Mein Lieblings-T-Shirt ist fair produziert.
Mein KI-Tool? »This is fine.« *sips coffee*
Beides benutze ich trotzdem täglich. Und ich finde, es ist Zeit, darüber zu reden.
Hey, aber erst mal kurz feiern! Seit ein paar Tagen läuft bei mir eine Schnittstelle zwischen Buchhaltungs-Tool und Zeiterfassung – Ein Wunsch, den ich jahrelang mit halbgaren Workarounds beworfen hatte. Jetzt macht’s ein Python-Skript zuverlässig, automatisch und ohne dass ich einen Entwickler beauftragt hätte. Ich bin Designer, kein Programmierer. Ich kann Python gerade mal lesen, wenn überhaupt.
Und nun zum T-Shirt: Manchen Marken vertraue ich, weil sie Transparenz versprechen. Bei anderen sehe ich schon am Preis, dass da irgendwo jemand die Kosten trägt, die dafür nicht fair entlohnt wird. Dazwischen bewege ich mich – ich kann nicht bei jedem Kauf die moralisch makellose Wahl treffen, das ist schlicht nicht mit meiner Lebensrealität zu vereinbaren.
Und genau so mache ich das mit KI.
Was KI für mich konkret verändert hat – und was nicht
Miriam hat es in dieser Reihe schön formuliert: Wir müssen sichtbarer machen, was wir eigentlich tun. Marc hat Recht, dass jetzt der Moment ist, sich damit zu beschäftigen. Ich kann das nur bestätigen – und von dem erzählen, was bei mir konkret passiert, wenn man es tut.
Das Python-Skript oben war kein einmaliger Glücksgriff. Ich habe mit KI auch eine Übersichtsseite für eine Icon-Bibliothek mit über 1.000 Icons gebaut – eine PHP-Datei, die einen Ordner mit Icons ausliest und sie sauber anzeigt. Funktional, übersichtlich und in einer halben Stunde fertig. Oder: Hintergründe in InDesign erweitern lassen, wenn ein Bild nicht ins Format passt. SEO-Metabeschreibungen, die ich mir für jede Unterseite schreiben lassen kann. Buchhaltungsbelege per Handyfoto erfassen und das Tool erkennt, was was ist. Kundenname, Rechnungsnummer und Buchungsposten werden automatisch eingetragen – inzwischen in 98 % der Fälle fehlerfrei. Hier habe ich nichts gepromptet, aber auch da steckt „künstliche Intelligenz“ dahinter.
Das sind keine kreativen Glanzleistungen. Das sind Jobs to be done. Und KI so: 🍻 Hold my beer!
Die stundenlangen Photoshop-Freistellungs-Orgien aus meiner Diplomarbeit? Denen weine ich kein einziges Tränchen nach. Was ich nicht tue: mir echte Designarbeit abnehmen lassen. Bis ich einer KI erklärt habe, was ich will, habe ich es selbst gemacht – und deutlich besser. Aber für alles drumherum gilt: KI als Nachbrenner, nicht als Autopilot. Yes Please!
Nicht „mach mal“, sondern „denk mal mit“
Ein Aspekt, den ich besonders schätze und der weniger diskutiert wird als das Offensichtliche: KI als Sparringspartner.
Nicht „hier sind meine acht Rubriken, schreib mir acht Texte“ – das geht auch, ist aber der langweilige Teil. Interessanter wird es, wenn man fragt: Hier ist mein Workshop-Konzept. Wo siehst du Probleme? Was würdest du verbessern? Und jetzt bitte wirklich kritisch, nicht nett.
Die KI soll auch mal widersprechen. Das ist ein anderer Modus. Kein Generieren, sondern Reflektieren. Meistens kommt dabei wirklich etwas zurück, das mich weiterbringt. Eine Art Gegenlesen ohne Gegenleserin – jederzeit verfügbar, ohne dass jemand freundlich sein muss. (Meine Kolleg:innen sind übrigens meistens freundlich. Das ist manchmal weniger hilfreich, als es klingt.)
Das alles macht Spaß. Aber dann ist da noch diese andere Frage – die, die mich nicht loslässt, seit ich anfange, KI wirklich zu benutzen.
Hey, cooles Tool. Wer hat das eigentlich genäht?
