STANFORD / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein virales Videointerview von Jeremy Utley zeigt, dass sich die Qualität von ChatGPT spürbar steigern lässt, wenn Nutzer: innen den KI-Chat nicht als reines Tool betrachten, sondern als kollaborierenden Teamkollegen. Im Mittelpunkt steht ein Mindset-Wechsel: Die KI darf aktiv nach Kontextfragen suchen, statt sofortigen Text für den gewünschten Output zu liefern. Anhand einfacher Alltagsszenarien wie E-Mail-Antworten und „emotionalen Entscheidungen“ wird deutlich, warum kritisches Feedback und Zielklarheit die Kreativität messbar anstoßen. Für Unternehmen ist das vor allem dann relevant, wenn KI-Workflows skalierbar, nachvollziehbar und sicher bleiben sollen.
Im Frühjahr 2025 ist das Videointerview „How Stanford Teaches KI-Powered Creativity in Just 13 Minutes“ mit Jeremy Utley, Professor am Hasso Plattner Institute of Design der Stanford-Uni, viral gegangen. Berichten zufolge wurde es mehr als 2, 3 Millionen Mal angesehen und trifft damit einen Nerv: Viele Teams nutzen große Sprachmodelle wie ChatGPT vor allem als Schnell-Lieferant für Text. Utleys Kernthese ist dagegen pragmatisch und zugleich psychologisch: Wer Künstliche Intelligenz wie einen Kollegen behandelt, erhält häufig nicht nur „mehr Output“, sondern bessere Entscheidungen über den Weg dorthin. Der Unterschied beginnt bereits bei der Art, wie man der KI Ziele und Fragen gibt.
Technisch betrachtet geht es dabei um mehr als um „höfliche“ Kommunikation. LLMs wie ChatGPT folgen dem, was im Prompt als Rolle, Erwartungen und Interaktionsmodus gesetzt wird. In Utleys Beispiel zur E-Mail-Antwort passiert typischerweise Folgendes: Nutzer: innen bitten die KI, einfach zu schreiben, was sie brauchen, und akzeptieren den ersten Vorschlag. In seinem Ansatz lädt man die KI jedoch zur Zusammenarbeit ein, indem man sie explizit um Kontextbeschaffung und Rückfragen bittet. Ein Prompt wie „Hilf mir, auf diese E-Mail zu antworten. Stelle mir alle Fragen, die du benötigst, um den Kontext zu erhalten“ zwingt das System in eine Dialogschleife, die fehlende Informationen, Tonalität und Zielsetzung sichtbar macht.
Ein zusätzlicher Hebel, den Utley adressiert, ist der Umgang mit Bewertungs- und Konkurrenz-Signalen. Statt immer nur „die eine“ KI zu nutzen, kann man das Ergebnis eines Systems auch einem anderen Modell vorlegen – etwa Gemini oder Claude – und eine kritische Einschätzung anfordern. Genau hier zeigt sich die Stärke von KI-gestütztem Co-Working: Man erhält nicht nur Varianten, sondern auch Spannungen zwischen Perspektiven. Die Modelle können auf unterschiedliche Formulierungsstile, Annahmen und Risiken reagieren. Für Unternehmen bedeutet das: Qualitätskontrolle wird weniger ein nachträgliches Korrektorat und mehr ein iterativer Prozess, der im gleichen Workflow stattfindet – vergleichbar mit dem Vier-Augen-Prinzip, nur schneller.
Utleys Perspektive wirkt auch deshalb, weil große Sprachmodelle häufig dazu neigen, Vorschläge positiv und wenig konfrontativ zu präsentieren. Er dreht das in Richtung Kreativität um: Wenn die KI nicht sofort jedes „noch nicht perfekte“ Detail abwürgt, fühlen sich Nutzer: innen weniger gehemmt. Das kann helfen, Ideen überhaupt erst auszuformulieren, bevor man sie bewertet. In einer klassischen Arbeitsweise wird Kreativität oft durch frühe Qualitätschecks ausgebremst. In der Zusammenarbeit mit der KI entsteht dagegen ein zweistufiger Ablauf: Zuerst entsteht ein breiter Entwurfskorridor, danach folgt die schärfere Selektion. So lässt sich der kreative Engpass im Kopf, der zwischen „abwegig“ und „umsetzbar“ schwankt, häufiger überspringen.
