Von Christopher Penn, von Almost Timely News

Was ist das größte Problem bei KI heute? Sind es die Kosten, wobei Token-Budgets durch agentische KI gesprengt werden? Ist es die Nachhaltigkeit, da KI Strom und Süßwasser verbraucht? Ist es die Ethik, weil Tech-Unternehmen KI in alles quetschen?

Ich denke, es liegt tiefer. Das sind alles Symptome eines viel tiefer verwurzelten Problems: Niemand trifft Entscheidungen.

Oder genauer gesagt: Wir haben viel zu viel unserer Exekutivfunktion an KI abgetreten. Wir haben unser Denken aufgegeben. 

Lassen Sie uns tiefer graben.

Teil 1: Woher dieses Problem stammt

Am Freitagnachmittag habe ich mir überlegt, was ich in der Ausgabe dieser Woche behandeln wollte. Es ist ein verlängertes Wochenende hier in den USA, also werden nicht so viele Leute lesen, und das ist in Ordnung. (Ich schätze es, dass SIE lesen) Und ich habe in letzter Zeit eine Menge behandelt:

• Wie man Werbung mit KI verbessert
• Warum Listenartikel mehr schaden als nützen können
• Einrichten privater, lokaler Modelle
• Wie KI-Erkennung funktioniert
• KI für GEO-Mentalmodelle
• KI für Retail-GEO
• 18 Möglichkeiten, Token-Budgets zu sparen
• Wie man KI dazu bringt, besser zu schreiben

Also habe ich kurzerhand ein NotebookLM mit den Gesprächen der letzten 180 Tage aus über 40 verschiedenen Subreddits eingerichtet, wie r/marketing, r/chatgpt usw. – alles rund um Marketing, Business und KI. Ich habe es mit dem NotebookLM-Befehlszeilentool mit Claude Code verbunden (die token-effizienteste Art für Claude, mit NotebookLM zu sprechen) und dann alle meine Newsletter des Jahres 2026 bis heute in einen Eingabeordner gepackt.

Ich habe Claude gebeten, das, worüber ich bisher in diesem Jahr geschrieben habe, mit dem zu vergleichen, was die Leute als ihre größten Probleme mit KI empfinden. Claude spuckte eine Liste von 10 wichtigen Dingen aus, abgeleitet aus über 800.000 Wörtern des Schaumbildens auf Reddit, die seiner Meinung nach gute Newsletter-Themen sein könnten:

• Herausforderungen bei der KI-Sichtbarkeit
• Die agentische Aufsicht lässt nach
• Der KI-Einsatz ist fehlerhaft
• 40-60 % des Unternehmensbudgets werden für die falschen Modelle verschwendet
• KI ist nur gemietet
• KI-Schmeichelei ruiniert synthetische Fokusgruppen
• KI-Detektoren funktionieren nicht
• KI höhlt Unternehmen aus und niemand stellt mehr Junioren ein
• Die Leute messen KI anhand von Tokenmaxxing
• Vermarkter sind im Grunde unbezahlte Arbeitskräfte für das Trainieren von KI-Daten

Claude hat WIRKLICH darauf gedrängt, dass ich darüber schreibe, wie das Messen im Marketing und bei KI heute kaputt ist, und das werde ich vielleicht irgendwann tun, aber das sehe ich nicht, wenn ich mir diese lange Liste ansehe. Ja, es gibt Messprobleme in vielen davon, Datenprobleme in vielen davon, aber... dass das Messen kaputt ist, ist das Symptom dessen, was ich früher gesagt habe – wir haben die Exekutivfunktion abgetreten.

Für diejenigen, die keine Analytik-Nerds sind: Sie wissen, dass Messung ein nachlaufender Indikator ist. Es ist kein führender Indikator.

Teil 2: Rückblick auf die Exekutivfunktion

Zur Erinnerung: Ich unterteile die Exekutivfunktion in vier Kategorien, die ich PODS nenne:

• Plan: Sie denken darüber nach, in der Zukunft etwas zu erreichen, und erstellen einen Plan, um von hier aus dorthin zu gelangen
• Organize: Sie nehmen das, was Sie haben, und versuchen, einen Sinn darin zu finden
• Decide: Sie nehmen das, was Sie haben, und treffen Entscheidungen darüber
• Solve: Sie lösen die Probleme, die Sie haben

Ja, die Exekutivfunktion hat mehr Nuancen als dies, aber diese praktische, kurze Liste ist eine einfache Möglichkeit zu sehen, was unser Gehirn tut. Das ist kritisches Denken, eine der am schlechtesten benannten Praktiken, die wir haben.

