Wissen reicht nicht mehr

3. Mai

n dem Unternehmen, in dem ich zuletzt wirkte, spielte fast 20 Jahre Ausbildung eine wichtige Rolle. Über 100 Menschen erarbeiteten sich bei uns dieser Zeit den Beruf des Fachinformatikers für Anwendungsentwicklung oder seltener für Systemintegration, für die regionale IHK waren wir hochgeschätzte Partner. Die allermeisten Auszubildenden haben wir übernommen.

Die Chance, die jungen Kollegen in Kundenprojekte zu bringen, nahm in den letzten Jahren immer weiter ab. Während der Ausbildung war dies schon lange schwierig. In der letzten Zeit wollte auch nach Abschluss der Ausbildung kein Kunde mehr eine Unterstützung durch Menschen, denen eine langjährige Erfahrung fehlte.

Wenn dies auch nicht der einzige Grund für diese Entwicklung ist, verspüren wir hier das Aufdämmern der Auswirkung von KI in der Softwareentwicklung. Wozu brauche ich juniore Softwareentwickelnde, wenn ich gerade für die typischerweise durch sie wahrgenommenen Aufgaben Code Agents nutzen kann? Nun könnte man meinen, dass die junioren Softwareentwickelnden ja die Agent-Arbeit koordinieren könnten; aber da beisst sich die Katze in den Schwanz: Je juniorer ein Mitarbeitender ist, desto unsicherer ist er bezüglich des Umgangs mit der KI, da für ihn die Ergebnisse unverständlich sind. Und durch die Erledigung der Fußarbeit durch die KI verbleiben in der Regel eher Aufgaben auf höherwertigerem Niveau, wofür es dem jungen, ehemaligen Auszubildenden tatsächlich an erforderlichen Wissen und Erfahrung fehlt. Letztlich ist die Entwicklung auch immer noch im vollen Lauf: Wir sehen in der Softwareentwicklung mittlerweile auch Agenten, die Agentensysteme konzertieren, was die Abstraktionsebene für eine überwachende Rolle noch einmal mehr erhöht.

Wir haben 2026 beschlossen, die Ausbildung einzustellen. Die Hoffnung, dass sich an anderer Stelle Menschen darüber Gedanken machen würden, wie dieses Berufsbild zukunftsfähig gemacht werden könnte, zerstob nach einem Gespräch mit der IHK: Dort wurde mir mitgeteilt, dass für die Ausbildungspläne das Bundesbildungsministerium zuständig wäre und dass es 12 Jahre gedauert hätte, bis das Thema Datenschutz Eingang ins Curriculum gefunden hätte. Wenn wir den Start von ChatGPT in 2022 als den Beginn der Entwicklung ansetzen würden, wäre die Überarbeitung des Ausbildungsberufs bei vergleichbarer Fortschrittsgeschwindigkeit 2034 zu erwarten …

Es betrifft alle

Ich halte das beschriebene Szenario der Auszubildenden in der Softwareentwicklung für breit übertragbar. Junge Menschen eignen sich Wissen an, das mittelfristig durch KI in gleicher Weise repräsentiert wird. Ihnen fehlt die Chance, das Selbstbewusstsein durch angewandte Fachlichkeit aufzubauen, das ihnen einerseits die Kontrolle und andererseits die Zusammenarbeit mit der KI in einer selbstbestimmten Rollenteilung ermöglicht. Ältere Spezialisten profitieren derzeit deswegen am meisten von der Entwicklung.

Über eines müssen wir uns im Klaren sein: Der Weg zum “älteren Spezialisten” ist zukünftig versperrt. Ich darf nicht mehr hoffen, jemals die Zeit dafür zu haben, die Erfahrungen aufzubauen und das Wissen ansammeln zu dürfen, das mich grundsätzlich dazu befähigt, dasselbe zu können wie die KI. Wir müssen unsere Rolle neben der KI definieren und die Lernpfade junger Menschen danach ausrichten, wie diese zukünftig aussehen kann. Angesichts der aktuellen Entwicklungsgeschwindigkeit der Fähigkeiten der Agentensysteme ist dies zwar ein Blick in die Glaskugel, aber ein paar Annahmen darf man schon treffen.

