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title: "Drei Kompetenzen unersetzlicher Menschen im KI-Zeitalter"
locale: de
category: ai_data
category_name: "KI-Daten"
translation_status: reviewed
license: cc_by
author: "naikeu"
source_url: https://injoys.com/en/articles/ai-era-survival-skills-3
published_at: 2026-07-06T11:04:07+09:00
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# Drei Kompetenzen unersetzlicher Menschen im KI-Zeitalter

> Wettbewerbsfähigkeit im KI-Zeitalter entsteht nicht durch bloße Toolkenntnisse oder automatisierte Nebenverdienste, sondern dadurch, KI tief in die eigene Arbeit zu integrieren und eigene Daten sowie Urteilsvermögen aufzubauen. Vor allem die Fähigkeit, präzise Fragen zu stellen, ein ausgeprägtes Problembewusstsein und ein aus Erfahrung und Intuition gewonnenes Gespür machen Menschen unersetzlich.

## Key Points

- Inhalte über die Monetarisierung durch KI-Automatisierung können als Orientierungshilfe dienen, um technologische Entwicklungen zu verstehen, sind aber an sich kein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil.
- Je weiter sich generative KI verbreitet, desto mehr machen nicht der Zugang zu Modellen, sondern die eigenen Daten und der spezifische Kontext von Einzelpersonen und Organisationen den Unterschied aus.
- Einige Koordinations- und Berichtsaufgaben des mittleren Managements können durch KI-Agenten ersetzt werden, doch verantwortungsbewusstes Urteilsvermögen und die Fähigkeit zur Mitarbeiterführung bleiben wichtig.
- Kreativität im KI-Zeitalter umfasst nicht nur die Fähigkeit, aus dem Nichts etwas Neues zu schaffen, sondern erweitert sich um das Gespür, unter den von KI erzeugten Optionen gute auszuwählen und zu verbessern.
- Unersetzlich sind Menschen, die präzise Fragen stellen, ein sensibles Problembewusstsein besitzen und dies mit vor Ort gesammelter Erfahrung und Intuition verbinden.

## Das Fazit auf einen Blick

Wer im KI-Zeitalter Geld verdient und überlebt, ist nicht einfach jemand, der möglichst viele der neuesten KI-Tools kennt. Wichtiger ist es, die Probleme der eigenen Arbeit präzise zu definieren, eigene Daten und Kontexte aufzubauen, die von KI genutzt werden können, und ein Urteilsvermögen zu entwickeln, mit dem sich Ergebnisse bewerten lassen.

Auf YouTube und in Onlinekursen gibt es viele Botschaften nach dem Muster, man könne mit KI nur 30 Minuten am Tag arbeiten und viel Geld verdienen. Einige davon enthalten reale Beispiele für Produktivitätssteigerungen, doch ein erheblicher Teil ähnelt eher einem Geschäftsmodell, bei dem Inhalte verkauft werden, die zeigen sollen, wie man mit KI Geld verdient. Die entscheidende Frage lautet daher: nicht, was sich mit KI automatisieren lässt, sondern welchen Engpass meiner Arbeit ich mit KI lösen will.

## 1. Sich von der Illusion automatisierter KI-Einnahmen lösen

### Der Wettbewerbsvorteil automatisierter Nebenverdienste hält nicht lange an

Seit der Verbreitung generativer KI haben sich Monetarisierungsmodelle wie die automatische Erstellung von Texten, die Bilderzeugung, die Produktion von Kurzvideos, automatisierte Blogbeiträge und der Betrieb von Chatbots rasch ausgebreitet. Doch in Bereichen, in denen alle dieselben Werkzeuge nutzen können, verschärft sich der Wettbewerb schon bald. Sind die Ergebnisse minderwertig oder repetitiv, werden sie von Plattformen, Suchmaschinen und Nutzern gleichermaßen schnell gemieden.

