Menschen bauen sich ihre Werkzeuge selbst

Und Organisationen versuchen seit Jahrzehnten, sie daran zu hindern – und das wird auch die KI-Revolution in Deutschland bremsen.

Ich sitze vor dem Fernseher. Der erste Flug eines Space Shuttle ist dabei zu starten. Unser Schwarz-Weiß-Fernseher zeigt das winzige Raumfahrzeug und der Kommentator versucht, die Zeit bis zum Start zu überbrücken. Er erzählt, die Ingenieure bei der NASA hätten erst die Werkzeuge erfinden müssen, bevor sie das Space Shuttle bauen konnten.

Ich war ein Kind. Aber dieser Satz hat sich eingebrannt.

Ich, jetzt 57, habe gerade mal nachgesehen: Über 24.000 Keramikplatten, keine zwei identisch, Temperaturen über 1.650 Grad Celsius. Spezielle Öfen. Computergesteuerte Fräsmaschinen. Und dann die Software: Eine eigene Programmiersprache – HAL/S –, weil keine existierende Sprache den Anforderungen genügte. Diese Sprache wurde in einer anderen Sprache geschrieben, die eigens fürs Compiler-Schreiben entwickelt worden war.

Tools, um Tools zu bauen, um Tools zu bauen.

Das war kein Sonderfall. Das war ein Muster.

Und diese Geschichte des Moderators im Fernsehen brachte mich auf die Spur dieses Musters.

Die Spur zieht sich weiter

Die Geschichte der letzten fünfzig Jahre: In jedem Jahrzehnt bauen Menschen ihre eigenen Werkzeuge. Nicht der Impuls ändert sich — die Schwelle.

1979. Dan Bricklin braucht eine Tabellenkalkulation für eine Aufgabe an der Harvard Business School. Er baut VisiCalc. Menschen kaufen daraufhin Computer für 2.000 bis 10.000 Dollar – nur für dieses eine Programm. Über 700.000 Exemplare in sechs Jahren.

1980er. Excel und VBA entstehen. Plötzlich programmieren 90 Millionen Menschen weltweit – die meisten wissen nicht einmal, dass sie es tun. Sie schreiben Formeln, verknüpfen Zellen, automatisieren Prozesse. Raymond Panko forscht fünfzehn Jahre lang zu Spreadsheet-Fehlern: 86 Prozent der geprüften Tabellen enthalten Fehler. Und? Die Menschen hören nicht auf. Sie bauen weiter.

Nicht die Telekommunikationskonzerne bauen Videokonferenzsysteme – obwohl sie es jahrzehntelang versuchen. AT&T investiert zwischen 1964 und 1994 über eine Milliarde Dollar in das Picturephone-Projekt, scheitert aber dreimal hintereinander: zu teuer, zu umständlich, kein Nutzerbedürfnis. AT&Ts eigener Unternehmenshistoriker Sheldon Hochheiser nennt es „the most famous failure in the history of the Bell system" (Schnaars/Wymbs, 2004). Die tatsächliche Revolution kommt von Softwareentwicklern, die länderübergreifend arbeiten wollen.

2003 übertragen drei estnische Programmierer – Ahti Heinla, Priit Kasesalu und Jaan Tallinn – die Peer-to-Peer-Technologie ihrer Filesharing-Software Kazaa auf Sprachkommunikation. Skype geht am 29. August 2003 live, wird am ersten Tag 10.000 Mal heruntergeladen und hat innerhalb weniger Monate eine Million Nutzer (Estonian World, 2014).