Warum? Weil es beim kritischen Denken nicht per se darum geht, kritisch zu sein. Es geht um Metakognition – deren Definition das Denken über das Denken ist. Wenn Sie darüber nachdenken, wie Sie denken, öffnen Sie die Tür für Verbesserungen und Wachstum.

Denken über Denken bedeutet, Fragen zu stellen und zu reflektieren – ist das der beste Weg, etwas zu tun? Wie könnte ich das besser machen? Wie könnte ich mehr Freude an dieser Sache haben, die ich tue? Es geht nicht so sehr darum, sich selbst zu kritisieren, sondern zu erkennen, was man tut und ob es funktioniert oder nicht.

Wenn Sie planen, organisieren, entscheiden und lösen, denken Sie inhärent über das Denken nach. Jedes Mal, wenn Sie planen, jedes Mal, wenn Sie Chaos in Ordnung bringen, müssen Sie bei Ihrem eigenen Gehirn einchecken, um zu sehen, ob das, was Sie tun, Sie den Torpfosten näher bringt.

Die Exekutivfunktion ist eines der Dinge, die unsere Empfindungsfähigkeit als lebende Kreaturen definiert. Jedes empfindungsfähige Wesen, von der Maus bis zu uns, erledigt diese Aufgaben. Sie haben Geschichten über Krähen gelesen oder gehört, die Werkzeuge aus Draht herstellen, um Probleme zu lösen, Sie haben Hunde und Katzen beobachtet, wie sie Entscheidungen treffen und planen. Ich habe beobachtet, wie meine eigene Katze optisch misst, ob sie einen bestimmten Sprung machen kann oder nicht.

Richtig gepromptet, sind die heutigen KI-Tools auch bei Exekutivfunktionen hervorragend. Mit den richtigen Frameworks, Harnesses und Daten können sie bei den meisten sprachbasierten Aufgaben besser planen, organisieren, entscheiden und lösen als wir.

Und darin liegt das eigentliche Problem.

Teil 3: Der Blick auf die Fakten

Schauen wir uns jedes der 10 von Claude vorgeschlagenen Themen an, um die verbindenden Fäden zu sehen.

Herausforderungen bei der KI-Sichtbarkeit: Wenn Sie die wörtlichen Zitate dessen lesen, was die Leute über die Messung der KI-Sichtbarkeit sagen, können Sie erkennen, dass sie sich das ziemlich aus den Fingern saugen. Das gilt besonders für Softwareanbieter, die Lösungen anbieten und anpreisen, die kaum in der Realität verwurzelt sind – und dennoch schlucken die Stakeholder das alles, weil ihnen eine falsche Zahl mit Sicherheit lieber ist als Unsicherheit oder gar keine Zahl. Sie denken nicht über ihr Denken nach.

Die agentische Aufsicht lässt nach: Die Kommentatoren auf Reddit konzentrierten sich auf die Tatsache, dass es immer schwieriger wird, zu verfolgen, was Agenten tun, je ausgefeilter sie werden. Also drücken wir einfach die ganze Zeit auf OK – wenn wir überhaupt an einen Menschen im Loop denken. Wir haben hier unsere Autorität aufgegeben. Tatsächlich haben einige KI-Tools dies als Funktion eingebaut. Claude nennt es gefährlich "Berechtigungen überspringen". Qwen nennt es YOLO-Modus.

Der KI-Einsatz ist fehlerhaft: Hier geht es in der Diskussion darum, dass Stakeholder ihren Stakeholdern erzählen, dass die Organisation KI eingesetzt hat, ohne ein Gefühl für die Auswirkungen zu haben, die sie hatte. Ein Poster zitierte eine Statistik, dass 29 % der Unternehmen einen signifikanten ROI aus KI sehen, obwohl einzelne Mitarbeiter eine 5-fache Produktivitätssteigerung beanspruchen. Die Mathematik geht nicht auf. Hier wollen die Leute nicht darüber nachdenken und reflektieren, was Einsatz überhaupt bedeutet. Katie hat in den letzten Wochen viel darüber im Trust Insights Newsletter geschrieben. Im Kern verwechseln wir die Nutzung von KI damit, Ergebnisse aus KI zu ziehen.