Der methodische Kern liegt aber in der Personalisierung, die Utley als „wer sie sind“ beschreibt: Geschmack, Ton, Stil oder Kriterien dafür, was als gut oder passend gilt. Ohne diese Leitplanken klingt der Output vieler Nutzer: innen schnell generisch, weil das Modell keine verlässliche Schablone bekommt. Wenn Nutzer: innen der KI stattdessen eine wiederverwendbare Identitäts- und Qualitätsbeschreibung geben, werden Antworten konsistenter. Ein weiterer Teil des Ansatzes ist das bewusste Training von emotionalen Entscheidungsprozessen. Utley lässt dafür Nutzer: innen eine fünfminütige Übung durchlaufen, bei der sie mit ChatGPT und Co eine emotionale Entscheidung diskutieren, für die man normalerweise eine nahe Person befragen würde – zum Beispiel bei schwierigen Gesprächen, Karriereentscheidungen oder der Frage nach einem neuen Projekt. Vor dem Rat sollen drei Kontextfragen helfen, die Situation zu verstehen.
Gerade aus Market-Sicht passt dieser Ansatz in eine breitere Entwicklung: KI wird in Unternehmen zunehmend aus der „Tool“-Ecke herausgelöst und als Mitwirkender in Prozessen integriert. Das sehen viele Teams in Customer-Support, Marketing-Redaktionen und im Softwarebereich, wo Dialogsysteme bereits als Co-Autoren oder Reviewer eingesetzt werden. Neu ist weniger die Technik der LLMs als die Interaktionsdisziplin: Rollenverständnis, Gesprächsführung und Feedbackschleifen werden zu einer Art „Betriebsmodell“ für KI-Workflows. Wettbewerber mit eigenen Chatfrontends und Modellfamilien versuchen genau diese Nutzerführung zu optimieren. Der konkrete Nutzen zeigt sich besonders dort, wo Qualität von Kontext abhängt – und Kontext entsteht nicht im ersten Absatz, sondern durch Fragen.
Für die Zukunft ist entscheidend, wie gut diese Kollaborationslogik in skalierbare, sichere Unternehmensabläufe überführt wird. Das hat auch regulatorische und Datenschutz-Seite: Wenn Nutzer: innen personenbezogene Daten, firmeninterne Informationen oder sensible Kundensachverhalte in Chats geben, muss das Risiko von Datenabfluss, ungewollter Speicherung und falschem Zweckbezug adressiert werden. In der Praxis heißt das: klare Regeln für Datenklassifizierung, Minimierung, Rollenrechte und die saubere Dokumentation von Prompting-Standards. Der Europäische Rechtsrahmen, etwa im Umfeld der KI-Regulierung und Datenschutzprinzipien, verschiebt die Anforderungen von „funktioniert es?“ zu „wie wird es kontrollierbar?“ Gerade deshalb lohnt sich Utleys Ansatz auch organisatorisch: Wer KI zuerst befragen lässt, reduziert Nacharbeit, weil weniger Annahmen im Nebel bleiben.
Eine realistische Weiterentwicklung ist, dass „Kollegen-Prompting“ stärker in Vorlagen, Agenten-Workflows und Metriken gegossen wird. Statt jedes Mal bei Null zu starten, entwickeln Teams Prompt-Playbooks: Erst Kontext abfragen, dann Entwürfe generieren, dann ein anderes Modell oder eine definierte Regelbasis gegenprüfen. Gleichzeitig wird sich die Personalisierung professionalisieren, etwa durch wiederkehrende Tonalitäts- und Qualitätsprofile oder durch betriebsspezifische Richtlinien für Sicherheits- und Compliance-Sensitivität. Wer jetzt beginnt, kann schneller in einen stabilen Kreislauf kommen: bessere Inputs, bessere Outputs, weniger Leerlauf. In drei bis zwölf Monaten ist mit mehr integrierten Kollaborationsfeatures zu rechnen, die genau diese Dialogschritte für den Fachbereich unsichtbar machen – damit die KI nicht wie ein Formularserver wirkt, sondern wie ein arbeitender Partner im Prozess.
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