In der Gischt der KI
Wie ich gelernt habe, mit dem überwältigenden und lähmenden Gefühl umzugehen, ständig hinterherzuhinken.
5 Min. Lesezeit
In den letzten Wochen habe ich eine etwas beunruhigende Beobachtung an mir selbst gemacht. Ich habe KI intensiv in meinem Alltag eingesetzt, beruflich wie privat, und dabei eine drastische Zunahme an Unruhe festgestellt. Die Todo-Liste in meinem Kopf wurde nie kürzer, und viele der Punkte darauf habe ich an einen Agenten ausgelagert - nur um festzustellen, dass die entstandene Lücke innert Sekunden vom nächsten Punkt im Hinterkopf gefüllt wurde. Nicht nur das: Der Output der Prompts, mit denen ich mich in ein Thema einarbeiten oder die für mich relevanten Informationen finden wollte, war Sekunden nach dem Lesen bereits wieder verschwunden. Ich habe den Eindruck, dass ich zu viele Dinge auf einmal versucht habe, und es fühlte sich an, als würde ich meine Aufmerksamkeitsspanne zunehmend zerstören, weil ich gedanklich schon bei der nächsten Aufgabe war. Und aus Gesprächen mit Menschen in meinem Umfeld weiss ich, dass ich mit dieser Situation nicht alleine bin. Auch wenn der Einsatz von KI zweifellos zu mehr Effizienz und Tempo führt, gerade in der Softwareentwicklung, stellt sich für viele Menschen und Unternehmen nun die Frage, wie sich KI sowohl wirtschaftlich als auch mental nachhaltig einsetzen lässt.
In Kombination mit den drastischen Preiserhöhungen vom vergangenen Juni ist jetzt ein guter Zeitpunkt, einen Schritt zurückzutreten und - ganz ohne KI - herauszufinden, wie ein gesunder Umgang und Einsatz im beruflichen Umfeld aussehen könnte. Überraschenderweise ist keiner der folgenden Punkte grundlegend neu oder unbekannt.
Das Erste, was gegen das überwältigende Gefühl hilft, ist dasselbe, was man in einer Situation unter hohem Druck tun sollte: ein paar Sekunden innehalten und nachdenken. Ist das, was ich vorhabe, überhaupt die Mühe wert? Gibt es einen besseren Weg? Bin ich einfach zu faul, selbst zu denken? Ein kleines Mass an Disziplin, diese Fragen ehrlich zu beantworten, bringt sehr viel. Kürzlich habe ich mir von einer KI ein kleines Skript schreiben lassen, das den aktuellen Projektstand aus einem Board herausliest - inklusive Pipeline-Status, Statusänderungen von Tickets und aktuell zugewiesener Arbeit. Es fühlte sich grossartig an, den Stand sauber formatiert direkt in der Konsole zu haben. Als ich das einem Arbeitskollegen zeigte, fragte er zu Recht: «Warum nimmst Du nicht einfach das Web-UI?» So sehr ich die Idee mag, möglichst viel im Terminal zu erledigen - ich hätte mir tatsächlich Zeit und Aufwand sparen können, wenn ich mich gefragt hätte, ob es das wirklich wert ist. Und ich muss zugeben: Vielleicht hatte mein Kollege recht.
Wenn Du überzeugt bist, dass KI für die anstehende Aufgabe der richtige Weg ist, ist die Struktur des Prompts entscheidend für gute Antworten. Als Faustregel lässt sich ein guter Prompt so zusammenfassen: «Wenn ich die Aufgabe beziehungsweise den Prompt einer kompetenten fremden Person gebe - hat diese Person genug Informationen, um eine solide Antwort zu liefern?» Ist klar, was zu tun ist? Ist das erwartete Antwortformat klar? Bei zu viel Mehrdeutigkeit werden Annahmen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten getroffen, die möglicherweise nicht zu Deinem Fall passen. Um diese Mehrdeutigkeit zu reduzieren, ist es notwendig, den Kontext mitzuliefern. Von hier stammt der Begriff Context Engineering, der sich zunehmend verbreitet hat. Context Engineering ist zentral, um die Qualität des Outputs zu verbessern, besonders bei nicht-trivialen Aufgaben. Wer hier zu Beginn Aufwand investiert, spart sich in der Softwareentwicklung mühsame Debugging-Arbeit - oder allgemeiner gesprochen den Ärger darüber, die KI an einen falschen Pfad zu verlieren (auf dem sie dann auch nach mehreren Iterationen so hartnäckig bleibt …).
Steht der Prompt, folgt die Verarbeitung der Antwort. Und auch hier habe ich erlebt, wie unglaublich leicht es fällt, das Gesagte oder Gemachte einfach als Wahrheit hinzunehmen, ohne es ein zweites Mal zu hinterfragen - gerade weil die Antworten der KI so überzeugend klingen. Besonders im beruflichen Kontext ist es absolut essenziell, das Generierte sauber zu verifizieren. Am Ende des Tages steht - ob bei einem Kundenmail oder einem Pull Request - Dein Name dafür gerade, und der Inhalt muss gründlich geprüft sein.
Das letzte Puzzleteil, das die ganze Umstellung für mich anstrengend gemacht hat, war das zusätzliche Kontextwechseln. Wenn mehrere Agenten laufen, hat man in der Regel mehrere Aufgaben, die nach einer Weile alle Input brauchen. Den fragenden Agenten und sein Problem jedes Mal wieder ins Hirn-Gedächtnis zu laden, ist mental ermüdend. Jetzt könnte man sagen: Warum delegiert man diese Überblicksaufgaben nicht ebenfalls an einen Agenten, der ein paar Iterationen weitergehen kann? Letztlich habe ich noch keine überzeugende Lösung gefunden, um das Kontextwechseln weniger anstrengend zu machen - ausser bewusst selbst das Tempo zu bestimmen und zu akzeptieren, dass es zwar schneller gehen könnte, aber nicht muss. Wenn Du zu ausgelaugt bist, um überhaupt noch zu reviewen, was all Deine Agenten produziert haben, dann ist das weniger wert, als wenn Du Dich auf zwei parallele Agenten konzentrierst und das dafür richtig machst. Das hat mir auch geholfen, nicht mehr jeder kleinen Idee hinterherzujagen, die kaum länger als zwei Sekunden auftauchte.
Alles in allem muss ich sagen: Der Einsatz von KI bringt enorme Vorteile. Aber weil es ein so individuelles Werkzeug ist, ist es am besten, wenn alle ihre eigenen Erfahrungen sammeln und herausfinden, was für sie am besten funktioniert. KI ist unglaublich mächtig - aber sie bleibt ein Werkzeug, und Du bist verantwortlich für den Output, den Du lieferst. Trotz der Schattenseiten ist es für Unternehmen zentral, Mitarbeitenden den Umgang damit zu ermöglichen und sie ihre effizienteste Arbeitsweise finden zu lassen. Denn nur so kann ein sowohl mental wie auch ökonomisch nachhaltig von den Effizienzgewinnen profitiert werden.
(Dieser Artikel wurde vom englischen Original mit AI auf Deutsch übersetzt)