Kompetenzerosion durch KI: Warum Sie nicht merken, was Sie verlieren

KI-Governance und Führung | Artikel 5

Wir haben in den vergangenen Jahrzehnten eine Menge abgegeben. Das Kopfrechnen an den Taschenrechner, die Rechtschreibung an die Korrekturfunktion, den Orientierungssinn an das Navigationsgerät. Jedes Mal war das ein Gewinn – schneller, bequemer, zuverlässiger. Dass wir dabei auch etwas verloren haben, ist den meisten von uns nie aufgefallen. Vermisst hat es ohnehin niemand. Jetzt geben wir etwas anderes ab. Nicht einen Rechenschritt und nicht eine Wegstrecke, sondern das Durchdringen einer Sache: die Analyse, die Abwägung, die Formulierung, die Einschätzung. Ich halte KI für eines der stärksten Werkzeuge, die Führungskräften je zur Verfügung standen, und ich nutze sie täglich. Genau deshalb stelle ich hier die unbequeme Frage: Welche Fähigkeiten verliere ich gerade, ohne es zu bemerken?

Was zuerst verschwindet, ist nicht die Urteilskraft

Wenn von Kompetenzverlust die Rede ist, denken die meisten an das Offensichtliche: Man kann irgendwann etwas nicht mehr, was man früher konnte. Tatsächlich hängen Fähigkeiten aber voneinander ab – und die wichtigste von ihnen, die eigene Urteilskraft, verschwindet nicht zuerst.

Auf der ersten Stufe steht das Handwerk. Einen Sachverhalt sauber analysieren, Material ordnen, im eigenen Stil schreiben, ein Thema wirklich durchdringen. Das ist noch kein Urteil. Das ist Werkzeug.

Auf der zweiten Stufe steht die Urteilskraft. Sie schwebt nicht frei über den Dingen, sie ruht auf der ersten Stufe. Wer nie selbst eine Analyse gebaut hat, kann eine fremde Analyse nicht beurteilen. Er kann sie auf Plausibilität abklopfen – ob sie schlüssig klingt, ob die Zahlen zueinander passen. Aber eine Analyse kann in sich völlig stimmig sein und trotzdem falsch, weil eine Annahme nicht trägt oder eine wesentliche Größe gar nicht vorkommt. Beides steht nicht im Papier. Das sieht nur, wer die Sache aus eigener Arbeit kennt.

Auf der dritten Stufe steht das, was ein Unternehmen am teuersten zu stehen kommt: die Fähigkeit, sich zu unterscheiden. Wer kein eigenes Urteil hat, erkennt keinen eigenen Weg. Er kann nur zwischen Wegen wählen, die ihm vorgeschlagen werden.

Die erste Stufe trägt die zweite, die zweite trägt die dritte. Deshalb ist die Aussage „Ich lasse mir doch nur Arbeit abnehmen“ so schwer zu beantworten. Sie stimmt – und gleichzeitig erodiert dabei manchmal der Unterbau von etwas ganz anderem.

Daraus folgt aber nicht, dass man nichts an die KI abgeben sollte. Es gibt Arbeiten, die lästig sind und keinen eigenen Beitrag erfordern. Es gibt auch Fähigkeiten, die man guten Gewissens aufgibt – aufwendige Recherche zum Beispiel. Der Unterschied liegt nicht zwischen Abgeben und Selbermachen. Er liegt zwischen bewusster und unbemerkter Abgabe. Wer Recherche abgibt und dabei weiß, dass er diese Fähigkeit mit der Zeit verliert, hat entschieden. Das ist oft richtig. Das Problem beginnt dort, wo gar keine Entscheidung mehr stattfindet, sondern nur noch ein Reflex.