40-60 % des Budgets werden verschwendet: Hier sprechen die Leute darüber, wie jeder einfach das Standardmodell in KI-Tools akzeptiert, was normalerweise das teuerste ist. Claude zum Beispiel ist standardmäßig auf Opus 4.8 eingestellt, was ein viel teureres Modell ist als Sonnet 5 oder Haiku 4.5. Wir denken nicht. Wir treffen keine Entscheidungen über Kosten-Nutzen-Abwägungen im Vergleich zur Effektivität. Eine andere Person wies darauf hin, dass dies absichtlich so gemacht wird, um Gewohnheiten zu schaffen. Es geht um Gewohnheitsbildung für die teuersten Modelle, damit wir, wenn die Subventionierung der heutigen KI endet, daran gewöhnt sind, die teuersten Modelle zu verwenden. Das ist eine Art Gehirnwäsche.

KI ist nur gemietet: In diesem speziellen Thema dreht sich die Diskussion darum, was man bei KI tatsächlich besitzt, was sehr wenig ist, wenn man die heutigen Closed-Weight-Frontier-Modelle verwendet. Besonders Anthropics zögerliche Einführung von Fable 5, dank US-Exportkontrollen, war ein Weckruf für die gesamte Branche, dass man bei SaaS nichts besitzt, genauso wenig wie man Musik auf Spotify oder Videos auf Netflix besitzt – aber die Leute denken, dass sie es tun.

Schmeichelei in Fokusgruppen: Obwohl wir gute akademische Forschung haben, die zeigt, dass richtig gepromptete KI-Modelle menschliche Kaufabsicht mit etwa 90 % Genauigkeit emulieren können, steuert das Maß an Schmeichelei in KI-Modellen sie in den meisten Situationen in Richtung Bestätigungsfehler. Das gilt besonders für synthetische Fokusgruppen; wenn Leute KI verwenden, um Konsumentenabsicht zu simulieren, stärken sie meistens nur ihre eigenen Vorurteile. Es gibt keine Reflexion oder Infragestellung der KI-Ausgabe.

KI-Detektoren funktionieren nicht: Ein ewiges Lieblingsthema von mir. Dieser Diskussionsfaden drehte sich darum, wie Unternehmen KI-Detektoren verwenden, um die Nutzung von KI in Situationen zu identifizieren, in denen sie nicht angemessen ist, ohne zu erkennen, dass die Detektoren selbst ebenfalls kaputt sind. In Tests, die ich vor 3 Wochen durchgeführt habe, haben KI-Detektoren menschliche Ausgaben 1 von 7 Mal fälschlicherweise markiert. Niemand denkt und reflektiert genug darüber, wer die Wächter überwacht.

KI höhlt Unternehmen aus: Mir hat dieses Zitat aus dem Subreddit der AgenturInhaber wirklich gut gefallen:

„Das Seltsame ist, dass niemand das entschieden hat. Es gab kein Meeting, in dem wir das besprochen haben. Wir haben eine lästige Aufgabe automatisiert, dann eine weitere, und eines Tages war der Job von innen ausgehöhlt.“

Bei diesem Abbau von Aufgaben geht es um einen Mangel an Kognition, einen Mangel an Reflexion, einen Mangel an einem Plan. Niemand trifft Entscheidungen – man überlässt es einfach den Maschinen, jeden Tag ein bisschen mehr.

Tokenmaxxing: Dies war eine Reflexion über Metas neueste Nachricht, dass sie auf dem besten Weg waren, mehrere Milliarden Dollar für KI-Tokens auszugeben, weil sie die KI-Produktivität anhand der Token-Ausgaben maßen, der dümmsten möglichen Art, KI zu messen.

Vermarkter als unbezahlte Trainer: Das war eine ganze Menge Gemecker darüber, wie Vermarkter effektiv unbezahlte Trainer für KI-Plattformen sind. Je mehr Inhalte wir produzieren, desto mehr muss die KI trainieren, während sie gleichzeitig um die Aufgaben konkurriert, für die wir bezahlt werden. Hier ging es in dem Thread darum, wie der durchschnittliche Vermarkter nicht über seine Beziehung zu KI nachdenkt oder reflektiert.