1991. Die erste Webcam der Welt entstand in Cambridge, weil Programmierer zu faul waren nachzuschauen, ob die Kaffeemaschine fertig ist. Tim Berners-Lee baute das World Wide Web am CERN, weil Wissen verloren ging, sobald Mitarbeiter die Organisation verließen. Keine Anweisung von oben. Eigener Bedarf, eigene Lösung.
1992. Linus Torvalds braucht ein Versionskontrollsystem, das 250 Patches gleichzeitig verarbeiten kann, maximal drei Sekunden pro Patch. Kein existierendes System kann das. Er baut Git. In zehn Tagen. Heute ist es das dominante Versionskontrollsystem weltweit.
1993. Eric Yuan verlässt Cisco, frustriert darüber, dass er in 14 Jahren bei WebEx keinen einzigen zufriedenen Kunden gesehen hat. Er hatte versucht, Cisco zu überzeugen, das Produkt von Grund auf neu zu bauen. Die Antwort: Warum einen funktionierenden Service kannibalisieren? Yuan nimmt 40 Ingenieure mit und gründet Zoom (Sequoia Capital, 2024). Als die Pandemie 2020 kommt, explodiert die Nutzerzahl von 10 Millionen auf 300 Millionen täglich.
1994. Stewart Butterfield baut bei Tiny Speck interne Kommunikationstools für sein Spieleunternehmen. Das Spiel – Glitch – scheitert. Das Nebenwerkzeug wird zu Slack. Ein 16-Milliarden-Dollar-Unternehmen.

Siehst du das Muster?

Niemand hat diesen Leuten gesagt: Baut euch ein Werkzeug. Sie haben es getan, weil sie es brauchten. Der Impuls kam nicht von oben. Er kam von innen.

Die Blockade

Organisationen wissen das. Und sie tun alles, um es zu verhindern.

Eric Yuan war bei Cisco, wollte Zoom ja dort bauen. Cisco lehnt den Vorschlag ab. Das passiert immer wieder in dieser Dimension, aber viel häufiger ungesehen, unter den Schreibtischen der Unternehmen.

Die Zahlen sind eindeutig. 42 Prozent aller Anwendungen in Unternehmen sind heute sogenannte Shadow IT – nicht genehmigte Tools, die Mitarbeiter sich selbst besorgen (Zluri, 2025).

98 Prozent aller Organisationen haben Mitarbeiter, die nicht genehmigte Apps nutzen. 67 Prozent der Fortune-1000-Mitarbeiter arbeiten mit Software, die ihre IT-Abteilung nicht kennt (Zluri, 2025).

Die Prognose: 75 Prozent bis 2027.

Was tun Organisationen? Sie reagieren, obwohl die Manager es besser wissen, mit Restriktion. Nur genehmigte Tools erlauben. Nicht genehmigte Tools aufspüren. Systeme abschalten. Compliance durchsetzen.

Warum? Weil keiner die Verantwortung für die Fringe, die Innovation übernehmen will.

Das Ergebnis? Es funktioniert nicht.

Drei Viertel aller Mitarbeiter werden bis 2027 eigene Tools bauen oder nutzen, ob die Organisation will oder nicht. Und mit KI wird es noch schneller gehen: Forrester prognostiziert, dass 60 Prozent der Mitarbeiter eigene KI-Tools bei der Arbeit nutzen werden – ohne Erlaubnis (Forrester, 2024).

Warum tun sie das? 38 Prozent nennen langsame IT-Reaktionszeiten als Grund. 61 Prozent sind unzufrieden mit der firmeneigenen Technologie. 69 Prozent umgehen bewusst Cybersecurity-Richtlinien (Zluri, 2025).

Das ist kein Ungehorsam. Das ist der Beweis, dass Menschen ihre Arbeit verbessern wollen – und es tun, sobald sie die Fähigkeit dazu haben.

Organisationen verhindern es nicht, weil es schlecht ist. Sie verhindern es, weil es ihre Kontrollillusion bedroht.

Und gleichzeitig brauchen wir dieses Neue. Wir müssen ausprobieren, Neues erzeugen und endlich aufholen. Wir brauchen die Freiheitsgrade.

Der psychologische Schlüssel

Die Erfahrung zeigt, dass es für Menschen immer viel einfacher ist, etwas bereits Gegebenes zu verändern, als frei von der Leber weg bei Null anzufangen. Nicht Faulheit. Nicht mangelnde Kreativität. So funktioniert das menschliche Gehirn.

