Wie sollten Mensch und KI zusammenarbeiten?

Intro

In dieser Folge des AI FIRST Podcast spricht Felix Schlenther mit Elisabeth L'Orange, Partnerin für Data & AI bei Deloitte, über die Zukunft der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. Die beiden diskutieren, wie sich ihre eigenen Arbeitsweisen durch KI verändert haben, welche Phasen sie dabei durchlaufen haben und warum übermäßige KI-Nutzung auch kognitive Schattenseiten haben kann. Elisabeth teilt ihre Beobachtungen zur "digitalen Degeneration" und plädiert für bewusstes Gehirntraining, während Felix seinen Dreiklang-Ansatz Mensch-KI-Mensch vorstellt. Gemeinsam entwerfen sie eine Zukunftsvision, in der KI Wissen demokratisiert, aber auch eine neue Klassengesellschaft entstehen könnte.

Inhaltsübersicht

Elisabeth beschreibt ihre KI-Nutzung in Wellen — von intensiver Anwendung bis zur bewussten Zurückhaltung, nachdem sie kognitive Auswirkungen bemerkte.
Das Phänomen "Brain-Rot": Wie übermäßige KI-Nutzung die Fähigkeit zum eigenständigen Denken, Lesen und Schreiben beeinträchtigt.
Felix erklärt seinen Dreiklang-Ansatz: Mensch denkt am Anfang, KI beschleunigt in der Mitte, Mensch prüft am Ende.
KI als Teamkollege statt als reines Tool — beide sehen das wahre Potenzial jenseits einfacher Textgenerierung.
Multi-Agenten-Systeme in der Praxis: Wie Felix mit "Donna" eine KI-Assistentin gebaut hat, die Aufgaben an spezialisierte Agenten delegiert.
Die demokratisierende Kraft von KI: Wie Menschen ohne formale Ausbildung Expertise in neuen Bereichen entwickeln können.
Elisabeths Prognose einer "Vier-Klassen-Gesellschaft" im KI-Zeitalter.
Parallele Nutzung mehrerer KI-Modelle und warum Quellenangaben zu 45 Prozent falsch sind.
Horizontale Karrierewechsel werden durch KI realistischer — das starre Fachgebiet-Denken löst sich auf.
Buchempfehlung "Dopamine Detox" und die Rückkehr zum handschriftlichen Notieren als Gegengewicht zur digitalen Überreizung.

Über den Gast

Elisabeth L'Orange ist Partnerin für Data & AI bei Deloitte. Sie hatte bereits vor dem öffentlichen Launch von ChatGPT Zugang zu OpenAI-Technologie und gehört damit zu den frühen Anwenderinnen im Unternehmenskontext. Neben ihrer Beratungsarbeit hostet Elisabeth den Podcast Tech & Tales, in dem sie regelmäßig mit Expertinnen und Experten über Technologie und ihre Auswirkungen auf die Arbeitswelt spricht. Sie beschäftigt sich intensiv mit den kognitiven Auswirkungen von KI-Nutzung und plädiert für einen bewussten Umgang, der eigenständiges Denken bewahrt.

Detaillierte Zusammenfassung

Die Wellen der KI-Nutzung

Elisabeth beschreibt, wie ihre Nutzung von KI verschiedene Phasen durchlief. Als Partnerin bei Deloitte hatte sie frühen Zugang zu OpenAI-Technologie — noch bevor ChatGPT öffentlich verfügbar wurde. Die erste Phase war geprägt von intensiver Nutzung für Marketing und Content-Generierung. Dann kam eine bewusste Reduzierung, nachdem sie an sich selbst bemerkte, wie die ständige Delegation an KI ihre kognitiven Fähigkeiten beeinträchtigte.

Felix beschreibt seinen letzten echten Wow-Moment: Als Manus herauskam, ein KI-Agent aus China, der über viele Minuten hinweg Hunderte einzelner Tasks ausführen konnte. Er hatte sich morgens hingesetzt, Aufgabenbriefings geschrieben — wie er sie sonst an Freelancer geschickt hätte — und diese an Manus delegiert. "Das war extrem krass, wie der mir da die Excel-Sheets zusammengeformelt hat und meine Inputs in diese Excels reingebaut hat." Sein LinkedIn-Post dazu ging viral und landete sogar in einer Keynote von Sascha Lobo auf der Delta Unplugged.