 

Erarbeiten oder abnicken – dazwischen liegt mehr, als man sieht

Diesen Reflex beobachte ich bei mir selbst, und ich höre ihn in fast jedem Gespräch mit Führungskräften. Ein Bericht steht an, ein Fachbeitrag, eine heikle E-Mail, eine Entscheidungsvorlage. Erstellen lassen, kurz überfliegen, freigeben. Das Ergebnis liegt in Minuten vor, wirkt sauber und spart einen halben Tag.

Formulieren ist nicht der lästige Teil der Arbeit. Es ist der Teil, in dem das Verstehen entsteht.

Der naheliegende Einwand lautet: Den fertigen Text kann ich doch lesen, dann habe ich das Wissen auch. Stimmt – nur ist es ein anderes Wissen. Wer einen Sachverhalt selbst durcharbeitet, trifft dabei hunderte kleiner Entscheidungen. Was gehört zusammen, was lasse ich weg, an welcher Stelle geht die Rechnung nicht auf. Dabei entsteht nicht nur Wissen über die Sache, sondern etwas Wichtigeres: Wissen über die eigenen Lücken. Man weiß hinterher, wo man sicher ist und wo nicht.

Angelesenes Wissen hat diese Textur nicht. Es ist glatt. Man kennt die Antwort, aber nicht die Unsicherheiten dahinter. Und genau das fällt in dem Moment auf, in dem jemand nachfragt – ein Kunde, ein Aufsichtsrat, ein Journalist.

Bei E-Mails wiegt das schwerer. Die eigentliche Arbeit lag dort nie im Formulieren. Sie lag in der Frage, wie das beim Empfänger ankommt – bei einem enttäuschten Kunden, einem übergangenen Kollegen, einem Mitarbeiter in einer schwierigen Lage. Genau dieser Perspektivwechsel entfällt, wenn der Text schon dasteht. Verstärkt wird das durch einen oberflächlichen Prompt: Wer ungenau fragt, hat auch vorher nicht genau nachgedacht.

Wer einen Entwurf nur noch abnickt, hat das Thema zur Kenntnis genommen. Durchdrungen hat er es nicht.

Warum es niemand merkt

An dieser Stelle kommt verlässlich der Einwand: Das haben wir beim Taschenrechner auch gesagt – und sind nicht dümmer geworden. Der Einwand ist berechtigt, aber er übersieht zwei Unterschiede. Beim Kopfrechnen weiß jeder genau, dass er es nicht mehr kann. Und falls Zweifel bestehen, lässt es sich in dreißig Sekunden überprüfen.

Beides gilt für Urteilskraft nicht. Dazu ein Befund aus der Medizin, den ich für den aufschlussreichsten dieser Debatte halte. Erfahrene Endoskopiker mit jeweils über 2.000 Eingriffen arbeiteten einige Monate mit KI-Unterstützung. Danach wurde gemessen, wie gut sie ohne diese Unterstützung Auffälligkeiten erkennen. Ihre Erkennungsrate war von rund 28 auf rund 22 Prozent gefallen – bei Spezialisten, nicht bei Berufsanfängern.

Die eigentliche Pointe ist aber nicht der Rückgang. Sie ist, dass diese Ärzte es überhaupt nur erfahren haben, weil jemand gemessen hat. Dasselbe gilt für Piloten, deren Handflugfähigkeit zweimal im Jahr im Simulator überprüft wird. Für eine Führungskraft misst niemand. Es gibt keine Erkennungsrate für Urteilskraft und keinen Simulator für Entscheidungen.

Deshalb meldet sich dieser Verfall nicht. Er wartet auf den Tag, an dem es darauf ankommt.

Wenn die Vorlage schon die Entscheidung ist

Am deutlichsten wird das bei Entscheidungen. Eine Entscheidungsvorlage hatte immer zwei Funktionen. Sie sollte informieren – und sie zwang denjenigen, der sie erstellte, Optionen gegeneinanderzuhalten, Annahmen offenzulegen und Unsicherheit auszuhalten. Kommt sie fertig formuliert und plausibel begründet auf den Tisch, fällt die zweite Funktion aus. Wer sie dann nur nachvollzieht, trifft keine Entscheidung mehr – er bestätigt eine.

