Besitzt man nur einen Hammer, scheint die Welt voller Nägel zu sein. Abraham Maslow hat das 1966 so formuliert. Selten war der Satz so wertvoll wie heute. Der neue Hammer heißt generative KI. Und die Welt sieht gerade aus wie eine einzige große Nagelfabrik.
So hat der Chemie- und Pharmakonzern Bayer über 700 Anwendungsfälle für generative KI identifiziert. Darunter das Auswerten von Excel-Tabellen und das Erstellen von Textentwürfen in Word. Wer möchte, kann das digitale Transformation nennen. Man kann es aber auch Werkzeugfixierung nennen.
Das Werkzeug bestimmt die Wahrnehmung
Das Phänomen ist nicht neu. Jedes Mal, wenn eine neue Technologie die Bühne betritt – Internet, Social Media, Big Data, Blockchain –, folgt dasselbe Drehbuch: euphorische Adoption, inflationärer Einsatz, ernüchterte Konsolidierung. Bei Gartner heißt es Hype-Zyklus. Maslow hätte es Hammerproblem genannt.
Was diesmal anders ist: die Geschwindigkeit. Und die Tiefe, mit der das Werkzeug die Wahrnehmung formt. Generative KI ist so leistungsfähig, so allgegenwärtig, so beeindruckend in ihrer Oberfläche, dass sie das Denken über Probleme verändert, noch bevor die Probleme klar benannt sind. Nicht die Technologie ist das eigentliche Risiko. Sondern die Reihenfolge.
Wer zuerst das Werkzeug wählt, stellt die falsche Frage
In Führungsetagen kursiert gerade eine bestimmte Frage: Wie können wir KI einsetzen? Es ist die falsche Frage. Nicht weil KI unbrauchbar wäre. Das Gegenteil ist wahr. Sondern weil sie Ursache und Wirkung vertauscht.
Die richtige Reihenfolge lautet: erst das Problem verstehen, dann das Werkzeug wählen. Wer mit dem Werkzeug beginnt, sucht nicht nach der besten Lösung. Er sucht nach einem Problem, das zum Werkzeug passt. Das ist eine Kritik an der Denkrichtung.
Denn generative KI ist tatsächlich außergewöhnlich leistungsfähig, sofern der Kontext klar ist. In der Programmierung, im Kundenservice, in der Textanalyse, in kreativen Prozessen, die von Variabilität profitieren. Aber sie ist kein Universalwerkzeug. Wo Präzision und Konsistenz gefragt sind – in der Buchhaltung, in der Rechtsanalyse, in sicherheitskritischen Systemen – liefern regelbasierte Algorithmen zuverlässigere Ergebnisse. Weil sie deterministisch sind: gleiche Eingabe, gleiches Ergebnis. Oder mit Maslow gesprochen: Der Hammer ist ein gutes Werkzeug. Aber nicht für Schrauben.
Das verdeckte Problem: Klarheit vor Technologie
Die eigentlich strategische Investition in diesem Moment ist nicht in KI-Werkzeuge. Sie ist in Klarheit.
Klarheit darüber, welches Problem wirklich gelöst werden soll. Welche Entscheidungen in der Organisation nicht getroffen werden und warum. Wo Wissen vorhanden ist, aber nicht wirkt. Wo Botschaften ausgesendet werden, die nicht ankommen. Wo eine Strategie formuliert wurde, die in der Organisation niemand verstanden hat.
Diese Probleme sind nicht technischer Natur. Sie sind narrativer Natur. Sie entstehen dort, wo zwischen dem, was eine Organisation leistet, und dem, was davon ankommt, eine Lücke klafft. Ich nenne diese Lücke das Narrative Gap. Sie ist das verbreitetste und am meisten unterschätzte Kommunikationsproblem in Unternehmen. Und kein KI-Modell schließt sie automatisch.
Im Gegenteil: Wer ein Narrative Gap mit mehr Kommunikationsvolumen beantwortet – egal ob mit KI oder ohne –, vergrößert es meistens. Mehr Inhalte, weniger Klarheit. Mehr Kanäle, weniger Wirkung.
Erst das Problem verstehen, dann das Werkzeug wählen
Der Werkzeugkasten ist wichtig. Aber er kommt zum Einsatz, wenn das das eigentliche Problem verstanden ist. Ob es eine Frage der Strategie ist, der Positionierung, der internen Verständigung oder der externen Wahrnehmung. Ob die Lücke zwischen Absicht und Wirkung mit mehr Inhalten geschlossen werden kann oder mit besseren. Erst wenn diese Fragen beantwortet sind, lohnt der Griff in den Werkzeugkasten.
Manchmal ist das Werkzeug dann tatsächlich ein KI-Modell. Manchmal ist es eine klarere Sprache. Manchmal ist es der Mut, eine Geschichte zu erzählen, die unbequem ist, aber wahr.
Und manchmal hilft es schlicht, den Werkzeugkasten kurz zuzuklappen und länger über das Problem nachzudenken, das eigentlich gelöst werden soll.