Team First, nicht AI First - Das Fließband im Kopf

Deutschland ist industriesozialisiert. Das ist kein Vorwurf, sondern eine Beobachtung, die erklärt, warum wir bestimmte Dinge so tun, wie wir sie tun.

Die Industrialisierung hat dieses Land groß gemacht. Wir haben gelernt, Prozesse zu optimieren, Standards zu setzen, Effizienz zu messen. Das können wir gut, das liegt uns im Blut. Aber genau dieses Denken wird zum Problem, wenn wir es auf Wissensarbeit übertragen, denn Kreativität lässt sich nicht in Taktzeiten pressen.

Irgendwann haben wir angefangen, Entwicklerteams wie Fließbandarbeiter zu behandeln. Sprints wurden zur Taktung, Story Points zur Stückzahl, Velocity zum Durchsatz. Wir haben Kontrolle eingeführt, wo Vertrauen hätte wachsen sollen, und uns gewundert, warum die versprochene Agilität sich anfühlt wie ein Wasserfall mit kürzeren Zyklen.

Das war nie die Idee hinter Agilität. Das Agile Manifest spricht von Menschen und Interaktionen, von funktionierender Software, von Zusammenarbeit mit dem Kunden. Aber wir haben daraus Prozesse gemacht, Metriken, Dashboards. Weil wir gar nicht anders denken konnten. Das Ergebnis? Agiler Wasserfall. Das Schlimmste aus beiden Welten.

Und jetzt, wo KI in unsere Arbeitswelt kommt, passiert das Gleiche wieder.

Die Vision klingt verlockend: Eine KI-Fabrik, in die du Anforderungen hineinwirfst und aus der getestete Software herauskommt. Am laufenden Band, ohne menschliches Zutun, skalierbar bis ins Unendliche.

Wenn dir das bekannt vorkommt, dann vielleicht, weil wir dieses Muster schon einmal erlebt haben. Denk an Jira. Ein Tool, das eigentlich helfen sollte, Arbeit zu organisieren. Aber was ist passiert? Der Entwicklungsprozess wurde so massiv aufgebläht, dass er irgendwann starr wurde, kaum noch handelbar. Und dann kamen die Workarounds, immer mehr davon, um das System herum, das eigentlich das System sein sollte.

Mit KI passiert gerade das Gleiche. Der Trend heißt: Von supervised zu unsupervised. Weg von der menschlichen Aufsicht, hin zur autonomen KI. Überall entstehen Ökosysteme von Agenten, die sich gegenseitig orchestrieren, überwachen und korrigieren sollen.

Ich habe mir das neulich zeigen lassen, ein wirklich beeindruckendes System. Agenten, die Code schreiben. Andere Agenten, die diesen Code reviewen. Wieder andere, die Tests generieren. Alles automatisch, alles ohne menschliches Zutun. Und während ich zugeschaut habe, kam mir eine Frage: Löst das wirklich das Problem? Oder verschiebt es das Problem nur an eine Stelle, wo es niemand mehr sieht?

Denn hier ist die Sache: Wenn ein Agent einen "Denk"-Fehler macht, korrigiert der nächste Agent ihn nicht so, dass es dem Sinn entspricht. Sie schaffen Workarounds, die ein lokale Optimum ermöglichen. Komplexität wird versteckt, nicht gelöst. Und am Ende steht Software, die niemand mehr versteht, weil niemand mehr weiß, warum sie so gebaut wurde. Fabriziert, nicht entwickelt.

Für einfache, standardisierte Probleme mag das reichen. Aber für passgenaue Lösungen, für Software, die wirklich zu deinem Unternehmen passt, muss erst verstanden werden, was passgenau überhaupt heißt. Und das kann kein Agent-Ökosystem leisten, egal wie ausgeklügelt es ist.

Hier kommt etwas ins Spiel, das in der ganzen Automatisierungsdiskussion gerne übersehen wird: Der Mensch ist kein Fehler im System, den es zu eliminieren gilt. Er ist der Grund, warum das System überhaupt funktioniert.

Menschen sind irrational, das stimmt. Sie folgen Bauchgefühlen, treffen Entscheidungen, die sie nicht vollständig erklären können, und ändern ihre Meinung, wenn neue Informationen auftauchen. Aber genau das ist ihre Stärke, nicht ihre Schwäche.

Ein erfahrener Entwickler spürt, wenn etwas nicht stimmt, noch bevor der Test fehlschlägt. Ein guter Berater hört, was der Kunde nicht sagt, die Zwischentöne, die Unsicherheiten, die eigentlichen Bedürfnisse hinter den formulierten Anforderungen. Ein Team, das sich vertraut, findet Lösungen, die kein Prozess und kein Algorithmus vorhersehen konnte.

Das ist keine Romantik, das ist Realität. Intuition ist nichts anderes als verdichtete Erfahrung, Muster, die wir erkennen, ohne sie bewusst zu analysieren. Urteilsvermögen ist die Fähigkeit, in Unsicherheit zu entscheiden, auch wenn nicht alle Daten vorliegen. Und Kreativität ist das, was passiert, wenn jemand ein Problem wirklich verstanden hat und eine Lösung findet, die vorher nicht existierte.

