Episode #141
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Zwei Blackboxes strukturieren unseren Arbeitsalltag: Management, das Entscheidungen hinter verschlossenen Türen trifft, und Maschinen, deren Output wir nutzen, ohne ihren Weg dorthin zu verstehen. Gemeinsam mit Soziologe und Autor Stefan Schulz fragen wir, ob KI diese Undurchsichtigkeit lichten kann – oder ob sie nur eine neue, glänzende Decke über alte Praktiken legt. Wir gehen zurück zur kurzen Geschichte moderner Arbeit: Container, Fiatgeld, PC und Internet machten globale Koordination möglich, schufen aber Distanz, Komplexität und Entfremdung. Der klassische Aufstiegspfad brach weg, Management wurde zur zertifizierten Mittelschicht mit eigenen Codes, und die Maschine zur Trivialinstanz, die dennoch Ergebnisse produziert, die kaum jemand erklären kann.
Dann die Wende: KI erklärt Code, fasst Strategiepapiere, prüft Verträge und öffnet Zugänge, die lange einer Managerelite vorbehalten waren. Eigentümer rücken näher an Rohdaten und Entscheidungslogiken, Teams automatisieren Nacharbeit, und selbst Vereine lösen Kassen- und Protokollprobleme, die früher Ehrenamt blockierten. Doch dieselbe Kraft befeuert die dunkle Seite: die Steuerungsfantasie einer „dunklen Fabrik“, in der Entscheidung, Kontrolle und Textproduktion maschinell skaliert werden. Wir sprechen über Principal–Agent in der KI-Ära, Meritokratie als neue Aristokratie, und warum „Potenzial“ keine Eigenschaft der Technologie ist, sondern eine Erwartung, die Ressourcen anzieht, Fristen streckt und Kritik absorbiert.
Statt Pilotfolklore braucht es Politik für Maschinen: klare Ziele, Auditierbarkeit, Alignment, Zuständigkeiten – und den Mut, Prozesse wirklich zu migrieren. Kleine Teams können Enterprise-Fähigkeiten entfalten; große Organisationen müssen Transparenz schaffen, ohne Legitimität zu verlieren. KI kann befreien, wenn sie Obskurität abbaut und Beteiligung stärkt. Sie wird dystopisch, wenn Transparenz nur nach oben wirkt. Hör rein, denk mit und sag uns: Wo siehst du das größte Potenzial – und wo die schärfste Kante? Abonniere den Podcast, teile die Folge und lass uns deine Perspektive als Kommentar da.
20. Januar 2026

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Zwei Blackboxes strukturieren unseren Arbeitsalltag: Management, das Entscheidungen hinter verschlossenen Türen trifft, und Maschinen, deren Output wir nutzen, ohne ihren Weg dorthin zu verstehen. Gemeinsam mit Soziologe und Autor Stefan Schulz fragen wir, ob KI diese Undurchsichtigkeit lichten kann – oder ob sie nur eine neue, glänzende Decke über alte Praktiken legt. Wir gehen zurück zur kurzen Geschichte moderner Arbeit: Container, Fiatgeld, PC und Internet machten globale Koordination möglich, schufen aber Distanz, Komplexität und Entfremdung. Der klassische Aufstiegspfad brach weg, Management wurde zur zertifizierten Mittelschicht mit eigenen Codes, und die Maschine zur Trivialinstanz, die dennoch Ergebnisse produziert, die kaum jemand erklären kann.
Dann die Wende: KI erklärt Code, fasst Strategiepapiere, prüft Verträge und öffnet Zugänge, die lange einer Managerelite vorbehalten waren. Eigentümer rücken näher an Rohdaten und Entscheidungslogiken, Teams automatisieren Nacharbeit, und selbst Vereine lösen Kassen- und Protokollprobleme, die früher Ehrenamt blockierten. Doch dieselbe Kraft befeuert die dunkle Seite: die Steuerungsfantasie einer „dunklen Fabrik“, in der Entscheidung, Kontrolle und Textproduktion maschinell skaliert werden. Wir sprechen über Principal–Agent in der KI-Ära, Meritokratie als neue Aristokratie, und warum „Potenzial“ keine Eigenschaft der Technologie ist, sondern eine Erwartung, die Ressourcen anzieht, Fristen streckt und Kritik absorbiert.
Statt Pilotfolklore braucht es Politik für Maschinen: klare Ziele, Auditierbarkeit, Alignment, Zuständigkeiten – und den Mut, Prozesse wirklich zu migrieren. Kleine Teams können Enterprise-Fähigkeiten entfalten; große Organisationen müssen Transparenz schaffen, ohne Legitimität zu verlieren. KI kann befreien, wenn sie Obskurität abbaut und Beteiligung stärkt. Sie wird dystopisch, wenn Transparenz nur nach oben wirkt. Hör rein, denk mit und sag uns: Wo siehst du das größte Potenzial – und wo die schärfste Kante? Abonniere den Podcast, teile die Folge und lass uns deine Perspektive als Kommentar da.
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