Wie sprechen wir mit KI-Agenten? Wie wir die neue "Zweisprachigkeit" erlernen

“Noch nie war so viel Anfang wie jetzt”.

Dieses Gefühl hatte ich, als ich den letzten beiden Wochen von den Unternehmen SAP, Google und Mistral eingeladen war, um Einblicke in deren neuesten KI-Lösungen zu erhalten und mit Top Executives über deren strategisches Zielbild für die weitere KI-Entwicklung zu sprechen. Bei SAP zeigte mir Vorstandsmitglied und Chief Customer Officer Thomas Saueressig, wie sie mit ihrem agentischen KI-System SAP Joule, das direkt in die Cloud-Anwendungen von SAP eingebettet ist, das „Autonomous Enterprise” vorantreiben, in welchem KI-Agenten die operative Abwicklung von End-to-End-Prozessen - beispielsweise in der Buchhaltung, im Finance oder im Einkauf - autonom übernehmen. Google zeigte verschiedene Use Cases, wie Google AI für die agentische Kommunikation zwischen Unternehmen und ihren Kunden genutzt werden kann und wie sich E-Commerce zu Agentic Commerce mit persönlichen digitalen Einkaufsassistenten weiterentwickelt. Und bei Mistral lag unser Fokus darauf, wie das Unternehmen im Enterprise-Bereich mit europäischer Souveränität punkten will, in dem Unternehmen agentisch arbeitende Mistral-Modelle auf eigener Hardware oder in privaten Clouds betreiben können. Diese Einblicke machen deutlich: Die Zukunft der Arbeit ist agentisch - und zwar in allen Branchen. Sie erfordert von uns Menschen eine “neue Zweisprachigkeit”, die weder Schule noch Universität bisher systetmatisch vermitteln: die Fähigkeit, hochwirksam mit Menschen und mit KI-Agenten zu kommunizieren. Wer dieses Zusammenspiel nicht gezielt trainiert, verliert in hybriden Teams den Anschluss. Daher ist die aktuelle Newsletterausgabe genau dieser “neuen Zweisprachigkeit” zwischen Mensch und Maschine gewidmet.

Was sich in der Kommunikation im KI-agentischen Zeitalter verändert

“We used to talk through technology, now we talk to technology.”

Natürliche Sprache ist die neue Benutzerschnittstelle zwischen Mensch und Maschine . Wir müssen keinen Code schreiben, um Agenten zu entwickeln oder sie zu steuern. Das heißt aber nicht, dass es keiner besonderen Reflexion bedarf, wie wir mit KI effektiv kommunizieren, damit sie verstehen, was wir uns von ihnen wünschen. “Kommunikationsfähigkeit mit KI” wird bis 2030 zum „Standardrepertoire“ von Menschen gehören, die als „AI Augmented Professional“ arbeiten. Ich spreche hier nicht nur vom “Prompten”, das greift viel zu kurz, zumal es inzwischen Prompt-Agents gibt, die passende Prompts schreiben. Bei der neuen Zweisprachigkeit geht es darum, als Mensch das eine zu tun, ohne das andere zu lassen:

