Eine Controllerin lässt sich die Monatsauswertung von einer KI schreiben. Sie ändert drei Stellen: eine Kennzahl, die im Haus anders gerechnet wird als im Lehrbuch, einen Vergleich, den man hier nie zieht, weil er zwei Geschäftsjahre vermischt, und einen Satz, der im Vertrieb Ärger gemacht hätte. Dann schickt sie die Datei weiter. Diese drei Änderungen sind das Wertvollste an dem ganzen Vorgang. Eine Stunde später findet sie niemand mehr.
In Unternehmen mit KI-Zugang passiert das hundertfach am Tag. Wer ein Ergebnis korrigiert, fällt dabei ein fachliches Urteil: So rechnen wir hier, so nennen wir das, das geht bei uns nicht durch. Genau dieses Wissen wollen Firmen seit Jahren sichern und scheitern daran, weil es in den Köpfen einzelner Leute sitzt und sich schlecht aufschreiben lässt. Im Arbeiten mit KI fällt es zum ersten Mal von selbst an — als Korrektur, als verworfener Entwurf, als das, was ungeändert durchging. Und es verschwindet im Chatverlauf, den anschließend niemand mehr öffnet.
In der Diskussion über den Rückstand vieler Unternehmen kursiert dazu eine einfache Rechnung, nachzuhören im AI Daily Brief. Sie multipliziert drei Dinge miteinander: den Zugang zu einem KI-Modell, die Vorbereitung drumherum und die Rückmeldung aus der Praxis. Mit Vorbereitung ist gemeint, dass die Software weiß, wie im Haus gearbeitet wird — welche Unterlagen sie kennt, welche Regeln gelten, welche Beispiele als gelungen gelten. Mit Rückmeldung ist gemeint, dass jemand nachhält, was aus den Ergebnissen geworden ist. Ist einer der drei Werte null, ist das Ergebnis null, egal wie stark das Modell ist. Den Zugang haben die meisten bezahlt, oft mehrfach. Bei der Vorbereitung hört es meist schon auf: Die Leute tippen ihre Fragen in ein leeres Feld. Die Rückmeldung fehlt fast überall. Kaum eine Firma kann sagen, welcher Anteil der KI-Ergebnisse tatsächlich verwendet wurde und wie viel Nacharbeit dabei anfiel. Ohne diese Zahl bleibt offen, ob die Sache hilft oder nur Arbeit erzeugt, die jemand anders wieder aufräumt.
Am lautesten vertritt diesen Gedanken derzeit Microsoft. Firmenchef Satya Nadella hat einen vielbeachteten Text darüber geschrieben, dass Unternehmen künftig weniger an ihrer Software verdienen als an ihrer Fähigkeit, aus der eigenen Arbeit zu lernen. Wenige Wochen zuvor hatte der KI-Chef desselben Konzerns ein Produkt vorgestellt, das genau dieses Lernen als Dienstleistung verkauft: Die Modelle werden im laufenden Betrieb auf die Abläufe eines Kunden zugeschnitten. Man sollte das lesen wie das, was es ist — eine Sicht der Dinge, die dem Anbieter nützt, weil sie sein eigenes Angebot beschreibt. Die Rechnung wird dadurch nicht falsch. Nur der Schluss, dass man den fehlenden Teil am besten einkauft, folgt daraus nicht.
Wie sehr die Frage die Branche inzwischen bewegt, zeigt sich bei denen, die vom Einkaufen leben. Accenture, die weltweit größte Beratung für digitale Umbauten, meldete für das dritte Quartal zwei Prozent weniger Aufträge und senkte die Prognose. Die Aktie verlor an einem einzigen Donnerstag achtzehn Prozent und stand so tief wie seit fast zehn Jahren nicht; über das Jahr hat sich der Kurs halbiert. Das Unternehmen selbst nennt andere Gründe, unter anderem ausgefallenes Geschäft im Nahen Osten. Ein Wettbewerber sagte trotzdem den Satz, um den es geht: Wer KI wirklich einführt, braucht genaue Kenntnis der Abteilung, in der sie am Ende arbeitet. Die bringt kein Berater mit, und keine Software liefert sie mit.
Was daraus folgt, ist unspektakulär und kostet fast nichts. Es braucht einen Ort, an dem drei Dinge landen: die KI-Ergebnisse, die unverändert übernommen wurden, die, die verworfen wurden, und in einem Satz der Grund für jede Korrektur. Ein Ordner reicht, ein Kanal im Chatprogramm reicht, eine Tabelle reicht. Wichtiger als das Werkzeug ist, dass jemand benannt ist, der einmal im Monat draufschaut, und dass die Leute, die korrigieren, dafür Zeit bekommen statt zusätzlicher Arbeit.
Nach ein paar Monaten hat ein Haus damit etwas, das kein Wettbewerber kaufen kann: eine Sammlung eigener Urteile darüber, was hier gute Arbeit ist. Wer sie hat, kann einer Maschine erklären, wie hier gearbeitet wird. Wer sie nicht hat, hat einen Zugang gemietet und wartet darauf, dass daraus von allein etwas Besseres wird.