KW 13 | 2026

Warum der Erfolg mit KI oft im Gegensteuern liegt

Liebe Leserin, lieber Leser,

„Arbeiten Sie mit der KI!“ – dieser Satz verfolgt uns. Auf Bühnen hören wir ihn, in Whitepapers, in jeder zweiten LinkedIn-Bio lesen wir ihn. Er klingt gut, offen, zukunftsgewandt. Und führt nach unserer Erfahrung aus ungezählten Use Cases, Workshops und Beratungen zuverlässig in die Irre.

Denn „mit der KI arbeiten“ klingt, als hätten wir es mit einem neutralen Gegenüber zu tun, das man einfach nur klug einbindet. Tatsächlich ist generative KI eher wie eine starke Strömung: Sie bewegt sich in eine bestimmte Richtung, sie bevorzugt das Naheliegende, das Wahrscheinliche, das gut Formulierbare. Wer da nur mitgeht, wird nicht automatisch schneller ans Ziel gebracht, sondern oft unbemerkt abgetrieben.

Entscheidend ist deshalb nicht, ob man mit der KI arbeitet, sondern ob man weiß, wann und wie man gegensteuern muss. Die Stärken der KI zu nutzen reicht nicht. Man muss ihr dort das Ruder aus der Hand nehmen, wo ihre Schwächen die Richtung bestimmen. Genau darin liegt der Unterschied zwischen Ergebnissen, die tragen, und solchen, die nur kurz überzeugend aussehen.

Szene 1: Die Unterrichtsvorbereitung

Eine Dozentin für Spanisch tippt: „Erstelle mir eine Unterrichtsvorbereitung: 100 Redewendungen in zwei Unterrichtseinheiten." Die KI liefert sauber formatiert, thematisch sortiert, vielleicht sogar mit Übungen dazu. Was sie nicht liefert: den Hinweis, dass 100 Redewendungen in zwei Stunden didaktischer Wahnsinn sind. Die KI optimiert jede Idee, sie hinterfragt keine einzige. Das ist kein Bug. Das ist ihr Wesen.
Sobald die KI die Richtung vorgibt, beschleunigt sie auch schlechte Entscheidungen. AI Literacy heißt deshalb, zu erkennen, dass der KI die evidenzbasierte didaktische Einordnung fehlt, und zu wissen, wie man genau diese in die KI einbringt.

Szene 2: Die Zusammenfassung, die das Wichtigste verschweigt

Ein Team lässt einen 40-seitigen PDF-Bericht zusammenfassen: Marktanalyse, viele Zahlen, detailreiche Grafiken. Der Output liest sich hervorragend: dicht, strukturiert, auf den Punkt. Nur fehlt ausgerechnet das, was in den Diagrammen steckt. Die Trendkurve, die nach unten zeigt. Die Tabelle mit den Ausreißern. Nicht weil die KI es für unwichtig hält, sondern weil sie visuelle Inhalte schlicht oft nicht zuverlässig erfasst.
Wer nicht weiß, wie die KI ein PDF verarbeitet, merkt oft erst am Ende, dass sie an der entscheidenden Stelle gar nicht hingeschaut hat. Wer es weiß, kann gezielt gegensteuern.

Szene 3: Die Interviewfragen von der Stange

Im Recruiting: „Erstelle mir Interviewfragen für diese Stelle." Ergebnis: eine solide Liste. Professionell formuliert. Und vollkommen austauschbar. Dieselben Fragen hätte jedes Unternehmen für jede Stelle bekommen können. Brauchbar wird das Ergebnis erst dann, wenn klar ist, worauf es in genau dieser Rolle ankommt, welche Erfahrungen wirklich relevant sind und was im Gespräch überhaupt sichtbar werden soll. Denn die KI kennt nicht die eine richtige Antwort. Sie liefert das, was wahrscheinlich passt.
Wer bessere Ergebnisse erzielen will, muss verstehen, wie man der KI DSGVO-konform Wissen über das eigene Unternehmen und die Jobprofile gibt, sonst bleibt sie im Generischen stecken.