Google Search Central beschreibt massenhaft erzeugte minderwertige Inhalte oder scaled content abuse zur Manipulation von Suchrankings als Gegenstand seiner Spamrichtlinien. Gefährlich ist also weniger die Tatsache, dass KI eingesetzt wurde, als vielmehr die massenhafte Produktion von Inhalten ohne echten Mehrwert für Menschen.

### KI ist keine Nebenverdienstmaschine, sondern ein Produktivitätsmotor

Nachhaltige Einnahmen entstehen weniger durch das KI-Tool selbst als dadurch, die Effizienz bereits bestehender Arbeit und Geschäfte zu steigern.

| Ansatz | Kurzfristige Attraktivität | Langfristige Grenze | Bessere Richtung |
|---|---:|---|---|
| Automatisierte Massenproduktion von Blogs und Kurzvideos mit KI | Leichter Einstieg | Geringe Differenzierung und schwierige Qualitätskontrolle | Inhalte mit eigenen Erfahrungen, Materialien und Überprüfung produzieren |
| Verkauf von Prompt-Sammlungen | Schnell erstellbar | Anfällig für Veränderungen der Tools | Zu Vorlagen für konkrete berufliche und branchenspezifische Probleme weiterentwickeln |
| Automatisierung einfacher Routineaufgaben | Sofortige Zeitersparnis | Leicht von anderen nachzuahmen | Mit den Daten und Prozessen der Organisation verknüpfte Arbeitssysteme aufbauen |
| KI in die Haupttätigkeit integrieren | Anfängliches Lernen erforderlich | Anspruchsvolle Umsetzung | Nachhaltige Kostensenkungen und Qualitätsverbesserungen möglich |

Ein Restaurantbetreiber kann KI beispielsweise nicht nur zum Verfassen von Menübeschreibungen einsetzen, sondern Bestandsaufzeichnungen, saisonale Verkaufszahlen, Bewertungsdaten und Informationen zu lokalen Veranstaltungen gemeinsam analysieren, um Bestellmengen und Werbeaktionen anzupassen. Ein Planer kann KI nicht nur einfache Zusammenfassungen erstellen lassen, sondern auch frühere Vorschläge und gescheiterte Fälle eingeben, um die Qualität von Entscheidungen zu erhöhen.

## 2. Die wahren Waffen sind eigene Daten und Urteilsvermögen

### Wenn alle leistungsstarke KI nutzen, entsteht der Unterschied durch Daten

Leistungsfähige KI-Dienste wie ChatGPT, Claude und Gemini können von vielen Menschen genutzt werden, sofern sie die Abonnementgebühr bezahlen. Die Phase, in der allein der Zugang zu einem Modell einen seltenen Wettbewerbsvorteil darstellt, wird immer kürzer. Dass trotz derselben KI unterschiedliche Ergebnisse entstehen, liegt daran, dass Kontext, Daten, Kriterien und Feedback der Nutzer unterschiedlich sind.

Beispiele für persönliche oder organisatorische Daten, die einer KI bereitgestellt werden können, sind:

- Frühere Planungsunterlagen, Berichte, Vorschläge und Sitzungsprotokolle
- Kundenanfragen, Bewertungen und Beratungsprotokolle
- Persönliche Notizen, Ideenhefte und Leseaufzeichnungen
- Analysen der Ursachen gescheiterter Projekte
- Arbeitschecklisten und Entscheidungskriterien
- Videos von Arbeiten vor Ort, Beobachtungsaufzeichnungen und Know-how-Dokumente

Werden diese Materialien geordnet, entsteht daraus ein persönliches Wiki oder eine Wissensdatenbank der Organisation. Sie dienen dann nicht mehr nur der Aufbewahrung, sondern werden zu durchsuchbaren, zusammenfassbaren und neu kombinierbaren Datenbeständen.

### Eine praktische Methode zum Aufbau eines persönlichen Wikis

Ein persönliches Wiki muss kein aufwendiges System sein. Entscheidend ist, verstreute Aufzeichnungen zusammenzuführen und so zu strukturieren, dass KI sie verstehen kann.