Wir sind besser im Verfeinern als im Erschaffen. Wir sind besser im Reagieren als im Initiieren.

Das ist keine Behauptung. Vygotsky hat das vor hundert Jahren beschrieben: Die Zone der nächsten Entwicklung. Menschen leisten mehr, wenn sie einen Ausgangspunkt haben – ein Gerüst, ein Scaffold (Wood, Bruner & Ross, 1976). Ohne Stützstruktur bleiben sie unter ihren Möglichkeiten. Eine Metaanalyse von 145 empirischen Studien zeigt denselben Effekt: Constraints und Ausgangspunkte verbessern kreative Leistung. Nicht unbegrenzte Freiheit macht kreativ, sondern die richtige Begrenzung (Tromp, 2023; Cromwell, 2024). Das leere Blatt lähmt. Das Blatt mit dem ersten Entwurf befreit.

Und genau das bestätigt eine Studie aus Science Advances von 2024: Menschen, die KI-generierte Ausgangspunkte verfeinerten, produzierten kreativere Ergebnisse als Menschen, die bei Null anfingen.

Also einfach loslegen und machen lassen – und dann mit dem Ergebnis weiterarbeiten.

Ein leeres Blatt Papier ist bedrohlich. Ein Blatt mit einem ersten Entwurf ist eine Einladung zur Kollaboration.

Das erklärt, warum Excel so durchgeschlagen hat. Excel lieferte nicht die Antwort. Es lieferte das Raster. Das leere Raster, das Menschen mit ihren eigenen Formeln füllen konnten. Es senkte nicht nur die technische Schwelle – es überbrückte die psychologische. Vom Nichts zum Etwas.

VBA ging noch weiter. Plötzlich konnten Menschen kleine Programme schreiben, die ihre tägliche Arbeit automatisierten. Ohne Informatikstudium. Ohne Genehmigung der IT-Abteilung. Ohne Budget. Sie brauchten nur eine Idee und ein Wochenende.

Generative KI wird diesen Effekt auf die Spitze treiben.

Der Shift

Und jetzt passiert etwas, das die letzte Schwelle zum Einstürzen bringt. Und die meisten Organisationen völlig überfordern wird. Generative KI wird alle in die Lage versetzen, sich die Helferlein, die Software, die sie brauchen, am Arbeitsplatz selbst zu bauen.

Doch wir sehen gerade an anderer Stelle, wie massiv gegen diese Demokratisierung vorgegangen wird.

Wir sehen es in den Schulen. Hier wird nicht mit generativer KI gearbeitet, sondern dagegen. Nicht mit Social Media, sondern dagegen.

Die Alten gegen die Jungen, könnte man sagen.

Dänemark verbietet Social Media für unter 15-Jährige – obwohl 94 Prozent der Siebtklässler bereits vor ihrem 13. Geburtstag Profile haben (Grand Pinnacle Tribune, 2025). Ungarn verbannt Handys komplett aus Schulen – die Entscheidung löst Proteste aus (Europäisches Parlament, 2025). Schweden investierte 2009 massiv in Digitalisierung und ersetzte Lehrbücher durch Computer – und gibt jetzt 104 Millionen Euro aus, um gedruckte Bücher zurück in die Klassenzimmer zu holen (Brainfeed Magazine, 2025). Frankreich hat Mobiltelefone auf nationaler Ebene aus Schulen verbannt. Die UNESCO empfiehlt ein globales Smartphone-Verbot im Unterricht – laut UNESCO haben bereits 79 Länder weltweit entsprechende Maßnahmen umgesetzt (UNESCO, 2024).

Und der OECD-Befund? Technik wird eingesetzt, um alte Lehrmethoden zu replizieren – nicht, um Lernen neu zu denken (OECD Digital Education Outlook, 2023). Im OECD-Durchschnitt gaben 43 Prozent der Lehrkräfte an, den Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologie im Unterricht nie als Teil ihrer Ausbildung gelernt zu haben (OECD TALIS, 2018).

Die Geräte sind da. Die Transformation nicht.

Und man fragt sich: Ist das gewollt?