Szene 4: Die Trendanalyse, die nur rückwärts schaut

Wer die KI nach Trends und Prognosen fragt, bekommt den eloquent formulierten Durchschnitt der Vergangenheit. Sauber aufbereitet, überzeugend vorgetragen und im Kern nichts, was nicht schon auf jeder Branchenkonferenz gesagt wurde. Wer wissen will, was kommt, muss anders fragen: nach Widersprüchen in den Daten, nach Nischen, nach den ersten schwachen Signalen, die dem Mainstream noch widersprechen.
Nur wer versteht, wie und aus welchem Material die KI ihre Antworten bildet, kann sie gezielt in genau die Bereiche steuern, in denen Neues sichtbar wird.

Vier Szenen, ein Prinzip: Wer nicht versteht, was unter der Motorhaube passiert, kann nicht gegensteuern.

Dafür braucht es oft weniger Technikverständnis, als viele denken. Es geht nicht zuerst um Modellarchitekturen oder die nächste Tool-Neuheit. Es geht um grundlegendere Fragen: Was wird im Trainingsmaterial sichtbar? Was nicht? Anhand welcher Kriterien werden relevante Seiten identifiziert? Und in welche Häppchen werden Texte aufgeteilt? Aus welchem Material werden Antworten gebildet, die die Sprache erzeugt?

Hier genau hinzusehen ist keine Spezialdisziplin für Technikteams. Es geht um Sprache, Texte und Wissen und damit um einen Bereich, in dem Sie bereits über hohe Expertise verfügen. Sie müssen sie nur noch mit KI in Verbindung bringen.

Dass heute fast alle ein KI-Tool nutzen, heißt noch nicht, dass schon verstanden ist, wie diese Systeme arbeiten und wo ihre Grenzen liegen.

Konkrete Anwendungsfälle oder Deep-Dive: Wenn Sie tiefer einsteigen möchten, lassen Sie uns reden. Wir begleiten Sie in diesem Prozess mit Workshops, Keynotes, Moderation und Beratung.

Christiane Carstensen, David Röthler und Sonya Dase
von Milenu (Abre numa nova janela)und Dase & Carstensen (Abre numa nova janela)

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Außerdem im Infobrief:

• Datenschutz bei KI-Prompts: Risiken erkennen, Datenlecks vermeiden

• KI stärkt Gebärdensprache in Live-Streams und digitalen Medien

• Jurypreis für digitales Miteinander 2026

• Die nächste Stufe der Schatten-KI/ Perplexity Enterprise

• US-Arbeitsministerium veröffentlicht neues AI Literacy Framework

• Das KI-Seepferdchen der vhs Oberhausen wurde evaluiert

• Bachelor- und andere Prüfungsformate werden radikal umgebaut

• KI als Lehrperson: Wenn ElevenLabs den Kurs übernimmt

• Termine rund um KI und Erwachsenenbildung im DACH-Raum

Datenschutz bei KI-Prompts: Risiken erkennen, Datenlecks vermeiden

Der Umgang mit KI im Arbeitsalltag braucht nicht nur Neugier und Kompetenz, sondern auch Klarheit beim Datenschutz. Denn schon ein einzelner Prompt kann datenschutzrechtlich relevant sein, wenn dabei personenbezogene Daten, vertrauliche Informationen oder sensible Kontextangaben in ein externes System eingegeben werden. Besonders wichtig ist deshalb die Unterscheidung zwischen nicht abgesicherten KI-Tools, bei denen Eingaben je nach Anbieter zu Analyse- oder Trainingszwecken genutzt werden können, und Datenschutz-zertifizierten KI-Plattformen oder Anonymisierungs-KIs, bei denen freiere Rahmenbedingungen gelten.

Kurz: Was darf ich wo machen?

Wer dazu einen kompakten Überblick oder eine gute Grundlage für die Arbeit mit dem eigenen Team sucht, findet im Fachbeitrag von Dr. Datenschutz (Abre numa nova janela)eine hilfreiche Vertiefung.

KI stärkt Gebärdensprache in Live-Streams und digitalen Medien

Der deutsche Streamingintegrator G&L Systemhaus stellt gemeinsam mit dem britischen Technologieunternehmen Signapse einen livefähigen, KI-generierten Digital Signer für die Deutsche Gebärdensprache (DGS) (Abre numa nova janela)vor.

