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Wann hatten Sie die letzte Team-Besprechung oder sonst einen beruflichen Anlass, bei dem irgendein*e Kolleg*in sich mit dem Statement „Ich hab‘ mal die KI gefragt!“ mehr oder weniger zielführend in die Diskussion einbrachte? Keine Sorge – hier folgt jetzt kein technikfeindliches, Orwell-düsteres Zukunftsszenario inklusive Big-Tech-Überwachungskritik, nur der Versuch einer Einordnung für den beruflichen Alltag: KI ist ein Werkzeug, und wir Menschen setzen vielfältige Hilfsmittel und Werkzeuge ein. Etwa den Herd in der Küche oder das Auto für die Fahrt zur Arbeit. Und wie das mit Werkzeugen so ist: Wohl kaum jemand behauptet, Kochen zu können, nur weil er den Herd oder Konvektomaten einschalten kann. Für den Führerschein sind mittlerweile 30 Fahrstunden und zusätzliche Theoriestunden nötig. Für ChatGPT, Claude, Gemini, Lumo, NotebookLM, Perplexity & Co.1 reicht vermeintlich ein Internetzugang aus und prompt (der Kalauer sei erlaubt) ist man dabei. In der oben beschriebenen Situation muss die Runde also entscheiden, ob die Weisheiten der jeweils befragten KI höher einzuschätzen sind als das Know-how der gerade Anwesenden. Komplexe Gruppendynamik beginnt zu wirken: Ist es etwa fortschrittsfeindlich, noch selbst zu denken? Gilt man als Technik verweigernde Altlast im progressiven Team, nur weil man selbst noch keine individualisierten Bots und Agenten programmiert hat? Ist er*die KI-begeisterte Kolleg*in genial oder einfach nur zu faul, die Denkarbeit selbst zu machen? Und ist es den nur mit natürlicher Intelligenz ausgestatteten Anwesenden erlaubt, die Weisheiten des KI-Orakels zu hinterfragen? Gleichsam „Einzelmeinung gegen die Weisheit des Weltwissens“? Oder doch wenigstens zu fragen, wie genau denn der Prompt zur KI-Befragung formuliert war. Schnell ist die dann vermeintlich gewonnene Zeit dabei, zu verrinnen. Oder die Gruppe läuft Gefahr, sich in KI-befeuerte Lösungen zu verrennen, wenn der Abgleich des KI-Inputs nicht mit der Alltagserfahrung und beruflichen Professionalität abgeglichen wird. Dann kann es passieren, dass KI für „kein Informationsgewinn“, schlimmstenfalls für „komplette Inkompetenz“ steht. Denn auch bei der Befragung der künstlichen Intelligenz gilt die alte Regel der Datenverarbeitung: garbage in garbage out. Wer dumm fragt … Um dies zu vermeiden sind neben Schulungen zu branchenspezifischen KI-Lösungen auch klare und dokumentierte betriebliche Regeln zur Nutzung von KI-Input nötig. Letztere müssen regelmäßig im Team reflektiert werden. Was war hilfreich, wo gab es Fehler? Letztlich muss auch da ein Qualitätsmanagement greifen – so wie bei Messgeräten im Labor, bei der Hygienekontrolle, in der Speiseplanung und -verarbeitung oder im Nutrition Care Process. Ihr Udo Maid-Kohnert ________________________ 1 Hier werden der Einfachheit halber Chatbots, Assistenten und Hybride daraus zusammengefasst. Nicht aufgezählt sind die mittlerweile fast unüberschaubaren branchenspezifischen Lösungen. Gerade auch für den Gesundheitssektor gibt es sowohl für Diagnostik als auch für Therapie wichtige digitale, zunehmend auch KI-unterstützte Anwendungen, die wir regelmäßig in der ERNÄHRUNGS UMSCHAU thematisieren.
Dieses Editorial finden Sie auch in ERNÄHRUNGS UMSCHAU 3/2026 auf Seite M129.
