--- titel: "Das beste und das schlechteste Schnitzel: Warum KI den Boden hebt, aber nicht die Spitze" teaser: "Mit den gleichen Zutaten kannst du das beste und das schlechteste Schnitzel der Welt machen, sagt ein Koch. Für KI stimmt das nur zur Hälfte. Was eine Harvard-Studie dazu zeigt und wo der Koch jetzt gebraucht wird." rubrik: "strategie" datum: "2026-11-11" autor: "Dr. Vroni Hackl" wichtigste_kuerze: "KI hebt den Boden an, aber nicht die Spitze. In einer Studie der Harvard Business School mit 758 BCG-Beratern profitierten die Schwächeren am stärksten von KI, die Stärksten deutlich weniger. Wenn ordentliche Ergebnisse für alle erreichbar sind, ist ordentlich kein Unterschied mehr. Den Unterschied machen drei Dinge, die beim Menschen bleiben: merken, wenn etwas nicht stimmt, eigene Zutaten wie Daten und Erfahrung, und die Entscheidung, was gut genug ist." lesezeit: 6 tags: - "Brillant im Durchschnitt" - "KI-Kompetenz" - "AI Literacy" - "KI-Strategie" - "KI im Marketing" seo_title: "Brillant im Durchschnitt: Warum KI Mittelmaß billig macht" seo_description: "KI hebt den Boden, nicht die Spitze: Schwächere profitieren am meisten, ordentlich wird Standard. Was eine Harvard-Studie zeigt und was jetzt den Unterschied macht." kategorie: "aktuelles" hero_bild: ./hero.webp hero_bild_alt: "Schnitzel-Zutaten aus Glas vor Teal: ein rohes Schnitzel, Pfanne, Fleischklopfer, Eier, Mehl, Semmelbrösel, Öl und Zitronenscheiben, links durch Riffelglas in senkrechte Streifen zerlegt" titelbild_pur: true entwurf: false --- Neulich war ich bei einem Kochkurs in Passau. Um Schnitzel ging es dort eigentlich gar nicht, sondern um thailändische Basics. Trotzdem ist dort der Satz gefallen, der mir seitdem nicht aus dem Kopf geht: Mit den gleichen Zutaten kannst du das beste und das schlechteste Schnitzel der Welt machen. Es kommt auf den Koch an. Für KI stimmt der Satz nur zur Hälfte. KI macht das schlechteste Schnitzel seltener. Das beste macht sie nicht häufiger. Den Koch braucht es weiterhin, nur an einer anderen Stelle als bisher. ## KI hebt den Boden an Die bekannteste Studie dazu kommt von der Harvard Business School. Ein Forschungsteam um Fabrizio Dell'Acqua hat 2023 mit 758 Beraterinnen und Beratern der Boston Consulting Group untersucht, was GPT-4 an ihrer Arbeit verändert. Bei Aufgaben, die das Modell gut beherrschte, erledigten die Teilnehmenden mit KI gut zwölf Prozent mehr Aufgaben, waren 25 Prozent schneller und lieferten Ergebnisse, die rund 40 Prozent besser bewertet wurden. Spannender ist, wer am meisten davon hatte. Wer vorher unterdurchschnittlich abgeschnitten hatte, legte um 43 Prozent zu. Die Stärksten profitierten auch, aber [deutlich weniger](https://www.oneusefulthing.org/p/centaurs-and-cyborgs-on-the-jagged). Übersetzt in die Küche: Wer bisher ein zähes, fades Schnitzel gemacht hat, macht mit KI ein ordentliches. Wer schon ein sehr gutes gemacht hat, macht ein etwas besseres. Der Abstand zwischen den beiden schrumpft. ## Wenn alle ordentlich kochen, ist ordentlich kein Unterschied mehr Das klingt erst mal nach einer guten Nachricht, und für viele Teams ist es eine. Der Pressetext, der früher holprig war, ist jetzt sauber. Die Präsentation, die früher unübersichtlich war, ist jetzt gegliedert. Nur gilt das für alle gleichzeitig. Deine Konkurrenz hat dieselben Werkzeuge. Wenn jeder Pressetext sauber ist, fällt ein sauberer Pressetext niemandem mehr auf. Ordentlich wird zur Grundausstattung. Genau darum geht es in meiner Keynote [Brillant im Durchschnitt](https://marketing-ki.de/keynotes/#thema-brillant): Was