Es gibt diesen einen Moment, den inzwischen fast jeder kennt, der schon einmal eine Aufgabe an eine künstliche Intelligenz delegiert hat. Man tippt ein paar Sätze ein, drückt die Eingabetaste, und Sekunden später liegt da ein Text, ein Bild, ein Stück Software, das verblüffend fertig wirkt. Magie, denkt man. Und genau hier beginnt das Missverständnis.
Denn was die Maschine so mühelos ausspuckt, ist selten das Ergebnis. Es ist der Anfang. Wer mit diesen Systemen arbeitet, beschreibt das Phänomen erstaunlich übereinstimmend: Die ersten achtzig Prozent einer Aufgabe erledigt die KI im Handumdrehen und auf einem Niveau, das Laien staunen lässt. Aber die letzten zwanzig Prozent – jene Differenz, die aus etwas Brauchbarem etwas Herausragendes macht – bleiben hartnäckig menschliche Handarbeit. „Diese letzten zwanzig Prozent, also 'what separates great from good', die müssen wir selber machen“, sagt die Marketingprofessorin und KI-Forscherin Prof. Dr. Claudia Bünte im Rahmen unseres diesjährigen re:publica Side-Events in Berlin. Aufwendig sei das, und es sei auch die Stelle, an der die meisten zu früh aufgeben. Der erste Entwurf sehe ja schon gut aus, also nehme man ihn. „Das hat eben nichts mit eigener Kreativität zu tun. Das ist dann eigentlich nur Faulheit. Und das ist gefährlich.“
Das Handwerk des Loslassens
Die eigentliche Kompetenz im Umgang mit der Maschine ist also nicht das Erzeugen. Es ist das Urteil. Und, paradoxerweise, das Aufhören. Wer einmal in der Schleife steckt, den Prompt immer weiter zu verfeinern, in der Hoffnung, der nächste Versuch werde endlich der perfekte sein, kennt die Falle. „Die Kunst ist eigentlich, dass du lernen musst, wann du das Ding loslässt“, sagt Oliver Oest, der in Berlin die Agentur Tinkerbelle führt. Er vergleicht es mit dem Drechseln einer Holzkugel: Nimmt man sie zu spät von der Fräse, wird sie immer kleiner, und am Ende bleibt nur Frust. Irgendwann komme der Punkt, an dem er sage: „Danke für die Inspiration, danke für das, was da ist. Und ab da mache ich es jetzt wieder selbst.“ Dann greife er zum Stift und mache eine Skizze.
Das setzt allerdings voraus, dass jemand am Tisch sitzt, der den Unterschied zwischen gut und großartig überhaupt noch erkennt. Und hier liegt eine stille Drohung, die unter der ganzen Begeisterung mitschwingt. Wenn die Maschine die ersten achtzig Prozent liefert, dann kann sie das nicht nur für den Fachmann tun, sondern auch für dessen Kunden. „Das Schöne und gleichzeitig Beängstigende ist, dass der Kunde das dann selber macht und mich nicht mehr braucht“, beschreibt der Markenstratege und Mitgründer der FAKE AGENCY Gen Sadakane das Gefühl, das die Branche umtreibt. Ein paar Zeilen Eingabe, und schon erscheinen brauchbare Headlines, für die man früher eine Agentur engagiert hätte.
Wir müssen weg von diesem Mengendenken um jeden Preis. Es geht um Qualität – von Marken und von Produkten, die wir heute noch gar nicht kennen.
Oliver Oest
Die Versuchung ist groß, sich dagegen mit dem Verweis auf den unnachahmlichen menschlichen Funken zu trösten. Sadakane hält das für einen Irrtum, und zwar für einen riskanten: „Ich glaube, das ist gefährlich, so etwas zu behaupten.“ Selbst den charmanten Fehler, das absichtlich Unperfekte, das wir für genial halten, könne man der Maschine beibringen. Auch Bünte führt vor, wie wenig stabil die Grenze ist: Wer in den gängigen Sprachmodellen den Kreativitätsregler – im Fachjargon „Temperatur“ – hochdreht, bekommt plötzlich Ideen serviert, auf die man selbst nicht gekommen wäre. Kreativität, verstanden als das Neukombinieren eines riesigen Fundus an Eindrücken, ist womöglich genau das, was diese Systeme von Natur aus tun. Die unbequeme Frage lautet dann nicht mehr, ob die Maschine kreativ sein kann, sondern was vom Menschen übrig bleibt, wenn sie es ist.
