Wenn Menschen und künstliche Intelligenz zusammenarbeiten…

Impressum

Datenschutz

Human-AI-Collaboration

FOMO Erste-Hilfe für KI-Neugierige: Warum ich einen eigenen Skill gebaut habe

Warum KI unseren Denkprozess schwächen kann – und wie wir sie bewusst als Tool for Thought gestalten, das Urteilsfähigkeit, Kreativität und kognitive Fitness stärkt.

Vom KI-Assistent zum Tool for Thought

Wie gestalten wir die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI effektiv? Das Human AI Agency Level Framework bietet einen klaren Leitfaden für verantwortungsvolle Kooperation – von vollautomatisierten Prozessen bis hin zu bewusster Nicht-Nutzung.

Human AI Agency Level: Ein Framework für die bewusste Gestaltung von Mensch-KI-Zusammenarbeit

KI-Agenten können Aufgaben und Entscheidungsspielräume übernehmen. Aber Verantwortung ist nicht gleich Verantwortung. Dieser Artikel zeigt eine klare Unterscheidung (Responsibility, Accountability, Liability) und leitet daraus ab, was delegierbar ist – und was zwingend bei Menschen und Organisationen bleiben muss.

Verantwortung bei KI‑Agentensystemen: Was delegiert werden kann und was beim Menschen bleiben muss

Wie gestaltet man die Zusammenarbeit mit KI-Agenten aktiv? Ein Feedbackgespräch kann Muster sichtbar machen und zu echten Verbesserungen führen – Schritt für Schritt.

Warum ich mit meinem KI‑Agentensystem Feedbackgespräche führe

Agentic AI muss mehr als nur die besten Algorithmen nutzen. Was entscheiden tatsächlich über den Erfolg? Die Antwort verbirgt sich in Prozessen und den Menschen dahinter.

Die 10/20/70-Regel: Agentic AI gelingt durch ergebnisorientierte Prozesse und neue Arbeitsweisen

Im Dschungel der KI-Tools verliert man schnell den Überblick. Welche Prinzipien helfen, ein produktives Setup zu schaffen? Hier ist mein persönlicher Leitfaden für meine Produktivität.

Ordnung im KI-Tool-Zoo: Warum ich (fast) alles auf eine Karte setze

Custom Instructions sind mächtig – aber bei vielen Personas ineffizient. Der Skill-Ansatz von Claude Code zeigt, wie es besser geht: Wissen auf Abruf statt Wissen auf Vorrat.

Multi-Agenten in Notion: Der Skill-Ansatz von Claude als Blaupause

Verträgliche KI ist beliebt – aber kontraproduktiv. Eine MIT-Studie zeigt: Persönlichkeits-Matching zwischen Mensch und KI verbessert Ergebnisse.

Warum nette KI schlechtere Ergebnisse liefert

Werkzeug oder Partner? KI fordert unsere Begriffe heraus und wirft die Frage auf: Was passiert, wenn Technologien aus ihrer dienenden Rolle heraustreten? Ein tiefgehendes Umdenken ist nötig.

KI ist mehr als ein Werkzeug.

Das Konzept 'Oddkin' von Donna Haraway bietet einen Rahmen für Human-AI-Collaboration als Verantwortungsgemeinschaft jenseits von Werkzeug und Mensch-Vermenschlichung.

Oddkin statt Kollege: Eine neue Beziehungsform für KI

Wie sieht die ideale visuelle Darstellung von KI-Agenten aus? Zwischen Mensch und Maschine gibt es subtile Grenzen, die Vertrauen und Erwartungen steuern. Welche Designs fördern die Zusammenarbeit und welche führen zu Missverständnissen?

Das Gesicht der KI: Wie menschenähnlich wir KI-Agenten visualisieren

Warum die Frage 'Ist mein Job sicher?' am Kern des Wandels vorbeigeht und wie das EPOCH-Framework hilft, Arbeit neu zu vermessen.

Human Depth: Die fünf Dimensionen, die keine KI ersetzt

Chatbots waren nur der Anfang. Wie gelingt es uns, durch generative UIs aus statischen Oberflächen dynamische, anpassungsfähige Interaktionen zu schaffen? Ein Blick in die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion.

