Prompten statt lernen? Prompten und lernen!

Bis der Buchdruck dazu führte, dass die Breite der Gesellschaft lesen konnte, dauerte es Jahrhunderte. Das Telefon brauchte etwa hundert Jahre. Die Massenmotorisierung dauerte etwa sechzig Jahre. Es dauerte zehn Jahre, bis das Internet ein Massenphänomen war.

Bis sich KI durchsetzte, dauerte es keine drei Jahre. Wir müssen uns diese Geschwindigkeit vor Augen führen, um zu verstehen: Das überholt uns gerade. Keine Psyche, keine Gesellschaft ist so schnell, dass sie da im Fahrersessel bleibt.

Während also noch wild experimentiert wird, holt die die Wissenschaft auf. Viel wurde inzwischen dazu geforscht, dass die breite Anwendung von KI die Urteilsfähigkeit einschränkt (Stichwort: „critical offloading“, z.B. SBS, MIT). Dass der massive Einsatz von KI menschliche Intelligenz senkt, können wir als ausreichend gesichert annehmen. Andererseits: Es ist eine disruptive technologische Innovation, die ihre Chancen hat. KI wird genutzt mit allen Folgen, nicht nur den Chancen.

Ich bin Ausbildner – Hochschullehrender, Lehrsupervisor für Supervision, Coaching und Organisationsentwicklung und Trainer für Gruppendynamik. In meinem letzten Blog („Uns gehen Lernräume kaputt“) habe ich angekündigt, mich um die Folgen aufs Lernen von OE zu kümmern, und zwar mit einem Ausblick: Was können wir tun?

Was müssen wir zukünftig in der OE können?

Das deutsche Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung IAB hat einen „Job-Futuromat“. In dem kann man auslesen, wie exponiert bestimmte Berufe gegenüber KI sind. „Organisationsberatung“ kennt er nicht, aber „Unternehmensberatung“. In dieser Kategorie listet er acht Kerntätigkeiten auf, von denen zwei (nämlich „Kosten- und Leistungsrechnung“ und „Controlling“) KI-automatisierbar sind, aber sechs weitere (darunter „Organisationsberatung“) nicht. Wie holzschnittartig dieser Monitor auch immer sein mag: unsere Zunft wird schon nicht aussterben.

Aber das IAB sagt auch: Der Beruf wird sich verändern: KI verschiebt unsere Arbeit in die Meta-Arbeit: Wir sind in Zukunft mehr damit beschäftigt, die Ergebnisse von KI zu prüfen und zu korrigieren, anstatt selbst zu produzieren. Das ist kein neues Phänomen: Ich musste in Mathe noch mit dem Bleistift wurzelziehen. Meine Tochter muss zum Glück nichtmal mehr wissen, wie man integriert. Stattdessen muss sie beantworten, was man integrieren muss, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen – das kann ich nicht.

Wir müssen jeden technologischen Fortschritt mit der Erweiterung unserer Kompetenz über den Fortschritt hinaus beantworten. Für OE heißt das: Erstens müssen wir selbst OE noch besser können als KI, weil wir in der Lage sein müssen, deren Output einzuschätzen und zu korrigieren. Zweitens heißt es, die Möglichkeiten von KI in unserem Beruf kritisch zu integrieren, um mit KI besser zu sein als ohne. Das Problem dabei ist leider: Wie geht das? Schön langsam gibt es Forschungsergebnisse zur Integration von KI in OE und auch schon die ersten Metastudien (ein Beispiel hier), aber die Ergebnisse sind kaum mehr als explorativ. Wir sind noch immer in einem riesigen 1:1-Experiment des technologischen Wandels, viel mehr mitgespült als aktiv schwimmend.

(Klammer auf: Wenn ich die Studien mal gelesen habe, kommt ein eigener Blog darüber, aber ich habe sogar Gemini Deep Research zu oft beim Halluzinieren erwischt, um diese Aufgabe dem Rechner zu übergeben. Bitte etwas Geduld. Wer meinen Newsletter abonniert hat, erfährt taufrisch davon. Klammer zu.)

Wie lernen wir Organsationsentwicklung?

