Kommunikationsprobleme mit der KI: was im Gespräch verloren geht

Stellen Sie sich vor, Sie sitzen morgens am Schreibtisch, der Kaffee dampft, und Sie fragen die KI nach einem Vorschlag für ein gemütliches Frühstück. Ihr VPN steht zufällig auf Phnom Penh, weil Sie gestern Abend etwas anderes ausprobieren wollten. Die KI meint es freundlich und empfiehlt Bai Sach Chrouk mit frischem Palmzuckertee. Eigentlich wollten Sie nur wissen, ob es eine bessere Aufstrich-Idee als gestern gibt.

Bei einem Menschen wäre jetzt eine Augenbraue hochgegangen. Bei der KI nicht. Sie hat geliefert. Höflich, kompetent klingend, perfekt formuliert, auf Basis von Annahmen, die Sie ihr nie gemacht haben.

Das Sender-Empfänger-Problem haben wir nicht erst mit der KI. Wir haben es zwischen Menschen, jeden Tag. Nur gibt es da Korrekturschleifen: eine hochgezogene Augenbraue, ein irritierter Blick, ein „Wie meinst du das genau?“ Bei der KI fehlt das alles. Sie nimmt das Gesagte, mischt es mit dem, was sie sich dazu denkt, und liefert ein souveränes Ergebnis. Selbst dann, wenn das Ergebnis am Thema vorbeigeht.

Wenn Sie mit Ihrem Kollegen über ein Projekt sprechen, sagen Sie nicht: „Übrigens, wir arbeiten in der Branche X, der Kunde heißt Y, und gestern war der Termin beim Vorstand.“ Das weiß er. Er kennt die Abkürzungen, die Sie benutzen. Er kennt die Projekte, die gerade laufen. Er kennt die Leute, über die Sie reden, ohne sie beim vollen Namen zu nennen. Wenn Sie sagen „das Ding von letzter Woche“, weiß er, welches Ding.

Das alles sagen Sie nicht. Es schwingt mit. Es ist die Schicht unter dem Gesagten: das Implizite in jeder Kommunikation zwischen Menschen, die sich kennen.

Wenn Sie jetzt dasselbe einer KI erzählen, fehlt diese Schicht. Komplett. Und trotzdem antwortet sie. Sofort. Flüssig. Kompetent klingend.

Was man vergisst zu sagen

Das Tückische ist: Man vergisst es nicht bewusst. Man merkt es schlicht nicht, weil es so offensichtlich ist, dass es keiner Erwähnung bedarf. Ist halt so.

Dass der Kunde seit drei Monaten schwierig ist. Dass man die Variante mit dem externen Dienstleister schon ausprobiert hat und sie nicht funktioniert hat. Dass „dringend“ in diesem Unternehmen etwas anderes bedeutet als in jenem. Dass die Kollegin, die letzte Woche dazugekommen ist, den Hintergrund nicht kennt. Dass man gerade unter Zeitdruck steht und eine kurze Einordnung braucht, keine Grundsatzanalyse.

Der echte Kollege hätte das als Hintergrundinformation. Selbstverständlich. Man hat es ihm nie explizit gesagt, er hat es mitbekommen. Über Wochen, Monate, Jahre. Aber der KI hat man es nie gesagt. Und man vergisst jedes Mal wieder, dass man es hätte sagen müssen.

Was die KI stattdessen annimmt

Die KI steht aber nicht mit leeren Händen da. Sie nimmt durchaus Dinge an, nur auf Basis von Informationen, die man ihr nicht bewusst gegeben hat.

Die IP-Adresse verrät, wo man sitzt. Oder eben, wo das VPN hängt. Die Spracheinstellung verrät die Muttersprache. Die Uhrzeit, ob Morgen oder Abend. Der Tonfall der Eingabe wird interpretiert. Und auf Basis all dessen justiert die KI ihre Antwort, ohne dass man weiß, welche Annahmen sie getroffen hat. Und ohne dass man kontrollieren kann, ob diese Annahmen zutreffen.

Das ergibt eine doppelte Blindheit: Man weiß nicht, was man selbst vergessen hat zu sagen. Und man weiß nicht, was die KI sich stattdessen zusammengereimt hat. Beides unsichtbar. Und das Ergebnis sieht trotzdem überzeugend aus.

