Ich will KI nutzen - aber wo fange ich an?

Der Entschluss ist schnell gefasst: Ich will KI nutzen, um mir den Alltag zu erleichtern. Dann öffnet man das Feld und wird erschlagen. Jeder zeigt ein anderes Werkzeug, jedes verspricht, alles zu können, und am Ende hat man dreißig Tabs offen und nichts verändert. Der Fehler steckt schon in der Startfrage. Wer bei den Werkzeugen anfängt, findet nie einen Anfang. Wer bei seinem eigenen Prozess anfängt, findet ihn fast von selbst.

Der Reflex, der in die Irre führt

Die naheliegende Frage lautet: Was kann KI eigentlich alles? Und genau die ist der Fehler. Sie ist unendlich, sie ändert sich jede Woche, und sie stellt das Werkzeug vor die Aufgabe. Man sammelt Möglichkeiten, statt Probleme zu lösen, und weil alles möglich scheint, wird nichts konkret.

Dazu kommt eine Verzerrung, die so alt ist wie jede neue Technik. Roy Amara, Zukunftsforscher am Institute for the Future, hat sie 1978 in einem Satz gefasst: Wir überschätzen die Wirkung einer Technologie kurzfristig und unterschätzen sie langfristig. Kurzfristig heißt das: Der Hype suggeriert, man müsse jetzt alles gleichzeitig umstellen, sonst verpasst man etwas. Genau dieses Gefühl treibt einen in die dreißig Tabs. Die ruhige Antwort darauf ist nicht Skepsis, sondern Reihenfolge: nicht alles auf einmal, sondern eine Stelle richtig.

Digitalisiert ist nicht dasselbe wie KI-reif

Hier steckt der Denkfehler, den fast jeder macht. Man schaut auf seinen Alltag und sucht die Tätigkeiten, die man ohnehin am Rechner erledigt: den Elternbrief in Word, die Notenliste in der Tabelle, die Materialsuche im Browser. Das sind digitale Prozesse, also, denkt man, sind es Kandidaten für KI. Der Schluss ist falsch. Dass ein Ablauf am Bildschirm stattfindet, sagt nichts darüber, ob KI ihn besser macht.

Michael Hammer hat das schon 1990 auf den Punkt gebracht, lange vor jeder Sprach-KI, in einem Aufsatz mit dem provokanten Titel Don't Automate, Obliterate. Sein Vorwurf an die Unternehmen seiner Zeit: Sie legten neue Technik über ihre alten Abläufe, ohne die Abläufe selbst zu hinterfragen, und wunderten sich, dass kaum etwas besser wurde. Wer einen umständlichen Prozess automatisiert, bekommt am Ende einen schnelleren umständlichen Prozess.

Bill Gates hat dieselbe Einsicht in eine Faustregel gegossen, die man sich merken sollte: Automatisierung, angewandt auf einen effizienten Ablauf, vergrößert die Effizienz. Angewandt auf einen ineffizienten Ablauf vergrößert sie die Ineffizienz. Übersetzt in den Schulalltag: Wenn du ohnehin zu lange, zu wenig hilfreiche Rückmeldungen schreibst, dann hilft dir KI dabei, in Zukunft schneller zu viele zu wenig hilfreiche Rückmeldungen zu schreiben. Das Werkzeug verstärkt, was schon da ist. Es urteilt nicht darüber, ob es das Richtige verstärkt.

Dass ein Ablauf digital ist, macht ihn nicht zum guten Kandidaten für KI. Es macht ihn nur sichtbar. Ob sich der Einsatz lohnt, entscheidet nicht der Bildschirm, sondern der Engpass dahinter.

Erst den Prozess sehen, dann das Werkzeug

Wenn das Werkzeug der falsche Startpunkt ist, dann ist der richtige eine wiederkehrende Aufgabe, die dich tatsächlich Zeit oder Nerven kostet. Nimm eine einzige davon und zerlege sie in ihre Schritte. Nicht abstrakt, sondern so, wie du sie wirklich machst. Am Beispiel des Korrigierens einer Klassenarbeit:

• Die Arbeit lesen und verstehen, was der Schüler gedacht hat.
• Beurteilen, ob eine Lösung richtig, halb richtig oder falsch ist.
• Die Fehler markieren.
• Eine Rückmeldung formulieren, die dem Schüler weiterhilft.
• Punkte vergeben und addieren.
• Aus der Summe die Note bestimmen.
• Alles in die Liste übertragen.

Jetzt kommt die eigentliche Frage, und sie ist nicht "welcher Schritt ist digital?", sondern "welcher Schritt ist der Engpass?". Das Addieren und das Übertragen sind längst gelöst, dafür braucht es keine KI, eine Tabelle genügt. Das Beurteilen, ob ein physikalischer Gedanke trägt, ist der Kern deiner Arbeit und soll beim Menschen bleiben. Aber das Formulieren einer brauchbaren, individuellen Rückmeldung, immer wieder, dreißigmal pro Stapel, das ist oft der Punkt, an dem die Zeit wirklich verrinnt. Dort lohnt sich der Blick auf KI, und nur dort fängt man an.