Die Sehnsucht nach dem Echten
Eine mögliche Antwort liegt nicht im Produzieren, sondern im Auswählen. In einer Welt, in der Inhalte im Überfluss und auf Knopfdruck entstehen, wird die knappe Ressource das Urteil darüber, was davon zählt. „Das Kuratieren, das übernehmen ja doch wieder wir Menschen“, sagt Oest. Maschinen können tausend Vorschläge machen; die Entscheidung, welcher davon in diesem Moment, für dieses Publikum, der richtige ist, bleibt ein zutiefst menschlicher Akt – schon deshalb, weil die Zielgruppe am Ende immer der Mensch ist.
Und dieser Mensch sehnt sich, je digitaler seine Umgebung wird, offenbar nach genau dem Gegenteil. Es ist auffällig, dass ausgerechnet Profis der Aufmerksamkeitsökonomie ins Schwärmen geraten, wenn es ums Analoge geht: um das Konzert, in dem man bei Regen im Matsch steht, um die Atmosphäre, das Mitsingen, das Gefühl von Gemeinschaft. Die Leute zahlen dreistellige Summen für ein Ticket, sagt der Moderator der Runde, Daniel Fürg – „weil es ein Mensch ist“, der dort auf der Bühne steht, mit oder ohne Autotune. Was am Ende wirklich berührt, sind selten die perfekt generierten, sondern die unperfekten, die menschlichen Dinge.
Bünte gibt diesem Bauchgefühl eine fast hirnphysiologische Begründung. Es gehe um den Unterschied zwischen Konsumieren und Erleben. Als Kinder erschien uns jeder Tag unendlich, weil alles neu war; mit den Jahren verschwimmt die Zeit, weil so vieles Routine wird und das Gehirn Routine schlicht nicht abspeichert. „Wir sind als Menschen immer wieder auf der Suche nach etwas Neuem, was wir neu erleben, weil wir dann merken: Wir leben.“ Das pausenlose Wegwischen auf dem Smartphone leiste genau das nicht – drei Stunden beschäftigt, und hinterher kann man keinen einzigen dieser Momente nacherzählen.
Daraus erwächst eine steile, aber bedenkenswerte These: Vielleicht ist die künstliche Intelligenz nicht der Endpunkt der Digitalisierung, sondern ihr Wendepunkt. Vielleicht treibt uns gerade die Maschine, die alles Digitale beliebig vermehrbar macht, zurück zum Erleben, zur knappen, unwiederholbaren menschlichen Begegnung. Sadakane erzählt, wie er einem Kunden riet, fürs Shooting nicht ins Studio, sondern nach Spanien in die Sonne zu fliegen – nicht aus Effizienz, sondern weil das Ergebnis besser und die Erfahrung echter sei. Dahinter steckt auch eine ökonomische Ernüchterung. Hundert generierte Formate, die gegeneinander ausgespielt werden, erzeugen vielleicht Reichweite. Ob sie etwas verkaufen, ist eine ganz andere Frage. „Performance-Marketing – das ist ja schon auch ein Clou“, spottet Sadakane. Reichweite ist nicht Resultat. Masse ist nicht Wert.
Wem gehört die Wertschöpfung?
Genau an diesem Wort, dem Wert, hängt die größere und unbequemere Hälfte der Debatte. Denn wenn Maschinen einen wachsenden Teil der Standardarbeit übernehmen – nicht nur das physische Fließband, sondern auch Buchhaltung, Controlling, Texten, Programmieren –, dann verschiebt sich, wer in einer Volkswirtschaft eigentlich noch wertschöpfend tätig ist. Die pessimistische Lesart malt Arbeitslosenquoten von dreißig Prozent und mehr an die Wand und fragt, ob ein wachstumsgetriebener Kapitalismus überhaupt noch funktioniert, wenn der erzeugte Wert vor allem den Eigentümern der Maschinen zufließt.