Anforderungen und Wirkungsfelder

Bevor wir uns der Frage zuwenden, wie das Ausbildungsziel der Zukunft aussehen könnte, müssen wir uns die Frage stellen, was die Anforderungen an die Menschen in einer KI-dominierten Arbeitswelt sein werden und was dies für ihre Wirkungsfelder bedeutet. Ich habe vor zwei Jahren im Kontext der Auseinandersetzung mit der Frage von Führung und KI dazu bereits spekuliert. Das, was ich damals annahm, bleibt auch aus heutiger Perspektive wahr - erscheint aber unvollständig und zu wenig konkret.

Ich kam zu dem Ergebnis, dass die Mitarbeitenden die identifizierten Lücken, die die KI im Arbeitsprozess lässt, füllen müssen, d.h.

echte Kreativität entfalten. Als Quelle und Anker für Assoziationen kann die KI helfen, wirklich substanziell Neues generiert sie aber eben nur aus Zufall.
die Fähigkeit besitzen, das Halluzinieren der Systeme zu erkennen. Dies erfordert zum einen auch Fachwissen, darüber hinaus aber die Fähigkeit zu erkennen, was wahr ist und was falsch. Fakten müssen als Fakten erkannt und benannt werden können. Diese Kompetenz bezeichnete ich als kritische Intuition.
mit Selbstbewusstsein den Ergebnissen der KI begegnen. Auch wenn sie nicht halluziniert, so darf sie nicht als Rechtfertigungsgrund oder gar als Verantwortungsträger verstanden werden. Der Mitarbeiter fällt am Ende die Entscheidung, er muss in den Antworten, die die KI geben mag, die Handlungsspielräume erkennen können und nach eigenem Ermessen sein Vorgehen bestimmen.
ausgeprägte zwischenmenschliche Kompetenzen besitzen. Immer da, wo die Maschine zunehmend Regelaufgaben übernimmt, rückt der Austausch untereinander zur Erzielung echten Fortschritts mehr und mehr in den Vordergrund. [1]

Diese Einschätzung basierte auf der „ersten Revolution“ durch die Einführung der großen Sprachmodelle. Sie bewirkten vor allem da Veränderung, wo der Kern der Wertschöpfung maßgeblich auf generischem Wissen basierte. Je mehr explizit kontextbezogene Informationen notwendig waren (die der KI nicht zur Verfügung standen), desto unwirksamer war das System. Gleichzeitig mangelte es den reinen LLMs an der Fähigkeit, planerisch vorzugehen. Dennoch räumte ich der KI ergänzend zu der Auflistung das Potenzial ein, zukünftig nicht nur einfache und komplizierte, sondern auch komplexe Aufgaben zu bewältigen. Diese Annahme entsprach der Prognose, dass zukünftig planerisches Vorgehen im Sinne eines “Inspect & Adapts” erwartbar wäre.

Dies hat sich in den letzten 12 bis 18 Monaten bestätigt. Mit den technischen Möglichkeiten der Ankopplung der KI an die Welt (z.B. durch RAG und MCP), verbunden mit den Ergebnissen aus der Entwicklung von eher analytischen denn statistischen Expertensystemen sind Agentensysteme entstanden, die nicht nur spezifisches, aktuelles Wissen durch Einbeziehung von Daten aus externen Schnittstellen verarbeiten und planerisches Vorgehen abbilden können, sondern darüber hinaus auch noch zur Manipulation ihrer Umwelt in der Lage sind. Sie sind so zur Verprobung und Selbstreflexion ihrer eigenen Ergebnisse in der Lage, was den Raum zur Bearbeitung auch komplexer Probleme eröffnet.