1. Materialien sammeln: Notiz-Apps, Cloud-Dokumente, E-Mails, lokale Dateien und Bildschirmaufnahmen an einem Ort zusammenführen.
2. Datum und Quelle festhalten: Später muss nachvollziehbar sein, worauf die von der KI zusammengefassten Inhalte beruhen.
3. Themen-Tags vergeben: Tags wie Kunden, Produkte, Ideen, Fehlschläge, Erkenntnisse und Routineaufgaben möglichst einfach halten.
4. Sensible Informationen entfernen: Personenbezogene Daten, vertraglich geschützte Geheimnisse und Informationen zur Identifizierung von Kunden löschen oder anonymisieren.
5. Eine Fragenliste erstellen: Vorab festlegen, was die KI beantworten soll.

Beispielfragen sind:

- Welche Stärken und Schwächen wiederholen sich in meinen Planungsunterlagen der letzten 3 Jahre?
- Welche Arten von Kundenbeschwerden sind wahrscheinlich mit tatsächlichen Umsatzeinbußen verbunden?
- Welche gemeinsamen Muster weisen Aufgaben auf, die ich häufig aufschiebe?
- Wie unterscheiden sich die Entscheidungen bei erfolgreichen und gescheiterten Projekten?

### Urteilswissen: Implizites Wissen und Bewertungskriterien in Daten überführen

tacit knowledge wird im Koreanischen allgemein mit 암묵지, also implizitem Wissen, übersetzt. Es lässt sich nur schwer vollständig in Texten oder Handbüchern erklären, ist erfahrenen Personen aber körperlich und intuitiv vertraut. Das hier gemeinte Urteilswissen ähnelt innerhalb des impliziten Wissens besonders dem Gespür dafür, was gut ist, was unpassend wirkt und welche Entscheidung für die Praxis geeignet ist.

Das folgende Wissen lässt sich beispielsweise nur schwer allein durch Zahlen oder Sätze ausdrücken:

- Das Gespür eines Designers dafür, dass die Abstände auf einem Bildschirm unpassend wirken
- Die Fähigkeit eines Küchenchefs, den Gargrad mit den Fingerspitzen und anhand des Geruchs zu beurteilen
- Das Gespür eines Vertriebsmitarbeiters, das Zögern eines Kunden im Gesprächsverlauf zu erkennen
- Die Fähigkeit eines Redakteurs, den Rhythmus eines Satzes und die Stellen zu erkennen, an denen Leser abspringen
- Die Intuition eines Verantwortlichen vor Ort für Arbeitswege, bei denen ein Unfall droht

KI kann große Mengen an Texten und Bildern lernen, kennt aber nicht automatisch das praktische Gespür, das eine bestimmte Organisation oder Person aufgebaut hat. Die künftige Wettbewerbsfähigkeit hängt daher davon ab, wie gut das eigene implizite Wissen dokumentiert, anhand von Beispielen veranschaulicht und in Feedbackdaten umgewandelt wird.

## 3. Die Arbeitswelt wird nach einzelnen Aufgaben neu geordnet

### Nicht ganze Berufe, sondern Aufgabenbündel verändern sich zuerst

Es lässt sich nur schwer mit Sicherheit behaupten, dass KI bestimmte Berufe vollständig abschaffen wird. Die tatsächlichen Veränderungen beginnen zuerst bei den einzelnen Aufgaben, aus denen sich eine Tätigkeit zusammensetzt. Aufgaben mit hoher Regelmäßigkeit wie Recherche, Entwurfserstellung, Terminkoordination, Zusammenfassung, Klassifizierung und Formatierung von Berichten werden wahrscheinlich schnell automatisiert. Bei verantwortungsvollen Entscheidungen, Konfliktvermittlung, Beurteilungen vor Ort, ethischen Entscheidungen und dem persönlichen Aufbau von Vertrauen bleiben menschliche Fähigkeiten dagegen wichtig.

