KI kann technische Begriffe in einfache Sprache übersetzen, Schritt‑für‑Schritt anleiten und die Abhängigkeit von Spezialist:innen verringern, sodass mehr Menschen Arbeit erledigen können.
Technischer Jargon ist eine spezialisierte Sprache, die im Team Sinn ergibt – außerhalb dieser Blase jedoch sofort Reibung erzeugt.
Ein paar alltägliche Beispiele:
Jargon verlangsamt, weil Menschen erst übersetzen müssen, bevor sie handeln können. Diese Übersetzung passiert oft unter Druck: jemand fragt nach, rät oder wartet auf „die technische Person“, die es interpretiert.
Das Ergebnis ist vorhersehbar:
Das ist kein reines „Nicht‑Techniker“-Problem. Kund:innen stolpern, wenn Support mit Akronymen antwortet. Operatoren und Frontline‑Teams verlieren Zeit, wenn Abläufe wie Ingenieursnotizen geschrieben sind. Manager haben Schwierigkeiten, sichere Entscheidungen zu treffen, wenn Updates Begriffe enthalten, die sie nicht überprüfen können. Neue Mitarbeitende fühlen sich zurückgeworfen, bevor sie beitragen.
Einfache Sprache bedeutet nicht, Präzision zu opfern. Es geht darum, die Bedeutung explizit zu machen:
Wenn Terminologie in klare Schritte übersetzt wird, bewegen sich Menschen schneller – und Expert:innen müssen weniger Zeit mit Wiederholungen verbringen.
KI entfernt nicht die Komplexität deiner Arbeit, sondern übernimmt die Übersetzungsschicht zwischen deinem Ziel und der Fachsprache. Anstatt dich zuerst Begriffe, Tools oder Syntax lehren zu lassen, hilft sie dir, dein Anliegen in normaler Sprache auszudrücken – und formt das in etwas Umsetzbares.
Wenn du eine technische Meldung, einen Bericht oder einen Fehler einfügst, kann die KI ihn in einfache Sprache umformulieren: was es ist, warum es wichtig ist und was als Nächstes zu tun ist.
Beispiel: Sie kann „API rate limit exceeded" in „Das System erhält zu viele Anfragen zu schnell; warte kurz oder reduziere die Häufigkeit der Anfragen“ verwandeln. Du musst keine Definitionen auswendig lernen, um weiterzukommen.
Wenn du sagst „Mach das Onboarding reibungsloser“, kann die KI schlussfolgern, dass du wahrscheinlich weniger Schritte, klarere Anweisungen und weniger Entscheidungen für neue Nutzer meinst. Sie liegt nicht immer richtig, kann aber sinnvolle Vorschläge machen, auf die du reagieren kannst.
Das ist besonders nützlich, wenn du das gewünschte Ergebnis kennst, aber den formalen Begriff nicht.
Gute KI‑Systeme antworten nicht nur – sie fragen nach. Ist deine Anfrage vage, kann die KI gezielte Nachfragen stellen, wie:
Diese Fragen ersetzen die Barriere „du musst unsere Sprache sprechen“ durch ein geführtes Gespräch.
KI kann lange Dokumente, Meeting‑Notizen oder Richtlinienseiten in kurze, nutzbare Ausgaben verwandeln: eine Checkliste, eine Abfolge von Aktionen, wichtige Entscheide und offene Fragen.
Das ist oft der schnellste Weg von „Ich verstehe das nicht“ zu „Ich kann damit etwas anfangen“.
Ein Hauptgrund, warum Arbeit „technisch“ wirkt, ist, dass viele Tools Befehle erwarten: Klick das, lauf das, nutze die richtige Formel, wähle die passende Einstellung. Chat‑ähnliche KI kehrt diese Erwartung um. Du beschreibst das gewünschte Ergebnis in Alltagssprache, und der Assistent schlägt Schritte vor – oft erledigt er Teile der Aufgabe für dich.
Statt Menüs oder Syntax zu lernen, kannst du eine Anfrage wie an eine Kolleg:in formulieren:
Der Schlüssel ist die Fokusverschiebung auf die Absicht. Du sagst dem Tool nicht wie es zu tun ist (keine Formeln, keine speziellen Begriffe), sondern wie Erfolg aussieht.