• Was dürfen wir nicht verlernen? Die Fähigkeit zu tiefer zwischenmenschlicher Interaktion und Kommunikation mit anderen Menschen. Das ist und bleibt wichtig. Paradoxerweise führen gerade technologische Entwicklungen dazu, dass mehr und mehr Menschen verlernen, wie sie exzellent mit anderen Menschen kommunizieren: Das Handy liegt bei Gesprächen oft in Griffweite und richtet den Blick auf die Screen und Notifications, statt auf das menschliche Gegenüber. Gefühle werden nicht mehr in echten Gesten, Mimik und selber formulierten Worten ausgedrückt, sondern in Emojis. Kopfhörer, die omnipräsent im Alltag in unseren Ohren stecken und Geräusche von außen abfangen, verringern unsere Sinneswahrnehmung und verhindern das spontane Gespräch mit anderen Menschen. Und das “Ringen um die passendsten Worte”, die wir einem anderem Menschen schreiben oder sagen möchten, findet nicht mehr in unseren Köpfen statt, sondern wird an Gemini, Claude und ChatGPT delegiert. Setzt sich dieser Trend ungebremst fort, werden wir Menschen immer schlechter darin, wie echte Menschen zu kommunizieren, während Maschinen immer besser darin werden, zu imitieren, wie echte Menschen zu klingen. Ich persönlich halte dies für absolut absurd. Und der einzige Weg, dies zu verhindern, besteht darin, exzellente zwischenmenschliche Kommunikation jeden Tag im Alltag zu trainieren. (Mein neuer Kurs für meine Studierenden in diesem Semester trägt den Namen: “The New Bilingualism: Mastering Human Connection and AI Agent Collaboration”)
• Was müssen wir hingegen neu erlernen? Die Fähigkeit, präzise und unmissverständlich mit KI-Assistentinnen und -Agenten zu kommunizieren und in Interaktionsschleifen und Kontrollpunkten zielführendes Feedback zu geben. Bei meinem jüngsten Termin bei SAP hielt ich anschließend einen Vortrag vor Mitarbeitenden, Führungskräften und Kunden über diese “neue Zweisprachigkeit” und stellte dem Publikum die folgende Frage: “Glaubt Ihr, dass die Kommunikation mit KI-Agenten Empathie erfordert?” Die Antwort von einem SAP-Mitarbeiter drückte es präzise aus: „Keine Empathie für Emotionen – die hat ein Modell nicht. Aber Empathie für seine Funktionsweise. Ohne dieses Systemverständnis können wir es nicht führen.“ Besser hätte man die Antwort aus meiner Sicht nicht formulieren können.

Wie müssen wir mit KI-Agenten anders kommunizieren als mit Menschen?

Die Kommunikation zwischen Menschen und KI-Agenten folgt grundlegend verschiedenen Gesetzmäßigkeiten. Zwischenmenschlicher Austausch funktioniert weitgehend intuitiv: Wir greifen auf stillschweigend vorausgesetztes Wissen zurück, deuten emotionale oder nonverbale Signale und erfassen Absichten implizit und intuitiv aus dem Situationskontext. Ein autonomer KI-Agent hingegen besitzt kein natürliches Situations- und Kontextbewusstsein. Er verarbeitet Sprache als strukturierte Daten und benötigt eindeutig definierte Schnittstellen, exakt modellierten Kontext, konkrete Einordnung der Situation und daraus abgeleitet präzise formale Vorgaben, um zuverlässig zu agieren. Bei der Kommunikation mit KI-Agenten muss uns stets bewusst sein, dass es sich um ein Sprach- und Rechenmodell handelt, das Schritt für Schritt Aufträge abarbeitet. Deshalb können wir nicht mit der gewohnten Alltagsansprache, mit der wir mit anderen Menschen kommunizieren, mit KI-Agenten sprechen, sondern brauchen ein klares Verständnis für die neuen Kommunikationserfordernisse für KI-agentische Zusammenarbeit. Was also brauchen KI-Agenten in der Kommunikation?