Der Future of Jobs Report 2025 des Weltwirtschaftsforums prognostiziert, dass technologische Veränderungen, die grüne Transformation und Veränderungen der Wirtschaftsstruktur gleichzeitig neue Arbeitsplätze schaffen und bestehende ersetzen werden. Der entscheidende Punkt ist nicht die simple Schlussfolgerung, dass Arbeitsplätze verschwinden, sondern dass sich die erforderliche Kombination von Fähigkeiten schnell verändert.

### Die Krise und Neudefinition des mittleren Managements

Das mittlere Management hat traditionell Ziele in einzelne Aufgaben zerlegt, diese Menschen zugewiesen, den Fortschritt kontrolliert und an die Führungsebene berichtet. Einige dieser Bereiche können KI-Agenten und Systeme zur Arbeitsautomatisierung gut übernehmen.

| Aufgabe des mittleren Managements | Ersetzbarkeit durch KI | Vom Menschen zu bewahrender Wert |
|---|---:|---|
| Zusammenführung von Zeitplänen und Statusberichte | Hoch | Wichtige Verzögerungssignale interpretieren und Prioritäten festlegen |
| Zuweisung wiederkehrender Aufgaben | Mittel bis hoch | Einsatz unter Berücksichtigung der individuellen Entwicklungsstufe und von Teamkonflikten |
| Aufbereitung von Leistungsdaten | Hoch | Kontexte beurteilen, die sich nicht durch Zahlen erklären lassen |
| Erstellung von Sitzungsprotokollen und Zusammenfassungen | Hoch | Kernpunkte von Auseinandersetzungen und Verantwortlichkeiten festlegen |
| Strategische Entscheidungen | Niedrig bis mittel | Entscheidungen unter Einbeziehung von Unsicherheit, Ethik und Verantwortung |
| Pflege der Organisationskultur | Niedrig | Vertrauen, Motivation und psychologische Sicherheit schaffen |

Die Zukunft des mittleren Managements besteht daher eher in einer Neudefinition als in seinem Verschwinden. Reine Vermittler und Berichtsverwalter geraten unter Druck, während Manager vom Typ Orchestrator, die Probleme strukturieren und Menschen und KI gemeinsam steuern, wichtiger werden.

### Der Wert von Junioren verschwindet nicht, aber seine Form verändert sich

Wenn KI die Erstellung von Entwürfen und die Recherche übernimmt, könnten traditionelle Ausbildungsmöglichkeiten für Berufsanfänger und Junioren abnehmen. Gleichzeitig entstehen für sie neue Chancen. Denn die Fähigkeit wird wichtiger, einen von KI erstellten Entwurf mit einer Qualität von 80 Punkten schnell zu prüfen, Feedback aus der Praxis einzuarbeiten und ihn durch Trendgespür zu verbessern.

Es wäre jedoch schwer zu behaupten, dass der Wert von Junioren automatisch explosionsartig steigt. Entscheidend ist, ob Unternehmen Junioren nicht als reine Hilfskräfte einsetzen, sondern ihre Rollen als Experimentierende, die mit KI arbeiten, und als Sammler von Daten aus der Praxis gestalten. Auch Junioren müssen sich von Menschen, die KI-Ergebnisse unverändert einreichen, zu Personen entwickeln, die Fehler entdecken und fehlenden Kontext ergänzen.

## 4. Drei Fähigkeiten der Menschen, die im KI-Zeitalter überleben

### 1) Fragestellungskompetenz: Fragen entwickeln, die das Potenzial der KI erschließen

Ein Prompt ist nicht einfach nur eine Anweisung. Eine gute Fragestellung enthält Ziel, Kontext, Einschränkungen, Kriterien, Beispiele und Ausgabeformat. Da KI ihre Antwort auf Grundlage der vom Nutzer bereitgestellten Bedingungen erstellt, führen unklare Fragen zu unklaren Antworten.

