Wie lernen Menschen, mit KI selbst etwas zu gestalten? Norman Müller spricht mit Dr. Peter Konhäusner, Kanzler der Whitecliffe University of Applied Sciences in Berlin, über unternehmerisches Denken, neue Prüfungsformen und Weiterbildung an eigenen Praxisfällen. Peter erzählt von einer Lehrveranstaltung, in der Studierende ausdrücklich KI einsetzen sollten und dabei lernten, deren Ergebnisse genauer zu prüfen. Im Gespräch geht es um den Berufseinstieg mit eigenen KI-Agenten, die Verantwortung von Führungskräften und die Frage, wie Unternehmen ihren Beschäftigten Zeit und Raum zum Lernen geben. Mit EduCoLab bringt Norman eine Idee für die Verbindung von Bildung, Zusammenarbeit und praktischem Experimentieren ein. * 00:00 KI-Kompetenz und die Menschen hinter der Transformation * 01:46 Peters Weg zwischen Unternehmertum und Hochschule * 02:38 Warum Bildung auch unternehmerisches Denken braucht * 06:48 Wie schnell können Menschen ihre Haltung verändern? * 10:35 Vom Ausprobieren zum Handeln im Unternehmen * 13:26 Führung, KI-Akzeptanz und kritisches Urteilen * 18:49 Die Idee einer Bewerbung mit eigenen KI-Agenten * 22:11 Lernen an Aufgaben aus dem eigenen Unternehmen * 24:07 Wie Hochschulen ihre Prüfungen verändern * 26:33 Ein Paper mit KI schreiben und die Ergebnisse prüfen * 29:08 Was ein Abschluss über praktische Fähigkeiten aussagt * 33:49 KI-Kompetenz in Unternehmen aufbauen * 35:59 Veränderung, Überforderung und menschlicher Austausch * 40:48 Wachstum, Arbeitszeit und neue Unternehmensmodelle * 45:44 Den eigenen Beitrag zum Lernen und Arbeiten finden * 47:34 EduCoLab: Bildung, Zusammenarbeit und Experimentieren * 50:23 Wie viel Veränderung können wir Menschen zumuten? * 54:30 Vom Abwarten zu einer eigenen Lernroutine * 57:33 Praxisfälle, Hochschulzertifikat und Lerncommunity * 58:57 Peters Wunsch: ein frustfreier Tag Liest du hier regelmäßig mit? 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Im Gespräch verbindet er diese unternehmerische Erfahrung mit Fragen nach Bildung, kritischem Denken und praktischer Anwendung. * Whitecliffe University of Applied Sciences: https://whitecliffe.de * Peter auf der offiziellen Teamseite der Hochschule: https://whitecliffe.de/ueber-uns/unsere-mitarbeiter/ * Venture AI Academy: https://venture-ai-germany.org/academy KI einsetzen und die eigene Arbeit erklären können Die Studierenden freuen sich. Für das wissenschaftliche Paper dürfen sie KI verwenden, die Wahl der Werkzeuge steht ihnen frei. Peter verlangt zusätzlich eine kurze Präsentation: Welche Tools habt ihr eingesetzt? Wie seid ihr vorgegangen? Wo gab es Schwierigkeiten? Im Laufe der Veranstaltung verändert sich die Stimmung. Die Studierenden müssen Ergebnisse nacharbeiten und Quellen prüfen. Einer berichtet am Ende, er hätte die Arbeit ohne dieses Vertrauen in KI schneller erledigt. Die Geschichte stammt aus Peters Lehrpraxis. Sie beschreibt eine konkrete Erfahrung, aus der sich eine gute Frage für Bildung und Weiterbildung ergibt: Was hat jemand selbst verstanden, wenn ein Werkzeug einen großen Teil des Ergebnisses erzeugen kann? Dr. Peter Konhäusner, Kanzler der Whitecliffe University of Applied Sciences in Berlin, spricht mit mir darüber, wie Menschen eigene Handlungsfähigkeit entwickeln. Wir kennen uns auch durch die Zusammenarbeit an Weiterbildungsangeboten des Bundesverbandes für KI-Transformation. Diese Kooperation gehört zum Kontext unseres Gesprächs. Sie macht die Frage nach dem Nutzen solcher Angebote für mich umso relevanter. Ein gutes Ergebnis braucht einen nachvollziehbaren Weg Peter hätte KI in seiner Lehrveranstaltung verbieten können. Er hat sie zum Teil der Aufgabe gemacht