Eine offene Verantwortung: Die digitale Lieferkette
Energieverbrauch, Datenschutz, Urheberrecht – das sind berechtigte Fragen, die ich hier nicht abhandeln will. Wer tiefer einsteigen möchte: AlgorithmWatch schaut kritisch auf den Ressourcenverbrauch. Die Initiative Urheberrecht, in der der BDG Mitglied ist, dokumentiert, was gerade rechtlich auf dem Spiel steht. Und der Deutsche Kulturrat – in dessen Gremien sich der BDG über den Designtag engagiert – hat klar Stellung bezogen. Mein Fokus liegt heute woanders, auf etwas, das mir noch viel zu leise thematisiert wird.
Wer hat eigentlich dafür gearbeitet, dass diese Systeme trainiert sind?
Irgendwo sitzen Menschen – in Ländern mit niedrigen Löhnen und wenig Arbeitsschutz – und sortieren stundenlang Trainingsdaten. Sie labeln Bilder, kategorisieren Inhalte, bewerten Ausgaben. Das ist die unsichtbare Grundlage jedes Sprachmodells, jedes Bildgenerators. Und ich weiß es meistens nicht. Mir wird da zu wenig Transparenz geschaffen – und ich habe als Einzelnutzer zu wenig Möglichkeiten, überhaupt herauszufinden, was da passiert ist.
Klingt bekannt? Richtig. Das ist mein digitales T-Shirt.
Nennen wir es digitale Lieferkette. Nicht weil ich einen neuen Begriff brauche, sondern weil der alte Begriff trifft, was gemeint ist: Auf wessen Schultern steht das Tool, das ich gerade benutze? Welche Arbeit – und welche Arbeitsbedingungen – stecken darin? Welche Ressourcen wurden dafür verbraucht? Das fragen wir bei physischen Produkten schon, zumindest manchmal. Bei Software fragen wir es fast nie oder zumindest viel zu selten.
Für physische Produkte gibt es inzwischen gesetzliche Sorgfaltspflichten entlang der Lieferkette – in Deutschland und auf EU-Ebene. Beide werden gerade eher aufgeweicht als gestärkt. Für die digitale Dimension – wer unter welchen Bedingungen KI-Systeme trainiert – fehlt Vergleichbares vollständig. Der Rest ist freiwillig. Ich sehe im Moment wenige Akteure, die das wirklich ändern wollen. Als Einzelperson kann ich das auch nicht lösen – genauso wenig wie ich alleine die Textilindustrie reformiere.
Aber ich kann es benennen. Ich kann darauf achten, bei welchen Anbietern ich ein gewisses Vertrauen habe – oder bei welchen mich schon der Preis stutzig machen sollte. Und ich persönlich? Ich weiß noch nicht genau, welchem KI-Unternehmen ich am wenigsten misstraue. Bislang nutze ich, was funktioniert – oder was im Abo schon drin ist. Bei Fair-Fashion-Labels habe ich mehr Überblick. Oder bilde ich mir das nur ein?
„Transparent“ ist kein Siegel
Wer alles, was KI berührt, pauschal als wertlos abtut, macht es sich zu leicht. Das ist kurzsichtig. Und – ich haue es mal raus – ein bisschen borniert.
Ja, es gibt Probleme. Ja, KI-generierten Datenmüll gibt es im Überfluss – Mario Sixtus hat dazu für Arte eine sehenswerte Doku gemacht. Ja, es gibt ethische Fragen. All das stimmt. Und es stimmt auch: KI ermächtigt mich, Dinge zu tun, die ich alleine nicht könnte. Das ist keine Kleinigkeit.
Ich fordere ein Siegel, einen Standard – mit Zähnen! FairTrade funktioniert, weil dahinter Standards, Audits und echte Konsequenzen stehen. Nicht weil Konzerne es freiwillig nett finden. Die KI-Branche ist bei Trainingsdaten und Arbeitsbedingungen systematisch intransparent1. Also brauchen wir: unabhängige Zertifizierung, überprüfbare Kriterien, Haftung. Solange das fehlt, ist „Transparenz“ bei KI-Unternehmen das, was „grün“ bei Fast Fashion ist – ein Versprechen ohne Substanz, gedruckt auf dem Etikett.
- Laut dem 2025 Foundation Model Transparency Index ist der Durchschnittswert von 58 auf 40 von 100 Punkten gefallen – besonders intransparent sind die Unternehmen beim Thema Trainingsdaten und den Arbeitsbedingungen bei der Datenerstellung. ↩︎
Kommentare