Eine gute Fragestellung besteht aus den folgenden Komponenten:

| Komponente | Beschreibung | Beispiel |
|---|---|---|
| Ziel | Klar festlegen, was erreicht werden soll | Ordne die Ursachen für Kundenabwanderung in 5 Kategorien ein |
| Kontext | Branche, Zielgruppe und Situation beschreiben | Es handelt sich um einen Beauty-Abonnementdienst für Frauen in ihren 20ern |
| Material | Zu analysierende Daten bereitstellen | Nutze als Grundlage 300 Bewertungen aus den letzten 6 Monaten |
| Kriterien | Bewertungskriterien für eine gute Antwort vorgeben | Bewerte nach Umsetzbarkeit, Kosten und Wirkung |
| Einschränkungen | Zu vermeidende Bedingungen angeben | Stelle keine Vermutungen über personenbezogene Daten an und vermeide unbelegte Behauptungen |
| Format | Struktur des Ergebnisses festlegen | Fasse es in einer Tabelle und einer Prioritätenliste zusammen |

Ein schlechter Prompt verlangt eine Antwort. Eine gute Fragestellung gestaltet den Denkprozess.

### 2) Problembewusstsein: Unannehmlichkeiten als Automatisierungschancen erkennen

Menschen, die KI gut einsetzen, reagieren meist sensibel auf Unannehmlichkeiten. Beschwerden bedeuten hier keinen emotionalen Ärger, sondern die Fähigkeit, Probleme zu erkennen.

- Warum wird dieser Bericht jede Woche auf dieselbe Weise neu erstellt?
- Warum muss ein Mensch jede Kundenanfrage jedes Mal von Anfang an lesen?
- Warum sind nach einem Meeting die Beschlüsse und Verantwortlichen unklar?
- Warum werden Schulungsunterlagen für neue Mitarbeiter jedes Mal nur mündlich weitergegeben?
- Warum werden Fehlschläge nicht dokumentiert und stattdessen vergessen?

Solche Fragen sind der Ausgangspunkt für die Einführung von KI. Man sollte nicht zuerst nach einer Technologie suchen, sondern zunächst wiederkehrende Verluste und Engpässe identifizieren und anschließend beurteilen, ob KI dafür geeignet ist.

### 3) Verbindung von Erfahrung und Intuition: Das ästhetische Urteilsvermögen zur Auswahl von KI-Ergebnissen

KI erzeugt schnell zahlreiche Optionen. Doch je mehr Auswahlmöglichkeiten es gibt, desto wichtiger wird die Fähigkeit, eine Auswahl zu treffen. Das ästhetische Urteilsvermögen, das gute von lediglich plausibel wirkenden Ergebnissen unterscheidet, entsteht aus der Verbindung von Erfahrung und Intuition.

Wer nur Erfahrung besitzt, aber Trends nicht erkennt, kann in veralteten Urteilen gefangen bleiben. Wer umgekehrt nur Gespür, aber zu wenig Erfahrung hat, kann Entscheidungen treffen, die zwar plausibel wirken, aber nicht umsetzbar sind. Entscheidungsträger im KI-Zeitalter müssen beides miteinander verbinden.

| Fähigkeit | Frühere Bedeutung | Bedeutung im KI-Zeitalter |
|---|---|---|
| Wissen | Viel wissen | Maßstab zur Überprüfung von Fehlern und Lücken in KI-Antworten |
| Erfahrung | Etwas lange gemacht haben | Die Fähigkeit zu wissen, welche Fragen gestellt werden müssen |
| Gespür | Intuitiver Geschmack | Die Fähigkeit, subtile Unstimmigkeiten in KI-Ergebnissen zu erkennen |
| Kreativität | Die Fähigkeit, Neues zu schaffen | Die Fähigkeit, unter zahlreichen Alternativen wertvolle Kombinationen auszuwählen |
| Umsetzungskraft | Die Fähigkeit, Dinge selbst zu erledigen | Die Fähigkeit, KI und Menschen zu verbinden und ein Ergebnis fertigzustellen |

