Die KI-Mauer: Warum generative KI keine Experten zaubert

Es gibt eine Annahme, die sich hartnäckig hält: Gib jedem Mitarbeitenden ein KI-Tool, und die Kompetenzunterschiede verschwinden. Der Junior schreibt plötzlich wie der Senior. Der Quereinsteiger liefert wie der Spezialist. Die KI gleicht alles aus.

Harvard Business School hat das überprüft. Das Ergebnis ist ernüchternd – und für jeden, der KI in seinem Unternehmen einsetzt, extrem relevant.

Das Experiment

Forscher um Iavor Bojinov und Edward McFowland III haben bei IG Group, einem globalen Finanzdienstleister, 78 Mitarbeitende in drei Gruppen eingeteilt:

Die Insider: 12 Web-Analysten, deren Job es ist, Investitionsartikel für die Firmenwebsite zu schreiben. Sie kennen das Handwerk.

Die nahen Aussenseiter: 26 Marketing-Spezialisten. Andere Rolle, aber verwandtes Terrain – sie arbeiten täglich mit Inhalten, Zielgruppen, Sprache.

Die fernen Aussenseiter: 40 Technologie-Spezialisten – Softwareentwickler und Data Scientists. Brillante Leute, aber Artikelschreiben ist nicht ihr Metier.

Alle drei Gruppen bekamen dieselbe Aufgabe: Mit Hilfe von KI Investitionsartikel für die Firmenwebsite schreiben. Gleiches Tool, gleiche Bedingungen.

Was passierte

In der Ideenfindungsphase – Recherche, Outline, Struktur – half die KI allen gleichermassen. Insider, Marketing-Leute und Techniker schnitten praktisch identisch ab. Die Konzeptualisierung eines Artikels dauerte mit KI 23 Minuten statt 63 Minuten. Massive Zeitersparnis, quer durch alle Gruppen.

Dann kam das Schreiben. Und hier klafften die Ergebnisse auseinander.

Die Web-Analysten erreichten im Durchschnitt 3,96 von 5 Punkten. Die Marketing-Spezialisten lagen fast gleichauf mit 3,92. Aber die Technologie-Spezialisten kamen nur auf 3,42 – das sind 13 Prozent weniger als die Experten. Trotz desselben KI-Tools. Trotz derselben Zeit. Trotz derselben Anleitung.

Die Forscher nennen dieses Phänomen «The GenAI Wall Effect» – die KI-Mauer. Die Grenze, an der generative KI aufhört zu helfen, weil dem Nutzer das nötige Grundwissen fehlt.

Warum Ideen einfacher sind als Ausführung

Der Unterschied zwischen Konzept und Umsetzung ist entscheidend. Ideenfindung ist strukturiert und abstrahierbar: Was sind die Kernthemen? Welche Argumente gibt es? Wie lässt sich das gliedern? Das sind Fragen, bei denen die KI brilliert – unabhängig davon, wer sie stellt.

Schreiben hingegen ist kontextgebunden, nuanciert und kreativ. Es erfordert ein Gespür für Tonfall, Zielgruppe, feine Bedeutungsunterschiede. Und genau dieses Gespür lässt sich nicht durch ein Sprachmodell ersetzen. Die KI kann die Karte liefern – aber durch das Gelände navigieren muss der Mensch selbst.

Oder wie die Forscher es formulieren: Die KI liefert die Landkarte. Aber das Terrain zu durchqueren ist eine andere Sache.

Was «Knowledge Distance» bedeutet

Der Schlüssel liegt in dem, was die Forscher «Knowledge Distance» nennen – der Wissensabstand zwischen Ihrer bisherigen Expertise und der neuen Aufgabe.

Die Marketing-Spezialisten lagen nahe genug an den Web-Analysten: Sie verstehen Sprache, Zielgruppen, Content-Logik. Die KI half ihnen, die letzte Lücke zu schliessen. Die Techniker hingegen waren zu weit entfernt – ihnen fehlte nicht nur die Schreibpraxis, sondern auch das implizite Wissen darüber, was einen guten Finanzartikel ausmacht.

Das Prinzip kennt jeder Musiker: Wer Klarinette spielt, lernt relativ leicht Saxophon. Aber von der Klarinette zur Violine ist ein ganz anderer Sprung – auch mit der besten Anleitung.

Was das für Unternehmen bedeutet

Für alle, die gerade KI in ihrem Betrieb einführen – und das betrifft die meisten – hat diese Studie konkrete Implikationen.

KI schliesst keine Kompetenzlücken. Sie beschleunigt das, was bereits vorhanden ist. Erfahrene Mitarbeitende werden schneller und vielseitiger. Aber die Erwartung, dass ein Techniker mit ChatGPT plötzlich professionelle Texte schreibt, ist eine Illusion.

Die Investition in Grundkompetenzen bleibt zentral. Wer seine Belegschaft mit KI-Tools ausstattet, aber die Fachausbildung vernachlässigt, baut auf Sand. Die KI verstärkt, was da ist – aber wo nichts ist, verstärkt sie nichts.

KI verändert, welche Aufgaben an wen delegiert werden können. Marketing-Leute können mit KI-Unterstützung Web-Analyse-Aufgaben übernehmen. Aber nicht jeder kann alles. Die «Knowledge Distance» bestimmt die Grenze.

Für Brainstorming und Konzeptarbeit ist KI universell nützlich. Hier lohnt sich der Einsatz für alle – unabhängig vom Erfahrungsgrad. Die Zeitersparnis von über 60 Prozent in der Konzeptphase ist real und branchenübergreifend relevant.

Die Verbindung zu allem, was wir schon wissen

Diese Studie bestätigt, was sich wie ein roter Faden durch die KI-Debatte zieht – und durch die letzten Posts auf diesem Blog: KI verstärkt Kompetenz. Oder Inkompetenz. Dazwischen gibt es wenig.

Der «Muskelschwund im Kopf» wird gefährlicher, wenn man sich auf KI verlässt, ohne das Fundament zu haben. Die «Lehrjahre», die wir automatisieren, sind genau die Phase, in der dieses Fundament entsteht. Und der «Rohdiamant» der KI braucht jemanden, der den Schliff beherrscht – sonst bleibt er roh.

Die KI-Mauer ist kein Argument gegen KI. Sie ist ein Argument dafür, dass menschliche Expertise nicht weniger wichtig wird – sondern mehr.

Quelle: Bojinov, I., McFowland III, E. et al. (2025): «The GenAI Wall Effect: Examining the Limits to Horizontal Expertise Transfer Between Occupational Insiders and Outsiders.» Harvard Business School Working Paper. Veröffentlicht in: Harvard Business Review, März–April 2026.