Was tun, wenn KI im Team nicht zündet

Künstliche Intelligenz ist längst in den Arbeitsalltag eingezogen. Laut einer repräsentativen Studie des TÜV-Verbands gaben zwei von drei Befragte an, KI zu nutzen. 2024 waren es noch 53, 2023 37 Prozent. Ob Gemini, Claude, Perplexity oder ChatGPT – Sprachmodelle (LLMs) sind verfügbar, werden ausprobiert – und trotzdem bleibt oft die große Wirkung aus. Immer wieder gab es dazu die unterschiedlichsten Publikationen, eine größere publizierte im September 2025 die Boston Consulting Group unter dem Titel "The Widening AI Value Gap". Die Erwartungen waren hoch, die Realität wirkt ernüchternd. Warum ist das so?

Die Antwort liegt nicht allein in der Technologie. Sondern in der Art, wie Mensch, Team und Organisation zusammenarbeiten. Oder eben nicht.

KI ist wie ein Fitnessstudio – und das erklärt vieles

Stellen wir uns zwei Menschen vor: Paula und Patrick. Beide gehen ins selbe Fitnessstudio, beide haben Zugriff auf dieselben Geräte. Paula kommt mit Trainingsplan, verfolgt Ziele, kennt ihre Tools. Patrick dagegen trainiert sporadisch, probiert mal dieses, mal jenes – sieht aber keine Fortschritte.

Übertragen auf den Alltag, zum Beispiel in Newsrooms:

• Paula nutzt LLMs strategisch. Sie hat gute Prompts gespeichert und nutzt diese immer wieder, sie verbessert ihre Ergebnisse systematisch.

• Patrick startet ChatGPT, formuliert vage Anfragen und wundert sich, dass „da nichts Gutes rauskommt“.

Gleiche Tools, völlig unterschiedliche Resultate.

Die Kluft zwischen beiden entsteht nicht durch die Technologie – sondern durch Vorbereitung, Wissen und Kontext. Tragisch wird es, wenn diese Lücke nicht sichtbar ist, bis es drauf ankommt: Deadline. Redaktionsschluss, gemeinsames Projekt. Dann zeigt sich: Da geht was auseinander.

Die Produktivitätslücke ist systemisch

Die wahre Ursache liegt tiefer. Denn diese Lücke entsteht auf drei Ebenen:

1. Individuell – Kann ich das überhaupt?

2. Team – Wird Wissen geteilt? Ist das erlaubt?

3. Organisation – Unterstützt das System den Einsatz von KI?

Nur wenn alle drei Ebenen zusammenspielen, entsteht Wirkung. Sonst bleibt KI ein Tool für Einzelkämpfer*innen – mit viel Potenzial, das ungenutzt bleibt.

1. Individuelle Kompetenz: Struktur schlägt Intuition

Die erste Ebene ist naheliegend: Wer klare Prompts formulieren kann, bekommt bessere Ergebnisse. Wer strukturierter denkt, bekommt noch mehr zurück – weil LLMs genau darin stark sind.

Wer also schon vorher gut sortiert war, profitiert jetzt überproportional. Die Frage ist: Wollen wir das dem Zufall überlassen? Oder bauen wir diese Fähigkeit gezielt auf?

2. Teamkultur: Teilen oder schweigen?

Auch der beste Prompt nützt wenig, wenn im Team jede*r für sich arbeitet. Paula ist nicht nur individuell fit – ihr Team unterstützt das auch:

• Gemeinsame Prompt-Bibliothek

• Regelmäßiger Austausch (z.B. „LLM-Sprechstunde“)

• Führung, die nachfragt: „Was hast du ausprobiert?“

Bei Patrick sieht es anders aus:

• KI wird heimlich genutzt, wenn überhaupt

• Keine klaren Spielregeln

• Vorgesetzte bremsen statt fördern

Ergebnis: Paula gemeinsam mit ihren acht Kolleg*innen. Patrick von niemandem. So entstehen Silos, statt dass Wissen skaliert.

3. Organisation: Prozesse, Regeln, Infrastruktur

Am Ende braucht es auch auf Organisationsebene Klarheit. Was ist erlaubt – und wie wird das unterstützt?

Paulas Organisation hat:

• Klare Regeln: z. B. „für Überschriften und Teaser ja, für die komplette Texterstellung nein“

• Vorlagen, die mit LLMs kompatibel sind

• Tools, die KI nahtlos integrieren

Patricks Organisation sagt: „KI ist erlaubt, aber bitte verantwortungsvoll“ – ohne konkret zu werden. Das reicht nicht.

Paula arbeitet mit dem System. Patrick gegen das System.

Wann die Produktivitätslücke zum Problem wird

Nicht jede Lücke ist ein Drama. Unterschiedliche Geschwindigkeiten können okay sein – z. B. bei unabhängigen Aufgaben oder im Umgang mit sensiblen Daten. Aber es gibt Situationen, in denen diese Lücke richtig teuer wird:

1. Teams sind aufeinander angewiesen – Verzögerungen, weil einer langsamer ist

2. Qualitätsunterschiede – Kund:innen merken den Unterschied

3. Wissenssilos – das Rad wird ständig neu erfunden

4. Frustration – Kultur leidet, Zusammenarbeit wird zäh

Dann wird aus einem technischen Problem ein kulturelles. Und es betrifft nicht nur Patrick.

Was tun?

Es geht nicht um Gleichmacherei – sondern um gleiche Chancen. Kann jede*r sein Bestes geben? Oder bremst das System manche aus?

Die Lösung liegt in einem systematischen Ansatz, der alle drei Ebenen adressiert:

• Individuum: Fähigkeiten aufbauen

• Team: Lernkultur etablieren

• Organisation: Prozesse & Infrastruktur anpassen

Denn die zentrale Frage ist nicht mehr: Nutzen wir KI?

Sondern: Wie gestalten wir unsere Organisation, damit KI für alle funktioniert?

Was Redaktionen und Kommunikationsteams jetzt konkret tun können

Bevor KI im Alltag Wirkung zeigt, braucht es drei Dinge:

1. Ein klares Ziel – Nicht „wir wollen produktiver werden“, sondern z. B. „Wir wollen von der Idee bis zum fertigen Produkt 40 Prozent schneller sein“

2. Konkrete Spielregeln – Wo setzen wir LLMs ein, wo nicht? Was ist Pflicht, was optional?

3. Messbare Erfolge – z. B. Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Anzahl aktiver User:innen, Qualität der Zusammenarbeit

Und darauf aufbauend wirken vier zentrale Hebel:

Die vier Hebel für wirksame KI-Nutzung

1. Kompetenz
   → zum Beispiel AI-Literacy aufbauen, Mythen entlarven, Prompt-Trainings, Struktur-Denken fördern, Ansprechpersonen schaffen

2. Kontext
   → Gemeinsame Bibliotheken, Peer-Learning, interne Meetups

3. Kultur
   → Fehler erlauben, psychologische Sicherheit stärken, Führung als Enabler

4. Klarheit
   → Prozesse, Infrastruktur, Leitplanken definieren

Und dann?

Zurück zur Analogie: Wenn KI ein Fitnessstudio ist – was macht dann das gute Studio anders?

• Es kennt seine Mitglieder

• Bietet Einführungen an

• Vermittelt Trainingspartner*innen

• Schafft Strukturen, die auch Anfänger*innen mitnehmen

Die Frage ist nicht: Paula oder Patrick?

Die Frage ist: Welches Fitnessstudio wollen wir sein?

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