Derzeit trauen wir diesem Braten aufgrund noch fehlender Reife der Modelle oder der Daten noch nicht so recht. Zudem fällt uns die Modulation von Entscheidungsprozessen schwer, weil die Entscheidungsgründe bei näherer Betrachtung tatsächlich nicht ganz so datengetrieben sind, wie wir das gerne hätten. So werden seniore Experten als “Human-in-the-Loop” (HITL) auf der Ebene von Zwischenergebnissen zum Einsatz eingebracht, um auf Basis ihres Wissens die Ergebnisse der KI vor einer Erzeugung von externer Wirkung zu bewerten und so als Qualitätssicherung und Verantwortungsanker zu wirken.

Wie bereits angedeutet wurde: Diese Ausprägung der Rolle kann kaum Bestand haben. Wozu soll ich etwas lernen, was die KI im Regelfall besser kann als ich? Auch heute ist es bereits so, dass ein konsequentes HITL-Konzept nur da Wirkung entfaltet, wo die KI Kreativprozesse unterstützt. Dort wo Kontexte stabil bleiben und die Aufgaben repetitiven Charakter aufweisen, kann man zwar einen HITL definieren - wenn dieser jedoch zum 1.000sten Mal bestätigt sieht, dass die KI ein vernünftiges Ergebnis geliefert hat, wird die Intensität seiner Qualitätssicherung irgendwann massiv leiden. Dann wird der HITL zur Heuchelei.

Wir haben für diese Herausforderungen augenblicklich erkennbar noch keine Lösungen, denn wir kommen ohne die HITL-Rolle nicht aus, solange wir der KI keine Verantwortung zusprechen können (was die Rahmenbedingungen dafür wären, werde ich zukünftig an anderer Stelle betrachten). Insofern wird sie bleiben, die Frage ist nur, wie wir uns darauf vorbereiten können, ohne eine mit der KI vergleichbaren Fachkompetenz aufzubauen.

Darüber hinaus bleiben derzeit augenscheinlich noch andere Räume für menschliche Tätigkeit. Überall da, wo sich ein Fortkommen linearer Methodik entzieht und disruptive Idee erforderlich sind, somit “echte” Exploration erfolgt, sollten wir der KI in ihrer aktuellen Mechanik überlegen sein. Nach dem Cynefin-Framework von Dave Snowden entspräche dies dem Agieren in der “chaotischen Domäne” [2].

Kompetenzen der Zukunft

Wenn wir diese beiden Wirkungsfelder - ich möchte die zugehörigen Rollen mal als den “KI-Begleiter” und den “Co-Kreativen” bezeichnen - als für die zukünftige Entwicklung plausibel annehmen, lassen sich Ableitungen dahingehend treffen, welche Kompetenzen Menschen ausprägen müssen.

Es bestätigt sich, dass die vor über zwei Jahren formulierte Basis, bestehend aus den Aspekten kritische Intuition, Selbstbewusstsein im Umgang mit der KI, soziale Kompetenz und Kreativität, im Lichte der Entwicklungen keineswegs als falsch erscheint, aber sicherlich als zu wenig differenziert. Im Folgenden wollen wir nun zunächst auf die notwendigen Ausdifferenzierungen eingehen.

Kritische Intuition wird zur Plausibilisierungskompetenz

Beginnen wir mit der „kritischen Intuition“. Diese beschrieben wir zuvor als die Fähigkeit, zu erkennen, ob eine KI richtige oder falsche Ergebnisse liefert. Wie dies gelingen kann, ohne vergleichbare Fachkenntnis zu haben wie die KI selbst, bliebt dabei ungeklärt. Diese Unsicherheit spiegelt sich in dem Begriff der „Intuition“ wieder, der für etwas steht, was eher gegeben zu sein scheint, als das man es sich aneignen könnte.

