KI

Menschen suchen nach Sinn, KI sucht nach Mustern

KI erkennt Muster perfekt. Doch Sinn entsteht nur im Menschen, und genau den verwechseln wir in Organisationen längst mit grünen Dashboards. Ein Essay darüber, warum Sinn keine Eigenschaft ist, die wir besitzen, sondern eine Praxis, die wir wieder üben müssen.

Michael Pohl

Michael Pohl

— 8 Min. Lesezeit
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Wüste, Reise, Hinweisschild
Wohin will ich reisen - und warum?

Vor einigen Jahren besuchte ich die Zentrale eines Konzerns. Am Empfang musste ich warten und las an der Wand hoch über mir: "Unsere Vision: 1 Milliarde Umsatz bis 202X".

Es ist die Vision eines Finanzcontrollers, oder eines Inhaber-Konsortiums, doch was bedeutet diese Vision für die Damen am Empfang, die Lagerarbeiter oder den Buchhalter?

Es ist eine sinnlose Vision.

Andere Situation: ein HR Team sitzt im Kreis und blickt auf eine Powerpoint-Präsentation mit Leistungs-Kennzahlen. Eine Kurve ist nach oben gegangen, andere nach unten, alles eingebettet in ein Diagramm. "Jetzt haben wir Klarheit über die Leistungslücken."

Niemand im Raum stellte die kritischen Fragen. Nämlich ob diese Zahlen überhaupt Sinn machen, wie sie entstanden sind und ob überhaupt die richtigen Daten erhoben wurden? Oder welches menschliche Urteil diesen Kennzahlen zugrunde liegt und welche Handlungen Sinn machen würden?

Und darüber hinaus, ist das Meeting selbst und das Starren auf Powerpoint sinnvoll für alle Beteiligten - oder gäbe es andere Fragen, die zu besprechen viel sinnvoller wären? Diese Situation ist leider der Normalfall. Zahlen sehen so überzeugend aus, dass niemand bemerkt, dass sie vielleicht aber keinen Sinn stiften und Urteilskraft vermissen lassen.

In diesem Text geht es um genau diese Verwechslung. Wir glauben, wir erzeugen Sinn durch Zahlen, aber wir optimieren nur Korrelationen.

Wir verwechseln das Muster mit dem Sinn.

In den vorangegangenen Texten habe ich mich mit der Frage beschäftigt, welche Seinsform Menschen haben, dass der Mensch-KI-Vergleich uns selbst erniedrigt, und dass menschliche Fähigkeiten viel reichhaltiger und vielfältiger sind als jede KI sie bieten kann.

Menschen streben nach Sinn. Auch das ist eine Eigenschaft, die KI nicht mitbringt. Doch Vorsicht, auch wenn wir Menschen nach Sinn streben, so erzeugen wir ihn meistens nicht. Der tröstliche Gedanke - "Menschen sind sinnsuchende Wesen" - fällt in sich zusammen, wenn wir in den Unternehmensalltag schauen.

Was die Maschine tut, und was wir ihr abgeschaut haben

Zunächst: Mustererkennung ist eine wichtige Fähigkeit. Ein KI Modell findet in gewaltigen Datenmengen statistische Regelmäßigkeiten. "Wenn X, dann mit hoher Wahrscheinlichkeit Y". Darin ist es uns in vielem überlegen, schneller, ausdauernder, unbestechlicher gegenüber der eigenen verzerrten Meinung.

Das Problem ist nicht das, was KI uns liefert. Aber die Bedeutung, die sie uns suggeriert. Wir nutzen KI, um statistische Muster zu entdecken - aber eigentlich suchen wir nach Sinn. Wir bauen KPI-Dashboards, treffen datengetriebene Entscheidungen und sagen uns: Wenn die Metriken grün sind, dann passt alles. Das Grün zeigt aber nur eine Korrelation, macht aber nicht unbedingt Sinn.