Was dabei fehlt, lässt sich genau benennen: die Verwerfungsgeschichte. Eine fertige Vorlage zeigt immer die Begründung für die Option, die sie empfiehlt. Sie zeigt nicht, welche Alternativen erwogen und aus welchem Grund verworfen wurden, und sie zeigt nicht, welche einzelne Annahme das ganze Gebäude trägt. Wer eine Vorlage selbst gebaut hat, weiß, an welcher Stelle sie wackelt. Wer sie nur gelesen hat, sieht ein geschlossenes Argument. Geschlossene Argumente wirken stark, auch wenn sie auf einer schwachen Annahme stehen.

Dazu kommt eine zweite Lücke, die noch schwerer zu entdecken ist. Die KI kann nur verwerfen, was sie erwogen hat. Eine Option, die sie nie in Betracht gezogen hat, taucht in der Vorlage nicht einmal als verworfen auf. Sie fehlt spurlos. Ob etwas fehlt, merkt nur, wer das Thema selbst durchdrungen hat.

Früher half dabei ein Signal, auf das wir uns alle verlassen haben: Schwache Arbeit erkannte man an ihrer Form. Sie war lückenhaft, unsauber, schlecht formuliert. Diese Kopplung zwischen Qualität und Form hat KI aufgehoben. Ein falsches Ergebnis sieht heute so gut aus wie ein richtiges – manchmal besser, weil es sich nicht an Einschränkungen abarbeiten muss. Der Eindruck von Sorgfalt ist kein Prüfsignal mehr.

Was stattdessen hilft, sind zwei Fragen, die sich aus keinem Text beantworten lassen, den man nicht durchdrungen hat: Welche Option haben Sie verworfen, und warum? Und welche einzelne Annahme müsste falsch sein, damit die Entscheidung kippt?

Die Grenze verläuft zwischen Nähe und Distanz

Wie zieht man nun die Grenze? Ein Schulexperiment mit rund tausend Jugendlichen liefert dazu eine überraschend praktische Antwort. Eine Gruppe arbeitete mit einem KI-Tutor, der Lösungen lieferte. Solange das Werkzeug zur Verfügung stand, lösten sie die Aufgaben deutlich besser als die Vergleichsgruppe. In der Prüfung, die ohne Hilfsmittel stattfand, lagen sie dann rund 17 Prozent darunter. Eine zweite Gruppe arbeitete mit demselben System, das aber nur Hinweise gab statt Lösungen. Diese Gruppe übte noch erfolgreicher und verlor in der Prüfung praktisch nichts.

Derselbe Stoff, dasselbe Werkzeug, entgegengesetzte Wirkung. Der Unterschied liegt nicht im Umfang der Hilfe, sondern in ihrer Richtung.

Entscheidend ist nicht, was Sie abgeben, sondern ob es Sie näher an die Sache bringt oder weiter weg.

Alles, was näher heranführt, ist gut: recherchieren, Material ordnen, Zusammenhänge sortieren, Rechenwege prüfen, Sie auf Lücken stoßen, Ihnen widersprechen. Alles, was Sie fernhält, ist riskant: die fertige Schlussfolgerung, die fertige Bewertung, das fertige Urteil.

Wenn eine ganze Organisation verlernt

Bis hierhin ging es um Sie. Der zweite Teil des Problems betrifft Ihr Unternehmen – er wirkt langsamer und ist deshalb unangenehmer.

Führungskräfte müssen nichts anordnen, damit sich ein Verhalten durchsetzt. Es genügt, dass sichtbar wird, was belohnt wird. Wo schnelle, glatte Ergebnisse zählen, lernt die Organisation genau das – und niemand wird je sagen, dass er sich eine Position nicht mehr selbst erarbeitet hat.