Generative UI: Warum der Chatbot erst der Anfang war

Wie definierst du KI-Agenten in deinem Unternehmen? Als Werkzeug, Partner oder Kollege? Diese Entscheidung beeinflusst nicht nur die Technologie, sondern die gesamte Unternehmenskultur.

Von Werkzeug bis Kollege: Wie wir über KI-Agenten sprechen

95% aller KI-Projekte scheitern nicht ausschließlich an der Technologie, sondern an der langsamen Anpassung menschlicher Gewohnheiten. Warum ist es so schwierig, alte Routinen zu ändern?

Warum KI-Projekte an Arbeitsgewohnheiten scheitern

Eine aktuelle Bertelsmann-Studie zeigt: Nur 50,7% der Beschäftigten planen eine Weiterbildung. 60,8% erleben Barrieren in der Unternehmenskultur. Die kritische Frage: Wie soll KI-Einführung gelingen, wenn Weiterbildung nicht als Teil der Arbeit verstanden wird?

Wie wollen wir KI einführen, wenn jeder Zweite keine Weiterbildung plant

Automatisierung oder Agent? Der Unterschied könnte entscheidend sein. Wie kannst du digitale Partner so einsetzen, dass sie nicht nur Aufgaben erledigen, sondern echten Mehrwert schaffen?

Von Automation zu Agency: Warum „Workflows“ keine Teammitglieder sind

KI im Büro: Deine Geheimwaffe oder ein Risiko? Warum Angst vor Bewertung die Zusammenarbeit mit KI gefährdet und wie Du eine offene Kultur schaffen kannst.

Von der Angst zur Offenheit – warum Teams eine neue Kultur für KI-Nutzung brauchen

Kann KI sich selbst kontrollieren? Ein neues Konzept zeigt, dass wir auf Logik statt auf „Vibes“ setzen müssen. Entdecke, wie klare Regeln die Zuverlässigkeit von KI revolutionieren können.

Weniger  „Vibes“: Warum wir KI nicht mit noch mehr KI kontrollieren können

KI-Agenten verändern die Softwareentwicklung radikal. Wie verändern sie die Rollen im Team und die Qualität der Arbeit? Finde heraus, was hinter den Zahlen steckt!

Wie Agentic Coding die Arbeit von Entwickler*innen verändert

Du bist überzeugt, dass deine KI-Strategie klar ist? Eine aktuelle Studie zeigt eine alarmierende Kluft zwischen Führungskräften und Mitarbeitenden. Was kannst du tun, um diese Diskrepanz zu schließen?

Die KI-Kluft: Warum Führungskräfte ihre Mitarbeitenden verlieren

KI als Partner – aber nicht menschlich. Was passiert, wenn wir ihre Andersartigkeit anerkennen? Lass uns die Vielfalt der Fähigkeiten entdecken und den Dialog neu gestalten.

Diversität nutzen: Warum KI nicht menschenähnlich sein muss

KI-Automatisierung lockt, doch sie birgt Fallen. Wie orchestrierst du den Agenten als echten Partner, um Tempo und Qualität in deiner Arbeit zu vereinen?

Co‑Intelligence: Das richtige Zusammenspiel von Mensch und Agent

Stell dir vor, Technologie denkt für dich. Der Unterschied zwischen Werkzeug, Assistent und Agent zeigt, wie sich die Interaktion mit KI massiv verändert. Bist du bereit, deine Ziele einfach vorzugeben und den Rest der Technik zu überlassen?

Vom Werkzeug zum Partner

Einblicke in eine neue Zusammenarbeit von Menschen und KI - Eine fiktive Geschichte

Sarah, Lisa, Thomas und die KI-Agenten

KI-Agenten übernehmen zunehmend Aufgaben in unseren Teams. Doch wie gestalten wir die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, damit sie sich ergänzen statt behindern?

Was ist Human-AI-Collaboration?

KI verändert die Arbeitswelt radikal. Wie bleibst du relevant und führst dein Team in diesem neuen Zeitalter? Metakognition könnte der Schlüssel sein!

