Letzte Woche, Mittagszeit, ein Sitzungsraum bei uns. Rund dreissig Leute aus dem Marketing, Laptops auf, das Sandwich daneben. Keine Folienschlacht, kein «AI – eine Einführung». Sondern: alle bauen. Jede und jeder an einem eigenen kleinen AI-Tool.
Und irgendwann, zwischen zwei Suppenschalen, ist mir etwas aufgefallen, das ich seither nicht mehr loswerde.
Wir reden über AI im Unternehmen fast immer als Wissensproblem. «Die Leute müssen es erst verstehen.» Also: noch ein Webinar. Noch ein Erklärvideo. Noch ein Deep-Dive-Artikel. Noch ein LinkedIn-Post von noch einem AI-Experten. (Ja, ich weiss. Ich schreibe das hier gerade auf LinkedIn. 🤷🏻♂️)
Aber ehrlich? Das ist die falsche Frage.
Vor einem Jahr habe ich hier mal über AI Information Overload geschrieben. Mein Punkt damals: Ertrink nicht im Lärm, geh bei wenigen Quellen in die Tiefe. Heute gehe ich einen Schritt weiter – und widerspreche mir fast selbst:
Wissen über AI ist nicht mehr knapp. Es ist im Überfluss da. Einen Prompt entfernt. Gratis, jederzeit, in jeder Tiefe. Was knapp ist, ist etwas ganz anderes. Es ist das Tun. Die Schwelle, selber Hand anzulegen. Der Moment, in dem du aufhörst, über AI zu lesen, und anfängst, mit AI etwas zu bauen.
Und was du dabei aufbaust, ist gar nicht Wissen.
Es ist Urteilsvermögen.
Nate B. Jones bringt's schön auf den Punkt: Für Code gibt es einen Compiler – der sagt dir, ob's läuft. Für Taste gibt es keinen. AI schreibt dir jeden Entwurf in Sekunden. Knapp bist du – der erkennt, ob der Entwurf gut ist. Ob der Text wirklich klingt wie ihr. Ob die Analyse stimmt. Ob das Bild sitzt. Diese letzten Prozent, dieses «riecht komisch, nochmal» – das ist die eigentliche Kompetenz. Und die zieht man aus keinem Video. Die entsteht nur, wenn du's selber tust. Wieder und wieder.
Kleine Randnotiz, weil sie zu schön ist: Eines der Tools, das die Leute letzte Woche gebaut haben, war ein «Humanizer» – ein Assistent, der AI-Texten das AI-Geschwurbel austreibt. Übersetzt: Sie haben ein Werkzeug gebaut, das beurteilt, wann Sprache gut ist und wann nicht. Genau dieses Urteil. Sie haben Taste gebaut. 🤌
Hier liegt der eigentliche Hebel.
Es geht nicht darum, Leuten mehr beizubringen. Es geht darum, ihnen die Hürde wegzunehmen, es selbst zu tun. Denn die Hürde ist selten Wissen. Sie ist Respekt. Unsicherheit. «Ich bin nicht technisch.» «Was, wenn ich was kaputt mache.» «Die anderen können das eh besser.»
Genau da setzen wir an: ein sicherer Raum, ein bisschen Begleitung, eine echte Aufgabe aus dem eigenen Alltag – und plötzlich baut jemand, der sich morgens noch «nicht technisch» genannt hat, ein funktionierendes Tool. Vor dem Mittagessen. Wir nennen das bei uns Enablement. Ehrlich gesagt ist mir das Wort egal. Coaching trifft's besser. Begleiten. Mitnehmen. Was zählt, ist der Schritt: vom Informieren zum Selbermachen.
Eine Zahl bringt's für mich auf den Punkt: In unserer Ausgangsbefragung nutzten 74% AI bereits täglich. Täglich! Und trotzdem lag das durchschnittliche Selbstvertrauen bei 6.6 von 10. Lest das nochmal. Das sind keine Anfänger. Das sind Leute, die das Zeug längst benutzen – und ihm trotzdem nicht ganz trauen. Die Lücke ist nicht Zugang. Die Lücke ist Können. Und Können kommt vom Tun, nicht vom Zuschauen.
Und wenn ich kurz grösser denke: Genau das ist für mich der Kern einer «AI-first» Organisation. Nicht der Tool-Stack. Nicht die Anzahl Lizenzen. Sondern die Frage, wer eigentlich bauen darf. In der alten Welt wanderte die Idee nach oben, ins Briefing, in die Agentur, in die Warteschlange. In einer AI-first Welt baut die Person, die das Problem am besten kennt, die erste Version selber – heute, nicht in sechs Wochen. Das ist kein Tool-Vorteil. Das ist ein organisatorischer. Und er summiert sich mit jedem Menschen, der die Hürde einmal genommen hat.
Wenn das stimmt, ändert es, was ein Marketing-Team tun muss. Marketing muss sich bewegen – jede und jeder von uns, nicht «das AI-Team da hinten». Und wer das Thema vorantreibt, hat aus meiner Sicht eine Verpflichtung: nicht informieren und dann hoffen. Sondern den Weg freiräumen. Die Hürde so klein machen, dass der erste eigene Klick leichtfällt. Und danebenstehen, wenn's hakt.
Und weil das hier auch ein bisschen ein Liebesbrief sein darf: Was Tanja und François in diesen Sessions auf die Beine stellen, ist genau das. Sie stehen nicht vorne und dozieren. Sie gehen durch den Raum. Sie bringen Leute zum Bauen statt zum Zuhören. Sie machen aus einem Mittagstermin echtes Können. Leise, konkret, Session für Session. Hut ab.
Ich bin stolz auf das, was wir als Team Marketing Technology & Automation hier aufbauen. Und fast noch mehr auf den Weg, auf dem wir gerade sind.
AI lernt man nicht, indem man darüber liest. Man lernt sie, indem man sich traut – begleitet, im sicheren Raum, mit einer echten Aufgabe.
Build together, learn together. Wir meinen das ernst. 🚀