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Wann hatten Sie die letzte Team-Besprechung oder sonst einen beruflichen Anlass, bei dem irgendein*e Kolleg*in sich mit dem Statement „Ich hab‘ mal die KI gefragt!“ mehr oder weniger zielführend in die Diskussion einbrachte? Keine Sorge – hier folgt jetzt kein technikfeindliches, Orwell-düsteres Zukunftsszenario inklusive Big-Tech-Überwachungskritik, nur der Versuch einer Einordnung für den beruflichen Alltag: KI ist ein Werkzeug, und wir Menschen setzen vielfältige Hilfsmittel und Werkzeuge ein.
Wann hatten Sie die letzte Team-Besprechung oder sonst einen beruflichen Anlass, bei dem irgendein*e Kolleg*in sich mit dem Statement „Ich hab‘ mal die KI gefragt!“ mehr oder weniger zielführend in die Diskussion einbrachte? Keine Sorge – hier folgt jetzt kein technikfeindliches, Orwell-düsteres Zukunftsszenario inklusive Big-Tech-Überwachungskritik, nur der Versuch einer Einordnung für den beruflichen Alltag: KI ist ein Werkzeug, und wir Menschen setzen vielfältige Hilfsmittel und Werkzeuge ein. Etwa den Herd in der Küche oder das Auto für die Fahrt zur Arbeit. Und wie das mit Werkzeugen so ist: Wohl kaum jemand behauptet, Kochen zu können, nur weil er den Herd oder Konvektomaten einschalten kann. Für den Führerschein sind mittlerweile 30 Fahrstunden und zusätzliche Theoriestunden nötig. Für ChatGPT, Claude, Gemini, Lumo, NotebookLM, Perplexity & Co.1 reicht vermeintlich ein Internetzugang aus und prompt (der Kalauer sei erlaubt) ist man dabei. In der oben beschriebenen Situation muss die Runde also entscheiden, ob die Weisheiten der jeweils befragten KI höher einzuschätzen sind als das Know-how der gerade Anwesenden. Komplexe Gruppendynamik beginnt zu wirken: Ist es etwa fortschrittsfeindlich, noch selbst zu denken? Gilt man als Technik verweigernde Altlast im progressiven Team, nur weil man selbst noch keine individualisierten Bots und Agenten programmiert hat? Ist er*die KI-begeisterte Kolleg*in genial oder einfach nur zu faul, die Denkarbeit selbst zu machen? Und ist es den nur mit natürlicher Intelligenz ausgestatteten Anwesenden erlaubt, die Weisheiten des KI-Orakels zu hinterfragen? Gleichsam „Einzelmeinung gegen die Weisheit des Weltwissens“? Oder doch wenigstens zu fragen, wie genau denn der Prompt zur KI-Befragung formuliert war. Schnell ist die dann vermeintlich gewonnene Zeit dabei, zu verrinnen. Oder die Gruppe läuft Gefahr, sich in KI-befeuerte Lösungen zu verrennen, wenn der Abgleich des KI-Inputs nicht mit der Alltagserfahrung und beruflichen Professionalität abgeglichen wird. Dann kann es passieren, dass KI für „kein Informationsgewinn“, schlimmstenfalls für „komplette Inkompetenz“ steht. Denn auch bei der Befragung der künstlichen Intelligenz gilt die alte Regel der Datenverarbeitung: garbage in garbage out. Wer dumm fragt … Um dies zu vermeiden sind neben Schulungen zu branchenspezifischen KI-Lösungen auch klare und dokumentierte betriebliche Regeln zur Nutzung von KI-Input nötig. Letztere müssen regelmäßig im Team reflektiert werden. Was war hilfreich, wo gab es Fehler? Letztlich muss auch da ein Qualitätsmanagement greifen – so wie bei Messgeräten im Labor, bei der Hygienekontrolle, in der Speiseplanung und -verarbeitung oder im Nutrition Care Process. Ihr Udo Maid-Kohnert ________________________ 1 Hier werden der Einfachheit halber Chatbots, Assistenten und Hybride daraus zusammengefasst. Nicht aufgezählt sind die mittlerweile fast unüberschaubaren branchenspezifischen Lösungen. Gerade auch für den Gesundheitssektor gibt es sowohl für Diagnostik als auch für Therapie wichtige digitale, zunehmend auch KI-unterstützte Anwendungen, die wir regelmäßig in der ERNÄHRUNGS UMSCHAU thematisieren.
