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Die 4 D: So arbeiten Profis mit KI

Worum es geht

Wer mit KI arbeitet, macht vier verschiedene Dinge, meistens ohne es zu merken: entscheiden, was er abgibt, es der KI erklären, das Ergebnis prüfen und am Ende dafür geradestehen. Anthropic beschreibt das im «AI Fluency Framework» als vier Kompetenzen, die alle mit D beginnen. Es hilft, weil es zeigt, wo die meisten Fehler entstehen: selten beim Werkzeug, oft bei einem dieser vier Schritte.

Quelle: Das Framework ist ein Lernangebot von Anthropic («AI Fluency: Framework & Foundations», in der Anthropic Academy unter academy.claude.com bzw. anthropic.skilljar.com). Es wurde laut Kursbeschreibung gemeinsam mit zwei Hochschullehrenden entwickelt. Die deutschen Bezeichnungen und die Beispiele unten sind unsere Übersetzung und nicht Teil des Originals. Stand der Prüfung: 30.9.2026.

Die vier D

1. Delegation: Was gebe ich ab? (Delegation)

Bevor du die KI etwas machen lässt, entscheide, ob, wann und wie du sie überhaupt einsetzt. Nicht alles gehört abgegeben.

• KMU-Beispiel: Die Wartungsmail an zwanzig Kunden mit gleichem Text: gut abzugeben. Das Gespräch mit einem verärgerten Kunden: bleibt bei dir.
• Frage an dich: Was passiert, wenn das Ergebnis falsch ist? Wenn die Antwort «nichts Schlimmes» lautet, gib ab. Wenn sie «Schaden beim Kunden» lautet, gib nur Teile ab und prüfe streng.

2. Description: Wie beschreibe ich es? (Beschreibung)

Sag der KI, was du willst, mit Kontext und nicht nur mit klugen Formulierungen: Ziel, Hintergrund, Format, Grenzen.

• KMU-Beispiel: Statt «Schreib eine Offerte» gibst du Objekt, Umfang, Preisliste, Vorlage und gewünschten Ton. Oder du lässt die KI zuerst dich fragen.
• Frage an dich: Könnte eine neue Mitarbeiterin mit dieser Beschreibung die Aufgabe erledigen?

3. Discernment: Taugt das Ergebnis? (Urteilsvermögen)

Prüfe, was zurückkommt: Stimmt es, passt es zum Auftrag, klingt es, wie es soll? Denken lässt sich nicht abgeben, auch wenn die Antwort noch so selbstsicher klingt.

• KMU-Beispiel: Bei einer Kalkulation prüfst du Mengen und Preise gegen die Preisliste. Bei einer Mail an Kunden liest du den Ton und die Fakten.
• Frage an dich: Wo könnte hier ein Fehler stecken, den ich nicht sehen würde, wenn ich nur schnell drüberlese?

4. Diligence: Ich stehe dafür gerade (Sorgfalt)

Du verantwortest, was rausgeht. Dazu gehört, offen zu sagen, wo KI im Spiel war, wenn es relevant ist, und sorgfältig mit Daten umzugehen.

• KMU-Beispiel: Keine Kundennamen in Gratis-Konten. Bei Offerten gilt: Was die KI vorbereitet, gibst du selbst frei.
• Frage an dich: Würde ich das so unterschreiben, wenn keine KI dabei gewesen wäre?

Ein Prompt, der die vier D in einen Durchlauf packt

Ich möchte dir eine Aufgabe übergeben und dabei sorgfältig vorgehen. Führe mich durch vier Schritte, einen pro Nachricht:

1. Delegation: Frag mich, was die Aufgabe ist und was schiefgehen kann. Sag mir dann, welche Teile du übernehmen kannst und welche bei mir bleiben sollten.
2. Description: Stell mir die Fragen, die du brauchst, um die Aufgabe gut zu erledigen (Ziel, Kontext, Format, Grenzen). Beginne erst, wenn ich «los» schreibe.
3. Discernment: Nenne nach deinem Ergebnis, wo du unsicher bist und was ich gegenlesen soll.
4. Diligence: Liste zum Schluss auf, was ich vor der Weitergabe selbst prüfen und freigeben muss.

Aufgabe: [...]

Als Checkliste für dein Team

Vor jeder KI-Aufgabe:
[ ] Darf/soll die KI das übernehmen? Was passiert bei einem Fehler?
[ ] Habe ich Ziel, Kontext, Format und Grenzen genannt?
[ ] Habe ich das Ergebnis mit dem Original oder meinem Wissen geprüft?
[ ] Würde ich das so unterschreiben und weitergeben?

Grenzen

Ein Denkmodell ist keine Garantie. Die vier D helfen dir, an die richtigen Stellen zu denken, sie ersetzen kein Fachwissen und keine Rechtsberatung.

Nach dem AI-Fluency-Framework von Anthropic.

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