Denn während das öffentliche System die Technologie zurückbaut, nutzt die Elite genau diese Technologie, um Bildung radikal zu personalisieren. In Austin, Texas, betreibt MacKenzie Price die Alpha School – eine Privatschule, in der Kinder nur zwei Stunden am Tag akademisch lernen. Mathematik, Naturwissenschaften, Lesen – alles gesteuert durch KI-Software, personalisiert, im eigenen Tempo. Die Erwachsenen im Raum heißen nicht Lehrer, sondern Guides. Ihre Aufgabe ist nicht Wissensvermittlung, sondern Motivation und Beziehung. Die Nachmittage sind frei für Projekte, Financial Literacy, Public Speaking, Klettern, Handwerk – für das, was man früher Kindheit nannte (CBS News, 2025).

Die Behauptung der Schule: Ihre Schüler wachsen akademisch 2,6-mal schneller als der nationale Durchschnitt (Alpha School, 2025). Diese Zahlen basieren allerdings auf internen MAP-Tests und wurden bisher nicht unabhängig verifiziert (Wikipedia, 2025).

Der Preis: 40.000 Dollar pro Jahr in Austin. 65.000 Dollar in Virginia. 75.000 Dollar in San Francisco (SF Standard, 2025). Alpha expandiert derzeit in über ein Dutzend Städte – von New York über Miami bis Puerto Rico (Axios, 2025). Mitbegründer und Schulleiter ist Joe Liemandt, Gründer von Trilogy Software und Multimilliardär. Investor Bill Ackman, einer der bekanntesten Hedgefonds-Manager der Welt, bewirbt die Schule öffentlich. US-Bildungsministerin Linda McMahon besuchte den Campus und lobte den KI-Einsatz.

Das Muster ist scharf: Die Kinder der Wohlhabenden lernen mit KI in zwei Stunden, was öffentliche Schulen in sechs bis acht nicht schaffen – und haben dann den halben Tag für Beziehung, Kreativität und Spiel.

Die Kinder aller anderen sitzen in Klassenzimmern, in denen Smartphones verboten und Lehrbücher aus den Neunzigern zurückgeholt werden. Es entsteht eine Zweiklassenbildung – nicht nach Begabung, sondern nach dem Einkommen der Eltern.

Dasselbe Muster wie in den Unternehmen: Restriktion statt Redesign. Die Technologie ist da. Die Bereitschaft, sie als Chance zu begreifen, nicht.

Andrej Karpathy – ehemals bei OpenAI und Tesla – hat im Februar 2025 einen Begriff geprägt: Vibe Coding. Du beschreibst einer Maschine, was du willst. Die Maschine baut es.

Das klingt wie Science Fiction. Aber Y Combinator – der wichtigste Startup-Inkubator der Welt – berichtet: 25 Prozent der Startups im Winter 2025 hatten Codebases, die zu 95 Prozent KI-generiert waren. Im Gesundheitswesen bauen Mediziner ohne technischen Hintergrund diagnostische Tools – mit 23 Prozent besserer Genauigkeit als die existierenden Systeme.

Gartner prognostiziert: Bis 2026 werden Citizen Developers professionelle Entwickler im Verhältnis 4 zu 1 übertreffen. 70 Prozent der neuen Anwendungen in Großunternehmen werden Low-Code oder No-Code nutzen (Gartner, 2024).

Was heißt das?

Die Schwelle zwischen „Ich habe eine Idee, wie ich meine Arbeit verbessern kann" und „Es ist gebaut" verschwindet.

In den Siebzigern musstest du Ingenieur sein. In den Achtzigern musstest du VBA können. In den Nuller-Jahren musstest du programmieren lernen. Heute musst du nur noch wissen, was du willst – und es einer Maschine sagen können.

Das ist keine technische Revolution. Das ist eine Demokratisierung.