KI kann vieles, und sie wird immer besser. Aber sie kann nicht spüren. Sie kann nicht zweifeln. Sie kann nicht sagen: Moment, das fühlt sich falsch an, lass uns noch einmal von vorne denken.

Die Lösung ist nicht, den Menschen zu ersetzen. Die Lösung ist auch nicht, die KI zu ignorieren. Die Lösung ist, Mensch und KI so zusammenzubringen, dass beide ihre Stärken einbringen können, in einem Prozess, der schnell genug ist, um zu lernen, und menschlich genug, um zu verstehen.

Wir nennen das den kleinsten Loop.

Es beginnt damit, dass Mensch und KI gemeinsam das Problem verstehen. Nicht der Mensch allein, der tagelang Anforderungen dokumentiert. Nicht die KI allein, die Muster in Daten sucht. Sondern im Gespräch, im Hin und Her, im gemeinsamen Erkunden. Die KI bringt Geschwindigkeit und Mustererkennung mit, der Mensch bringt Kontext und Urteilsvermögen.

Daraus entsteht eine Arbeitshypothese. Keine fertige Spezifikation, kein 50-seitiges Pflichtenheft, das niemand liest. Sondern eine Annahme, die es zu testen gilt, eine Richtung, die sich als richtig oder falsch erweisen wird.

Dann setzt die KI um, schnell und unermüdlich. Sie generiert Code, baut Prototypen, erstellt Varianten. Der Mensch führt dabei, gibt Richtung, korrigiert, wenn etwas in die falsche Richtung läuft.

Und am Ende bewertet der Mensch. Nicht ein automatisierter Test, der nur prüft, ob der Code tut, was er soll. Nicht ein anderer Agent, der die gleichen blinden Flecken hat. Sondern jemand, der versteht, was das Ergebnis bedeutet, für das Unternehmen, für die Nutzer, für die Zukunft.

Dann schließt sich der Kreis, und die nächste Iteration beginnt. Besser informiert, näher am Ziel, mit einem tieferen Verständnis dessen, was wirklich gebraucht wird.

Dieses Vorgehen ist nicht langsamer als die KI-Fabrik. Es ist schneller, und zwar deutlich.

Fehler werden früh erkannt, nicht erst nach drei Monaten beim Kunden. Missverständnisse wandern nicht durch zehn Schichten, bevor sie auffallen und teuer werden. Der Mensch bleibt im Prozess und wird nicht erst am Ende mit einem Ergebnis überrascht, das an seinen Bedürfnissen vorbeigeht.

Und es braucht weniger Menschen, aber nicht, weil Menschen ersetzt werden, sondern weil jeder Einzelne mehr bewirken kann. Ein kleines Team, das so arbeitet, schafft, wofür früher ein großes Team mit Projektmanagern, Business Analysten und Koordinatoren gebraucht wurde.

Das ist keine Theorie, das erleben wir jeden Tag. Projekte, die früher Monate gedauert hätten, sind in Wochen fertig. Nicht weil wir schneller tippen, sondern weil wir weniger Umwege gehen, weniger Missverständnisse klären müssen, weniger Code wegwerfen, der am Ziel vorbei entwickelt wurde.

Was früher 100.000 Euro kostete, ist heute für einen Bruchteil machbar. Nicht weil die Arbeit weniger wert ist, sondern weil sie fokussierter ist, weil weniger Reibungsverluste entstehen, weil das Ergebnis beim ersten Mal näher an dem ist, was wirklich gebraucht wird.

Wenn du Software entwickeln lässt, hast du eine Wahl.

Du kannst auf die KI-Fabrik setzen. Anforderungen rein, Software raus. Das funktioniert für Standardprobleme, für alles, was schon tausendmal gelöst wurde und wo es keine Überraschungen gibt.

Oder du arbeitest mit einem Team, das KI als Werkzeug nutzt, nicht als Ersatz für menschliches Denken. Ein Team, das deine Herausforderung wirklich versteht, das mit dir gemeinsam herausfindet, was du eigentlich brauchst, und das dann schnell und präzise umsetzt.

Der Unterschied zeigt sich im Preis, den geringeren Nachfolgekosten und im Ergebnis. In Software, die passt, die verstanden wurde, die sich weiterentwickeln lässt, weil jemand weiß, warum sie so gebaut wurde, wie sie gebaut wurde.

Die KI kommt dazu, und sie wird immer mächtiger werden. Aber der Mensch bleibt.

Das ist keine nostalgische Hoffnung, kein Festhalten an einer Vergangenheit, die nicht wiederkommt. Das ist die nüchterne Erkenntnis, dass komplexe Probleme menschliches Urteilsvermögen brauchen. Intuition, die aus Erfahrung gewachsen ist. Die Fähigkeit, das Richtige zu tun, auch wenn man es nicht vollständig erklären kann.

Wir nutzen keine KI-Fabriken. Wir haben Teams, in denen KI ein Werkzeug ist, ein mächtiges Werkzeug, das uns schneller und präziser macht. Aber eben ein Werkzeug in menschlicher Hand.