Die meisten natürlichsprachlichen Workflows folgen einem einfachen Muster:
Das reduziert Übersetzungsarbeit: Du musst Bedürfnisse nicht in technische Anweisungen übersetzen; der Assistent macht die Zuordnung und erklärt seinen Ansatz in einfacher Sprache.
KI kann Entwürfe und Empfehlungen liefern, aber Menschen behalten die Kontrolle über:
Behandle den Assistenten wie eine schnelle Kollaborationshilfe: Er beschleunigt die Arbeit, während du die Bewertung übernimmst.
KI ist am hilfreichsten, wenn sie als Übersetzer zwischen Fachsprech und nutzbarer Handlung fungiert. Du musst die Vokabeln nicht vorher lernen – bitte das Tool, es in klare, verwendbare Sprache zu konvertieren.
Wenn du eine technische Notiz erhältst – ein IT‑Update, eine Sicherheitswarnung, ein Produktspez – füge sie ein und bitte um eine Verständlichkeitsversion.
Wenn du antworten musst, lass die KI deine einfache Zusammenfassung zurück in fachgerechte Formulierungen übersetzen, damit sie leicht an Entwickler oder Anbieter weitergegeben werden kann.
Beispielanfragen:
Akronyme sind verwirrend, weil dieselben Buchstaben in verschiedenen Teams anderes bedeuten können. Bitte um Ein‑Satz‑Definitionen wie sie im Dokument verwendet werden.
Beispiel:
Anstatt eines generischen Wörterbuchs erstelle ein Glossar, das auf dein Projekt zugeschnitten ist: Begriffe, „was es für uns bedeutet“ und wen man fragen sollte.
Beispiel:
Du kannst das Ergebnis in ein gemeinsames Doc oder Wiki wie /team-glossary ablegen und bei Bedarf aktualisieren.
Specs und Runbooks sind oft für Expert:innen geschrieben. Bitte die KI, sie in eine Aktionscheckliste mit klaren Schritten, Voraussetzungen und einer ‚done means…‘‑Zeile zu verwandeln.
Beispiel:
Viele Aufgaben starten als vage Nachricht: „Wir brauchen ein besseres Dashboard“, „Können wir das automatisieren?“, „Kunden sind verwirrt – verbessere die Mails.“ Das Problem ist nicht die Arbeit, sondern dass vage Anfragen nicht automatisch in Aufgaben, Rollen und Zeitpläne münden.
KI kann als strukturierter Protokollant und Projekt‑Scoper fungieren: sie stellt klärende Fragen, organisiert Bekanntes und macht aus „was ich brauche“ etwas, das ein Team umsetzen kann.
Füge Meeting‑Notizen, Chat‑Threads oder Transkripte ein und bitte um einen Plan mit klaren Schritten. Nützliche Ausgaben beinhalten oft:
Das hilft, wenn die Originalnotizen Entscheidungen, offene Fragen und Ideen vermischen.
Nicht‑technische Teams kennen oft das gewünschte Ergebnis, nicht die Spezifikation. KI kann Outcomes in:
Wenn die KI keine Einschränkungen abfragt (Publikum, Frequenz, Datenquelle, Erfolgsmessung), bitte sie, die fehlenden Details als Fragen aufzulisten.
Hast du einmal Klarheit, kann die KI erste Entwürfe praktischer Dokumente erzeugen:
Du überprüfst und passt an, startest aber mit einer kohärenten Vorlage statt mit einer leeren Seite.
Wenn Unklarheit darüber besteht, was „gut“ ist, schaffen Beispiele Klarheit. Bitte die KI um:
Beispiele schaffen eine gemeinsame Referenz – Expert:innen implementieren schneller und alle anderen können validieren.
Du brauchst keine Spezialtricks für gute Ergebnisse. Hilfreich ist, klar zu sein hinsichtlich Ziel, Publikum und Erfolgskriterien. Denk eher an eine Aufgabe für eine:n Kolleg:in als an Programmieren.
