AI-Fatigue: Wenn der Output schneller wächst als der Kopf
Arne Böhm, Geschäftsführer von SaleUp, über den Moment, in dem KI-generierte Zusammenfassungen selbst zum Problem werden.
KI produziert mehr Output, als ein Mensch an einem Tag verarbeiten kann. Das ist kein Zukunftsszenario. Das ist der aktuelle Arbeitsalltag.
Arne hat es an sich selbst bemerkt. Meetings werden transkribiert, sauber zusammengefasst, mit Action Items versehen. Die Dokumentation ist besser als je zuvor. Wahnsinn, wie viel Sinnvolles offenbar besprochen wurde. Nur: Der Kopf kommt nicht mehr hinterher. Die Zusammenfassung ist da, aber die Verarbeitung fehlt, weil das Lesen und Einordnen von drei perfekten Zusammenfassungen mehr kognitive Energie kostet, als man erwartet.
Dann setzt ein Loop ein, den viele kennen: Prompt rein, Output raus. Der Output ist zu viel, also kürzen lassen. Jetzt gibt es eine Zusammenfassung der Zusammenfassung. Und irgendwo dazwischen geht die ursprüngliche Frage verloren. Die KI hat geliefert. Aber was genau wollte ich eigentlich wissen?
Das Phänomen hat einen Namen: AI-Fatigue. Die Erschöpfung entsteht nicht durch zu wenig Information, sondern durch zu viel davon in zu hoher Qualität und zu kurzer Zeit. Jeder einzelne Output sieht gut aus. In der Summe wird es Rauschen, weil die Menge die Fähigkeit zur Priorisierung übersteigt.
Paul bringt dafür ein Bild, das sofort einleuchtet: Es sei wie am achten Tag im Urlaub am Wahnsinnsbuffet, wenn man sich eigentlich auf den kleinen Kühlschrank zu Hause freut. Im Reich der unbegrenzten Möglichkeiten wird es schwerer, Fokus zu halten, weil jede Option gleich gut aussieht und keine sich von selbst erledigt.
Was dagegen hilft, ist radikal kürzen. KI tendiert zu inflationärem Output, weil sie darauf optimiert ist, vollständig zu antworten. Vollständigkeit ist aber selten das, was du brauchst. Du brauchst die eine Sache, die jetzt zählt. Den einen nächsten Schritt. Die eine Entscheidung, die getroffen werden muss.
Jonas, Co-Founder von SaleUp, fasst die Ironie zusammen: Irgendwie muss man nicht mehr denken, aber irgendwie auch umso mehr. Da vermisse er fast die guten alten vier Bullet Points, die man aus einem 90-Minuten-Meeting mitgeschrieben hat. Arnes Geständnis: Er schreibt sich diese vier Bullet Points immer noch heimlich auf.
Und genau da liegt der Kern. Die eigene Handnotiz zwingt dich, in Echtzeit zu entscheiden, was wichtig ist. Die KI-Zusammenfassung schiebt diese Entscheidung nach hinten, auf einen Moment, der oft nie kommt, weil schon das nächste Meeting wartet.
Vermutlich ist das der neue Skill: KI bändigen. Sortieren, streichen, priorisieren. Nicht alles lesen, was die KI ausspuckt, sondern vorher wissen, was du suchst.
Stimmen aus der Diskussion
Erst Noise Reduction: kürzen, auf das Wesentliche verdichten. Dann das Ergebnis selbst wieder mit Leben und Persönlichkeit füllen. Der zweite Schritt ist der, den die meisten auslassen, weil er Denkarbeit erfordert, die sich nicht delegieren lässt.
Er macht weiterhin parallel Notizen in Meetings, aber kurze und knappe. Im Anschluss gleicht er sie mit den KI-Zusammenfassungen ab. So bleibt er während des Meetings geistig präsent und kann die KI-Doku später als Referenz nutzen, statt sich von ihr erschlagen zu lassen.
Überforderung im Reich der unbegrenzten Möglichkeiten. Es werde schwerer, Fokus zu halten, weil alles verfügbar sei und nichts sich von selbst priorisiere. Die Fähigkeit, Nein zu sagen, gelte inzwischen auch für KI-Outputs.
Takeaway
Mehr Output ist kein Fortschritt, wenn niemand die Zeit hat, ihn zu verarbeiten. Der neue Engpass ist die menschliche Aufmerksamkeit. Wer lernt, KI-Outputs radikal zu kürzen und vorher zu wissen, was er sucht, gewinnt Zeit. Alle anderen ertrinken in perfekten Zusammenfassungen.