📌 Die wichtigsten Erkenntnisse auf einen Blick 

• Context Engineering integriert Fachwissen und kulturelle Faktoren in KI-Systeme
  
  
• Agentensysteme sind aktuell noch „fragil“ und „unzuverlässig“ für kritische Anwendungen
  
  
• Menschen bringen einzigartige Fähigkeiten: Urteilsvermögen, Kreativität, Empathie, soziale Intelligenz
  
  
• Drei bewährte Interaktionsmuster: Sequential Handover, Human-AI-Sandwich, Human-in-the-Loop
  
  
• „The future of AI is not about replacing humans, it’s about augmenting human capabilities“ (Sundar Pichai, Google)
  
  
  

Context Engineering – Der Schlüssel zur produktiven KI 

Im ersten Teil unserer Serie haben wir die Grenzen aktueller KI-Systeme beleuchtet: fehlender Kontext, Halluzinationen und die Isolationsfalle der Datenverarbeitung. Doch wie können Organisationen diese Herausforderungen überwinden?

Die Antwort liegt im Context Engineering. Das gelingt, wenn Fachwissen, Erfahrung und kulturelle Faktoren in die Systeme integriert werden – ein Prozess, bei dem technische Teams und Fachexpert:innen eng zusammenarbeiten: Prompts werden nicht nur technisch formuliert, sondern auch um domänenspezifische Informationen ergänzt. Wissensgraphen strukturieren internes Wissen, und Feedbackschleifen verbessern Modelle kontinuierlich.

So entsteht eine neue Form der Collaborative Intelligence – eine Symbiose aus maschineller Geschwindigkeit und menschlichem Urteilsvermögen.

Agentensysteme und das Lernen der Zukunft

Ein nächster Schritt in der KI-Entwicklung sind Agentensysteme – Modelle, die nicht nur auf Befehle reagieren, sondern eigenständig Aufgaben analysieren, priorisieren und umsetzen können. Sie agieren wie digitale Teammitglieder: Sie planen, handeln und lernen innerhalb eines definierten Rahmens.

Doch auch hier gibt es Grenzen. Aktives Lernen im laufenden Betrieb ist nur bedingt möglich. Anders als das menschliche Gehirn, das sich durch Erfahrung strukturell verändert, können KI-Modelle lediglich innerhalb eines begrenzten Kontextfensters reagieren. Echtes Lernen erfordert neue Trainingsphasen oder Finetuning – Prozesse, die teuer und ressourcenintensiv sind.

Aktuell ist die Situation so, dass die meisten Systeme zu „fragil“ und „unzuverlässig“ für kritische Anwendungen oder komplexe Probleme sind. Je voraussehbarer der Prozess ist, desto günstiger und verlässlicher kann er aber automatisiert werden.

Die Forschung zeigt, dass die Weiterentwicklung solcher Systeme nicht nur eine technische, sondern auch eine organisatorische Herausforderung ist. Sie erfordert neue Denkweisen in Architektur, Koordination und Governance.

Menschliche Stärken in einer KI-Welt

Bis wir technologisch in die Sphären der AGI (Artificial General Intelligence) vordringen, wird es also weiterhin den Menschen brauchen. Diese Erkenntnis war insbesondere in wissenschaftlichen Kreisen nicht neu, sie ist aber im Hype über diese wirklich signifikante und disruptive Technologie etwas untergangen.

Oder, wie Sundar Pichai, CEO von Google, es formulierte:

„The future of AI is not about replacing humans, it’s about augmenting human capabilities.“

Eine Arbeitswelt der Zukunft wird die jeweiligen Stärken optimal nutzen und ausbauen. Dafür ist es wichtig, dass wir besser verstehen, in welchen Bereichen wir die Maschinen unterstützen müssen und in welchen Bereichen die Maschinen uns unterstützen können.