• Messbare Leitplanken statt vager Orientierung: Menschen können unpräzise Regeln intuitiv richtig interpretieren (etwa Formulierungen wie „Mach das bitte zeitnah“ oder „Halte es kompakt“). Ein autonomer Agent hingegen kann relative Adjektive nicht zuverlässig abbilden. Er benötigt messbare und klar definierte Kontrollparameter (Constraints) wie maximale Durchlaufzeiten, Zeichengrenzen, Obergrenzen für Interaktionsschritte oder strikte Token-Limits.
• Konkrete Zielvorgabe statt Interpretation: Menschen können auch mit Ungenauigkeiten und Umgangssprache in der Arbeitsanweisung umgehen (“Erstelle eine überzeugende Kundenpräsentation, die sie umhauen wird!”), weil sie den Auftrag und die Zielsetzung sinngemäß rekonstruieren und richtig interpretieren können. Ein Agent hingegen übergibt Eingaben an nachgelagerte Softwaresysteme. Mit unpräzisen Angaben kann er nicht präzise arbeiten. Damit ein Agent also zuverlässig arbeitet, muss die Kommunikation auf strengen formalen Vorgaben basieren (“Was ist der Input?/Was der gewünschte Output”).
• Aktives Informations- und Gedächtnismanagement: Das menschliche Gehirn filtert Nebensächlichkeiten automatisch heraus und kann sich dafür an relevante Details auch über lange Zeiträume hinweg erinnern und für Bewertungen und Entscheidungen verwenden. Ein Sprachmodell hingegen verfügt über keinen solchen “biologischen Speicher”; bei längeren Textverläufen verliert es frühere Anweisungen aus dem Fokus. Relevante Parameter und Zwischenstände müssen ihm daher über gezielte Speicherarchitekturen (wie Kontextfenster oder Wissensdatenbanken) kontinuierlich bereitgestellt werden.
• Klar abgesteckter Handlungsspielraum: Menschen improvisieren eigenständig, wenn Hilfsmittel oder Daten fehlen. Sie rufen beispielsweise die zuständigen Kollegen an, die ihnen fehlende Daten oder ein fehlendes Gerät bereitstellen können. Ein Agent kann ausschließlich auf Funktionen zugreifen, die ihm explizit freigegeben wurden. Daher muss der KI-Agent vorab exakt wissen, welche Datenpools und Schnittstellen er verwenden darf und welche nicht. Nur durch diese klaren Berechtigungsgrenzen kann sichergestellt werden, dass der Agent verlässlich im vorgesehenen Rahmen agiert, anstatt unkontrollierte Systembefehle auszuführen oder unbefugt Daten abzugreifen.

Diese Ausführungen zeigen auf, dass es absolut Sinn macht, sich selbst und die Belegschaft für die Kommunikation mit KI gezielt zu trainieren.

Fazit: Wie jede neue Sprache ist auch die Kommunikation mit KI erlernbar- und eine Frage der Übung

Es ist keine Raketenwissenschaft, die “neue Zweisprachigkeit” zu erlernen. Es geht vielmehr um das Bewusstsein hierfür, um eine Sensibilisierung für die besonderen Kommunikationsanforderungen mit KI-Agenten und schlussendlich um die Übung in der praktischen Anwendung. Die Zusammenarbeit mit einer Agentic Workforce und die daraus abgeleitete neue Zweisprachigkeit ist dabei kein technologisches Randphänomen, sondern eine tiefgreifende Neudefinition von Führung, Organisation, Zusammenarbeit und Kommunikation in Unternehmen. Wir müssen lernen, mit KI so effektiv im Team zusammen zu arbeiten, wie wir menschliche “Teamfähigkeit” schon in Schule, Ausbildung, Studium und Berufsleben entwickelt haben und im Alltag stärken.

Ich bin überzeugt: Die Zukunft gehört denen, die technologische Exzellenz erlernen und menschliche Exzellenz dabei nicht verlernen. Und durch Automatisierung (Stichwort: Autonomous Enterprise) mehr Zeit und Aufmerksamkeit freispielen für das Nicht-Automatisierbare, was den eigentlichen Wettbewerbsvorteil ausmacht.

Den ausführlichen Deep Dive zu unserer neuen Zusammenarbeit mit KI und KI-Agenten gibt es in meinem aktuellen Buch “Was bleibt vom Menschen, wenn die KI übernimmt”. Ihr könnt es bei Amazon bestellen oder den lokalen Buchhandel unterstützen, die ihren Job hoffentlich mit so viel nicht-automatisierbarer Menschlichkeit machen, dass es auch in 2030 noch gute Gründe gibt, ein Buch über KI bei einem Menschen zu kaufen.

Herzlich

Eure Yasmin Weiß

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