Der Unterschied ist entscheidend: Nicht der digitalste Schritt ist der richtige Startpunkt, sondern der teuerste. Und den findet man nur, wenn man den Prozess einmal wirklich vor sich ausgebreitet hat, statt vom Werkzeug her zu raten.

Woran du erkennst, dass sich der Einsatz lohnt

Hat man einen kostspieligen Schritt gefunden, ist noch nicht gesagt, dass KI ihn übernehmen sollte. Drei Fragen trennen die guten Kandidaten von den schlechten. Erst wenn alle drei mit Ja beantwortet sind, lohnt der Anfang an dieser Stelle.

Die dritte Frage ist die, die am häufigsten übersehen wird. KI erzeugt keinen fertigen Output, sondern einen Vorschlag, für den du geradestehst. Der Gewinn liegt in der Differenz zwischen "selbst schreiben" und "prüfen und korrigieren". Ist diese Differenz klein oder negativ, ist der schöne Zeitgewinn eine Illusion.

Was das konkret heißt

Mit diesen drei Fragen lässt sich sofort sortieren, warum manche Anfänge scheitern und andere tragen. Zwei Beispiele aus dem Schulalltag, dasselbe Ziel, entgegengesetzter Ausgang.

Ein schlechter Startpunkt ist "KI plant mir die ganze Einheit". Das klingt nach der größten Erleichterung und ist der sicherste Weg zur Enttäuschung. Der Schritt kommt selten in genau dieser Form wieder, er steckt voller didaktischer Entscheidungen, die Verantwortung tragen, und das Prüfen des Ergebnisses dauert am Ende so lange wie das Planen selbst, weil du jede Weiche ohnehin nachvollziehen musst. Alle drei Fragen sagen Nein.

Ein guter Startpunkt ist dagegen: "Ich habe eine fertige Aufgabe und lasse mir zwei Differenzierungsstufen davon entwerfen, eine leichtere und eine schwerere." Das kommt in jeder Einheit wieder, es ist reine Umformung ohne inhaltliches Urteil, und ob die Varianten taugen, sehe ich in dreißig Sekunden. Drei Mal Ja. Ähnlich tragfähig: aus deinen Stichpunkten einen Elternbrief-Entwurf ziehen, den du redigierst, statt vor dem leeren Blatt zu sitzen. Klein, wiederkehrend, schnell prüfbar.

Man sieht das Muster. Die guten Anfänge sind unspektakulär. Sie ersetzen nicht dein Urteil, sondern die Reibung davor und danach. Genau deshalb funktionieren sie, während die großen Versprechen zerfallen. Wer sich weiter dafür interessiert, an welchen Stellen des Unterrichts das gilt und an welchen der Mensch bleiben muss, findet das an anderer Stelle Schritt für Schritt durchgegangen.

Klein anfangen, beim Engpass

Der ganze Weg lässt sich in fünf Bewegungen zusammenfassen, und keine davon beginnt bei einem Werkzeug. Nimm eine wiederkehrende Aufgabe, die dich Zeit kostet. Zerlege sie in ihre wirklichen Schritte. Finde nicht den digitalsten, sondern den teuersten. Prüfe ihn an den drei Fragen. Und teste KI dann an genau dieser einen Stelle, nicht an zehn gleichzeitig.

Das wirkt bescheiden gegen die Versprechen, die einen sonst erschlagen, und das ist die Pointe. Amara hatte mit beiden Hälften seines Satzes recht: Kurzfristig wird die Technik überschätzt, deshalb lohnt sich die Ruhe. Langfristig wird sie unterschätzt, deshalb lohnt sich der Anfang überhaupt. Beides zusammen ergibt dieselbe Empfehlung. Fang nicht groß an, fang genau an. Eine Stelle, an der es wirklich hilft, verändert deinen Alltag mehr als zehn, an denen es nur möglich wäre.

Quellen

• Hammer, M. (1990): Reengineering Work: Don't Automate, Obliterate. Harvard Business Review, 68(4), 104-112 - die Warnung, neue Technik nicht über unhinterfragte Abläufe zu legen.
• Amara, R. (zugeschrieben, um 1978), Institute for the Future - „Amaras Gesetz": Wir überschätzen die Wirkung einer Technologie kurzfristig und unterschätzen sie langfristig.
• Gates, B.: Die Faustregel, dass Automatisierung Effizienz wie Ineffizienz gleichermaßen vergrößert - verbreitet im Umfeld von Business @ the Speed of Thought (1999); die genaue Fundstelle wird uneinheitlich angegeben.

Erstellt von Johannes Hohls.