Was Maschinen gut können

• Maschinen sind unschlagbar in:
• Inhalte generieren und skalieren
• Datenanalyse
• Mustererkennung
• Automatisierung
• Vorhersagen
  
  

Was Menschen einzigartig macht

Menschen dagegen bringen Fähigkeiten ein, die Maschinen nicht besitzen:

• Urteilsvermögen
• Kontextuelles Wissen
• Kreativität
• Empathie
• Soziale Intelligenz
• Kulturelles Verständnis

Drei Interaktionsmuster für die Praxis

In der Arbeitswelt entstehen daraus neue Interaktionsmuster, die sich in der Praxis bewährt haben:

1. Sequenzieller Handover

Der Mensch definiert die Aufgabe, die KI führt sie aus, der Mensch prüft das Ergebnis.

Ideal für:

• Übersetzungen und Textkorrekturen
• Datenanalyse mit klaren Parametern
• Bildbearbeitung und -optimierung
  
  

2. Human-AI-Sandwich

Der Mensch liefert den Rahmen, die KI generiert Inhalte, der Mensch verfeinert sie.

Funktioniert gut für:

• Content-Erstellung (Artikel, Präsentationen)
• Strategieentwicklung und Businesspläne
• Kreative Konzeptentwicklung
  
  

3. Human-in-the-Loop

Die KI initiiert Vorschläge, während der Mensch die entscheidenden Weichen stellt – etwa in Medizin oder Finanzen.

Empfohlen bei:

• Medizinischer Diagnoseunterstützung
• Finanziellen Investitionsentscheidungen
• Content-Moderation auf Plattformen
  
  

Die hybride Zukunft

Diese Muster zeigen: Die Zukunft der Arbeit ist hybrid. Produktivität entsteht dort, wo Menschen und Maschinen sich gegenseitig ergänzen.

Im dritten und letzten Teil unserer Serie widmen wir uns der praktischen Umsetzung: Welche drei Hebel sind entscheidend für eine erfolgreiche KI-Transformation? Warum scheitern viele Unternehmen trotz großer Investitionen? Und wie kann Governance zum Enabler statt zur Bremse werden?

💡 Häufig gestellte Fragen 

Was ist Context Engineering? Context Engineering ist der Prozess, bei dem Fachwissen, Erfahrung und kulturelle Faktoren systematisch in KI-Systeme integriert werden. Technische Teams und Fachexpert:innen arbeiten zusammen, um Prompts mit domänenspezifischen Informationen zu ergänzen und Wissensgraphen zu erstellen.

Was sind Agentensysteme? Agentensysteme sind KI-Modelle, die eigenständig Aufgaben analysieren, priorisieren und umsetzen können. Sie agieren wie digitale Teammitglieder innerhalb eines definierten Rahmens. Aktuell sind sie jedoch noch zu „fragil“ und „unzuverlässig“ für kritische Anwendungen.

Welches Interaktionsmuster sollte ich wählen? Das hängt von der Aufgabe ab: Sequential Handover für klare, definierte Aufgaben (z.B. Übersetzungen). Human-AI-Sandwich für kreative Content-Erstellung. Human-in-the-Loop für kritische Entscheidungen in Medizin oder Finanzen.

Was ist Collaborative Intelligence? Collaborative Intelligence ist die Symbiose aus maschineller Geschwindigkeit und menschlichem Urteilsvermögen. Es geht nicht um Ersatz, sondern um Erweiterung menschlicher Fähigkeiten durch KI.

Können KI-Systeme wirklich lernen? Nur bedingt. Anders als das menschliche Gehirn können KI-Modelle nur innerhalb eines begrenzten Kontextfensters reagieren. Echtes Lernen erfordert neue Trainingsphasen oder Finetuning – Prozesse, die teuer und ressourcenintensiv sind.

Quellen: 

• Sundar Pichai, CEO Google/Alphabet. Verschiedene Interviews und Reden 2023-2025, u.a. AI Action Summit Paris 2025. https://www.inc.com/peter-economy/17-sundar-pichai-quotes-on-leadership-and-the-future-of-innovation/91199825
• Aktuelle Forschung zu Agentensystemen

Über diese Serie: Dies ist Teil 2 von 3 unserer Serie „Mensch & Maschine gestalten die Zukunft“.