Und diese lange Liste von 10 Punkten ist noch lange nicht alles. Denken Sie darüber nach, wie die Leute sonst noch KI nutzen, ohne nachzudenken, ohne über ihr Denken nachzudenken. Gehen Sie auf LinkedIn und sehen Sie sich die endlosen Ströme von Kommentar-Bots an, die alle dieselbe Vorlage immer und immer wieder paraphrasieren. Sehen Sie sich den Datenmüll an, der Ihren Posteingang flutet, lesen Sie die Berichte, die Ihre Agenturen Ihnen schicken und die eindeutig Copy-Paste-Jobs sind.

Wenn wir die Richtung beiseitelegen, in die Claude diese Ausgabe des Newsletters lenken wollte, wird ziemlich deutlich, dass es wirklich darum geht, wie sehr wir über das Denken nachdenken. Wie selbstbewusst sind wir? Wie gut und genau nehmen wir unsere Beziehung zu KI wahr?

Vor allem: Sehen wir das Ausmaß der Exekutivfunktion, die wir an KI abgetreten haben?

Teil 4: Das Gegenmittel

„Niemand hat das entschieden“ verfolgt mich. Wenn Sie Exekutivfunktionen an KI abtreten, wer trifft dann die Entscheidungen? Niemand. Es gibt niemanden, der für eine Entscheidung verantwortlich ist, weil die Maschine sie für uns trifft. Egal, ob es darum geht, eine PowerPoint-Präsentation zu erstellen, einen Bericht für einen Kunden zusammenzustellen oder Inhalte für einen Newsletter zu erstellen – wenn die Maschine es tut, gibt es keine Rechenschaftspflicht und keine Entscheidungsfindung unsererseits, außer sie zu genehmigen.

Und das führt zu einer Reihe schlechter Ergebnisse, von Jobverlust bis hin zur Unzufriedenheit mit der eigenen Arbeit. Sie wissen, wenn Sie KI verwenden, um eine Aufgabe auszulagern, dass Sie die Arbeit nicht selbst gemacht haben – und Sie sind nicht stolz darauf, genauso wenig wie Sie stolz auf die Arbeit wären, die ein Auftragnehmer in Ihrem Namen erledigt hat.

Denken Sie darüber im Kontext von Eltern nach. Gehen Sie in das Haus eines Elternteils und Sie werden wahrscheinlich Kunstwerke sehen, die die Kinder gemacht haben, als sie klein waren. Die Kunst ist im Allgemeinen, objektiv gesehen, ziemlich schlecht. Aber die Eltern schätzen sie nicht wegen der Qualität der Kunst, sondern wegen des Aufwands, den das Kind betrieben hat. Sie sind stolz auf die Bemühungen ihres Kindes, und das Kind ist stolz auf das, was es in seinen Bemühungen getan hat. Zum Guten oder zum Schlechten, wenn Leute KI verwenden, fühlen sie sich selbst so, als hätten sie sich keine Mühe gegeben, und die Person auf der Empfängerseite fühlt sich auch so, als hätte sie sich keine Mühe gegeben.

Manchmal verstehen Sie die Arbeit nicht einmal, wenn Sie sie ausgelagert haben. Sie präsentieren sie Ihren Stakeholdern, und die erste Frage, die sie stellen und die nicht in den vorbereiteten Materialien steht, führt zu Panik, weil Sie sie nicht beantworten können, so als ob Sie einen Kuchen im Laden kaufen, anstatt ihn selbst zu backen, und dann fragt jemand, ob ein bestimmtes Allergen darin ist. Und Sie sind am Suchen und schauen auf das Etikett, um zu sehen, was wirklich in dem Kuchen ist.

Mein vorgeschlagenes Gegenmittel ist also folgendes: Beginnen Sie bei jeder wichtigen Aufgabe immer mit etwas, das Sie selbst leiten, und zwingen Sie die Maschinen, Sie zu schulen.

Wenn ich zum Beispiel monatliche Berichte für Trust Insights-Kunden erstelle, schalte ich mein Diktiergerät ein und überprüfe die Daten selbst. Ich spreche laut aus, was ich sehe, was ich denke, was Sinn macht und was keinen Sinn macht, und dann lasse ich es von KI transkribieren. Nachdem die Transkription abgeschlossen ist, bitte ich die KI, sie zu überprüfen und mir zu zeigen, was ich verpasst habe. Ich bitte sie, mir Fragen zu stellen, mehr Informationen aufzuzeichnen, mehr Informationen aus mir herauszufischen.