## 5. Eine sofort umsetzbare Checkliste für Einzelpersonen

### Was heute zu tun ist

- Die im vergangenen 1 Jahr erstellten Dokumente und Notizen in einem Ordner sammeln.
- 10 regelmäßig wiederkehrende Aufgaben notieren und Zeitaufwand sowie Häufigkeit erfassen.
- Zwischen Aufgaben unterscheiden, deren Übertragung an KI riskant ist, und solchen, die KI übernehmen darf.
- Häufig verwendete Prompts speichern und die Qualität der Ergebnisse vergleichen.
- Fehlerhafte Teile von KI-Antworten dokumentieren und eine eigene Prüfliste erstellen.

### Was diesen Monat zu tun ist

- Ein grundlegendes Klassifizierungssystem für ein persönliches Wiki oder eine Wissensdatenbank des Teams aufbauen.
- Feedback von Kunden, Kollegen und Nutzern nach Themen ordnen.
- Eine Aufgabe auswählen und den Zeitaufwand vor und nach dem Einsatz von KI vergleichen.
- Das eigene implizite Wissen in eine erklärbare Checkliste überführen.
- Eine Bewertungsmatrix für von KI erzeugte Ergebnisse erstellen.

### Unbedingt einzuhaltende Grundsätze

- Personenbezogene Daten und Geschäftsgeheimnisse nicht wahllos in externe KI-Dienste eingeben.
- KI-Antworten als Entwürfe und Hypothesen behandeln und bei wichtigen Entscheidungen ein Prüfverfahren vorsehen.
- Bei Inhalten, die Quellen erfordern, tatsächlich überprüfbare Belege angeben.
- Eigene Erfahrungen und geprüfte Informationen gegenüber minderwertiger Massenproduktion priorisieren.
- Das Ziel der KI-Einführung über reine Kostensenkungen hinaus auf Qualitätssteigerungen und ein höheres Lerntempo ausweiten.

## Fazit: KI ist kein Zauberstab, sondern ein Verstärker

KI ist kein Zauberstab, der Menschen, die nichts tun, automatisch Geld einbringt. KI ähnelt vielmehr einem Motor, der die Fähigkeiten von Menschen erheblich verstärkt, die bereits Probleme erkennen, Daten sammeln und bessere Ergebnisse erzielen wollen.

Künftig entsteht der Unterschied auf einer grundlegenderen Ebene als allein durch die Kenntnis der neuesten Tools. Entscheidend ist, wie tief man den Kontext der eigenen Arbeit versteht, wie gut man die eigenen Daten strukturiert, ob man über das nötige Urteilsvermögen zur Bewertung von KI-Ergebnissen verfügt und ob man die Haltung besitzt, unangenehme Probleme konsequent bis zum Ende zu lösen.

Wer nicht durch KI ersetzt wird, ist nicht derjenige, der KI ablehnt. Es ist derjenige, der KI in die Struktur seiner eigenen Arbeit integriert und dadurch Entscheidungen und Umsetzungen auf einem höheren Niveau ermöglicht.

## FAQ

### Was sollte man im Zeitalter der KI als Erstes tun?
Statt wahllos die neuesten Tools zu erlernen, sollte man zunächst die eigenen wiederkehrenden Aufgaben, Engpässe bei Entscheidungen und verstreuten Daten ordnen. KI steigert die Produktivität erheblich, wenn es ein klar definiertes Problem und gute Daten gibt.

### Kann man kontinuierlich Geld verdienen, wenn man mit KI ein automatisiertes Nebengewerbe startet?
Kurzfristige Einnahmen können teilweise möglich sein, doch in Bereichen, in denen alle dieselben Tools verwenden, verschärft sich der Wettbewerb schnell. Langfristig ist der Einsatz von KI in Verbindung mit dem Hauptberuf, Fachwissen und eigenen Daten stabiler.