Dieses Editorial finden Sie auch in ERNÄHRUNGS UMSCHAU 3/2026 auf Seite M129.
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Editorial 3/2026: … ich hab‘ mal die KI gefragt!
Wann hatten Sie die letzte Team-Besprechung oder sonst einen beruflichen Anlass, bei dem irgendein*e Kolleg*in sich mit dem Statement „Ich hab‘ mal die KI gefragt!“ mehr oder weniger zielführend in die Diskussion einbrachte? Keine Sorge – hier folgt jetzt kein technikfeindliches, Orwell-düsteres Zukunftsszenario inklusive Big-Tech-Überwachungskritik, nur der Versuch einer Einordnung für den beruflichen Alltag: KI ist ein Werkzeug, und wir Menschen setzen vielfältige Hilfsmittel und Werkzeuge ein. Etwa den Herd in der Küche oder das Auto für die Fahrt zur Arbeit. Und wie das mit Werkzeugen so ist: Wohl kaum jemand behauptet, Kochen zu können, nur weil er den Herd oder Konvektomaten einschalten kann. Für den Führerschein sind mittlerweile 30 Fahrstunden und zusätzliche Theoriestunden nötig. Für ChatGPT, Claude, Gemini, Lumo, NotebookLM, Perplexity & Co.1 reicht vermeintlich ein Internetzugang aus und prompt (der Kalauer sei erlaubt) ist man dabei.
In der oben beschriebenen Situation muss die Runde also entscheiden, ob die Weisheiten der jeweils befragten KI höher einzuschätzen sind als das Know-how der gerade Anwesenden. Komplexe Gruppendynamik beginnt zu wirken: Ist es etwa fortschrittsfeindlich, noch selbst zu denken? Gilt man als Technik verweigernde Altlast im progressiven Team, nur weil man selbst noch keine individualisierten Bots und Agenten programmiert hat? Ist er*die KI-begeisterte Kolleg*in genial oder einfach nur zu faul, die Denkarbeit selbst zu machen? Und ist es den nur mit natürlicher Intelligenz ausgestatteten Anwesenden erlaubt, die Weisheiten des KI-Orakels zu hinterfragen? Gleichsam „Einzelmeinung gegen die Weisheit des Weltwissens“? Oder doch wenigstens zu fragen, wie genau denn der Prompt zur KI-Befragung formuliert war. Schnell ist die dann vermeintlich gewonnene Zeit dabei, zu verrinnen. Oder die Gruppe läuft Gefahr, sich in KI-befeuerte Lösungen zu verrennen, wenn der Abgleich des KI-Inputs nicht mit der Alltagserfahrung und beruflichen Professionalität abgeglichen wird. Dann kann es passieren, dass KI für „kein Informationsgewinn“, schlimmstenfalls für „komplette Inkompetenz“ steht. Denn auch bei der Befragung der künstlichen Intelligenz gilt die alte Regel der Datenverarbeitung: garbage in garbage out. Wer dumm fragt …
Um dies zu vermeiden sind neben Schulungen zu branchenspezifischen KI-Lösungen auch klare und dokumentierte betriebliche Regeln zur Nutzung von KI-Input nötig. Letztere müssen regelmäßig im Team reflektiert werden. Was war hilfreich, wo gab es Fehler? Letztlich muss auch da ein Qualitätsmanagement greifen – so wie bei Messgeräten im Labor, bei der Hygienekontrolle, in der Speiseplanung und -verarbeitung oder im Nutrition Care Process.
Ihr Udo Maid-Kohnert
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1 Hier werden der Einfachheit halber Chatbots, Assistenten und Hybride daraus zusammengefasst. Nicht aufgezählt sind die mittlerweile fast unüberschaubaren branchenspezifischen Lösungen. Gerade auch für den Gesundheitssektor gibt es sowohl für Diagnostik als auch für Therapie wichtige digitale, zunehmend auch KI-unterstützte Anwendungen, die wir regelmäßig in der ERNÄHRUNGS UMSCHAU thematisieren.
Dieses Editorial finden Sie auch in ERNÄHRUNGS UMSCHAU 3/2026 auf Seite M129.