Am Beginn eines guten Lernwegs für Organisationsberatung steht eine narzisstische Kränkung: Wirklichkeit, an deren Existenz wir immer geglaubt haben, gibt es nicht, sondern wird kommunikativ generiert. Der wahrgenommene Grad der eigenen Kompetenz macht also zu Beginn einen steilen Sinkflug, und erst dadurch entsteht der Lernimpuls mit seinen wichtigsten Fähigkeiten: Ambivalenztoleranz, Ambiguitätstoleranz, Reflexivität.

Viele Anfängerinnen und Anfänger des systemischen Denkens gehen dieser Kränkung aus dem Weg. Sie prompten und „wissen“ die Lösung in Sekunden. Es fehlt die wahrgenommene Notwendigkeit, zu lernen. Nein, das ist keine polemische Übertreibung, das ist Unterrichtspraxis! Wie will man so jemals besser werden als KI? Prompten statt Denken macht nicht intelligent! Viele verhalten sich wie eine Katze, die so lange miaut, bis ihr jemand die Zimmertür aufmacht, anstatt zu lernen, wie man sie selbst öffnet. Meine Katze hat das nur gelernt, weil ihr niemand die Tür aufmachte.

Dabei glaube ich nicht, dass die Anfäger:innen von heute unwillig sind, zu lernen. Sie stürzen sich durchaus engagiert in Feldaufgaben – um dann ihr Material in ChatGPT zu kippen und damit eine mühsam erarbeitete Goldgrube in den Abfluss zu schütten. Inhaltsanalyse kann KI nämlich ganz schlecht, obwohl viele (die ihr Geld damit verdienen) das Gegenteil behaupten. Damit einher geht meine Beobachtung, dass die Theoriefestigkeit erschreckend verfällt. Es wirkt, als hätten die Studierenden von der Grundlagenliteratur nur die KI-Zusammenfassungen gelesen. Wenn wir keine Theorien mehr haben, dann wissen wir aber nicht mehr, was wir tun. Es ist nicht die Arbeitswilligkeit, die leidet, es ist die Reflexionsfähigkeit, die erst entsteht, wenn man sich durch Widerstände wirklich durchgearbeitet hat.

Wie sehen also Lernräume in Zeiten von KI aus?

These 1: Die Lernräume müssen den Lernimpuls anders liefern. Sie müssen die Lernenden zu dem herausfordern, was KI genau nicht kann: Soziale Interaktion ohne doppelten Boden, ohne künstlich intelligente Auswege. Wir sollten OE-Kompetenz wieder mehr in gruppendynamischen Trainingsgruppen, OE-Labors, Planspielen und Skill Trainings lernen, mit einem durchgehenden begleitenden Lehrsupervisionsprozess.

These 2: Wir werden eine stärkere Auseinanderentwicklung unter den Lernenden erleben, und zwar entlang ihres Engagements. Je leichter es wird, der Destabilisierung aus dem Weg zu gehen, umso mehr zählt der individuelle Wille, sich destabilisieren zu lassen. OE zu lernen, wird also in Zukunft mehr Mut und Eigenmotivation brauchen.

These 3: Gute OE-Ausbildung wird sich weiterhin teuer im spezialisierten Postgraduate-Bereich finden, weil dort genug Motivation und Geld zusammen kommen. Eng könnte es im unteren Bereich werden, wo OE-Ausbildung an Berufseinsteiger:innen oder als kleine Zusatzqualifikation an verwandte Berufe (z.B. Betriebswirtschaft) um weniger Geld angeboten wird. Der Abstand zwischen „oben“ und „unten“ wird größer werden.

These 4: Lernen im Job ist ernsthaft gefährdet. 67 Prozent aller Lernaktivitäten im Berufsleben passieren „on the job“, nur 14 Prozent des Lernens geschieht in definierten Lernsettings, hat Andries de Grip von der Universität Maastricht erhoben. Es sind die Einstiegs- und Aufstiegspositionen, die uns erst die nötige Professionalität verschaffen. Genau diese Positionen fallen durch KI am stärksten weg. Große Beratungsagenturen streichen diese Stellen massiv, und sie überlegen sich schon, wie sie Recruiting und Laufbahnen umgestalten, damit sie weiterhin gute Leute bekommen.

Was heißt das für die Lernlandschaften?

