Früher war Kommunikation ziemlich simpel: Mensch redet mit Mensch. Heute sitzt da ziemlich oft noch jemand dazwischen – und der tippt nicht, sondern generiert. Laura Rheinwald, Recruiting-Expertin und Trainerin von ITech Progress mit über 15 Jahren Erfahrung im Personalmanagement, hat auf der Open Stage der DWX 2026 genau diesen Punkt seziert: Sobald KI E-Mails formuliert, Zusammenfassungen baut oder technische Sachverhalte für andere Zielgruppen übersetzt, verändert sie automatisch, was ankommt. Sie ergänzt, kürzt, gewichtet um. Nichts geht eins zu eins durch.
Das klingt erstmal nach Kontrollverlust. Rheinwald sieht darin aber auch eine Chance: Weil die KI zwischen Sender und Empfänger sitzt, merken wir plötzlich, wie viel Kontext wir sonst einfach vorausgesetzt haben. Klassische Modelle wie das Sender-Empfänger-Modell verlieren dadurch nicht an Bedeutung – sie werden nur komplizierter. Die eigentliche Frage lautet nicht mehr "Habe ich mich verständlich ausgedrückt?", sondern "Was hat die KI aus meiner Formulierung gemacht?"
KI verstärkt Unschärfen
Besonders spannend wird es bei dem, was Rheinwald einen "semantischen Verstärker" nennt: KI kann denselben fachlichen Kern für Entwickler, Management und Kunden in völlig unterschiedliche Sprachwelten übersetzen. Klingt praktisch, hat aber einen Haken. Ist die Ausgangsinformation unscharf oder unvollständig, verstärkt die KI genau diese Unschärfe – nur eben überzeugend formuliert. Fachsprache wird dadurch zugänglicher gemacht, fachliches Verständnis garantiert das noch lange nicht.
Am Ende landet das Gespräch bei Vertrauen und Verantwortung, und hier wird Rheinwald deutlich: Sprachmodelle klingen souverän, fast zu souverän – Vertrauen entsteht dadurch oft schneller, als es der Inhalt eigentlich rechtfertigt.
Verantwortung dagegen lässt sich gar nicht erst delegieren. Empfehlungen geben, Alternativen aufzeigen, Entscheidungen vorbereiten – das kann die KI. Dafür geradestehen muss immer noch ein Mensch. Ihr Fazit bringt es auf den Punkt: KI macht gute Softskills sichtbar und schlechte unübersehbar.
