Workslop statt Workshop?

Ganz egal ob intern, mit Projektpartnern oder Auftraggebern: Als Dezentrum arbeiten wir im Team. In gemeinsamen Dokumenten feilen wir an Ideen, Eingaben, Publikationen oder Leitlinien. Dabei treffen Menschen mit verschiedenen Ideen, Hintergründen und Werten aufeinander. Das führt zu Diskussionen, zu Reibung, und es braucht viel Kommunikation. Kollaboration ist genauso anstrengend wie bereichernd.

Seit einiger Zeit prägen neue Werkzeuge diese Art von Zusammenarbeit: KI-Tools geben sich als Assistenten, als Teammitglieder, die mit am Tisch sitzen, als Effizienzwunder, die Aufgaben übernehmen und entlasten.

Nach drei Jahren Nutzung aber fragen wir uns: Stimmt das?

KI macht es einfacher denn je, Arbeit gut aussehen zu lassen, ohne dass der eigentliche Denkprozess stattgefunden hat: sauber formulierte Konzepte, fancy gestaltete Präsentationen, strukturierte Berichte, die sich beim genaueren Lesen als inhaltlich dünn oder fehlerhaft entpuppen. Wer kennt‘s nicht: Man erhält ein 5-seitiges Dokument und beim genauen Durchlesen wird klar, dass der Inhalt substanzlos ist und komplett überarbeitet werden muss.

Für dieses Phänomen gibt es einen Namen: Workslop. Wir alle erleben ihn täglich. Und wir müssen darüber sprechen.

Geprägt haben den Begriff Forschende der Stanford University. Gemeint ist Arbeit, die zwar professionell wirkt, den eigentlichen Denk- und Arbeitsaufwand aber an die Empfänger:innen auslagern. Wer sie erhält, muss recherchieren, überprüfen, korrigieren, Lücken schliessen. Nicht selten kostet das mehr Zeit (und Geld), als die Aufgabe selbst zu erledigen.

Das ist problematisch. Denn es untergräbt das Vertrauen, auf dem gute Zusammenarbeit basiert.

KI kann nützlich sein, und ja, wir benutzen sie auch. Für viele Dinge ist sie gut genug: um einen Begriff nachzuschlagen, Grammatik zu prüfen oder aus Notizen ein Protokoll zu erstellen. Das Problem ist nicht das Werkzeug an sich. Das Problem ist, dass es Erwartungen weckt, die es nicht einlösen kann, und wir es häufig erst zu spät merken.

Lieber unfertig als hohl

Kollaboration lebt davon, dass Ideen unfertig, aber persönlich sind, mal gewagt, mal unpraktisch und unbequem. KI liefert genau das Gegenteil: den generischen Durchschnitt in Bullet-Points. Wenn also alle ihre KI-Gedanken in eine Diskussion mitbringen, wer diskutiert dann überhaupt noch? Und wo bleibt der kollaborative Prozess?

Inzwischen wissen wir ziemlich gut, was gute Zusammenarbeit ausmacht. Es lohnt sich Zeit ins Zwischenmenschliche zu investieren. Arbeitsweisen, Rollen und Verantwortlichkeiten klärt man besser früh, und über Geld spricht man, bevor es unbequem wird. Psychologische Sicherheit ist zentral, und Kommunikations-Tools sind nur so gut wie die Personen, die sie bedienen.

Das alles gilt nach wie vor.

Neu dazu kommt: Wir sollten bei Projektbeginn genauso über den Einsatz von KI sprechen wie über Verantwortlichkeiten oder Geld. Welche Daten dürfen in welche Tools? Wann und wie deklarieren wir KI-Unterstützung? Und vor allem: Welche Aufgaben erledigen wir bewusst nicht mit KI?

Ein unfertiger Gedanke aus einem Workshop ist wertvoller als ein perfekt formulierter inhaltsleerer Text. In diesem Zusammenhang bekommt das Thema psychologische Sicherheit neue Bedeutung. Denn wenn KI innerhalb von Sekunden perfekt aussehende Entwürfe produziert, braucht es umso mehr Vertrauen im Team, damit man sich traut, auch schräge, verrückte Ideen oder Unfertiges zu teilen.

Am Ende des Tages geht es weniger um die Frage, ob KI eingesetzt wird oder nicht. Sie ist längst Teil von unseren Arbeitsabläufen. Entscheidend ist, dass wir in Teams von Beginn an transparent diskutieren und festhalten, wie und wann wir mit ihr arbeiten. Und vor allem: dass wir die Räume schützen, in denen gemeinsames Denken ohne sie Platz erhält.