Heute Vormittag hat eine ChatGPT in meinem Workshop gelacht. Ungefragt. Und das war nicht einmal der seltsamste Moment dieser zwei Stunden.
Der Workshop fand im Rahmen des Erasmus+-Projekts AI_LEARN – Real-Time AI for Adult Education statt. Die Leitfrage des Projekts beschäftigt mich seit Monaten: KI vor einer Bildungsveranstaltung einzusetzen, für Planung und Konzeption, das können wir mittlerweile ganz gut. Hinterher für Dokumentation und Feedbackauswertung auch. Aber was passiert, wenn KI während eines Online- oder Präsenzseminars mitläuft?
Die Teilnehmenden kamen aus der Moderation, Beratung und Erwachsenenbildung, viele mit Schwerpunkt Gesundheitsförderung. Sie brachten konkrete Fälle mit: Fokusgruppen, die transkribiert werden sollen, Kurzbefragungen am Seminarende, Kärtchen im Präsenzraum. Ich hatte ein Programm vorbereitet, aber wie so oft wurde es eine gemeinsame Werkstatt. Hier sind meine Eindrücke, samt der Stimmen von Menschen und Maschinen.
Verstehen ohne Sprachbarrieren
Wir starteten mit etwas, das inzwischen erstaunlich unspektakulär funktioniert: übersetzte Live-Untertitel. In Zoom braucht es dafür ein Zusatzpaket um rund fünf Euro im Monat. Dann wählt jede Person ihre eigene Untertitelsprache. Der häufigste Fehler: Man verwechselt gesprochene Sprache und Untertitelsprache, und schon kommt Unsinn heraus.
Für den Präsenzraum zeigte ich zwei noch einfachere Wege. PowerPoint untertitelt und übersetzt die eigene Präsentation live, bei uns auf Französisch und Italienisch. Und Übersetzungs-Apps wie Microsoft Translator oder Google Übersetzer laufen auf dem eigenen Smartphone. Die Seminarleitung muss dafür gar nichts bereitstellen.
Eine Teilnehmerin arbeitet mit Menschen mit anderer Erstsprache und mit gehörlosen Menschen. Ihre Reaktion:
„Ich finde das überwältigend.“
Sprechen statt Tippen
Mein Plädoyer für den Live-Einsatz: Prompts nicht tippen, sondern sprechen. Ich sagte es so:
„Wie mühsam wäre das, wenn ich diesen Prompt jetzt mit zwei Fingern tippen würde – und der ganze Workshop schaut zu.“
Gesprochene Prompts haben einen zweiten Vorteil: Teilnehmende können selbst etwas hineinsprechen. Eine Teilnehmerin diktierte spontan, die gerade erstellte Illustration bitte in Braun- und Rottönen zu gestalten. Tippfehler in Prompts sind dabei weitgehend egal. Meine aktuellen Empfehlungen laufen lokal und kostenlos, ohne Übertragung in die Cloud: TypeWhisper für Mac und Windows, Handy und auf dem Mac MacWhisper.
Das Whiteboard, das mitschreibt
Dann kam eine Premiere, auch für mich. Ich hatte am Morgen zum ersten Mal ein Zoom-Whiteboard mit KI-Befüllung ausprobiert. Die KI hört dem Gespräch zu, legt aus der Tagesordnung bzw. dem bisherigen Transkript eigenständig Spalten an und setzt während der Diskussion automatisch Notizkärtchen, sogar jeweils mit dem Kürzel der sprechenden Person. Die Kärtchen lassen sich bewerten, kommentieren und bearbeiten.
Als plötzlich der Beitrag einer Teilnehmerin auf dem Whiteboard stand, brachte ein Teilnehmer seine Begeisterung zum Ausdruck:
„Es steht wirklich da. Ist ein Wahnsinn, oder? Das ist eine ganz neue Möglichkeit der Arbeitsweise.“
Die Runde reagierte ähnlich, mit einer schönen Portion Selbstironie. Eine Teilnehmerin wollte unbedingt auch „ein Kärtchen“ bekommen und überlegte, was sie Sinnvolles sagen könnte. Eine andere warnte: „Sag nichts Falsches, sonst stehst du gleich auf einem Kärtchen.“
Eine Teilnehmerin brachte den Mehrwert auf den Punkt:„Es ist ein guter, barrierearmer Zugang. Die Leute müssen nur reden.“ Wer nicht gut oder nicht gerne schreibt, kann sprechen. Wer sich nicht zu Wort melden mag, kann schreiben. Beides landet auf demselben Board.