Heute würde ich eher von einer „Plausibilisierungskompetenz“ sprechen. Etwas zu plausibilisieren ist ein durchaus methodischer Vorgang, der im Gegensatz zur „Intuition“ erlernbar erscheint. Was benötigt der Einzelne nun aber für Fähigkeiten, um Ergebnisse der KI plausibilisieren zu können?

Ich glaube, dass dafür Folgendes nötig ist:

Ich muss ein Überblickswissen über die Domäne(n) haben, in der die KI zum Einsatz kommt. Da das Feld recht breit gesteckt sein kann, stelle ich mich damit eher als Generalist, denn als Spezialist auf.
Die KI darf für mich kein Buch mit sieben Siegeln sein. Ich muss ein Grundverständnis dafür haben, wie sie funktioniert. Dabei geht es nicht nur um das Grundkonzept der LLMs, sondern viel mehr um das Zusammenspiel der Agenten, die in meinem Anwendungsfall zum Einsatz kommen und die Kontextvorgaben und Prompts, die ihr Verhalten bestimmen.
In der Domäne, in der die KI mich begleitet, muss ich in der Lage sein, die Konsequenzen der KI-Ergebnisse absehen zu können. Dafür kann ich zwar auch wieder KI einsetzen, dann greift jedoch neuerlich die Plausibilisierungsnotwendigkeit.
Es muss mir möglich sein, Qualitätssicherungsmechanismen zu implementieren. So ist die Fähigkeit vonnöten, KI Ergebnisse durch andere KIs (z.B. auf Basis anderer Modelle) kontrollieren und Abweichungen interpretieren zu können.
Ich muss die Fähigkeit haben, die Kontexte der KI verändern zu können und die Auswirkungen zu prüfen. Dies erfordert neben dem fachlichen Überblickswissen auch und vor allem Sprachkompetenz.

So differenziert sich zusammenfassend die Plausibilisierungskompetenz (zuvor als kritische Intuition bezeichnet) wie folgt aus: Um diese Kompetenz zu haben, benötige ich generalistisches Überblickswissen, eine Kenntnis von der Funktionsweise der KI im Allgemeinen und des angewandten Agentensystems im Speziellen, die Fähigkeit zur Folgenabschätzung, die Fähigkeit unterschiedliche Qualitätssicherungsmechanismen zum Einsatz zu bringen und letztlich Sprachkompetenz.

Die Plausibilisierungskompetenz müssten Menschen in beiden Rollen, der Rolle des Co-Kreativen ebenso wie der Rolle der KI-Begleiters, aufbauen. Für den HITL, der eher ein KI-Begleiter ist, stellt es sich als die zentrale Kompetenz dar.

Selbstbewusstsein im Umgang mit der KI

Die KIs haben heute noch eine Eigenschaft, die sie übermenschlich erscheinen lässt, die aber in Wahrheit eine fatale Schwäche darstellt. Sie wissen es nicht, wenn sie etwas nicht wissen, es sei denn, dies wird ihnen von Menschen als eingrenzende Bedingung mitgegeben.

Dies muss man sich in der Wechselwirkung mit der KI stets vor Augen führen und es eben als genau das sehen, was es ist, nämlich eine Schwäche. Die KI ist kein Mensch. Eine „Vermenschlichung“, im schlimmsten Fall in Form einer Unterordnung, ist unbedingt zu vermeiden.

Damit dies gelingen kann, benötige ich ein Subset der Fähigkeiten, die sich zur Plausibilisierungskompetenz zusammenfügen. Ich muss die Grenzen der KI kennen und über eine eigene, breite Wissensbasis verfügen. Wenn ich das Gefühl habe, ein Gegengewicht zur KI aufbauen zu können, was seinen eigenen Wertbeitrag liefert, so gelingt es mir auch, mit Selbstbewusstsein aufzutreten. Dies ist umso wichtiger, als das ich derjenige bin, der letztlich die Ergebnisse zu verantworten hat.

Auch diese Fähigkeiten sind für beide Wirkungsräume relevant.

