Der Blind-Spot-Bot

Etwas scheint ins Stottern geraten zu sein: Über Jahrzehnte hinweg war die Fähigkeit, komplexe Probleme zu durchdringen, ingenieurwissenschaftliche Lösungen zu entwickeln und systematisch neues Wissen aufzubauen, ein zentraler Wettbewerbsfaktor deutscher Unternehmen. Doch nun mehren sich die Signale, dass die wichtigen Impulse von außerhalb Europas kommen, während Wirtschaft und Forschung im „Land der Denker und Tüftler“ bei der Entwicklung neuer Angebote und innovativer Problemlösungen nicht recht zur gewohnten Dynamik finden.

Daran konnte bisher auch der Einsatz von KI nicht viel ändern. Das liegt nicht an einer mangelnden Verbreitung der Tools: Einer Deloitte-Studie von Februar 2026 zufolge hat Deutschland die höchste KI-Adoptionsrate aller befragten Länder. Zudem wächst die Zahl der Organisationen, die beim Up-Skilling und der Bewältigung von Aufgaben eine „KI-first“-Strategie verfolgen. Dass es dennoch nicht gelingt, genügend Mehrwert durch die Nutzung von KI zu generieren, hat mit zwei Faktoren zu tun: mit der immer noch unzureichenden Befähigung vieler Mitarbeitender im Umgang mit KI und mit der Art, wie die Technologie primär genutzt wird. Häufig bleibt es nämlich beim Ernten der Low-hanging Fruits, bei der KI lediglich als bessere Such-bzw. Antwortmaschine fungiert, die vor allem schnelle, „shiny“ Lösungen liefert. Ihr volles Potenzial wird damit jedoch nicht gehoben, vielmehr besteht durch die oberflächliche Nutzung sogar die Gefahr, Denken und Lernen an die KI auszulagern.

Dabei könnte KI viel dazu beitragen, die Lern- und Innovationsfähigkeit von Mitarbeitenden zu stärken und damit auch die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen zu erhöhen. Dazu muss aber gelingen, KI anders als bisher zu nutzen und mit ihrer Hilfe den Zugang zu relevantem Wissen zu verbessern und reflektiertere Lernprozesse zu gestalten. Ein besonders interessanter Ansatzpunkt dafür wurde bisher kaum adressiert: die blinden Flecken des Lernens.