Brain-Rot und die Rückkehr zum analogen Denken

Elisabeth spricht offen über die "digitale Degeneration", die sie an sich selbst festgestellt hat. Sie konnte sich immer weniger Namen merken und war zunehmend auf digitale Hilfsmittel angewiesen. Sie verweist auf Studien, die zeigen, dass ein Drittel der Amerikaner nur noch auf dem Niveau eines Zehnjährigen lesen und schreiben kann. Weitere Forschung belegt, dass Quellenangaben aus KI-Modellen zu 45 Prozent falsch sind — jede zweite Angabe ist faktisch nicht korrekt.

Das Gehirn ist letztlich das größte Asset, was wir haben — und auch das einzige auf Dauer.

Um dem entgegenzuwirken, zwingt sie sich bewusst dazu, ihr Gehirn zu trainieren und nicht jede Aufgabe an KI zu delegieren. Felix teilt diese Erfahrung: Er liest gerade das Buch "Dopamine Detox" und hat wieder angefangen, handschriftlich zu notieren. "Es fühlt sich so an, als würde man wieder runterkommen", beschreibt er das Gefühl, wenn der ständige Dopaminstrom nachlässt. Beide sind sich einig: "Das Gehirn ist letztlich das größte Asset, was wir haben — und auch das einzige auf Dauer."

KI als Teamkollege und Multi-Agenten-Systeme

Beide sehen KI mehr als Teamkollegen denn als reines Werkzeug. Felix beschreibt, wie er KI-Agenten entwickelt hat, die wie seine Kunden "denken", um Marketingentscheidungen zu simulieren. Elisabeth nutzt KI unter anderem, um schwierige Personalgespräche zu üben. Die reine Textgenerierung sei der uninteressanteste Teil — das wahre Potenzial liege in komplexeren Anwendungen.

Felix stellt sein Multi-Agenten-System vor: Seine KI-Assistentin "Donna" fungiert als Chief of Staff. Sie bekommt Arbeitsaufträge über Telegram — auch per Sprachnachricht — und delegiert diese an spezialisierte Agenten: einen Rechercheagenten, einen Copywriting-Agenten, einen Workshop-Vorbereitungsagenten. Donna prüft die Ergebnisse nach Qualitätsstandards, filtert beispielsweise Buzz-Wörter heraus, und schickt das Ergebnis zurück. Das System läuft über N8N als Orchestrierungstool. Bei einfachen Aufgaben dauert es Sekunden, bei Recherchen auch mal eine Minute.

Wir müssen mit KI-Arbeiten zweimal nachdenken — einmal am Anfang und einmal am Ende. In der Mitte hilft KI uns 50, 60, 70, 80, 90 Prozent des Weges deutlich schneller zu schaffen.

Felix erklärt seinen grundlegenden Ansatz: "Wir müssen mit KI-Arbeiten zweimal nachdenken — einmal am Anfang und einmal am Ende. In der Mitte hilft KI uns 50, 60, 70, 80, 90 Prozent des Weges deutlich schneller zu schaffen." Dieser Dreiklang Mensch-KI-Mensch sei entscheidend für qualitativ hochwertige Ergebnisse.

Demokratisierung und die Vier-Klassen-Gesellschaft

Elisabeth sieht großes Potenzial in der demokratisierenden Kraft von KI. Als Beispiel nennt sie ihre Friseurin, die KI nutzt, um Haarschnitte zu visualisieren und chemische Komponenten von Produkten zu prüfen. KI ermöglicht es Menschen, Expertise in Bereichen zu entwickeln, in denen sie keine formale Ausbildung haben. Die starren Strukturen, die besonders in Europa und Deutschland vorherrschen, könnten aufbrechen.

"Mit KI wird es immer mehr möglich sein, dass der Wandel in Karrieren horizontal stattfindet und nicht mehr nur vertikal. Dieses, dass man in einem Fachgebiet sein Leben lang kleben bleibt, muss nicht mehr so sein."

Gleichzeitig prognostiziert Elisabeth die Entstehung einer Vier-Klassen-Gesellschaft: Erstens die Technokraten, die KI kontrollieren. Zweitens erfolgreiche KI-Anwender. Drittens passive KI-User. Und viertens Menschen, die KI ablehnen und den Anschluss verlieren. Sie verweist auch auf Studien, die zeigen, dass Bewerber, die offensichtlich KI-generierte Bewerbungen einreichen, schlechtere Chancen haben — und Mitarbeiter mit hoher KI-Nutzung teilweise weniger bezahlt oder langsamer befördert werden.

