User oder Maker/Builder? KI braucht ein Engineering-Mindset

Schwer und schwerer wird es für viele Menschen, KI zu verstehen.

Der Grund: KI unterscheidet sich fundamental von klassischer Software – und jeden Tag mehr.

Klassische Software hat ein Feature Set: Funktionen, Menüs, Buttons. Man kann lernen, was was tut, und damit arbeiten.

Das passt zu zwei Rollen:

• Der Operator arbeitet mit wenigen, klaren Funktionen. Er kennt die Knöpfe, die er braucht. Das ist simpel.
• Der Specialist bewegt sich in einem größeren Funktionsraum. Er kennt mehr Möglichkeiten und beherrscht ein umfangreicheres Werkzeug. Das ist kompliziert.

So haben viele Menschen Software gelernt. Das hat ausgereicht.

Bei KI funktioniert dieses Modell immer weniger.

• 2022 ließ sich KI noch über wenige Anwendungen erklären: zusammenfassen, übersetzen, schreiben. Simpel.

• 2024 wurde daraus ein größeres Feature Set: recherchieren, vergleichen, analysieren, Bilder erzeugen, GPTs bauen, Webzugriff, Thinking Mode. Komplizierter – aber noch als Funktionssammlung begreifbar. Hier bewegen sich viele User bis heute.

• 2026 reicht diese Logik nicht mehr.

KI ist nicht mehr nur ein Werkzeug mit immer mehr Funktionen. Sie ist ein Capability Space. Man kann neue Werkzeuge bauen, Prozesse verbinden, Agenten einsetzen, Skills kombinieren, MCPs nutzen, per Vibe Coding Anwendungen erzeugen und Arbeitsweisen neu zusammensetzen.

KI ist damit ein Meta-Werkzeug: ein Werkzeug zum Bauen von Werkzeugen. Das verändert die Rolle des Menschen.

Wer KI wirklich ausnutzen will, braucht ein Engineering Mindset.

• Der Engineer fragt nicht mehr: „Welche Funktion kann ich benutzen?“
• Er fragt: „Was kann ich hier bauen?“

Engineers sind Maker/Builder, nicht nur User.

Und genau deshalb sind viele User zwangsläufig frustriert, wenn sie heute mit KI konfrontiert werden. Ihre Erwartung passt nicht zum System.

Sie suchen ein Feature Set und bekommen einen Möglichkeitsraum. Sie erwarten Buttons und bekommen Bauteile und flexible Werkzeuge. Sie wollen eine Bedienungsanleitung und müssten anfangen zu explorieren, zu kombinieren und Lösungen zu konstruieren.

Deshalb halte ich vier Rollen für hilfreich:

Operator → Specialist → Engineer → Steward

• Operator und Specialist sind User: Sie nutzen und beherrschen vorhandene Lösungen.
• Engineer und Steward sind Maker/Builder: Sie entwickeln Lösungen und strukturieren den Raum, in dem diese entstehen.

Nicht jeder muss Engineer werden – oder könnte es.

Aber Unternehmen brauchen Menschen, die diesen Sprung schaffen. Und sie müssen verstehen, dass klassische „KI-Schulungen“ dafür nicht ausreichen. Die vermitteln typischerweise nur Features bei gegebenem User-Mindset.

KI braucht mehr: Menschen mit Engineering-Mindset, die den Capability Space erkunden dürfen und dazu befähigt werden. Die entscheidende KI-Kompetenz der nächsten Jahre wird nicht darin liegen, immer mehr Prompts oder Features zu kennen. Sie wird darin liegen, im Capability Space sinnvolle Lösungen bauen zu können – for fun and profit, für sich und für Kollegen.