Eine starke Anfrage startet mit dem gewünschten Ergebnis und ergänzt Kontext. Versuch ein zielorientiertes Prompt mit:
Beispiel:
„Schreibe ein 150‑Wort‑Update für Kund:innen über eine Lieferverzögerung. Publikum: nicht‑technisch. Ton: ruhig und verantwortungsbewusst. Enthält: neues ETA‑Fenster und Supportkontakt. Format: kurze E‑Mail.“
Wenn Jargon das Problem ist, sag es direkt. Du kannst ein Leselevel fordern (z. B. 8. Klasse) oder einfach „einfache Sprache“ und bitten, notwendige Begriffe zu definieren.
„Erkläre diese Richtlinie in einfacher Sprache auf einem 8.‑Klassen‑Niveau. Falls Akronyme nötig sind, definiere sie einmal.“
Wenn du unsicher bist, ob die KI dich richtig verstanden hat, frage nach Beispielen und Gegenbeispielen.
„Gib 3 Beispiele akzeptabler Kundenantworten und 2 Gegenbeispiele, die zu technisch oder zu vage sind.“
Das offenbart Missverständnisse, bevor du etwas an Kund:innen oder dein Team sendest.
Ist deine Anfrage unscharf, zwing sie nicht zu raten. Sag der KI, sie soll dich zuerst kurz interviewen:
„Bevor du antwortest, stell mir 3 Fragen zur Klärung von Ziel und Einschränkungen.“
Dann iteriere: behalte, was passt, weise auf Fehler hin und bitte um eine überarbeitete Version. Ein kurzer Zyklus „Entwurf → Feedback → Entwurf“ schlägt oft den Versuch, ein perfektes Prompt zu schreiben.
KI kann Jargon in einfache Sprache übersetzen, „wissen“ tut sie jedoch nicht wie ein Mensch. Sie sagt Wahrscheinlichstes basierend auf Mustern. Das macht sie schnell und hilfreich – und manchmal selbstsicher falsch.
Die gute Nachricht: Du brauchst kein tiefes technisches Fachwissen, um die meisten Ausgaben zu plausibilisieren. Eine wiederholbare Routine reicht.
Frag nach Quellen oder Inputs. Wenn die Antwort Fakten (Preise, Gesetze, Produktspezifikationen) enthält, frage: „Welche Quellen nutzt du?“ Kann sie keine nennen, betrachte die Ausgabe als Entwurf.
Überprüfe einen zentralen Punkt. Wähle die wichtigste Aussage und verificationiere sie in einer offiziellen Quelle, internem Wiki oder per kurzer Suche. Wenn dieser Punkt nicht stimmt, prüfe alles noch einmal.
Führe einen Schnelltest durch. Für praktische Arbeiten mach einen kleinen, risikoarmen Test:
Sei besonders vorsichtig bei:
Hol Spezialist:innen ins Boot, wenn die Ausgabe Auswirkungen auf hat:
Nutze KI zum Entwerfen, Vereinfachen und Strukturieren – lass dann die passende Fachperson die Teile absegnen, die Expertise erfordern.
KI zum Übersetzen von Jargon ist nützlich, aber das Tool „sieht“ alles, was du einfügst. Du brauchst keinen Sicherheitshintergrund, nur ein paar verlässliche Gewohnheiten.
Behandle KI‑Chats wie einen gemeinsamen Arbeitsraum, sofern du die Privatsphäre‑ und Aufbewahrungsoptionen des Tools nicht geprüft hast. Wenn unsicher, geh davon aus, dass Eingaben gespeichert oder geprüft werden könnten.
Als Faustregel vermeide:
Du bekommst gute Antworten, ohne private Infos preiszugeben. Ersetze Details durch Platzhalter:
Wenn genaue Zahlen wichtig sind, teile Bereiche oder Prozentwerte.
KI ist exzellent im Erstellen von Entwürfen, Umschreiben und Vorschlagen von nächsten Schritten. Sie darf nicht die endgültige Autorität für Entscheidungen sein, die Policy, Recht oder Finanzen betreffen.
