verschiebt sich professionelle Kompetenz. Weniger wichtig wird die Fähigkeit, alles selbst von Grund auf zu produzieren. Wichtiger wird die Fähigkeit, KI-Ergebnisse kritisch zu lesen, mit Erfahrung anzureichern und in den jeweiligen Organisationskontext zu übersetzen.
Gerade weil KI sprachlich überzeugend wirkt, braucht es Menschen, die prüfen, einordnen, redigieren und verantworten.
Das Mensch-KI-Rollenverhältnis ist deshalb kein technisches Bedienverhältnis, sondern ein Führungsverhältnis. Prompten heißt führen. Und Führung beginnt mit Klarheit: über Ziel, Kontext, Verantwortung und die Grenzen dessen, was man an KI delegieren darf.
Risiken, Bias und soziale Folgen: KI braucht kritische Urteilskraft
Wer KI produktiv nutzen möchte, darf ihre Risiken nicht ignorieren. Generative KI ist zwar leistungsfähig, aber keine neutrale Wissensinstanz. Sie erzeugt zwar plausible Antworten, kann jedoch auch Fehler machen und vorhandene Verzerrungen reproduzieren. Dabei wirkt sie sprachlich so überzeugend, dass ihre Ergebnisse vorschnell akzeptiert werden.
Ein zentrales Risiko ist der sogenannte „Automation Bias”. Technisch erzeugten Inhalten wird häufig mehr Vertrauen entgegengebracht als menschlichen Einschätzungen. Im Arbeitsalltag kann dies dazu führen, dass KI-Texte ungeprüft übernommen werden – sei es, weil sie professionell klingen, sei es, weil Zeitdruck herrscht.
Hinzu kommt die Frage nach sozialer Ungleichheit. Im Impulsbeitrag wurde darauf hingewiesen, dass sich eine neue digitale Schere öffnet. Menschen mit kostenpflichtigen Pro-Accounts, Toolzugängen und Trainingserfahrung erzielen andere Ergebnisse als Menschen, die nur freie Zugänge wie Suchmaschinen verwenden. Auch Bias in Trainingsdaten, die geringe Repräsentation bestimmter Perspektiven und ökologische Folgen intensiver KI-Nutzung gehören zu den blinden Flecken einer rein euphorischen KI-Debatte.
Der Leitfaden für smarte Prompts: In 7 Schritten vom einfachen Prompt zum perfekten KI-Ergebnis
Es geht nicht darum, der KI einen Auftrag zu erteilen, sondern sie gezielt als Denk- und Inspirationspartnerin zu nutzen.
Ein guter Prompt ist kein Befehl an die KI, sondern eine geklärte Aufgabenbeschreibung
Zu diesem Zweck hat Kai das KREATIV-Framework entwickelt. Mithilfe dieses Frameworks können nicht nur die Aufgabe, sondern auch das Ziel, die Zielgruppe, der Kontext, die Rolle, die Tonalität und das Material beschrieben werden.
| Buchstabe | Bedeutung | Funktion im Prompting |
|---|
| K | Kontext | Worum geht es? In welcher Situation entsteht der Text oder das Ergebnis? |
| R | Rolle | Welche Rolle soll die KI einnehmen, zum Beispiel Sparringspartnerin, Redakteurin oder Kritikerin? |
| E | Empfänger | Für wen ist das Ergebnis gedacht? Welche Zielgruppe soll erreicht werden? |
| A | Absicht | Was soll bewirkt werden: informieren, aktivieren, überzeugen, strukturieren, irritieren? |
| T | Ton | Wie soll das Ergebnis klingen: sachlich, motivierend, knapp, strategisch, dialogisch? |
| I | Inspiration | Welche Ideen, Perspektiven, Varianten oder Denkimpulse soll die KI liefern? |
| V | Verbesserung / Varianten / Verfeinerung | Wie soll der Entwurf weiterentwickelt, geschärft oder angepasst werden? |
Die wichtigste Kompetenz im Umgang mit generativer KI ist nicht die Bedienung einzelner Tools. Sie liegt im Denken. Tools verändern sich, Modelle werden leistungsfähiger, Oberflächen einfacher und Funktionen automatisierter. Was bleibt, ist die Frage, ob Menschen in der Lage sind, Aufgaben, Probleme, Ziele und Kontexte so zu durchdringen, dass KI sinnvoll unterstützen kann.
Tools vergehen, Denken bleibt: Die wahre Kernkompetenz im KI-Zeitalter
Das neue Arbeiten mit KI ist ein Tandem aus Mensch und KI. Die KI kann beschleunigen, inspirieren und strukturieren. Aber der Mensch gibt Richtung, Sinn und Verantwortung. Deshalb lautet die zentrale Lernaufgabe nicht: Wie bediene ich das nächste Tool? Sondern: Wie denke, frage, prüfe und entscheide ich besser mit KI?
Weiterführende Ressourcen
- Leseprobe zum Fachbuch „Besser texten mit Kopf und KI„
- Chartdeck „Neues Schreiben mit Kopf und KI für Corporate Learning Professionals„
- Webseite zum Fachbuch
Hinweise zum Einsatz von KI bei der Erstellung dieses Beitrags
Dieser Beitrag wurde unter ko-kreativer Nutzung generativer KI-Systeme erstellt. Zum Einsatz kamen ChatGPT(OpenAI) sowie Gemini (Google) in ihren jeweils aktuellen Modellgenerationen. Für die Videotranskription wurde TurboScribe genutzt, zur Paraphrasierung und Überprüfung DeepL.
Die inhaltliche Konzeption, Auswahl, Bewertung und redaktionelle Verantwortung des Beitrags liegen beim Autor.
Stand der KI-Unterstützung: 01.06.2026.