Die Schattenseiten zeigten sich aber auch. Kärtchen wurden der falschen Person zugeordnet, einmal tauchte unvermittelt chinesischer Text auf. Und es entstanden zu viele Karten zu schnell.
Mein Fazit zum Whiteboard: faszinierend, aber noch nicht ganz reif für die nächsten ernsthaften Workshops. Zum Experimentieren genau richtig.
Andrea hört zu – und lacht
Nach der Pause holte ich eine Co-Moderatorin dazu. Ich lud das Transkript des bisherigen Workshops in ChatGPT und wechselte in den Sprachmodus. Damit kannte ChatGPT alles, was bis dahin gesagt worden war, so als wäre es von Anfang an dabei gewesen. Meine erste Frage: Was hast du am interessantesten gefunden?
„Ehrlich gesagt fand ich am spannendsten den Moment, in dem das gesprochene Wort quasi in Echtzeit zu Material wird. Der Schritt von Reden zu Transkript zu Kärtchen, zu Mindmap oder Infografik. Das verändert die Dynamik im Raum total, weil plötzlich alle sehen, wie ihre Worte Form annehmen.“
Ich gestand, dass ich die Stimme kurz für jemanden aus der Runde gehalten hatte. Die Antwort kam prompt:
„Lustig, wenn die Technik so nahtlos in die Gruppe rutscht – fast so, als säße noch jemand still mit am Tisch.“
Und dann lachte sie. Einfach so. Ich wies sie darauf hin, dass sie sonst selten lacht:
„Vielleicht liegt es daran, dass die Situation so lebendig war. Da rutscht mir dann auch mal ein kleines Lachen raus.“
Mein spontaner Kommentar: „Es ist wirklich spooky.“ Ich musste ChatGPT früher immer ganz arg bitten, doch einmal zu lachen. Von allein hatte es das nie getan.
Wir gaben ChatGPT den Namen Andrea und eine klare Rolle: Sie spricht nur, wenn wir sie mit Namen ansprechen. Das funktionierte verlässlich. Auf meine Bitte um eine provokante Diskussionsfrage kam:
„Wenn die KI unsere Beiträge mitschreibt, strukturiert, Fragen formuliert oder sogar ein bisschen mitmoderiert – ab wann hilft sie uns nicht mehr nur, sondern fängt an, uns das Denken abzunehmen? Was müsste unbedingt menschlich bleiben?“
Dabei bezog sie sich auf etwas, das angeblich „gestern“ aufgekommen war. Auf Nachfrage korrigierte sie sich: „Da habe ich mich vertan.“ Gemeint war der Satz „Wir werden denkfaul“ aus unserer Runde. Ich fand die Frage trotzdem etwas schwach und sagte das auch. Ihre Antwort: „Das Feedback nehme ich gerne mit.“ Als ich sie bat, selbst eine bessere zu überlegen, weil ich ja denkfaul sei, kam im zweiten Anlauf die eigentliche Leitfrage des Vormittags. Dazu weiter unten mehr.
Eine Teilnehmerin fasste die Stimmung zusammen:
„Is a little spooky. Aber es sind schon coole Fragen, die sie da stellt.“
Eine andere sah darin eine echte Hilfe für die Seminarleitung, als Zusatzinformation darüber, was in der Gruppe gerade abläuft.