Weil auch dort niemand Urteilskraft misst, bleibt der Verfall kollektiv unsichtbar. Eine Fallstudie aus einem Unternehmen, das seine Buchhaltung weitgehend automatisiert hatte, beschreibt den Mechanismus: Weil kaum noch Fehler auftauchten, prüften die Mitarbeiter die Ergebnisse immer flüchtiger. Und weil sie weniger prüften, konnten sie immer schlechter prüfen. Ein Kreislauf, der sich selbst verstärkt – aufgefallen ist er weder den Mitarbeitern noch den Managern.

Sichtbar wird er erst an zwei Punkten, und beide kommen spät.

Der erste ist der Ausnahmefall. In der Automatisierungsforschung ist seit über vierzig Jahren bekannt: Je zuverlässiger ein System läuft, desto seltener muss der Mensch eingreifen – und desto schlechter ist er vorbereitet, wenn es doch nötig wird. Genau dann, in der Krise, bei der Ermessensentscheidung, ist Urteilskraft gefragt.

Der zweite ist der Wettbewerb. Ein Experiment mit Autoren hat gezeigt: KI-Unterstützung machte die einzelnen Texte kreativer – und alle Texte zusammen einander ähnlicher. Übertragen auf Unternehmen heißt das: Wenn alle mit denselben Systemen arbeiten und niemand mehr den fachlichen Unterbau hat, um einen eigenen Weg überhaupt zu erkennen, entsteht kein Vorsprung. Es entsteht Einheitsbrei.

Man kann dagegenhalten, und ich nehme den Einwand ernst: Vielleicht ist eine stark KI-gestützte Organisation einfach leistungsfähiger. Vielleicht. Solange nichts schiefgeht und solange die anderen es nicht genauso machen. Eine Organisation, die ihre Fähigkeit zur Gegenprüfung verloren hat, hat weder eine Rückfallebene noch jemanden, der merkt, dass es Zeit wäre, eine zu haben.

Die Reihenfolge entscheidet

Drei Dinge haben sich für mich bewährt. Keines davon verlangt, auf KI zu verzichten.

Das erste ist tatsächlich nur eine Frage der Reihenfolge. Erst die eigene Einschätzung, dann die KI. Wer zuerst die KI fragt, bekommt einen Anker, auf den sich das eigene Denken fixiert. Wer zuerst selbst eine Position bezieht, bekommt einen Sparringspartner. Daraus entsteht die für mich interessanteste Nutzung überhaupt: die KI nicht um eine Lösung bitten, sondern um Widerspruch. Wo liegt mein Denkfehler? Welche Annahme trägt nicht? Was spricht gegen meine Option? So eingesetzt schärft KI das Urteil, statt es zu ersetzen – es ist genau der Unterschied zwischen dem Tutor, der Lösungen liefert, und dem, der Hinweise gibt.

Das zweite ist, in einem Feld handwerklich im Training zu bleiben. Die Luftfahrt schreibt ihren Piloten regelmäßiges Fliegen von Hand vor, gerade weil der Autopilot zuverlässig ist. Nur haben Führungskräfte weder Vorschrift noch Simulator, und gute Vorsätze halten selten. Realistisch ist es, sich an Anlässe zu hängen, die ohnehin existieren: die Strategieklausur, die eine Entscheidung mit echter Tragweite, das schwierige Gespräch. Dort bewusst ohne Werkzeug vorbereiten – nicht als Disziplinübung, sondern weil das die einzige Gelegenheit ist, bei der Sie es überhaupt merken würden.

Das dritte betrifft die Organisation, und hier wird oft der falsche Weg eingeschlagen. Prüfen Sie nicht, ob eine Vorlage mit KI entstanden ist. Das lässt sich nicht feststellen, es erzeugt Kontrolle statt Qualität und treibt die Nutzung zusätzlich in den Schatten. Ändern Sie stattdessen das Gespräch über die Vorlage. Fragen Sie nach der verworfenen Option und nach der tragenden Annahme. Diese beiden Fragen kann niemand beantworten, der den Sachverhalt nicht durchdrungen hat – unabhängig davon, womit die Vorlage entstanden ist. Das bestraft nicht den Einsatz von KI, sondern fehlende Durchdringung. Und genau darum geht es.

