Künstliche Intelligenz erzeugt ein Paradox in Organisationen: Junge Mitarbeitende bedienen KI‑Tools souverän, bauen aber oft kein tiefes Fachwissen mehr auf. Gleichzeitig drohen erfahrene Expertinnen und Experten technologisch den Anschluss zu verlieren. Diese Spaltung führt zu einer stillen Aushöhlung der Expertise mit gravierenden Folgen für Innovationskraft, Qualität und Wettbewerbsfähigkeit. Eine Gefahr, die Führungskräfte jetzt erkennen und aktiv adressieren müssen.
Der digitale Graben im Büro: Zwei Seiten einer Medaille
In meiner täglichen Arbeit und in den Diskussionen im CAS Chief Digital Officer beobachte ich in vielen Unternehmen einen digitalen Graben, der die Belegschaft zunehmend in zwei Lager teilt.
Auf der einen Seite stehen junge, oft hochschulgebildete Mitarbeitende. Sie adaptieren KI‑Tools schnell, selbstverständlich und produktiv. Studien bestätigen diesen Eindruck: Hochschulabsolventinnen und ‑absolventen nutzen KI deutlich häufiger als geringer qualifizierte Beschäftigte, und bei den 14‑ bis 19‑Jährigen liegt die Nutzungsquote bereits bei über 80 %. KI wird hier zum natürlichen Arbeitsinstrument.
Auf der anderen Seite stehen erfahrene Fachexpertinnen und Fachexperten – oft als Silver Worker bezeichnet. Sie verfügen über jahrzehntelanges Domänenwissen, verlieren jedoch zunehmend den Anschluss an neue KI‑Technologien und stehen, wie es treffend heisst, „digital im Abseits“. Verstärkt wird diese Kluft dadurch, dass viele Schweizer Unternehmen den KI‑Einsatz kaum systematisch begleiten. Mitarbeitende sind auf sich allein gestellt – und die Spaltung vertieft sich von Tag zu Tag.
Wenn KI Expertise simuliert – aber nicht ersetzen kann
Diese Kluft ist mehr als ein technologischer Unterschied. Sie berührt den Kern der Kompetenzentwicklung in Organisationen. Das Dreyfus Skill Acquisition Model beschreibt Expertise als einen mehrstufigen Prozess: vom Novizen über fortgeschrittene Anfänger bis hin zu versierten Expertinnen und Experten. Dieser Weg braucht Zeit, Praxis und Reflexion – Abkürzungen gibt es nicht.
Genau hier wirkt KI disruptiv. Sie ermöglicht es, auf Knopfdruck Ergebnisse zu erzeugen, die wie Expertenoutput aussehen – ohne den zugrunde liegenden Lernprozess durchlaufen zu haben. Die Folge: Fachliche Tiefe wird simuliert, aber nicht aufgebaut. Die Fähigkeit, Annahmen zu hinterfragen, Fehler zu erkennen oder Kontext richtig einzuordnen, geht verloren.
Gleichzeitig wird das Wissen echter Expertinnen und Experten entwertet, weil es im Vergleich zur KI‑beschleunigten Geschwindigkeit anderer als „zu langsam“ wahrgenommen wird. Studien warnen vor den Konsequenzen: Unsicherheit über die eigene Leistung, eine wachsende Abhängigkeit von KI‑Systemen und ein schleichender Verlust echten Lernens.
Der Preis der Untätigkeit: Beschleunigte Mittelmässigkeit
Was passiert, wenn Organisationen dieses Paradox ignorieren? Die Antwort ist ernüchternd: sinkende Qualität, abnehmende Innovationskraft und langfristige Wettbewerbsnachteile. Wenn niemand mehr fachliche Tiefe mit technologischer Effizienz verbindet, entstehen Entscheidungen auf Basis scheinbar sauberer, aber inhaltlich fragiler KI‑Ergebnisse.
Der Swiss AI Report 2025 bringt es auf den Punkt: Viele Unternehmen nutzen KI bereits, oft jedoch ohne klare Strategie und mit erheblichen Kompetenzlücken. Wer jetzt nicht gegensteuert, riskiert eine Belegschaft, die weder echte Expertise noch souveräne KI‑Kompetenz besitzt – eine Kultur der beschleunigten Mittelmässigkeit.
Die Brücke bauen: Fünf Schritte zum KI-kompetenten Experten
- Demokratischer Zugang
Alle Mitarbeitenden benötigen Zugang zu KI‑Tools – unabhängig von Alter oder Funktion. Nur so lässt sich verhindern, dass ganze Gruppen abgehängt werden. - Systematische Kompetenzentwicklung
Schulungen müssen über Tool‑Bedienung hinausgehen und kritisches Denken fördern. Mitarbeitende müssen KI‑Ergebnisse validieren können, statt ihnen blind zu vertrauen. - Expertise‑vor‑Tool‑Prinzip
Fachliche Tiefe bleibt die Grundlage. KI ergänzt und beschleunigt Wissen, darf es aber nicht ersetzen. - Expert:innen‑Enablement
Erfahrene Fachkräfte brauchen gezielte Unterstützung, um ihr Wissen mit KI‑Fähigkeiten zu verbinden und wirksam einzusetzen. - Inklusive KI‑Governance
Gemeinsam entwickelte Regeln schaffen Transparenz, Vertrauen und Qualität im KI‑Einsatz.
Fazit
Organisationen brauchen weder reine Tool‑Bediener noch abgehängte Wissensträger. Sie brauchen KI‑kompetente Expertinnen und Experten – Menschen, die fachliche Tiefe mit technologischer Effizienz verbinden. Nur so wird KI vom kurzfristigen Produktivitätsbooster zum nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.
Weiterführende Links
- Konstanzer KI‑Studie 2025: https://www.uni-konstanz.de/universitaet/aktuelles-und-medien/aktuelle-meldungen
- «Künstliche Intelligenz in der Schweiz 2024» (UZH & SRG): https://www.dsi.uzh.ch