• Ich denke, dass jene Ausbildungsinstitutionen, die bei Berufseinsteigern ansetzen, bei der OE-Ausbildung schwere Zeiten vor sich haben. Unis, FHs, Polys, Fernkurse und andere stehen jetzt bereits unter großem Effizienzdruck und müssen immer mehr Studierende mit immer weniger Ressourcen in immer kürzerer Zeit durchschleusen. Viele flüchten vor der Kostenschere in Distanzlehre, Selbststudium und KI, aber dadurch verfällt die Qualität. Ich sehe die Zukunft in diesem Sektor in Spezialisierung (z.B. dezidierte Change-Masterlehrgänge), nicht in der Generalisierung.

• Ich denke nicht, dass KI den etablierten, berufsbegleitenden (und sehr teuren) OE-Ausbildungen etwas anhaben kann. Sie greifen im Prinzip jenen Markt ab, wo hohes Engagement, hohes Potenzial und zahlende Auftraggeber zusammenkommen. Dort besteht am ehesten das Innovationspotenzial, KI und OE sinnvoll zu verschränken, weil die Ressourcen dafür zur Verfügung sind.

• Ich bin gespannt, wie es den vielen spezialisierten Weiterbildungen ergehen wird, die dezidiert z.B. Supervision, Coaching und OE anbieten. Meine Erfahrung deutet darauf hin, dass die „KI-Ausweichbewegung“ dort deutlich geringer ist, weil schon bisher mit viel erfahrungsorientiertem Lernen gearbeitet wurde. Die Arbeit mit Fachliteratur ist in diesem Sektor ohnehin eher gering. Kundinnen dieser Schienen sind primär Berufstätige, die viel Praxisbezug mitbringen. Vielleicht wirken diese Faktoren zusammen, dass ihre „KI-Exposition“ geringer ist.

• Für das Lernfeld „on the job“ wird es die einfachen Junior-Positionen kaum mehr geben. Wer also für sein Unternehmen OE-Nachwuchs haben will, wird sich mit guten Trainee-Programmen darum kümmern müssen.

• Was unsere Zunft der Organisationsberater:innen anlangt, rechne ich in den nächsten Jahren mit einer sehr hohen Zahl von halbguten Promptern. Die werden sich bei geringer Qualifikation mit Hilfe von KI sehr gut verkaufen und einfache Aufgaben durchaus passabel hinkriegen, aber an der ersten Schwierigkeit scheitern. Damit umzugehen, wird für unsere Auftraggeber:innen vermutlich genauso herausfordernd wie die Unterscheidung von ansprechendem KI-Stuss und wirklicher Qualität. Meine Empfehlung: Der direkte Kontakt im Tun zeigt den Unterschied, wie jetzt auch schon.

• Was einen eigenen Blog wert ist, ist die Überlegung, dass unsere Kundinnen und Kunden KI-Beratung in Anspruch nehmen werden, mit oder ohne uns. Wir müssen uns überlegen, wie wir damit umgehen. Der wissenschaftliche Ansatz dazu beschreibt die Strategien „enriching“ (erweitern der eigenen Kompetenz mit KI), „splinting“ (anbieten, was KI nicht kann) und „patching“ (zusammenführen von Coaching- und IT-skills für neue Angebote).

Fazit? Verloren ist das nicht.

Was immer aus dem KI-Boom noch wird – verloren ist das Lernen von OE sicher nicht. Die großen Verwerfungen wird der KI-Boom vermutlich anderswo auslösen. Ob wir am Ende des Tages mit unserer Zunft nicht um die Liegestühle auf der Titanic streiten, stelle ich mal in den Raum. Während uns das Klima kollabiert und KI-gesteuerte Waffen europäische Städte zerbomben, bräuchten wir eher eine Revolution der Vernunft und des Weitblicks, und zwar ein bisschen presto. Uns läuft nämlich die Zeit davon.

So, und nun muss ich aufhören. Ich möchte meiner Tochter einen guten Morgen wünschen und sie fragen, ob sie ein Katerfrühstück und/oder eine Kopfwehtablette mag (sie hat die letzte Nacht durchgemacht), und dann muss ich die Küche aufräumen. Ersteres könnte mir KI spielend abnehmen, aber das soll sie nicht. Letzteres sollte mir KI bitte abnehmen, aber das kann sie nicht. Bis uns KI endlich mal das leistet, was ich brauche, wird wohl noch ein wenig dauern.

(Bildnachweis: Ja, das ist Gemini Nano Banana bei dem Versuch, die Küche aufzuräumen – Gott behüte, ich mag mein Geschirr).