Kreativität

Wir haben bereits vermutlich alle die Erfahrung gemacht, dass die Wechselwirkung mit den KIs die eigene Kreativität befeuern kann. Wichtig dabei ist nach meiner Erfahrung jedoch, dass ich sie erst hinzuziehe, wenn mein Ideenprozess schon fortgeschritten ist. Beginne ich den Kreativprozess mit der KI, so ist es wahnsinnig schwierig, sich den Vorschlägen der KI in der Folge noch grundsätzlich zu entziehen.

Beginne ich jedoch auf der grünen Wiese, so ist in den meisten Fachdomänen für die Entfaltung von Kreativität im Sinne des Schaffens von wirklich Neuem ein Tiefenwissen erforderlich. Verfüge ich nicht über dieses, gelingt es mir gar nicht einzuschätzen, ob das, was ich mir ausgedacht habe, wirklich ein wenig anders als das Bekannte oder gar neu ist. Gelegentlich kann auch der unverstellte Blick eines Halbwissenden zu wirklich Neuem führen, dies halte ich aber eher für die Ausnahme.

Wissen allein reicht hier jedoch nicht. Ohne echte Neugier und einem Interesse an der Materie selbst nimmt typischerweise niemand den Ball auf und beschäftigt sich mit einem Thema bis zu einem Reifegrad, wo neue Ideen entstehen. Nähere ich mich diesem Punkt an, ist die KI ein wertvoller Sparringspartner, um das Neue zu validieren, zu verfeinern und letztlich zur Reife zu bringen. Gehe ich in die Umsetzung der Idee und nutze dafür KI, muss ich darüber hinaus in der Lage sein verschiedenste Agenten zu definieren, in Wechselwirkung miteinander zu bringen und zu orchestrieren.

Dies führt auch zu der Namensgebung des Co-Kreativen. Er entfaltet nur Wirkung, wenn er neugierig ist, spezifische Interessen ausprägen kann, KI-Agentensysteme aufzusetzen und zu orchestrieren vermag und über das notwendige Tiefenwissen verfügt, um unabhängig von der KI einen Anfang für einen Kreativprozess zu finden. Diese Fähigkeiten erlauben es, in die Sphären vorzustoßen, die bei einer durch Menschen trainierten KI noch unberührt bleiben.

Soziale Kompetenz

Soziale Kompetenz ist für beide Rollen relevant. Es wird noch lange dauern, bis eine KI alle Dimensionen menschlicher Kommunikation abzudecken vermag, vielleicht gelingt es nie. Es ist auch fragwürdig, ob es ein vernünftiges Ziel ist, KIs so menschenähnlich zu entwickeln, dass sie an dieser Stelle in Konkurrenz treten könnten. Im Menschsein ist der Mensch schon ganz gut. Hilfreicher ist die KI da, wo wir weniger gut sind und sie uns wirksam unterstützen kann.

Was und wie wir zukünftig lernen sollten

Richten wir nun den Blick auf unsere Bildungslandschaft. Finden sich da Ansätze, die auf die Ausprägung der beschriebenen Kompetenzen einzahlen? Aus meiner Sicht viel zu wenige. Im Moment scheint KI eher darauf einzuzahlen, dass besonders wenig Kompetenzen aufgebaut werden, außer der Kompetenz, undifferenziert generisches Wissen aus ihr abzurufen.

Dafür können die Menschen in Ausbildung aber nichts. Das liegt daran, dass es keine sinnvolle Anleitung zur Verwendung der KIs im Lernalltag gibt. Ob ich nun im Brockhaus nachschaute oder bei Wikipedia, solange das nachgeschlagene Wissen in den Kontext einer Fragestellung einzubringen war, fand Wissensverarbeitung und Lernen statt. Nun gelingt es mir die konkrete Fragestellung an die KI zu richten, die mir dann darauf eine brauchbare Antwort liefert, ohne dass ich selbst Beziehungen herstellen muss oder Hintergrundwissen aufzubauen habe.