“Human-in-the-Lead” - Metakognition als grundlegende  menschliche Schlüsselkompetenz für Führungskräfte im KI-Zeitalter

Du weißt, dass KI dir im Führungsalltag helfen könnte, aber was hindert dich daran? Entdecke, wie maßgeschneiderte KI-Sidekicks deine Herausforderungen lösen und dir mehr Zeit für das Wesentliche schenken können.

Warum die meisten Führungskräfte KI nicht nutzen – und wie sich das ändern lässt

KI ist überall, doch wie bewertest du die Ergebnisse wirklich? Es geht nicht nur um "gut", sondern um "gut genug". Stelle die richtigen Fragen, bevor du veröffentlichst!

Ist es gut? Die eine Frage, die beim KI-Einsatz entscheidend ist!

human-ai

Leadership

Interface

Über

Startseite

Über Human-AI-Collaboration

behind-the-scenes

Kompetenzen

Führung

Transformation

Kommunikation

Agent

Partner

Kernthesen zu KI-Projekten und Arbeitsgewohnheiten
1. Technologie ist nicht das Problem: 95% der KI-Initiativen scheitern nicht an technischen Schwierigkeiten, sondern an der langsamen Anpassung der Menschen an neue Arbeitsgewohnheiten.
2. Der unsichtbare Zeitversatz: Die Implementierung von KI-Technologie erfolgt schneller als die Veränderung etablierter Arbeitsroutinen. Menschen neigen dazu, an gewohnten Abläufen festzuhalten, auch wenn neue Systeme potenziell effizienter sind.
3. Verlustaversion und Skepsis: Veränderungen im Arbeitsablauf werden oft als Verlust wahrgenommen, was die Akzeptanz neuer Technologien hemmt. Zudem neigen Menschen dazu, KI-Entscheidungen skeptisch zu betrachten, insbesondere nach Fehlern.
4. Co-Design für erfolgreiche Integration: Die Einbeziehung der Mitarbeitenden in den Entwicklungsprozess neuer Systeme fördert die Akzeptanz und sorgt dafür, dass Arbeitsweisen effektiv an die Technologie angepasst werden.
5. Transparenz über Grenzen: Offene Kommunikation über die Limitierungen von KI-Systemen kann das Vertrauen der Nutzer stärken und die Bereitschaft zur Akzeptanz erhöhen.
6. Change Management als Schlüssel: Der Erfolg von KI-Projekten hängt von der Fähigkeit der Führungskräfte ab, Widerstand zu erkennen, transparent zu kommunizieren und Verhaltensänderungen aktiv zu fördern.
7. Realistische Planung: KI-Projekte müssen den Zeitbedarf für Verhaltensänderung berücksichtigen. Technologie kann schneller implementiert werden als Gewohnheiten sich ändern, weshalb eine realistische Planung essenziell ist.
8. Verhaltenstransformation als Ziel: Die wahre Transformation durch KI erfordert eine Veränderung im Verhalten der Mitarbeitenden, die durch Vertrauen und neue Routinen gefördert werden muss.

### Kernthesen des Inhalts

1. Generative UI als Paradigmenwechsel: Generative UI (GenUI) ist der nächste evolutionäre Schritt nach Chatbots, da sie die Benutzeroberfläche dynamisch basierend auf den Bedürfnissen der Nutzer generiert.

2. Information statt Suche: Nutzer müssen nicht mehr wissen, wo Informationen zu finden sind; es reicht, zu wissen, was sie wissen möchten. GenUI bietet sofortige Antworten und Lösungen.

3. Kontextualisierte Benutzeroberflächen: Die Benutzeroberfläche passt sich je nach Rolle und Situation des Nutzers an, was bedeutet, dass CEOs und Lageristen unterschiedliche Ansichten auf dieselben Daten haben können.

4. Vereinfachung der Software: GenUI minimiert die Komplexität von Software, indem es nur die relevanten Informationen anzeigt und überflüssige Funktionen ausblendet.

5. Zukunftsausblick: Die Fähigkeit, Software zu bedienen, wird weniger wichtig, während die Fähigkeit, richtige Fragen zu stellen und Daten zu interpretieren, entscheidend wird. Der Trend geht von „Mensch lernt Maschine“ zu „Maschine versteht Mensch“.