Der Kollege, dem man ansieht, wie es ihm geht

Bei einem echten Kollegen gibt es Signale. Er ist heute einsilbig, vielleicht krank. Er antwortet ausweichend, hat das Thema nicht verstanden. Er überliest Dinge, hat nur die Hälfte gelesen. Er fasst sich ungewöhnlich kurz, hatte keine Zeit.

Das alles nehmen wir auf, bewusst oder unbewusst. Und wir passen unsere Erwartung an. Was heute von ihm kommt, ist vielleicht nicht seine beste Arbeit. Also prüft man genauer. Oder fragt morgen nochmal.

Bei der KI fehlt das komplett. Das Ergebnis sieht immer gleich kompetent aus. Die Sprache ist immer flüssig, die Struktur immer klar. Es gibt keinen sichtbaren Unterschied zwischen einer Antwort, hinter der gründliche Arbeit steckt, und einer, die ein statistischer Treffer ist. Man sieht ihr nicht an, ob sie das Thema durchdrungen oder nur die Oberfläche abgetastet hat.

Gleiche Frage, andere Antwort

Hinzu kommt etwas, das es in der menschlichen Kommunikation so nicht gibt: Fragen Sie ein Sprachmodell zweimal exakt dasselbe, und Sie bekommen zwei verschiedene Antworten. Das liegt an der eingebauten Zufallsfunktion, die dafür sorgt, dass die Textgenerierung nicht jedes Mal identisch abläuft. Beide Antworten klingen überzeugend. Beide können richtig sein. Beide können falsch sein.

Bei einem echten Kollegen, der Ihnen heute etwas anderes erzählt als gestern, würden Sie nachfragen. Bei der KI bemerken Sie den Widerspruch oft gar nicht, weil Sie die erste Antwort nicht mehr vor sich haben.

Der Kollege, der über Nacht ausgetauscht wird

Und dann gibt es noch eine Dimension, die es zwischen Menschen nicht gibt.

Stellen Sie sich vor, Sie kommen morgens ins Büro und reden mit Ihrem Kollegen über das Projekt von gestern. Gleicher Schreibtisch, gleicher Name. Aber irgendwas stimmt nicht. Die Antworten klingen anders. Manches, was gestern funktioniert hat, funktioniert heute nicht mehr.

Was Sie nicht wissen: Der Kollege wurde über Nacht ausgetauscht. Ohne Ankündigung. Ohne Übergabe.

Bei KI-Diensten passiert genau das. Im April 2025 hat OpenAI ein Update für GPT-4o eingespielt, ohne Ankündigung, ohne Changelog. Das Modell wurde plötzlich übertrieben zustimmend, „sycophantic“, wie OpenAI es selbst nannte. Es applaudierte Geschäftsideen wie einem „Shit on a Stick“-Startup als genial. Die Nutzer merkten es am veränderten Verhalten, OpenAI musste das Update Tage später zurücknehmen. Im August 2025 wurde GPT-5 eingeführt und der Zugang zu allen Vorgängermodellen gleichzeitig gestrichen, über Nacht. Die Reaktion war so heftig, dass Sam Altman sich öffentlich entschuldigen musste und GPT-4o für zahlende Nutzer zurückgeholt wurde.

Im März 2026 fiel Claude, der KI-Dienst von Anthropic, mehrfach weltweit aus. Wer seine Arbeitsprozesse darauf aufgebaut hatte, stand vor verschlossener Tür. Und selbst wenn der Dienst wieder lief: Hatte sich zwischendurch etwas am Modell verändert? Man weiß es nicht. Man kann es nicht prüfen.

Was das bedeutet

Nichts davon ist ein Argument gegen KI. Es ist ein Argument dafür, zu verstehen, womit man es zu tun hat.

Der Gesprächspartner KI hat kein Kontextwissen über Sie, außer dem, was Sie ihm explizit sagen, und dem, was er sich unsichtbar ableitet. Er kann Ihnen nicht signalisieren, dass er heute nicht gut drauf ist. Er kann über Nacht ausgetauscht werden, ohne dass Sie es merken. Und sein Ergebnis sieht immer professionell aus, egal was dahintersteckt.

Das Prüfen, das Einordnen, das Hinterfragen, das bleibt bei Ihnen. Genau wie bei einem neuen Mitarbeiter in der Probezeit, bei dem man genauer hinschaut als bei jemandem, den man seit zehn Jahren kennt.