### Warum ist die Fähigkeit wichtig, gute Prompts zu verfassen?
Die Qualität der Antworten von KI unterscheidet sich erheblich je nach den vom Nutzer vorgegebenen Zielen, Kontexten, Einschränkungen und Kriterien. Ein guter Prompt ist keine einfache Frage, sondern eine gezielt formulierte Aufforderung, die dafür sorgt, dass KI das Problem richtig löst.

### Wie werden persönliche Daten zu einem Wettbewerbsvorteil im Bereich KI?
Frühere Dokumente, Notizen, Kundenfeedback und Beispiele für Misserfolge enthalten Kontexte, über die andere nicht verfügen. Werden diese strukturiert, kann KI Analysen und Vorschläge erstellen, die auf eine Person oder Organisation zugeschnitten sind.

### Bedeuten „Urteilswissen“ und implizites Wissen dasselbe?
Implizites Wissen bezeichnet durch Erfahrung erworbenes Wissen, das sich nur schwer vollständig in Worten oder Dokumenten erklären lässt. „Urteilswissen“ kann als Ausdruck verstanden werden, der insbesondere das Gespür, den Geschmack und die praktische Urteilskraft betont, mit denen man Gutes von Unstimmigem unterscheidet.

### Werden mittlere Führungskräfte wegen KI verschwinden?
Einige Managementaufgaben wie das Zusammentragen von Terminplänen, das Zusammenfassen von Berichten und die Überprüfung des Arbeitsstands können automatisiert werden. Rollen, die einen menschlichen Kontext erfordern, etwa die Vermittlung bei Konflikten, verantwortungsvolle Entscheidungen und die Gestaltung der Teamentwicklung, bleiben jedoch wichtig.

### Ist KI für Berufseinsteiger eine Bedrohung oder eine Chance?
Beides. Aufgaben wie einfache Recherchen und die Erstellung von Entwürfen können zurückgehen, doch der Wert von Berufseinsteigern, die KI-Ergebnisse prüfen, Daten aus der Praxis einbeziehen und schnell experimentieren, kann steigen.

### Kann man die von KI erzeugten Ergebnisse unverändert verwenden?
Bei wichtigen Aufgaben ist es sicherer, sie nicht unverändert zu verwenden. Erforderlich sind Faktenprüfung, Quellenverifizierung, die Kontrolle personenbezogener Daten und eine Qualitätsprüfung nach den Standards der Organisation.

### Wie verändert sich Kreativität im Zeitalter der KI?
Da KI zahlreiche Entwürfe und Ideen erstellen kann, umfasst Kreativität künftig auch die Fähigkeit, gute Alternativen auszuwählen, zu kombinieren und an die Realität anzupassen.

### Wo sollten Organisationen mit der Einführung von KI beginnen?
Es empfiehlt sich, mit Aufgaben zu beginnen, die häufig wiederkehren, für die Daten vorhanden sind und bei denen die Kosten eines Fehlers gering sind. Anschließend sollten die Ergebnisse gemessen und Verfahren für Sicherheit, Verantwortung und Überprüfung etabliert werden, bevor die Nutzung auf zentrale Aufgaben ausgeweitet wird.

## Sources

- [McKinsey & Company: Das wirtschaftliche Potenzial generativer KI](https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier)
- [World Economic Forum: Bericht zur Zukunft der Arbeitsplätze 2025](https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/)
- [NIST-Rahmenwerk für das KI-Risikomanagement](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework)
- [Google Search Central: Spamrichtlinien für die Google-Websuche](https://developers.google.com/search/docs/essentials/spam-policies)
- [YouTube-Hilfe: Richtlinien zu Spam, irreführenden Praktiken und Betrug](https://support.google.com/youtube/answer/2801973)

## Images

![Kompetenz-Infografik mit einer Person vor einem KI-Netzwerk sowie Symbolen für Fragen, Analyse und einen Edelstein](https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NDU5LCJwdXIiOiJibG9iX2lkIn19--51d80840fafe5e5dfa73a2b377fed0f3058f0998/ai-cfb5038c.webp)
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