Dieses Phänomen ist viel älter als KI und ist mit dem Maschinenzeitalter entstanden (Frederick Taylor lässt grüßen): mit Stechuhr, Akkordlohn, Maschinentakt, mit Quartalslogik, Rankings und jeder Skala. Wir haben uns als Arbeitskräfte über Generationen diesem Maschinentakt angepasst und uns selbst messbar, vergleichbar und auswertbar gemacht.

Wir haben uns selbst in etwas verwandelt, das eine Maschine verarbeiten kann, und dabei vergessen, dass wir mehr sind als das, was sich in eine Excel-Tabelle schreiben lässt. KI ist also heute nicht die Ursache für gefühlte Sinnlosigkeit bei höherer Beschleunigung, sondern nur die nächste Evolutionsstufe.

Es gibt für diese Entwicklung sogar einen Namen aus der Forschung. Heike Bruch und Jochen Menges haben ihn 2010 im Harvard Business Review die „Beschleunigungsfalle" genannt: Organisationen, die dauerhaft zu viel auf einmal tun und immer noch eine Metrik mehr einführen, werden nicht leistungsfähiger - sie brennen aus. Durch mehr Messen entsteht nicht mehr Sinn, sondern weniger. Perfekte Mustererkennung, Korrelationen, KPI sind hilfreich, doch sie erzeugen keinen Sinn.

Im Auto stehen uns heute viele Metriken zur Verfügung, über Geschwindigkeit, Energieverbrauch, Temperatur etc. - aber sie sind sinnlos, wenn ich nicht weiß, wohin ich eigentlich fahren will.

Aus Wahrnehmung wird Bedeutung

Was also tut der Mensch, das die Maschine nicht tut? Die genaueste Beschreibung, die ich kenne, ist 2.500 Jahre alt.

Im Madhupiṇḍika Sutta, einer Lehrrede des frühen Buddhismus, wird der Wahrnehmungsprozess Schritt für Schritt zerlegt. Am Anfang steht der bloße Kontakt, das Zusammentreffen von Sinnesorgan, Objekt und Bewusstsein. Noch ist da keine Bedeutung, nur Berührung. Dann kommt Gefühl - der erste Hauch von angenehm oder unangenehm -, das Wahrnehmen, Benennen und das Einordnen in Kategorien. Dann das Denken und schließlich das, was der Text papañca nennt: die "begriffliche Wucherung" (so lautet der übersetzte Begriff) oder Wirklichkeitserzeugung, in der aus einem einzelnen Reiz eine ganze Welt wird, mit Urteilen, Geschichten, Besitzansprüchen und dem Ich mittendrin.

Das Bemerkenswerte an dieser alten Analyse ist, dass das Ich erst später auftaucht. „Das Zusammentreffen der drei ist Kontakt", da gibt es noch keinen Akteur. Erst mit dem Gefühl schleicht sich das ICH als Subjekt ein: als Fühlender, Bewertender, Deuter. Der Prozess der Wahrnehmung erzeugt also selbst dasjenige, das dann Bedeutung herstellt. Sinn ist beim Menschen kein Zusatz, den man weglassen könnte. Er entsteht zwangsläufig - Bedeutung und Ich treten gemeinsam auf.

Was ein KI Modell tut, ähnelt strukturell der Ebene des Benennens. Es erkennt und etikettiert: das ist blau, das ist ein Gesicht, das ist ein riskanter Kreditantrag. Auf dieser Stufe ist die Maschine erstaunlich gut. Aber bei unserer Wahrnehmung - oder besser Wahrgebung - hält die Kette dort nicht an.

Denn erst das fühlende, wertende und suchende Subjekt fragt: Was bedeutet das für mich? Was ist es mir wert? KI etikettiert ein Muster, doch wir fügen ihm Empfindung, Selbstbezug und Bedeutung hinzu, und wir können gar nicht anders.

Viktor Frankl hat diesen Prozess existenziell gemacht. Für ihn war der „Wille zum Sinn" die primäre Motivationskraft des Menschen. Sinn ist bei Frankl kein nice-to-have für gute Tage, sondern eine Bedingung des Aushaltens. Er hat das nicht am Schreibtisch entwickelt, sondern in drei Jahren im Konzentrationslager selbst erfahren. „Wer ein Warum hat, für das er lebt, kann fast jedes Wie ertragen", zitierte er Nietzsche, und meinte damit, dass der Mensch ohne Sinn schnell verloren ist.

