Michael Witzenleiter stellt in Folge 105 von „Das Gelbe vom AI“ den Kulturwandel rund um Künstliche Intelligenz in den Mittelpunkt – mit einem Gast, der KI nicht nur als Tool-Frage, sondern als Verantwortungsfrage liest. Im Interview bringt Rebecca Hundschell eine Perspektive aus Konzernpraxis, Mittelstandsberatung und Community-Building zusammen: sicher, pragmatisch, und mit klarem Blick auf Führung, Qualität und Diversität.
Rebecca Hundschell: KI-Beratung, Verantwortung – und der Female AI Club als Safe Space
Rebecca Hundschell ist studierte Wirtschaftsinformatikerin und seit rund acht Jahren im KI-Kontext unterwegs – geprägt durch Konzernstationen in der Automobilzulieferbranche und der Chemieindustrie, mit Fokus auf Sicherheit, Ethik und Compliance. Heute arbeitet sie selbstständig als KI-Beraterin für den Mittelstand: von KI-Enablement über Trainings und Hackathons bis hin zur Frage, wie Führungskräfte „KI im Team“ wirklich verankern. Zentral ist dabei ihr Grundproblem mit vielen Einführungsprojekten: „Wasch mir den Pelz, aber mach mich nicht nass“ – schnelle Erfolge sollen her, ohne sich mit Datenqualität, Prozessen, Governance oder Kulturarbeit zu beschäftigen. Parallel treibt sie den Female AI Club voran: eine Safe-Space-Community, die Frauen sichtbar machen und die KI-Welt diverser prägen will. Das Netzwerk zählt inzwischen über 4.000 Frauen – aus Konzern, Mittelstand, Start-ups und Selbstständigkeit – und versteht sich explizit nicht als reines Lernportal oder Karriere-Netzwerk. Der Anspruch: Perspektivenvielfalt als Qualitätsfaktor, weil KI-Systeme messbar besser werden, wenn unterschiedliche Lebensrealitäten und Erfahrungswelten in Entwicklung und Einführung einfließen.
AI-Slop, Denkfaulheit und Vertrauensfragen: Was KI mit Denken und Zusammenarbeit macht
Ein inhaltliches Kernstück der Folge ist die Wirkung von KI auf Denkvermögen und Ergebnisqualität – mit der These: Das Gehirn als „Muskel“ wird weniger trainiert, wenn Problemlösung reflexartig an ein Chatbot-System ausgelagert wird. KI liefert schnell Antworten, die überzeugend klingen, und genau darin liegt das Risiko: weniger eigenes Durchdenken, weniger Lernschleifen, weniger produktives Scheitern – und damit ein Verlust an Erfahrung im Job. Aus diesem Mechanismus entsteht auch „AI-Slop“: inhaltsarme, glattgebügelte Outputs, die massenhaft produziert und weitergereicht werden, ohne kritische Prüfung oder inhaltliche Verschärfung. Im Unternehmen verschiebt das nicht nur die Content-Ökonomie (Quantität wird billig), sondern auch Teamdynamik und Vertrauen: Wenn Präsentationen „gut gefüllt“ wirken, aber gedanklich leer sind, entsteht Skepsis gegenüber Kolleg:innen und deren Ownership. Gleichzeitig laufen Teams in unterschiedliche Geschwindigkeiten: einige nutzen KI intensiv, andere gar nicht – mit Spannungen bei Qualität, Arbeitslast und Verantwortungsgefühl. Führung wird dadurch nicht einfacher, sondern konfliktsensibler: Es geht weniger um Tool-Nutzung an sich, sondern um Standards dafür, was „guter Output“ ist, wann KI-Anteile akzeptiert sind und wie Qualität gesichert wird.
Führungswandel und KI-Einführung: Menschlichkeit, Entscheidungen – und pragmatische Governance
Mit KI wird Wissen im Unternehmen stärker „demokratisiert“: Transkripte ersetzen Protokolle, Informationen sind schneller verfügbar, und externe Expertise lässt sich per Prompt in Minuten erschließen. Der klassische Machtvorteil durch Informationshoheit bröckelt – und Führung verlagert sich in andere Kompetenzen: Orientierung geben in Unsicherheit, Ängste ernst nehmen, ein Zielbild formulieren und gleichzeitig ehrlich bleiben, dass niemand die nächsten Jahre vollständig planen kann. Dazu kommt Entscheidungsstärke unter Ambiguität: Annahmen treffen, Entscheidungen fällen, weitergehen – ohne die Illusion kompletter Sicherheit. Bei der KI-Implementierung benennt Rebecca Hundschell typische Fehler: zu viel auf einmal, Tool-Einführungen mit überstürzter ROI-Erwartung, und Enablement verstanden als einmalige Schulung statt als längerfristiger, use-case-getriebener Lern- und Adoptionsprozess. Besonders markant: Skeptiker zu ignorieren gilt als verschenktes Frühwarnsystem, weil sie oft das aussprechen, was viele im „Flurfunk“ denken, aber nicht sagen. Der pragmatische Aufbau beginnt deshalb nicht bei „Welches Tool ist das beste?“, sondern bei „Warum KI?“ und „Wo liefert KI wirklich Mehrwert?“ – flankiert von klaren Verantwortlichkeiten, KI als Chefsache (nicht nur IT), und einem praktikablen Compliance-Rahmen (inkl. EU AI Act, KI-Richtlinie, kurze Dokumente statt 20-Seiter, etwa per Ampelsystem für Daten und Tools).