Macht diese Grenze in Team‑Normen deutlich, z. B.:
Wenn KI einen Plan vorschlägt, dokumentiere, was du angenommen und akzeptiert hast – besonders wenn es einen Prozess ändert. Eine kurze Notiz im Doc oder Ticket (Vorschlag, gewählte Option, wer genehmigt hat) verhindert, dass KI‑Ausgaben zu undokumentierten, schwer überprüfbaren Anweisungen werden.
Wenn eure Organisation Vorgaben hat, verlinkt darauf intern (z. B. /privacy oder /security) und macht sie leicht zugänglich.
KI kann wie ein Übersetzer zwischen Geschäfts‑Zielen und technischen Einschränkungen wirken. Statt alle die gleiche Sprache lernen zu lassen, übersetzt sie Absichten in Formate, mit denen jede Gruppe arbeiten kann – ohne Nuancen zu verlieren.
Eine praktische Methode zur Reduzierung von Missverständnissen ist, die KI zu bitten, zwei Versionen derselben Mitteilung zu erstellen:
Beispielinput: „Kund:innen finden den Checkout verwirrend; wir wollen weniger abgebrochene Bestellungen.“
So bleibt das Team auf einer Linie und jede Gruppe arbeitet mit der passenden Detailtiefe.
Handoffs scheitern oft an vagen Anfragen, die in lange Klärungsfäden münden. KI hilft, indem sie chaotische Notizen in strukturierte, umsetzbare Artefakte verwandelt:
Weniger „Wie meinst du das?“‑Schleifen bedeuten, Expert:innen bauen mehr und übersetzen weniger.
Nutz KI als Entwurfs‑Partner, nicht als Entscheider. Lass sie Formulierungen, Optionen und Checklisten vorschlagen, halte jedoch menschliche Verantwortung explizit: eine namentlich genannte Person genehmigt Anforderungen, bestätigt Prioritäten und unterschreibt, was „done“ bedeutet.
Die besten Tools für nicht‑technische Teams beantworten nicht nur Fragen – sie reduzieren die notwendige Fachsprache. Beim Vergleichen achte weniger auf glänzende Features und mehr darauf, ob das Tool chaotische Eingaben zuverlässig in klare, nutzbare Ausgaben verwandelt.
Frag zuerst: Kann jede:r es am ersten Tag sicher nutzen?
Ein schneller Test: Füge einen jargonlastigen Absatz aus einer echten E‑Mail oder Richtlinie ein. Frage: „Schreibe für eine:n neue:n Mitarbeitende:n ohne Vorkenntnisse um.“ Wenn das Ergebnis weiterhin intern klingt, übersetzt das Tool nicht ausreichend.
Schlimmster Jargon entsteht, wenn eine Geschäftsanforderung zu einem Softwareprojekt wird („füge ein Dashboard hinzu“, „automatisiere diesen Workflow“, „sync das CRM“). Hier können Chat‑first Build‑Plattformen Übersetzung in beide Richtungen reduzieren: du beschreibst das Ergebnis, und das System macht Plan und Umsetzung.
Beispielsweise ist Koder.ai eine Plattform, mit der man über Chat Web‑, Backend‑ und Mobile‑Apps erstellen kann – ohne anfänglich framework‑spezifische Begriffe. Sie unterstützt einen praktischen Workflow für Nicht‑Techniker und Entwickler:
Wenn dein Ziel ist, die Abhängigkeit von Expert:innen zu reduzieren, helfen Tools wie dieses, indem sie eine konversationelle Oberfläche bieten und dennoch echte Anwendungen (React für Web, Go + PostgreSQL für Backend, Flutter für Mobile) erzeugen, die Spezialist:innen später erweitern können.
Für Nicht‑Technik‑Teams sind Support‑Inhalte genauso wichtig wie Modellqualität. Achte auf kurze Hilfedokus, In‑Product‑Tips und Beispielvorlagen, die zu realen Rollen passen (Support, Sales Ops, HR, Finance). Gutes Onboarding enthält eine Bibliothek „Mach dies, dann das“ statt abstrakter KI‑Theorie.