Das ist kein kleiner Unterschied, kein „der Mensch ist eben ein bisschen mehr". Es ist ein Unterschied im Sein. Und genau deshalb wird er gefährlich, sobald eine Organisation ihn übersieht.

Steuern mit Metrik und mit Sinn

Man darf jetzt nicht in die übliche Entweder-Oder Falle tappen: Organisationen brauchen Kennzahlen. Man braucht Kennzahlen, denn ohne sie keine Steuerung und keine Verständigung darüber, was war und was sein soll. Das Problem sind nicht die Kennzahlen - sondern der Glaube, dass in diesen ein tieferer Sinn bereits enthalten ist. Denn man braucht auch eine Vision, Vertrauen, Antworten auf das Warum oder Wozu - oder schlicht das Verständnis, wem eine Tätigkeit Wert schafft oder ein Problem löst.

Der Glaube an die Zahlen allein ist sinnlos.

Die KI verschärft das auf eine fast ironische Weise. Sie macht Pattern-Matching billiger und schneller. Was billig wird, davon erzeugt man automatisch mehr. Also messen, takten und verdichten wir weiter, bauen neue Dashboards und füllen immer mehr Meetings mit dem Blick auf Kennzahlen. Der Raum jedoch für das, was sich nicht messen lässt, wird kleiner, und am Ende stehen Menschen da, die sich wie Anhängsel ihrer eigenen Dashboards fühlen.

Wer mehr Produktivität will, muss Sinn stiften. Das hat ausgerechnet ein Verhaltensökonom gezeigt. Dan Ariely ließ Probanden Lego-Figuren bauen, gegen sinkende Bezahlung. Der einen Gruppe wurden die fertigen Werke aufbewahrt, der anderen wurden sie sofort vor ihren Augen wieder auseinandergenommen. Das Ergebnis: Wessen Arbeit erhalten blieb, baute im Schnitt knapp elf Figuren (10,6), bevor er aufhörte. Wessen Arbeit sinnlos zerstört wurde, gab schon nach gut sieben (7,2) auf. Der einzige Unterschied war der Sinn, also die Frage, ob das Getane Bestand hatte.

Teresa Amabile fand mit einer anderen Methode dasselbe. Aus zwölftausend Tagebucheinträgen von Beschäftigten destillierte sie heraus, was das innere Arbeitsleben am stärksten beflügelt. Es waren nicht Anerkennung oder ein Bonus, sondern der Fortschritt in als sinnvoll erlebter Arbeit. Und die Pointe für Führungskräfte: Befragte Manager hielten genau diesen Faktor für einen der unwichtigsten. Das existenzielle Bedürfnis der Steuernden und der Mitarbeitenden klaffen auseinander.

Sinn lässt sich nicht von oben verordnen, aber er lässt sich gemeinsam erzeugen. Amy Wrzesniewski hat dafür den Begriff des Job Crafting geprägt: Menschen gestalten die Aufgaben, die Beziehungen untereinander und den empfundenen Wert ihrer Arbeit bewusst selbst und beeinflussen so, was sie ihnen bedeutet. Sinn ist nichts, das man empfängt - er entsteht im Tun.

Die stille Rebellion

Wer das ernst nimmt, tut in vielen Organisationen etwas fast Subversives: wer trotz des grünen Dashboards fragt, warum wir das hier eigentlich machen. Wer trotz vollem Kalender das Gespräch sucht statt nur den Status. Wer Sinn nicht ins Leitbild schreibt, sondern in Meetings danach fragt. Solche Menschen weigern sich, die Metrik als letzten Maßstab zu akzeptieren. Sie sind keine Romantiker. Sie haben verstanden, dass Pattern-Matching allein eine Organisation aushöhlt.