unterscheidet Marken, Teams und Karrieren, wenn guter KI-Output für alle erreichbar ist? Der Koch zählt nicht weniger als vorher. Er zählt mehr. Nur liegt seine Arbeit jetzt woanders. ## Ein guter Koch schmeckt ab Die Harvard-Studie hat eine zweite Hälfte, über die seltener gesprochen wird. Die Forschenden haben den Teilnehmenden auch eine Aufgabe gegeben, die außerhalb dessen lag, was GPT-4 zuverlässig konnte. Das Ergebnis sah plausibel aus und war falsch, wenn man nicht genau hinschaute. Ohne KI lösten 84 Prozent die Aufgabe richtig. Mit KI waren es nur noch 60 bis 70 Prozent. Die KI hat sie nicht dümmer gemacht. Sie haben nur nicht mehr abgeschmeckt. Das ist die erste Stelle, an der es den Koch jetzt braucht. Ein guter Koch merkt, wenn etwas nicht stimmt, bevor es auf dem Teller liegt. Dafür muss er wissen, wie ein gutes Schnitzel schmeckt. Wer das nie gelernt hat, serviert mit KI eben ein ordentlich aussehendes, das innen roh ist. In meiner Forschung nenne ich diese Fähigkeit den [Literate Human in the Loop](https://marketing-ki.de/methodik-literate-human-in-the-loop/): einen Menschen, der beurteilen kann, was da gerade durch seine Hände geht. ## Der Herd ist für alle gleich, die Zutaten nicht An einer Stelle passt das Bild aus dem Kochkurs nicht auf KI, und genau die ist interessant. Bei KI sind nicht die Zutaten für alle gleich, sondern der Herd. ChatGPT, Claude und Gemini stehen jedem Team zur Verfügung, für den Preis eines Monatsabos. Die Zutaten sind etwas anderes. Das sind deine Daten, deine Erfahrung, dein Wissen über deine Kundschaft, dein Briefing. Die kann niemand nachkaufen. Ein Team, das seine Zutaten kennt und sie der KI geben kann, kocht auf demselben Herd etwas, das die Konkurrenz nicht nachkochen kann. Deshalb lohnt sich die Frage, wo in deinem Team die Zutaten liegen und ob die KI überhaupt an sie herankommt. Im Beitrag zum [Single Point of Work](https://marketing-ki.de/aktuelles/single-point-of-work-mcp-ki-kompetenz/) habe ich beschrieben, wie das bei uns aussieht. Und im Beitrag zur [Möglichkeitsrendite](https://marketing-ki.de/aktuelles/moeglichkeitsrendite-was-ki-im-marketing-wirklich-bringt/) steht, warum ein Vorsprung nur dort bleibt, wo etwas Eigenes dazukommt. ## Die dritte Aufgabe des Kochs: entscheiden, was gut genug ist Bleibt die letzte Stelle. Ein Koch entscheidet nicht nur, wie er kocht, sondern auch, was er serviert. Nicht jedes Gericht muss das beste der Welt sein. Das Mittagsschnitzel in der Kantine darf ordentlich sein. Für Marketing heißt das: Nicht jeder Text braucht deine Handschrift. Die Abwesenheitsnotiz darf ordentlich sein, die KI macht sie gut. Die Positionierung deiner Marke darf es nicht. Zu entscheiden, wo ordentlich reicht und wo du das beste Schnitzel brauchst, ist selbst eine Kompetenz. Sie steht in keiner Prompt-Anleitung. ## Praxis: Drei Fragen an dein Team Nimm dir eine halbe Stunde und geh mit deinem Team diese drei Fragen durch. 1. **Was an unserer Arbeit ist heute gut und wird bald für alle ordentlich sein?** Das sind die Stellen, an denen dein Team sich bisher unterschieden hat und es bald nicht mehr tut. 2. **Woran merken wir, dass ein KI-Ergebnis nicht stimmt?** Wenn die Antwort „gar nicht“ lautet, fehlt deinem Team der Koch, der abschmeckt. Fang dort an, bevor du mehr automatisierst. 3. **Welche Zutaten haben nur wir?** Daten, Erfahrung, Kundenwissen. Und kommt die KI an sie heran, oder liegen sie in Köpfen und Postfächern? Die Frage ist am Ende nicht, ob du KI nutzt. Die Frage ist, ob in deinem Team noch jemand weiß, wie ein gutes Schnitzel schmeckt.