Die Technologie übersetzt gesprochene Inhalte in Deutsche Gebärdensprache und integriert sie unmittelbar in Live-Streams.

Jurypreis für digitales Miteinander 2026

Der Preis ist eine Auszeichnung der Initiative „Digital für alle“ (Abre numa nova janela), die seit 2020 jedes Jahr anlässlich des bundesweiten Digitaltags vergeben wird. Insgesamt ist er mit 10.000 Euro dotiert.  Bewerbungsschluss ist der 15. April. 

Die nächste Stufe der Schatten-KI

Mit neuen Angeboten wie Perplexity Enterprise (Abre numa nova janela) wird deutlich: KI entwickelt sich längst über das klassische Chatfenster oder den KI-Browser hinaus. Der Trend bei Chat GPT, Claude, Perplexity und anderen Anbietern geht klar nach innen: hinein in die eigene digitale Arbeitsumgebung, an Dateien, Ordner, Wissen und Prozesse.

Damit verändert sich auch das Risiko von Schatten-KI. Es geht nicht mehr nur um Mitarbeitende, die heimlich ein Chatfenster nutzen. Schatten-KI kann heute tief in die Arbeitsabläufe, Systeme und digitale Strukturen des eigenen Unternehmens hineinreichen.

US-Arbeitsministerium veröffentlicht neues AI Literacy Framework

KI entwickelt sich so dynamisch, dass ein regelmäßiger Blick über die nationalen Grenzen für uns Pflicht geworden ist:

Das US-Framework (Abre numa nova janela)hat kein verengtes Verständnis von KI-Kompetenz als bloße Toolnutzung oder individuelle Skills, sondern als mehrschichtige Transformationsaufgabe: Kompetenzen sollen breit aufgebaut, kontextbezogen entwickelt und an reale Arbeitszusammenhänge angebunden werden.

Bemerkenswert ist dabei, dass das Modell ausdrücklich systemische Voraussetzungen in den Blick nimmt wie etwa Zugänge, unterstützende Rollen, institutionelle Lernpfade, aber auch die Notwendigkeit, sich als Unternehmen anpassungsfähig zu halten. Damit wird KI-Kompetenz nicht nur als Qualifizierungsfrage für Individuen verstanden, sondern auch als Organisations- und Institutionenfrage: Nicht allein Beschäftigte müssen lern- und handlungsfähig werden, sondern auch die Strukturen, in denen sie arbeiten.

Auch für die Erwachsenenbildung in Deutschland besteht die Herausforderung 2026 darin, KI-Kompetenz in konkrete Weiterbildung zu übersetzen: neue KI-bezogene Anforderungen didaktisch einzuordnen, mit anderen Zukunfts- und Grundkompetenzen zu verbinden und daraus handhabbare Angebote für unterschiedliche Zielgruppen zu entwickeln. Es geht also darum, aus der technologischen Dynamik anschlussfähige Bildungsangebote abzuleiten.

Dabei zeigt sich die eigentliche Herausforderung an einer ganz anderen Stelle: In unseren Fortbildungen für die Erwachsenenbildung erleben wir regelmäßig Fach- und Führungskräfte, die in ihren Organisationen beim Thema KI von weiter oben ausgebremst werden, Fach- und Führungskräfte, die Fortbildungen heimlich besuchen oder privat bezahlen. Denn die Ansage von oben lautet nicht „probiert aus“, sondern „verboten, lasst die Finger davon“.

Und das sind selbst 2026 keine Einzelfälle.

Das KI-Seepferdchen der vhs Oberhausen wurde evaluiert

Ganz anders verlief es an der vhs Oberhausen: Dort sprang man von Anfang an beherzt ins kalte Wasser und entwickelte mit dem „KI-Seepferdchen“ ein inzwischen preisgekröntes Angebot, das KI-Kompetenz als Teil der Grundbildung versteht. Die Evaluation des Praxisprojektes wurde nun in den Hessischen Blättern für Volksbildung (Abre numa nova janela) veröffentlicht.