Deshalb nochmal zurück zum Anfang. Nur weil Menschen anders sind als KI und nach Sinn suchen, bedeutet das nicht, dass eine KI getriebene Organisation mehr Raum für Sinn lässt. In den Augen der Organisation ist Sinn überflüssig - es zählen die KPI. Wir haben uns dem Muster und dem Maschinentakt jahrzehntelang angepasst, und wir können das weiter tun, bis kaum noch etwas übrig ist. Vielleicht bemerken wir den Wert des Sinns für uns erst, wenn die tägliche Praxis sinnlos geworden ist. Frankl hat das in einen Satz gefasst, der die ganze Richtung umdreht: Nicht wir fragen das Leben nach dem Sinn, das Leben fragt uns.

Sinn erzeugen ist tägliche Praxis.

Und das ist gerade keine Kampfansage an die Künstliche Intelligenz. Die Maschine ist nicht der Gegner, sie ist der Spiegel. Indem sie das Muster-Matchen perfektioniert, zwingt sie uns, genauer hinzusehen und uns darauf zurückzubesinnen, dass Menschen nicht nur Muster-Maschinen sind. KI nimmt uns Arbeit ab, die nie unsere tiefste Bestimmung war.

Es gibt also etwas zu tun. Die Frage am Ende ist nicht, ob die KI uns ersetzt, sondern wer den Raum schafft, in dem Menschen wieder Sinn machen dürfen, statt nur Muster zu erfüllen. Der Untertitel dieses Blogs heißt: Mensch bleiben, wenn KI denkt. Vielleicht müssen wir erst wieder zu diesen Menschen werden.

Quellen:

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Pattern-Matching und Meaning-Making?

Pattern-Matching ist das Erkennen statistischer Regelmäßigkeiten: Wenn X, dann meist Y. Darin sind KI-Systeme dem Menschen oft überlegen. Meaning-Making, also Sinnstiftung, geht einen Schritt weiter. Es fragt nicht „welches Muster", sondern „was bedeutet das für mich, und was ist es mir wert". Sinn entsteht erst, wenn ein fühlendes, bewertendes Subjekt hinzukommt. Das ist kein Unterschied im Grad, sondern im Sein.

Kann KI Sinn erzeugen?

KI erkennt und etikettiert Muster, sie weist aber keiner Sache eine Bedeutung „für sich" zu, weil sie kein Selbst und keine Endlichkeit hat. Sie kann Sinnstrukturen aus Texten reproduzieren, aber sie sucht selbst keinen Sinn. Sinn bleibt eine menschliche Leistung. Die KI ist dabei weniger Gegner als Spiegel: Sie zeigt, wie viel von unserer Arbeit reines Muster-Matchen geworden ist.

Warum reichen KPI's nicht aus, um Sinn zu stiften?

Kennzahlen sind für Steuerung und Koordination unverzichtbar. Das Problem beginnt, wenn man glaubt, in den Zahlen sei der Sinn bereits enthalten. Eine grüne Metrik zeigt eine Korrelation, nicht ein Wozu. Ohne Vision, Vertrauen und die Frage, wem eine Tätigkeit nützt, bleibt das Dashboard leer. Der Glaube an Zahlen allein ist sinnlos.

Was ist die Beschleunigungsfalle?

Den Begriff prägten Heike Bruch und Jochen Menges 2010 im Harvard Business Review. Organisationen, die dauerhaft zu viel auf einmal tun und immer noch eine Metrik mehr einführen, werden nicht leistungsfähiger, sondern brennen aus. Mehr Messen erzeugt irgendwann weniger Leistung und weniger Sinn, nicht mehr.

Wie können Führungskräfte Sinn in Organisationen fördern?

Sinn lässt sich nicht von oben verordnen, aber gemeinsam erzeugen. Hilfreich sind drei Hebel: erstens nach dem Wozu fragen, nicht nur nach dem Wie viel. Zweitens Fortschritt in sinnvoller Arbeit sichtbar machen, der laut Teresa Amabile stärkste Treiber des inneren Arbeitslebens. Drittens Menschen Spielraum geben, ihre Aufgaben aktiv mitzugestalten (Job Crafting nach Amy Wrzesniewski). Sinn entsteht im Tun, nicht im Leitbild.

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