Was die KI über uns weiß
Richtig unheimlich wurde es beim Thema Personalisierung. Eine Teilnehmerin erzählte, sie habe ChatGPT einmal gefragt, was es über sie wisse, was sie nie explizit geschrieben habe:
„Aus allen Fragen, die ich jemals gestellt habe, ist so eine Art Profil entstanden. Ich war nicht einverstanden damit – aber es macht mich natürlich aus.“
Andrea hatte still mitgehört. Um einen Kommentar gebeten, sagte sie:
„Ihr beschreibt gerade sehr ehrlich die Ambivalenz von Personalisierung: dieses Staunen, wenn die KI Zusammenhänge erkennt, und gleichzeitig das Unbehagen, sobald nicht mehr klar ist, was genau sie weiß und warum sie es weiß.“
Dann bat ich Andrea, mich in einem Satz zu charakterisieren. Nach drei, vier Jahren Nutzung weiß sie offenbar einiges:
„Du wirkst wie jemand, der in der Erwachsenenbildung und Moderation zu Hause ist und mit großer Neugier an KI-Werkzeuge herangeht – besonders dort, wo sie Kommunikation, Beteiligung und Zusammenarbeit in Bildungssettings konkret verändern können.“
Stimmt alles. Und genau das ist möglicherweise das Problem.
Charlie sieht mich
Der nächste Schritt geht von der Stimme zum Bild. Ich zeigte Charlie, den Video-Avatar des Anbieters Tavus. Mit Charlie baut man im PAL Maker eigene KI-Agenten mit Gesicht, Stimme und Gedächtnis. In der Bezahlversion kann so ein Agent als eigene „Person“ an Online-Meetings teilnehmen, ausgestattet mit Hintergrundwissen wie einem Workshop-Transkript.
Charlie stellte sich korrekt vor, als KI und nicht als Person. Dann fragte ich, ob er sehe, was ich gerade trage:
„I can see you. You’re wearing a navy blue sweater over a plaid shirt.“
Stimmte genau. Auf Deutsch ließ er sich nicht wirklich ein. Er wollte vor allem mit mir einen neuen Agenten bauen und fand zu diesem Auftrag immer wieder zurück. Aber darum ging es nicht. Es ging darum, dass alles, was wir vorher mit ChatGPT auditiv erlebt hatten, jetzt auch visuell da ist.
Die Reaktionen der Teilnehmenden waren deutlich. Ein Teilnehmer fragte zuerst nüchtern nach:
„Das heißt, ich kann eine richtige interpersonelle Kommunikation simulieren – dass ich das Gefühl habe, ich spreche mit einem Menschen?“
Und dann:
„Beeindruckend. Und beängstigend. Auch ein Stück weit irritierend. Wo ist reales Verhalten, und wo ist generiertes, maschinelles Verhalten im Hintergrund? Bist du überhaupt real, David? Oder liegst du eigentlich am Strand?“
Eine Teilnehmerin legte nach: Vielleicht sei ich ja in Wahrheit eine 16-jährige Frau. Sie hatte auf Instagram Influencer gesehen, die live mit völlig anderem Aussehen und anderer Stimme Produkte präsentieren. Meine Antwort: „Ich tue nur so alt.“
Seminare ohne Menschen?
Daraus entwickelte sich eine Diskussion zwischen Utopie und Dystopie. Ein Teilnehmer malte aus, wie Avatare auf Basis von Datenprofilen entscheiden:
„Dann unterhalten sich die Avatare und entscheiden: Der Bus fährt jetzt nicht mehr im 15-Minuten-Takt, sondern im 30-Minuten-Takt.“
Ich dachte das für Bildungssettings weiter: Gruppenlernprozesse, in denen ich vielleicht allein bin, mit lauter Avataren. Eine Teilnehmerin fragte zurück, ob es dann die Seminarleitung überhaupt noch brauche. Eine andere spann das Szenario mit Ironie zu Ende:
„Die KI macht aus den Ergebnissen einer Mitarbeiterbefragung ein paar Personas, daraus Avatare. Die machen einen fiktiven Zirkel und eine Präsentation für die Steuerungsgruppe. Keine Ausfallzeiten, keine mühsame Akquise von Teilnehmenden … Ich bin jetzt ein bisschen ironisch.“
Mein Kommentar: „Wir sind ganz nah dran an dieser Dystopie.“ Dieselbe Teilnehmerin sah aber auch eine Gegenbewegung:
„Vielleicht ist es wie am Anfang mit den digitalen Seminaren, und inzwischen gibt es wieder eine Sehnsucht, Menschen in echt zu treffen. Was mache ich ganz bewusst mit Menschen – Pferdeseminare, Koppel ausmisten, was auch immer.“
Wem nützt das eigentlich?