und die Studierenden ihren Arbeitsweg erklären lassen. Dadurch mussten sie sich mit der Qualität dessen beschäftigen, was sie abgeben wollten. Ein plausibler Text allein reichte für diese Auseinandersetzung nicht aus. Wer eine Quelle überprüft, eine falsche Aussage erkennt oder eine Entscheidung begründet, zeigt etwas von seinem Verständnis. Das lässt sich auch im Gespräch prüfen. Peter nennt Präsentationen und die Zusammenarbeit mit Praxispartnern als Formen, mit denen Hochschulen ihre Prüfungen ergänzen können. Für mich gehört dazu, dass wir jungen Menschen offen begegnen, wenn sie KI verwenden. Im Gespräch erzähle ich von einem Schulreferat meines Sohnes. Mich interessierte, welche Fragen er gestellt hatte und wie er mit dem Werkzeug zur Lösung gekommen war. Darüber konnten wir sprechen. Hätte er die Nutzung verheimlicht, wäre uns dieser Einblick entgangen. Eine Hochschule muss zugleich fachliche Maßstäbe vermitteln. Studierende brauchen genug Wissen, um die Antworten eines Modells beurteilen zu können. Und sie müssen lernen, an welchen Stellen sie nachlesen, rechnen oder jemanden fragen sollten. Peters Lehrbeispiel zeigt, wie sich diese Prüfung in eine Aufgabe einbauen lässt. Unternehmen müssen ihre eigenen Aufgaben in die Weiterbildung bringen In unseren Lehrgängen begegnen mir Führungskräfte, die große Budgets verantworten und gerade erst anfangen, KI für sich zu entdecken. Einige beschreiben, dass ihnen bisher das Wissen gefehlt habe, um ein entsprechendes Projekt überhaupt anzustoßen. Das sind Erfahrungen aus diesen Gesprächen. Andere Unternehmen können aus anderen Gründen feststecken, etwa weil Daten fehlen oder niemand Zeit für die Umsetzung hat. Mir ist wichtig, dass Teilnehmende ihre eigenen Aufgaben mitbringen. Einen Prozess, der lange dauert. Eine Auswertung, deren Nutzen sie verbessern möchten. Eine wiederkehrende Arbeit, die sie genauer untersuchen wollen. An solchen Fällen können sie lernen, was ein Werkzeug leistet und an welcher Stelle der eigene Betrieb besondere Anforderungen stellt. Im Gespräch beschreibe ich, dass Teilnehmende bereits während eines Lehrgangs an ihren Fällen arbeiten. Daraus folgt keine Erfolgsgarantie für jedes Projekt. Ein sinnvoller Lernprozess kann auch ergeben, dass sich eine Automatisierung vorerst nicht lohnt oder eine andere Lösung besser passt. Die Geschäftsführung muss dafür Handlungsspielraum schaffen. Wer einen Mitarbeiter in eine Weiterbildung schickt, sollte mit ihm klären, welche Aufgabe er bearbeiten darf und wann er anschließend daran weiterarbeitet. Sonst kehrt jemand mit neuen Ideen an einen Arbeitsplatz zurück, an dem jede Stunde schon verplant ist. Eigene KI-Agenten als Teil einer Bewerbung Ich bringe die Idee ein, Studierende könnten sich künftig mit selbst entwickelten KI-Agenten bewerben. Peter greift das als eine Art KI-Bewerbungsmappe auf. Gemeint ist ein Arbeitsbeispiel, an dem ein Unternehmen nachvollziehen kann, wie jemand eine Aufgabe löst. Ein Bewerber könnte zeigen, welchen Teil eines Ablaufs sein Agent übernimmt, welche Informationen er dafür braucht und wie er Fehler erkennt. Dazu gehört ebenso, die Grenzen der Lösung erklären zu können. Vertrauliche Daten aus einem Praktikum hätten in einer solchen Mappe nichts zu suchen. Wir entwickeln diesen Gedanken im Gespräch. Ein entsprechendes Hochschulangebot oder ein belegter Vorteil bei der Jobsuche ergibt sich daraus noch nicht. Die Idee eröffnet aber eine konkrete Möglichkeit, über praktische Fähigkeiten zu sprechen: Welche Entscheidungen hat der Bewerber selbst getroffen? Was kann er verändern, wenn s… Get full access to VENTURE AI STACK at www.ventureaistack.com/subscribe
