🇩🇪 Deutsch

Der „menschliche Weg“ bei KI und Quantencomputing ist eine Governance-Frage

Die öffentliche Debatte über künstliche Intelligenz und Quantencomputing wird häufig technisch geführt: Wann sind die Systeme leistungsfähig genug? Wann lohnt sich der Einstieg? Wann entsteht ein wirtschaftlicher Vorteil?

Diese Fragen sind nicht falsch – aber sie greifen zu kurz. Immer deutlicher zeigt sich: Die eigentliche Herausforderung liegt nicht in der Technik selbst, sondern in der Qualität der Entscheidungen, die über ihren Einsatz getroffen werden.

Gerade in Übergangsphasen entscheidet sich nicht an Rechenleistung, sondern an Urteilskraft, Verantwortung und Governance, ob neue Technologien menschliche Fähigkeiten sinnvoll erweitern – oder bestehende Systeme destabilisieren.

1. Technik allein ist nicht die Herausforderung

Weder bei KI noch beim Quantencomputing ist der Engpass primär technologischer Natur. In vielen Bereichen sind die Systeme bereits leistungsfähig genug, um reale Vorteile zu bieten – zumindest punktuell und unter klaren Bedingungen.

Die entscheidende Frage lautet jedoch nicht:
Was können diese Systeme?
sondern:
Wer entscheidet, wo ihr Einsatz sinnvoll ist – und wo nicht?

In der Praxis zeigt sich immer wieder:

Modelle liefern Ergebnisse
Systeme optimieren Prozesse
Algorithmen beschleunigen Entscheidungen

Doch die Fähigkeit, Ziele sauber zu definieren, Risiken realistisch einzuschätzen und Grenzen zu ziehen, ist deutlich ungleichmäßiger verteilt als Rechenleistung.

Gerade in Organisationen mit hohem Zeitdruck, politischer Verantwortung oder komplexen Zielkonflikten entstehen Risiken weniger durch technische Fehler, sondern durch unscharfe oder instabile Entscheidungen.

2. Der „menschliche Weg“ ist keine Technikfrage, sondern eine Steuerungsentscheidung

In aktuellen Beiträgen aus Forschung und Management wird häufig von einem „menschlichen Weg“ der Technologieentwicklung gesprochen: KI solle Menschen nicht ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten erweitern.

Dieser Gedanke ist richtig – wird aber oft missverstanden.

Denn der „menschliche Weg“ ergibt sich nicht automatisch daraus, dass Menschen formell „in der Schleife“ bleiben. Er entsteht nur dann, wenn Urteilskraft, Verantwortung und Entscheidungshoheit tatsächlich bei Menschen verankert bleiben – insbesondere unter Druck.

Das ist keine technische Eigenschaft eines Systems, sondern eine Governance-Frage.

Technologien können:

Optionen sichtbar machen
Wahrscheinlichkeiten berechnen
Muster erkennen

Sie können jedoch nicht entscheiden, welches Risiko akzeptabel ist, welcher Wert Vorrang hat oder wann Zurückhaltung klüger ist als Optimierung.

Diese Entscheidungen bleiben menschlich – und müssen es bleiben.

3. Übergangsphasen sind die eigentliche Risikozone

Besonders kritisch sind Phasen, in denen:

alte Verfahren noch nicht vollständig abgelöst sind
neue Technologien noch nicht stabil eingeordnet wurden
Verantwortlichkeiten zwischen Mensch und System verschwimmen

In solchen Übergangsphasen entstehen Risiken selten durch die Leistungsgrenzen der Technik, sondern durch unklare Zuständigkeiten und überforderte Entscheidungsträger.

Typische Symptome sind:

zu frühe Automatisierung
unkritische Delegation von Urteilen
fehlende Eskalationsmechanismen
Vertrauen in Ergebnisse ohne Verständnis der Annahmen

Gerade hier zeigt sich, dass Governance-Reife wichtiger ist als Innovationsgeschwindigkeit. Organisationen, die Übergänge gut meistern, investieren nicht nur in Technologie, sondern in klare Entscheidungsarchitekturen, transparente Verantwortlichkeiten und realistische Einschätzungen menschlicher Belastbarkeit.