Bünte widerspricht der Untergangszahl entschieden, und sie tut es mit einem klugen Argument. Bislang habe jede technologische Umwälzung nicht dazu geführt, dass die Menschen sich mit dem Erreichten zufriedengaben – der Anspruch sei einfach gestiegen. Sie nennt es den Wasserstand: Wer eine Waschmaschine besitzt, will nicht mehr einmal pro Woche frische Socken, sondern täglich. Im Marketing sei es genauso. Wurde früher mühsam eine Idee pro Woche entwickelt, erwarten Kunden heute, da die Produktion so billig geworden ist, ein Vielfaches. „Ich will nicht drei Headlines von dir, ich will dreißig und suche mir die schönsten aus.“ Studien stützen sie: Eine globale Untersuchung von McKinsey beziffert den weltweiten Jobverlust durch KI auf rund ein Prozent, und für Deutschland zeigen Erhebungen, dass sich Berufe wie der des Marketingfachmanns rasant verändern, ohne dass die Stellen verschwinden. Man macht nicht mehr den Inhalt selbst – man steuert, kombiniert, jongliert die Werkzeuge und passt vor allem auf, dass am Ende, in ihren Worten, „kein Scheiß rauskommt“.
Doch zwei Dinge, räumt sie ein, sind diesmal anders. Das erste ist die Geschwindigkeit, oder genauer: ihre Unberechenbarkeit. Was die Systeme heute können, hätte vor zwölf Monaten kaum jemand für möglich gehalten – und niemand weiß, wovon wir in weiteren zwölf Monaten sprechen. Das zweite ist die Undurchschaubarkeit. „Das Ding entwickelt sich in einer Blackbox weiter“, sagt Bünte. Anders als eine Dampfmaschine, deren Explosion lokal blieb, springen wir hier auf eine Technik auf, die wir – und teils nicht einmal ihre Entwickler – beurteilen können. „Da entsteht ein Werkzeug, das eine Waffe sein kann, ohne dass wir merken, dass es eine Waffe ist.“ Man sitze im selben Boot, sagt sie; die Frage sei nur, ob „Titanic“ draufstehe.
Und dann ist da die Geografie des Geldes. Es ist kein Zufall, dass fast alle Werkzeuge, die hierzulande den Alltag durchdringen, aus den USA stammen oder aus Asien, wo China nach Einschätzung vieler Fachleute längst führt. Europa, so Büntes nüchterne Diagnose, lasse sich dabei die Butter vom Brot nehmen: „Wir sind nur noch Werkbank.“ Die Tools kommen von außen, das Geld fließt ab, die Wertschöpfung findet anderswo statt. Dass die Europäische Union mit dem AI Act als erste Region der Welt überhaupt ein KI-Gesetz besitzt, das Transparenz und Kennzeichnung erzwingt, wertet sie als echten Fortschritt – aber Regeln allein bauen keine Souveränität. Ihr Schlusssatz dazu ist drastisch und sitzt: „Wenn die Amerikaner uns die Satelliten abstellen, sind wir echt am Arsch.“
Über all dem schwebt die soziale Frage, die Sadakane am offensten ausspricht. Die Konzerte, die Flüge, das Erleben – das sei die Welt einer schmalen Bubble. „Die ganze, die breite Masse, wie man die auffängt, da habe ich echt Angst.“ Vielleicht, so die hoffnungsvollere Gegenstimme, werden die Einheiten kleiner und vielfältiger; vielleicht gründet der angehende Junior, der heute keine Anstellung mehr findet, sein eigenes Start-up und baut mit ein paar Werkzeugen, was früher zwanzig Entwickler in Jahren erbaut hätten.
Lebenslanges Lernen, menschliche Anpassungsfähigkeit, die simple Tatsache, dass wir uns schnell langweilen und deshalb immer Neues suchen – das sind die Hoffnungsträger. Sie verlangen aber, dass eine Gesellschaft jene mitnimmt, die nicht so schnell mitschwimmen können. Wie man die Wertschöpfung einer zunehmend maschinellen Ökonomie gerecht verteilt, ohne in eine Welt aus glänzenden Vierteln und abgehängten Rändern zu kippen, ist die vielleicht wichtigste unbeantwortete Frage. Und womöglich liegt in ihr zugleich Europas größte Chance: nicht ewig nur die akademische Grundlage zu liefern und die fertigen Werkzeuge anderer zu mieten, sondern – ob bei eigenen KI-Systemen oder beim Quantencomputing – endlich selbst ins Machen zu kommen.
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