Bachelor- und andere Prüfungsformate werden radikal umgebaut

Der Artikel im Standard (Abre numa nova janela) zeigt: Nicht nur die klassische Bachelorarbeit, sondern traditionelle Prüfungsformate insgesamt geraten massiv unter Druck. Mit KI verlieren große, einmalige Leistungsnachweise an Verlässlichkeit und Aussagekraft. Gleichzeitig werden kleinere, prozessorientierte und arbeitsplatznahe Skill-Nachweise immer wichtiger. In den USA ist diese Entwicklung bereits deutlich sichtbar, in Deutschland fehlt dafür vielerorts noch die passende Operationalisierung.

KI als Lehrperson: Wenn ElevenLabs den Kurs übernimmt

Können Sie sich vorstellen, dass Ihre nächste Fortbildung komplett von einer KI geleitet wird? In einer aktuellen Lehrveranstaltung zur digitalen Bildung an der Universität Salzburg wurde genau dieses auf den ersten Blick dystopische Szenario live erprobt.

Im Zentrum des Experiments stand das Software-Tool ElevenLabs, das für seine sehr realistische Stimmenerzeugung und “Instant Speech"-Funktionen bekannt ist. Der Dozent David Röthler demonstrierte zunächst, wie er seine eigene Stimme täuschend echt klonen konnte. Anschließend wurde ein KI-Audio-Agent namens "Thorsten" in das Zoom-Meeting integriert.

Anfangs agierte Thorsten lediglich als passiver Co-Moderator. Gefüttert mit dem Live-Transkript der Sitzung, lauschte die KI im Hintergrund und konnte auf Zuruf z.B. präzise Zusammenfassungen des bisherigen Inhalts liefern oder historisches Kontextwissen beisteuern.

Doch dann folgte der entscheidende Schritt in Richtung Disruption: Durch eine gezielte Anpassung des sogenannten "System-Prompts" wurde der passive Assistent in Sekundenschnelle zum aktiven Lehrveranstaltungsleiter befördert. Die KI wurde angewiesen, die Rolle eines guten Lehrveranstaltungsleiters zu übernehmen, gezielte Diskussionsfragen zu stellen und die Studierenden direkt mit ihren Vornamen aufzurufen. Dem KI-Agenten wurde dabei sogar einprogrammiert, pädagogisch wertvolle Gesprächspausen einzulegen und niemanden zu unterbrechen. Allein die Erstellung des System-Prompts war spannend, da wir uns überlegen mussten, welche Eigenschaften eine gute Lehrperson haben sollte.

Die Reaktionen der Studierenden fielen gemischt aus. Einerseits empfanden viele die Erfahrung als faszinierend, aber auch "surreal" und ein wenig gruselig. Kritisiert wurde, dass einer Maschine die echte Leidenschaft, der Humor und das unvorhersehbare zwischenmenschliche Gespür eines realen Menschen fehlen. Andererseits erkannten die Teilnehmenden enormes Potenzial: Solche Audio-Agenten haben unendliche Geduld, sind jederzeit verfügbar und könnten beispielsweise bei Krankenständen von Lehrkräften fast nahtlos einspringen, um den Lernstoff interaktiv aufzuarbeiten.

Dieses Live-Experiment wirft eine zutiefst provokante Frage auf: Sind wir knapp davor, dass Lehrpersonen durch Algorithmen ersetzt werden können? Das Experiment zeigte eindrucksvoll, dass die Werkzeuge, die traditionelle Lehrformate komplett auf den Kopf stellen könnten, bereits existieren.

Neben der Lehrperson könnten auch die mitlernenden Peers durch KI-Audio oder bald Videobots (wie im Tool https://anam.ai/ (Abre numa nova janela)) simuliert werden, um eine “soziale” Lernerfahrung zu ermöglichen.

Aktuelle Beispiele zu dieser Entwicklung bringen wir regelmäßig in unsere Workshops mit.

Terminübersicht zu KI und Erwachsenenbildung

Eine Terminübersicht zu Fortbildungen, Events und Tagungen in Deutschland, Österreich und der Schweiz rund um KI, Erwachsenenbildung und Bildungsmanagement finden Sie hier (Abre numa nova janela).

22.04.26
Webinar: Wie Sie die Schwächen der KI gezielt ausgleichen (Abre numa nova janela)
Am Beispiel von 3 praxisnahen Use Cases für Bildungsmanager / Fach- und Führungskräfte in der Erwachsenenbildung
14.00–16.30 Uhr (online)
Dase & Carstensen GmbH

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