4. Verantwortungsklarheit statt Optimierungslogik

Ein häufiges Missverständnis in der Technologiedebatte ist die Annahme, dass alles, was „langsamer“ oder „weniger effizient“ wirkt, automatisch ein Hindernis darstellt.

In der Praxis ist oft das Gegenteil der Fall: Was als „Reibung“ wahrgenommen wird – etwa Rückfragen, Pausen, menschliche Abwägung oder bewusste Nicht-Automatisierung – erweist sich häufig als Sicherheitsmechanismus.

Gerade in sensiblen Bereichen wie Medizin, Verwaltung, Infrastruktur oder Sicherheit gilt: Stabile Systeme benötigen menschliche Stabilisatoren.

Optimierung ohne Regulation mag kurzfristig Effizienzgewinne bringen, kann aber langfristig Vertrauen untergraben, Verantwortung verwischen und Fehlentscheidungen beschleunigen.

5. Was das für Organisationen und Gesellschaft bedeutet

⚖️ Verantwortungsklarheit:
Menschen müssen die letzte Instanz bleiben – auch dann, wenn Maschinen schneller, konsistenter oder kostengünstiger rechnen.

🧭 Governance-Reife:
Institutionen brauchen Strukturen, die nicht nur technische Leistungsfähigkeit bewerten, sondern auch ethische, soziale und gesellschaftliche Folgen systematisch berücksichtigen.

🚀 Übergänge gestalten:
In Zeiten technologischer Umbrüche entstehen die größten Risiken nicht durch fehlende Innovation, sondern durch falsche oder unklare Entscheidungen im Übergang.

Fazit

Die Zukunft von KI und Quantencomputing entscheidet sich nicht an der Leistungsfähigkeit der Maschinen. Sie entscheidet sich an der Urteilsfähigkeit, Verantwortungsbereitschaft und Governance-Reife der Menschen und Institutionen, die diese Technologien einsetzen.

Der „menschliche Weg“ ist kein moralischer Appell und keine technische Eigenschaft. Er ist eine bewusste steuernde Entscheidung – und damit eine Frage von Führung, Struktur und Verantwortung.

🇬🇧 English

The “human path” in AI and quantum computing is a governance question

Public debate about artificial intelligence and quantum computing is often framed in technical terms: When are the systems powerful enough? When does adoption pay off? When does an economic advantage emerge?

These questions are not wrong — but they do not go far enough. It is becoming increasingly clear: the real challenge lies not in the technology itself, but in the quality of the decisions that determine where and how it is used.

Especially in transition phases, the decisive factor is not computing power, but judgement, responsibility and governance: whether new technologies meaningfully extend human capabilities — or destabilise existing systems.

1. Technology alone is not the challenge

In neither AI nor quantum computing is the bottleneck primarily technological. In many areas, systems are already capable enough to deliver real benefits — at least in specific cases and under clearly defined conditions.

The decisive question, however, is not:
What can these systems do?
but rather:
Who decides where their use makes sense — and where it does not?

In practice, the same pattern appears again and again:

models produce results
systems optimise processes
algorithms accelerate decisions

Yet the ability to define goals precisely, assess risks realistically and draw boundaries is distributed far more unevenly than computing power.

Particularly in organisations under heavy time pressure, with political responsibility or complex trade-offs, risks arise less from technical errors than from vague or unstable decisions.

2. The “human path” is not a technical issue, but a steering decision

In current contributions from research and management, people often speak of a “human path” in technological development: AI should not replace humans, but extend their abilities.

This idea is correct — but it is often misunderstood.

The “human path” does not automatically follow from humans formally remaining “in the loop”. It emerges only when judgement, responsibility and decision authority are truly anchored in people — especially under pressure.

This is not a technical property of a system, but a governance question.

Technologies can:

make options visible
calculate probabilities
detect patterns

But they cannot decide which risk is acceptable, which value should take priority, or when restraint is wiser than optimisation.

These decisions remain human — and must remain so.