Tool-Landschaft und Modellwahl

Felix nutzt für Textarbeit aktuell Claude 4.5 Sonnet als Lieblingsmodell, weil es besonders gut den eigenen Schreibstil adaptiert. Für datenintensive Aufgaben mit großem Kontextfenster setzt er auf Gemini 2.5 Pro. Für seine Agenten verwendet er GPT-4.1. Seine Methode: Er lässt Benchmark-Aufgaben durch verschiedene Modelle laufen und vergleicht die Ergebnisse gegen Testdatensätze.

Elisabeth stellt das Tool prompts.ai vor, mit dem man den gleichen Prompt parallel von verschiedenen Modellen bearbeiten lassen kann. Ihr Wunsch: eine übergreifende Oberfläche, in der sich Modelle gegenseitig verifizieren können. Ihr erster Versuch, das selbst zu bauen, scheiterte allerdings daran, dass ChatGPT beim Code-Generieren abstürzte.

Kernaussagen

Eigenständiges Denken bewahren — "Ich glaube, dieses eigenständige kritische Denken ist eine der wichtigsten Eigenschaften, die wir Menschen haben, und die sollten wir nicht verlieren." Kognitive Autonomie, kritisches Denken
Der Dreiklang Mensch-KI-Mensch — "Wir müssen mit KI-Arbeiten zweimal nachdenken — einmal am Anfang und einmal am Ende. Und in der Mitte hilft KI uns 50, 60, 70, 80, 90 Prozent des Weges deutlich schneller zu schaffen." Qualitätssicherung, Arbeitsmethodik
Horizontale Karrierewege durch KI — "Mit KI wird es immer mehr möglich sein, dass der Wandel in Karrieren und Aufgaben horizontal stattfindet und nicht mehr nur vertikal. Dieses, dass man in einem Fachgebiet quasi sein Leben lang kleben bleibt, muss nicht mehr so sein." Demokratisierung, Karriereflexibilität
Soziale Skills werden wichtiger — "Es wird nicht mehr darum gehen, Wissen anzusammeln. Für Menschen, die keine sozialen Skills haben, wird es schwerer werden." Soft Skills, Wissensgesellschaft
KI-Nutzung wird bestraft — "Menschen wurden weniger schnell befördert, Mitarbeiter wurden weniger bezahlt, wenn sie mehr KI genutzt haben, und sie wurden zum Teil gar nicht erst eingestellt." Arbeitsmarkt, KI-Stigma

Fazit und Takeaways

Für den persönlichen Umgang mit KI

Bewusste Nutzungsphasen einplanen: Übermäßige Delegation an KI schwächt kognitive Fähigkeiten. Regelmäßiges eigenständiges Denken, Lesen und Schreiben ist essenziell.
Dreiklang Mensch-KI-Mensch anwenden: Am Anfang steht eigenes Nachdenken über die Aufgabe, in der Mitte beschleunigt KI die Umsetzung, am Ende prüft der Mensch kritisch das Ergebnis.
Analoge Gegengewichte schaffen: Handschriftliches Notieren, bewusste Offline-Zeiten und das Aushalten von Langeweile stärken die Konzentrationsfähigkeit.

Für Unternehmen und Teams

Multi-Agenten-Systeme aufbauen: Spezialisierte KI-Agenten, die von einem Koordinator-Agenten orchestriert werden, sind effizienter als ein einzelnes Allzweck-Tool.
KI-Kompetenz nicht bestrafen: Studien zeigen, dass Unternehmen KI-affine Mitarbeiter teilweise benachteiligen — das ist kontraproduktiv und verschenkt Potenzial.
Horizontale Karrierewege ermöglichen: KI macht es möglich, dass Mitarbeiter Expertise in neuen Bereichen entwickeln, ohne jahrelange Ausbildung. Unternehmen sollten diese Flexibilität fördern statt blockieren.

Für die Gesellschaft

Demokratisierung aktiv gestalten: KI gibt Menschen ohne formale Ausbildung Zugang zu Fachwissen. Dieses Potenzial muss politisch und gesellschaftlich unterstützt werden.
Die vierte Klasse verhindern: Die größte Gefahr ist, dass ein erheblicher Teil der Gesellschaft den Anschluss verliert. Investitionen in KI-Bildung sind entscheidend.
Kritische Medienkompetenz stärken: Wenn jede zweite Quellenangabe aus KI-Modellen falsch ist, muss die Fähigkeit zur Verifikation zur Kernkompetenz werden.

Die Folge zeigt eindrücklich, dass die Zukunft der Mensch-KI-Zusammenarbeit nicht nur eine technische, sondern vor allem eine kognitive und gesellschaftliche Frage ist. Wer KI bewusst als Partner einsetzt und gleichzeitig sein eigenes Denkvermögen pflegt, wird die größten Vorteile aus dieser Technologie ziehen.