Ein Verbot von KI-Nutzung ist da keine Lösung. Vielmehr muss der Umgang mit der KI den Charakter haben, wie es im co-kreativen Wirkungsraum der Fall ist. Erst eigene Ideen entwickeln, dann in das Sparring treten - nur das im Lernprozess in aller Regel nichts Neues entsteht, sondern die Erschließung von Bekanntem erfolgt. Wie eine KI sinnvoll in einen Kreativprozess eingebettet wird, muss so einem jeden Lernenden früh vermittelt werden.

Je nach Ausbildungsziel stellt sich dann die Frage, ob ich eher Generalist oder Spezialist werden möchte. Der Spezialist wäre dann wirklich derjenige, der sich in Forschungs- und Entwicklungskontexten bewegt - was den aktuell typischen Studienzielen am ehesten entspricht. Der Generalist verfolgt im Gegensatz dazu dem Charakter nach eher ein domänenspezifisches Studium Universale, was sich fachlich nicht annähernd so spitz ausprägt, wie es sich bei den heutigen Studiengängen darstellt.

Die Entwicklung sozialer Kompetenzen müssten als wesentlichstes Differenzierungsmerkmal gegenüber der KI kontinuierlicher Bestandteil jeder Ausbildung sein. Die Menschen sollten entsprechend ihres Entwicklungsstand immer wieder theoretische und praktische Anleitung zu Perspektivwechseln, dem Wesen der Kommunikation, Feedback geben und nehmen, Selbstreflexion, etc. erhalten. Selbiges gilt für die Schulung vom Sprachkompetenz: Das Training von und der Anspruch an die Ausdrucksfähigkeit der Menschen sollte unabhängig von der thematischen Ausrichtung der Ausbildung sein.

Zu guter Letzt ist es das Verständnis der KI selbst, was allen Menschen vermittelt werden muss. Es ist nicht erforderlich, dass dies bis in beliebige Tiefen erfolgt, sollte aber so hinreichend sein, dass die Potenziale gelöst und die Begrenzungen erkannt werden können. Was aber in jedem Fall bewusst gemacht werden muss, ist, wie die KI in Form von Agentensystemen (oder deren zukünftigen Nachfolgern) zur Lösung komplizierter bis komplexer Probleme zum Einsatz gebracht werden kann.

So gestaltet sich aus meiner Perspektive die Ausbildung der Zukunft, anders als heute, derart, dass unabhängig von dem fachlichen Ausbildungsziel ein starker Fokus auf den relevanten Grundlagen liegt: Sozialkompetenz, Sprachkompetenz, Kompetenz im Umgang mit der KI. Diese Themen begleiten die Menschen in Ausbildung durchgängig. Darauf aufbauend wird Wissen in dem Maße vermittelt, wie es in der Domäne erforderlich ist, um die Grundlagen für Plausibilisierungskompetenz zu schaffen. Nur wenn das Interesse besteht in die Grenzbereiche des menschlichen Wissens vorzustoßen, spezialisiere ich mich in der Tiefe, wie das heute zumeist der Fall ist.

Vielleicht ist es ein Segen

Abschließend möchte ich noch etwas zum Nachdenken mitgeben. Der Titel dieses Artikels lautet „Wissen reicht nicht mehr“. Tatsächlich hat Wissen allein noch nie gereicht. Wir haben in der Vergangenheit unsere Ausbildungsstätten zu stark dahingehend ausgerichtet, dass Wissen „messbar“ vermittelt wird. Dies beschränkt uns in der Wissensvermittlung zwangsläufig auf einen sehr kleinen Ausschnitt von Kompetenzen. Die “weichen”, die sozialen Kompetenzen, die tatsächlich ebenso notwendig sind, um in dieser Welt meinen Weg erfolgreich zu beschreiten, kamen stets zu kurz.

Insofern ist die Neugewichtung von Kompetenzen, die nun erzwungen wird, vielleicht gar nicht so schlecht, oder?