3. Transition phases are the real risk zone

Phases are particularly critical in which:

old procedures have not yet been fully replaced
new technologies have not yet been stably classified
responsibilities between human and system begin to blur

In such transition phases, risks rarely arise from technological limitations, but from unclear responsibilities and overwhelmed decision-makers.

Typical symptoms include:

automation introduced too early
uncritical delegation of judgement
missing escalation mechanisms
trust in outputs without understanding assumptions

This is precisely where governance maturity proves more important than the speed of innovation. Organisations that manage transitions well invest not only in technology, but in clear decision architectures, transparent responsibilities and realistic assessments of human load and limits.

4. Responsibility clarity instead of optimisation logic

A frequent misunderstanding in the technology debate is the assumption that anything that appears “slower” or “less efficient” is automatically an obstacle.

In practice, the opposite is often true: what is perceived as “friction” — questions, pauses, human deliberation or deliberate non-automation — often turns out to be a safety mechanism.

Especially in sensitive domains such as medicine, public administration, infrastructure or security, the rule is: stable systems need human stabilisers.

Optimisation without regulation may deliver short-term efficiency gains, but in the long run it can undermine trust, blur responsibility and accelerate bad decisions.

5. What this means for organisations and society

⚖️ Clarity of responsibility:
Humans must remain the final authority — even when machines calculate faster, more consistently or more cheaply.

🧭 Governance maturity:
Institutions need structures that evaluate not only technical performance, but also systematically consider ethical, social and societal consequences.

🚀 Designing transitions:
In times of technological upheaval, the greatest risks do not come from a lack of innovation, but from wrong or unclear decisions during the transition.

Conclusion

The future of AI and quantum computing will not be decided by machine capability. It will be decided by the judgement, willingness to take responsibility and governance maturity of the people and institutions that deploy these technologies.

The “human path” is neither a moral appeal nor a technical feature. It is a deliberate steering decision — and therefore a matter of leadership, structure and responsibility.

🇵🇱 Polski

„Ludzka droga” w SI i obliczeniach kwantowych jest kwestią zarządzania

Publiczna debata o sztucznej inteligencji i obliczeniach kwantowych bywa prowadzona głównie technicznie: kiedy systemy będą wystarczająco wydajne? kiedy wdrożenie się opłaca? kiedy pojawia się przewaga ekonomiczna?

Te pytania nie są błędne — ale są niewystarczające. Coraz wyraźniej widać, że prawdziwe wyzwanie nie leży w samej technologii, lecz w jakości decyzji, które rozstrzygają o tym, gdzie i jak będzie ona używana.

Zwłaszcza w fazach przejściowych o skutkach nie decyduje moc obliczeniowa, lecz osąd, odpowiedzialność i dojrzałość zarządzania: czy nowe technologie sensownie rozszerzą ludzkie możliwości — czy też zdestabilizują istniejące systemy.

1. Sama technologia nie jest głównym wyzwaniem

Zarówno w przypadku SI, jak i obliczeń kwantowych, wąskim gardłem nie jest dziś przede wszystkim technologia. W wielu obszarach systemy są już wystarczająco dobre, by przynosić realne korzyści — przynajmniej punktowo i przy jasno określonych warunkach.

Kluczowe pytanie nie brzmi jednak:
Co potrafią te systemy?
lecz:
Kto decyduje, gdzie ich użycie ma sens — a gdzie nie?

W praktyce raz po raz widać ten sam schemat:

modele generują wyniki
systemy optymalizują procesy
algorytmy przyspieszają decyzje

Tymczasem umiejętność precyzyjnego definiowania celów, realistycznej oceny ryzyk i wyznaczania granic jest rozłożona znacznie bardziej nierówno niż moc obliczeniowa.

Szczególnie w organizacjach pod presją czasu, z odpowiedzialnością polityczną lub złożonymi konfliktami celów, ryzyka wynikają rzadziej z błędów technicznych, a częściej z nieostrych albo niestabilnych decyzji.