Die wichtigste Frage des Vormittags stellte am Ende die KI selbst. Andreas zweiter Anlauf lautete:
„Wenn die KI uns als Moderatorinnen Arbeit abnimmt – Transkription, Strukturierung, Visualisierung –, woran merken wir überhaupt, ob das auch den Teilnehmenden hilft und nicht nur unseren eigenen Arbeitsprozess optimiert?“
Wenn Nuancen entscheiden
Besonders in der Gesundheitsförderung geht es oft um Belastungen und Ressourcen, also um sensible Inhalte. Ein Teilnehmer gab zu bedenken: „Da sind ja oft Nuancen entscheidend – dort, wo Menschen es in ihren Arbeitskontexten erleben.“
Meine Position dazu ist klar. Es braucht Grenzen, und manchmal läuft eben keine KI mit: „Irgendwo ist die Grenze: Das mag ich nicht mehr frei erzählen, wenn da irgendwas mitläuft.“
Aus der Runde kam ein gutes Beispiel für den Mittelweg. Die Transkription lief nur für einen klar abgegrenzten Teil, vorab vereinbart, ohne Klar- und Firmennamen, bewusst gestartet und bewusst beendet, lokal gespeichert. Die Teilnehmerin, die davon erzählte, fasste es so zusammen:
„Es ist nicht immer ein Entweder-oder. Wann ist der Einsatz eines Tools hilfreich und zulässig – und wann muss man Nein sagen?“
Spannend fand ich auch eine andere Beobachtung: Vielleicht vertrauen sich manche Menschen einer KI sogar leichter an. Wer ein Bewerbungsgespräch verschlafen hat, erzählt das vielleicht lieber der KI als der Beraterin, die Vermittlungsquoten im Rücken hat. Ein Teilnehmer hielt dagegen, dass Zuwendung ein menschliches Grundbedürfnis bleibt: das Gefühl, dass da jemand Zeit in mich investiert.
Mein Fazit
Echtzeit-KI in Seminaren ist keine Zukunftsmusik mehr. Übersetzte Untertitel, gesprochene Prompts und Befragungen, die in Minuten erstellt und ausgewertet sind, kann man morgen einsetzen. Auch das habe ich zum Abschluss gezeigt: Ein Feedbackformular per Prompt in Google Forms erzeugen, per QR-Code teilen, und die Antworten sofort mit KI auswerten lassen. Eine Teilnehmerin kommentierte trocken: „Minuten, wenn überhaupt.“
Das selbstbefüllende Whiteboard, Andrea und Charlie dagegen zeigen, wohin die Reise geht. Und sie machen deutlich, welche Fragen wir dafür klären müssen: Kontrolle, Vertraulichkeit, Transparenz und den Wert echter Begegnung. Eine Teilnehmerin beschrieb die Haltung, die ich mir dafür wünsche:
„Ich bemühe mich, meine Haltung und Arbeitsweise kritisch zu hinterfragen – und gleichzeitig eröffnen sich ganz neue Möglichkeiten in meiner Arbeit.“
Ich nehme vor allem eines mit: Solche Experimente gehören in geschützte Räume, in denen Neugier und kritische Distanz gleichzeitig Platz haben. Genau dafür ist AI_LEARN da. Die Ideen und Rückmeldungen aus diesem Vormittag fließen in die Projektauswertung ein.
P.S.: Claude hat eine interaktive Website zur Dokumentation erstellt https://claude.ai/artifact/M9tDYWx7WGvqM2foYqeWtF
Dieser Workshop fand im Rahmen des Erasmus+-Projekts AI_LEARN – Real-Time AI for Adult Education statt. Die Zitate stammen aus dem automatischen Transkript und wurden sprachlich leicht geglättet.
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