Ich bitte sie auch, besonders bei allem in meiner Fachexpertise, mir Ressourcen zu suchen, um über ihre Empfehlungen zu lernen und zu lesen. Kürzlich habe ich sie gebeten, aus einem von mir vorbereiteten Katalog von über 1.000 verschiedenen Analysetechniken auszuwählen, und sie wählte ein interessantes Ensemble von 3 Techniken, von denen ich eine nicht gut kannte. Also ließ ich sie mir das beibringen, damit ich, anstatt ihre Empfehlungen passiv zu akzeptieren, etwas gelernt habe. Ich bin als Fachmann besser geworden. Ich habe meine Fachexpertise erweitert.

Wenn Sie darüber nachdenken, ist das nicht nur rational aus der Perspektive, großartige Arbeit abzuliefern, es ist auch rational aus der Perspektive meines Wertes. Wenn ich nichts weiter als eine Copy-Paste-Drohne bin, eine fleischbasierte Schnittstelle zu einem LLM, warum braucht mein Unternehmen mich dann? Warum sollten meine Kunden für mich bezahlen, wenn sie einfach dafür bezahlen könnten, ChatGPT oder Claude genau dieselben Dinge zu fragen?

Wofür sie bezahlen, ist meine Expertise, meine Fähigkeiten nicht nur bei der Nutzung der Technologie, sondern die spezifische Linse, durch die ich sie richte, und die Perspektive, die nur ich einbringen kann. Und wenn ich KI nutze, um diese Expertise ständig zu verbessern, um dieses Domänenwissen zu verbessern, dann sollten sie weiterhin für mich bezahlen.

Außerhalb meiner Fachexpertise beginne ich mit Tiefenrecherche, nutze KI-Tools, um Informationen zu sammeln, und lasse sie dann eine Synthese erstellen. Sobald ich das habe, lasse ich eine Checkliste erstellen, was Qualität in der Domäne ausmacht, in der ich arbeite. Schließlich setze ich mich mit den Kreationen hin und lese und lerne selbst. Ich lasse KI Infografiken oder Podcast-Zusammenfassungen erstellen, um die Domäne zu lernen, damit ich sie mit meiner Expertise verbinden kann.

Agentische KI – Tools wie Claude Code, OpenCode usw. – sind phänomenale Forscher, weitaus besser als die webbasierten Deep-Research-Tools, an die sich die Leute in den letzten paar Jahren gewöhnt haben. Wenn Sie einen Recherche-Agenten verwenden, hat er viel mehr Spielraum, Quellen zu sammeln, sich die Zeit zu nehmen, Notizen und Beobachtungen aufzuschreiben und Schlussfolgerungen aus den vorhandenen Daten zu synthetisieren. Wenn Sie so etwas wie das Trust Insights CASINO-Research-Framework verwenden, werden Sie einige erstaunliche Ergebnisse von den Tools erhalten, die tendenziell weniger Halluzinationen aufweisen als ihre webbasierten Pendants.

Dann nutzen Sie diese Recherchedaten, um ein besserer Fachmann in Ihrer Domäne zu werden. Sie nutzen sie, um sich selbst weiterzuentwickeln. Sie nutzen sie, um Ihre Erkenntnisse zu erweitern, anstatt sie zu ersetzen.

Teil 5: Fazit

Das größte Problem bei KI heute ist die Delegation unserer Exekutivfunktion an Maschinen. Egal ob es um Rechenschaftspflicht (Maschinen haben keine), den Verlust von Fähigkeiten oder Unzufriedenheit mit unserer Arbeit geht – in dem Moment, in dem wir die Exekutivfunktion aufgeben, wird KI mehr zum Problem als zur Lösung.

Wir können alles auf einen einfachen Fragenkatalog reduzieren:

1. Macht die Nutzung von KI das Ergebnis besser?

2. Macht die Nutzung von KI mich besser?

Wenn die Antwort auf BEIDES nicht Ja lautet, dann nutzen Sie es nicht richtig.

Richtig eingesetzt, ist KI eines der größten Werkzeuge für die berufliche Weiterbildung, die je geschaffen wurden.

Falsch eingesetzt, ist es eine der zerstörerischsten Kräfte, die Ihre Karriere je erlebt hat, denn in dem Moment, in dem Sie eine Aufgabe an KI auslagern, werden Ihre eigenen Fähigkeiten bei dieser Aufgabe rostig.

Und sobald etwas rostig genug ist, ist es billiger und einfacher, es zu ersetzen.

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