Klug gefragt ist halb gewonnen

Ein Sprachmodell kennt weder den eigenen Betrieb noch die letzte Sitzung, es sei denn, man teilt ihm diese Informationen mit. Wer das beachtet, bekommt aus derselben KI spürbar bessere Ergebnisse. Oft muss man dafür nicht mehr Zeit investieren. Es reicht, wenn man eine klarere Frage stellt. Drei Gewohnheiten machen dabei den größten Unterschied.

Zunächst ist es wichtig, auch Kontext mitzuliefern. Fragt man nur: »Was sagt § 87 BetrVG zur Arbeitszeit?«, liefert die KI meist ein Lehrbuchkapitel. Wer stattdessen die konkrete Situation schildert – die geplante Schichtänderung, den Wortlaut der betroffenen Betriebsvereinbarung, das Datum der Anhörung –, bekommt eine Antwort, die tatsächlich weiterhilft. Je mehr die KI zur Verfügung hat, desto weniger muss sie raten oder die Frage mit allgemeinem Lehrbuchwissen auffüllen. Das gilt insbesondere für Unterlagen: Ein Dokument hochzuladen und dazu konkrete Fragen zu stellen, ist fast immer effektiver, als eine Frage aus dem Gedächtnis der KI zu stellen, die den eigenen Betrieb gar nicht kennt.

Wichtig ist dabei: Alles, was hochgeladen wird, ist vorher zu anonymisieren. Personenbezogene Daten sollten nicht eingegeben oder hochgeladen werden.

Zudem kann das Vorgeben von Format und Vorlagen auch zu einer konkreteren Antwort führen. Wer nicht sagt, wie das Ergebnis aussehen soll, bekommt meistens einen stumpfen Fließtext, aber selten das, was wirklich gebraucht wird. Hilfreich sind deswegen klare Ansagen: »als Ergebnisprotokoll, nicht als Verlaufsprotokoll«, »für Kolleg:innen ohne Vorkenntnisse«, »maximal eine Seite«, »als Tabelle mit den Spalten Frist, Zuständigkeit, Status«.

Ebenso wirksam ist es, der KI eine Rolle zu geben, beispielsweise »Du berätst ein Betriebsratsgremium zu Mitbestimmungsfragen“, und ein Beispiel aus dem eigenen Haus mitzuliefern, etwa ein früheres Protokoll oder eine bestehende Betriebsvereinbarung – natürlich immer unter Einhaltung des Datenschutzes. So orientiert sich die KI am tatsächlichen Stil des Gremiums, statt einen eigenen zu erfinden.

Wichtig ist auch, Gegenpositionen einzufordern, statt der ersten Antwort zu vertrauen. Bevor ein Argument im Gespräch mit dem Arbeitgeber landet, lohnt es sich, der KI eine Zwischenfrage zu stellen: »Wie würde die Arbeitgeberseite dagegenhalten?«, »Welche Gegenargumente übersehe ich?«, »Was würde ein kritischer Prüfer an dieser Argumentation bemängeln?«. Dies offenbart Defizite, noch ehe sie in der Sitzung zum Vorschein kommen und erweist sich zumeist als aufschlussreicher als die erste, glatte Antwort.

Ein einfacher Gegencheck hilft auch: Formulieren Sie dieselbe Frage zweimal unterschiedlich und vergleichen Sie die Antworten. Weichen diese stark voneinander ab, ist Vorsicht geboten.

Der Haken

Sprachmodelle neigen dazu, der Formulierung der Frage zuzustimmen, anstatt sie kritisch zu hinterfragen. In der KI-Forschung wird dieses Phänomen auch als »Sycophancy« genannt. Wer fragt »Haben wir hier nicht eindeutig ein Mitbestimmungsrecht?«, bekommt öfter ein Ja als bei der neutralen Frage »Besteht hier ein Mitbestimmungsrecht?«. Diese Tendenz zur Bestätigung ist keine böse Absicht, sondern liegt im Training der Modelle. Sie wird jedoch dann gefährlich, wenn man sich in der eigenen Position bestätigt sehen will, statt sie zu prüfen. Dem wirkt man entgegen, indem man neutral formuliert, offene statt suggestive Fragen stellt und im Zweifel ausdrücklich um eine unabhängige, kritische Einschätzung bittet.

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