Führe einen Pilot mit einem wiederholbaren Workflow durch (z. B. Meeting‑Notizen zu Aktionspunkten, Kundenmails umschreiben, lange Docs zusammenfassen). Messe:
Wenn du nächste Schritte willst, prüfe Optionen und Stufen auf /pricing oder sieh dir praktische Beispiele auf /blog an, wie Teams einfache, jargonarme Workflows einrichten.
Du brauchst kein großes Rollout. Fang klein an, mache Arbeit sichtbar und baue Gewohnheiten, die Ausgabe klar und vertrauenswürdig halten.
Such dir etwas Repetitives (Meeting‑Notizen zusammenfassen, Kundenmails umschreiben, Bericht erklären, Agenden erstellen).
Formuliere eine Anfrage mit:
Beispiel:
„Schreibe dieses Update für Nicht‑Fachleute in 150 Wörtern, behalte die wichtigsten Zahlen und schließe mit 3 nächsten Schritten ab.“
Erstelle ein geteiltes Doc „AI Requests That Work“ und sammle 10–20 bewährte Beispiele. Jeder Eintrag sollte enthalten:
Das reduziert Rätselraten und hilft Neuen, technische Formulierungen zu vermeiden.
Wenn ein Begriff unklar ist, fahre nicht fort in der Hoffnung, es passt schon. Bitte die KI zuerst um eine Definition.
Versuche:
Das macht Fachjargon zur gemeinsamen Grundlage und verhindert Missverständnisse.
Lege fest:
Eine einfache Regel funktioniert gut: KI entwirft, Menschen genehmigen – besonders bei externen Nachrichten, Zahlen oder policy‑relevanten Inhalten.
Beende jede gute Interaktion mit: „Mach daraus ein wiederverwendbares Template‑Prompt für das nächste Mal.“ Speichere es in deiner Bibliothek und verbessere es kontinuierlich, während die reale Arbeit sich ändert.
Technischer Jargon fügt einen „Übersetzungsschritt“ hinzu, bevor jemand handeln kann. Diese Übersetzung erzeugt:
Einfache Sprache entfernt diese Reibung, sodass Arbeit sofort weitergehen kann.
Nein. Das Ziel ist Klarheit und Handlungsfähigkeit, nicht weniger Genauigkeit. Präzise Begriffe bleiben dort sinnvoll, wo sie gebraucht werden — ergänze einfach die fehlende Bedeutung:
KI reduziert vor allem die Übersetzungsschicht zwischen deiner Absicht und der Fachsprache. Häufige Ergebnisse sind:
Füge die Nachricht ein und fordere eine Umschreibung mit Vorgaben an. Zum Beispiel:
Wenn die KI weiterhin Fachbegriffe nutzt, weise sie an, was zu vermeiden ist: „Keine Akronyme; erkläre nötige Begriffe einmal.“
Bitte um Definitionen ausgehend vom spezifischen Text, nicht generische Wörterbuch‑Einträge. Beispiele:
Nutze KI, um ein kleines, projektspezifisches Glossar zu erzeugen, das sich leicht pflegen lässt. Bitte um:
Speichere es an einem sichtbaren Ort (z. B. ) und aktualisiere es, wenn neue Begriffe hinzukommen.
Lass die KI Expertenanweisungen in eine handlungsorientierte Checkliste umwandeln. Fordere ein:
Das hilft Nicht‑Expert:innen, sicher zu arbeiten und reduziert Nachfragen an Spezialisten.
Nutze eine strukturierte Routine:
Füge keine sensiblen Daten ein, sofern du die Richtlinien des Tools nicht geprüft hast. Als Standard:
Wenn deine Organisation Regeln hat, verweise darauf (z. B. oder ).
Starte einen Pilot mit einem wiederholbaren Workflow (z. B. Umschreiben von Kundenmails, Meeting‑Notizen zu Aktionspunkten). Beurteile:
Praktischer Test: Füge einen jargonlastigen Absatz ein und frage nach einer Version „für einen neuen Mitarbeitenden ohne Hintergrund“. Wenn es weiterhin intern klingt, suche weiter.
/team-glossary/privacy/security