Wenn Algorithmen die Wirklichkeit verzerren

Stephan Lamprecht — Sat, 06 Dec 2025 11:55:50 +0000

Katharina Schüller räumt in ihrem Buch „Daten sind Macht“ mit der Illusion auf, dass Zahlen neutral sind und künstliche Intelligenz objektive Wahrheiten liefert. Die Statistikerin zeigt stattdessen, wie sehr jede Datenerhebung von menschlichen Entscheidungen geprägt ist. Und damit auch dazu genutzt werden kann, eine Realität zu konstruieren. Es hat Gründe, dass die Trump-Regierung vorschlägt, das Bruttoinlandsprodukt neu zu berechnen. Denn wer die neuen Grundlagen vergisst und nicht hinterfragt, sieht eine USA, die wirtschaftlich gesünder scheint, als sie ist. Daten sind ein Machtinstrument.

Wechselnde Ansätze

Das Buch scheint mir zwischen zwei Ansätzen zu oszillieren. Mal ist es ein Managementratgeber für Führungskräfte. Dann könnten die Lesenden in ein Statistikseminar geraten sein. Dieser wechselnde Fokus führt gelegentlich zu Längen.

Es kommt aber auch die Kernbotschaft an: Ohne Datenkompetenz sind wir anfällig für Manipulation. Geschönte Wirtschaftsstatistiken sind nur eine Erscheinungsform. Algorithmen, die diskriminierend arbeiten, eine andere.

Zwischen Teilhabe und Diskriminierung

Die Janusköpfigkeit künstlicher Intelligenz zeigt die Autorin besonders eindrücklich. So kann KI Menschen mit Behinderung unterstützen oder weltweiten Zugang zu Bildung ermöglichen. Andererseits reproduziert sie unter Umständen auch Vorurteile, wie das Beispiel von Recruiting-Algorithmen belegt, die systematisch männliche Bewerber bevorzugten. Schüller plädiert deshalb für ethische Leitlinien, psychologische Sicherheit in Organisationen und vor allem für eine kritische Grundhaltung gegenüber vermeintlich objektiven Zahlen.

Management-Journal-Fazit: Eine wertvolle Lektüre für alle, die KI reflektiert nutzen möchten – trotz gelegentlicher Redundanzen.

Stephan Lamprecht

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Wenn Jung und Alt gemeinsam die digitale Zukunft gestalten

Stephan Lamprecht — Tue, 02 Dec 2025 12:27:20 +0000

Die Frage, ob künstliche Intelligenz in Unternehmen Einzug hält, stellt sich längst nicht mehr, denn in vielen Firmen ist sie längst angekommen. Rosemarie Thiedmann widmet sich in ihrem Ratgeber daher einer anderen Herausforderung: Wie lässt sich KI nutzen, um die Gräben zwischen den Generationen zu überwinden? Die Organisationsberaterin zeigt auf, wie Betriebe mithilfe intelligenter Technologie die unterschiedlichen Stärken von „Digital Natives“ und erfahrenen Älteren produktiv zusammenführen können.

Mehr als nur ein Werkzeug

Thiedmann versteht KI nicht als Allheilmittel, sondern als Katalysator für bessere Zusammenarbeit. Altersgemischte Teams profitieren davon, wenn die Technikaffinität der Jüngeren mit dem Erfahrungswissen der Älteren verschmilzt. Das ist aber im Kern keine Frage einer Software oder eines bestimmten KI-Modells. Es erfordert eine durchdachte Strategie, transparente Kommunikation und vor allem Führungskräfte, die alle Stimmen im Team ernst nehmen.

Wertvoll sind die konkreten Anwendungsbeispiele aus der Praxis: von KI-gestützten Onboarding-Programmen über adaptive Lernsysteme bis zu Tools, die den Wissenstransfer zwischen scheidenden und nachrückenden Mitarbeitenden erleichtern. Thiedmann macht deutlich, dass gerade mittelständische Unternehmen von solchen Lösungen profitieren können.

Praxisnah statt technikversessen

Was das Buch auszeichnet, ist sein ausgewogener Ton. Die Autorin warnt ebenso vor überzogenen Erwartungen wie vor Technikskepsis. Sie räumt auf mit pauschalen Generationenklischees. Sie macht aber auch keinen Bogen um die großen Herausforderungen, wie den Datenschutz, die Gefahr oberflächlicher KI-Einführungen oder die Notwendigkeit, dass Menschen die letzte Entscheidungsverantwortung behalten müssen.

Der Autorin gelingt ein handlungsorientierter Leitfaden für alle, die verstehen wollen, wie demografischer und digitaler Wandel zusammenpassen.

Management-Journal-Fazit: Wer nach Rezepten für die erfolgreiche Zusammenarbeit verschiedener Generationen im KI-Zeitalter sucht, findet hier einen mutmachenden und realistischen Wegweiser.