2. „Ludzka droga” to nie kwestia technologii, lecz decyzja sterująca

W aktualnych tekstach z badań i zarządzania często mówi się o „ludzkiej drodze” rozwoju technologii: SI nie powinna zastępować ludzi, lecz poszerzać ich możliwości.

Ta myśl jest słuszna — ale bywa źle rozumiana.

„Ludzka droga” nie wynika automatycznie z tego, że człowiek formalnie pozostaje „w pętli”. Powstaje tylko wtedy, gdy osąd, odpowiedzialność i decyzyjność są realnie zakotwiczone w człowieku — zwłaszcza pod presją.

To nie jest cecha techniczna systemu, lecz kwestia zarządzania.

Technologie potrafią:

uwidaczniać opcje
obliczać prawdopodobieństwa
rozpoznawać wzorce

Nie potrafią jednak zdecydować, jakie ryzyko jest akceptowalne, jaka wartość ma pierwszeństwo ani kiedy powściągliwość jest mądrzejsza niż optymalizacja.

Te decyzje pozostają ludzkie — i muszą takie pozostać.

3. Fazy przejściowe są właściwą strefą ryzyka

Szczególnie krytyczne są okresy, w których:

stare procedury nie zostały jeszcze całkowicie zastąpione
nowe technologie nie zostały jeszcze stabilnie osadzone i sklasyfikowane
odpowiedzialności między człowiekiem a systemem zaczynają się rozmywać

W takich fazach przejściowych ryzyka rzadko wynikają z ograniczeń technologii, a częściej z niejasnych kompetencji i przeciążonych decydentów.

Typowe symptomy to:

zbyt wczesna automatyzacja
bezkrytyczne delegowanie osądu
brak mechanizmów eskalacji
zaufanie do wyników bez rozumienia założeń

Właśnie tu widać, że dojrzałość zarządzania jest ważniejsza niż tempo innowacji. Organizacje, które dobrze przechodzą przez zmiany, inwestują nie tylko w technologię, ale w jasną architekturę decyzji, przejrzyste odpowiedzialności i realistyczną ocenę ludzkiej odporności oraz obciążenia.

4. Jasność odpowiedzialności zamiast logiki optymalizacji

Częstym nieporozumieniem w debacie technologicznej jest założenie, że wszystko, co wydaje się „wolniejsze” albo „mniej efektywne”, jest automatycznie przeszkodą.

W praktyce często jest odwrotnie: to, co bywa postrzegane jako „tarcie” — pytania, pauzy, ludzka rozwaga czy świadome nie-automatyzowanie — okazuje się mechanizmem bezpieczeństwa.

Szczególnie w obszarach wrażliwych, takich jak medycyna, administracja, infrastruktura czy bezpieczeństwo, obowiązuje zasada: stabilne systemy potrzebują ludzkich stabilizatorów.

Optymalizacja bez regulacji może dać krótkoterminowe zyski efektywności, ale długoterminowo potrafi podkopać zaufanie, rozmyć odpowiedzialność i przyspieszyć błędne decyzje.

5. Co to oznacza dla organizacji i społeczeństwa

⚖️ Jasność odpowiedzialności:
Człowiek musi pozostać ostatnią instancją — nawet jeśli maszyny liczą szybciej, spójniej albo taniej.

🧭 Dojrzałość zarządzania:
Instytucje potrzebują struktur, które oceniają nie tylko możliwości techniczne, lecz także systematycznie uwzględniają konsekwencje etyczne, społeczne i cywilizacyjne.

🚀 Projektowanie przejść:
W czasach technologicznych przełomów największe ryzyka nie wynikają z braku innowacji, lecz z błędnych albo niejasnych decyzji w okresie przejścia.

Wniosek

Przyszłość SI i obliczeń kwantowych nie rozstrzygnie się na poziomie możliwości maszyn. Rozstrzygnie się na poziomie osądu, gotowości do odpowiedzialności i dojrzałości zarządzania ludzi oraz instytucji, które te technologie wdrażają.

„Ludzka droga” nie jest moralnym apelem ani cechą techniczną. To świadoma decyzja sterująca — a więc kwestia przywództwa, struktury i odpowiedzialności.

Fak-Fakten