 

Fazit: Kompetenz verschwindet leise

Kompetenz geht nicht mit einem Knall verloren. Sie geht leise, und das Tückische daran ist, dass es sich beim Verschwinden gut anfühlt. Schneller. Souveräner. Entlasteter.

Deshalb ist dieser Artikel kein Plädoyer gegen KI. Ich nutze sie täglich und möchte sie nicht mehr missen. Er ist ein Plädoyer dafür, eine Grenze bewusst zu ziehen, die sonst niemand für Sie zieht. Nutzen Sie KI, um tiefer in eine Sache hineinzukommen. Nutzen Sie sie nicht, um sich die Sache vom Hals zu halten. Und machen Sie daraus eine Entscheidung, keinen Reflex.

Am Ende trägt jemand die Verantwortung für das, was die KI vorbereitet hat. Diese Verantwortung ist aber nur so viel wert wie die Fähigkeit, im Zweifel zu widersprechen. Wer nicht mehr widersprechen kann, wird seiner Verantwortung nicht mehr gerecht. Er unterschreibt nur noch. Genau darum geht es im nächsten Artikel dieser Serie.

Und deshalb die Frage, die mich seit der Arbeit an diesem Text selbst beschäftigt: Woran würden Sie eigentlich merken, dass Ihr eigenes Urteil nachlässt – und wer in Ihrem Unternehmen würde es Ihnen sagen? Ich freue mich auf den Austausch.

Was Sie in dieser Serie erwartet

Diese Serie begleitet Sie durch die wichtigsten Führungsfragen rund um KI im Unternehmen – praxisnah und aus eigener Erfahrung.

Bisher ging es um die Menschen im Team. Im nächsten Artikel richte ich den Blick auf die Führungskraft selbst – und auf eine Gefahr, die schwerer wiegt als die, durch KI ersetzt zu werden: die schleichende Erosion des eigenen Urteils. Denn wer anderen beibringen will, der KI nicht blind zu vertrauen, muss zuerst bei sich selbst anfangen.

Im vorherigen Artikel habe ich mich mit der Frage beschäftigt: KI einführen heißt Menschen führen: Vier Bruchstellen, die kein Rollout-Plan zeigt

Alle Beiträge der Serie und weitere Hintergründe finden Sie auf unserer Themenseite „KI-Governance und Führung“.

Für wen diese Serie relevant ist

Diese Serie richtet sich an Geschäftsführer, Vorstände, Beiräte und Führungskräfte, die den Umgang mit KI nicht auf ein reines IT-Thema reduzieren wollen. Sie ist besonders relevant für Unternehmen, in denen KI bereits punktuell genutzt wird, ohne dass Rollen, Verantwortlichkeiten und Leitplanken klar definiert sind.
Gerade in mittelständischen Unternehmen entsteht daraus schnell eine Gemengelage aus Chancen, Unsicherheit und Handlungsdruck. Genau dort braucht es Führung – nicht später, sondern jetzt.

Über den Autor

Dr. Bernd Kappesser ist Partner bei der empiricus GmbH. Mit seiner langjährigen Erfahrung in Führungsrollen im IT- und Technologieumfeld verfügt er über fundierte Expertise in Transformation, Organisationsentwicklung und strategischer Führung.

Er begleitet Geschäftsführungen, Vorstände, Beiräte und Führungskräfte-Teams dabei, ihre Rolle bewusst zu gestalten, Veränderung wirksam zu führen und ihre Organisationen im Spannungsfeld von Digitalisierung, Künstlicher Intelligenz und Regulierung zukunftsfähig auszurichten. Sein Ansatz verbindet unternehmerische Praxis, strategisches Denken und persönliche Reflexion – mit klarem Fokus auf nachhaltige Wirkung.

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