Die Konsequenz

Ich habe in 25 Jahren als Unternehmer und Berater viele Organisationen von innen gesehen. Und ich habe überall dasselbe Muster beobachtet: Die besten Leute – die, die wirklich verstehen, was sie tun – haben sich immer ihre eigenen Werkzeuge gebaut. Mit Excel. Mit kleinen Scripts. Mit Workarounds, die die IT-Abteilung nie gesehen hat.

Sie haben es getan, weil die offiziellen Systeme nicht reichten. Weil der Genehmigungsprozess Monate dauerte. Weil niemand zuhörte, wenn sie sagten: „Es ginge besser."

Diese Menschen waren keine Rebellen. Sie waren die Engagierten. Sie haben sich geweigert, schlecht zu arbeiten, nur weil die Organisation es so vorsah.

Und jetzt fällt die letzte Schwelle. Die Fähigkeit, eigene Werkzeuge zu bauen, ist nicht mehr an Programmierkenntnisse gebunden. Sie ist an die Bereitschaft gebunden, zu sagen, was du brauchst.

Die Frage ist nicht, ob Menschen ihre Werkzeuge bauen werden.

Die Geschichte zeigt: Sie tun es seit Jahrzehnten. Die Frage ist, ob Organisationen endlich aufhören, sie daran zu hindern.

Oder ob sie – wieder einmal – versuchen werden, mit Restriktion zu beantworten, was nach Freiraum verlangt.

Die KI verlangt nach Freiraum – denn sie wird vieles übernehmen, und das kann Gutes tun.

Herzlich, Boris

Quellen

Alpha School (2025): 2 Hour Learning – Academic Results. https://alpha.school

Axios (2025): „2-hour AI private schools are scaling, from North Carolina to Puerto Rico." 27. August 2025. https://www.axios.com/local/charlotte/2025/08/27/alpha-schools-ai-artifical-intelligence-education

Barricelli, B.R. et al. (2019): „End-User Development, End-User Programming and End-User Software Engineering." Journal of Systems and Software, 149, 101–137.

Brainfeed Magazine (2025): „€104 Million to Undo a Digital Bet: Sweden Reverses a School Policy It Once Led." 26. Dezember 2025. https://brainfeedmagazine.com/e104-million-to-undo-a-digital-bet-sweden-reverses-a-school-policy-it-once-led/

CBS News (2025): „Inside the $40,000 a year school where AI shapes every lesson, without teachers." 8. Oktober 2025. https://www.cbsnews.com/news/alpha-school-artificial-intelligence/

Cromwell, J.R. (2024): „Constraints and Creativity: A Meta-Analysis." In: Tromp, C. et al., Metaanalyse zu 145 Studien über kreative Leistung unter Einschränkungen.

Europäisches Parlament (2025): Children's access to social media and use of mobile phones in schools. EPRS Briefing, PE 769.570. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2025/769570/EPRS_BRI(2025)769570_EN.pdf

Estonian World (2014): „Skype and the Estonian start-up ecosystem." https://estonianworld.com/technology/skype-estonian-start-ecosystem/

Forrester (2024): Shadow AI Forecast. Prognose zur nicht genehmigten KI-Nutzung am Arbeitsplatz.

Gartner (2024): Citizen Development Forecast. https://kissflow.com/citizen-development/gartner-on-citizen-development/

Grand Pinnacle Tribune (2025): „Denmark Moves To Ban Social Media For Under Fifteens." November 2025. https://evrimagaci.org/gpt/denmark-moves-to-ban-social-media-for-under-fifteens-515584

HAL/S: https://en.wikipedia.org/wiki/HAL/S

NASA: Thermal Protection Systems. https://www.nasa.gov/reference/jsc-thermal-protection-systems/

OECD (2018): Teaching and Learning International Survey (TALIS). Ergebnisse zur digitalen Kompetenz von Lehrkräften.

OECD (2023): Digital Education Outlook 2023: Towards an Effective Digital Education Ecosystem. Paris: OECD Publishing. https://www.oecd.org/en/publications/oecd-digital-education-outlook-2023_c74f03de-en.html

Paternò, F. (2013): „End User Development: Survey of an Emerging Field for Empowering People." International Scholarly Research Notices.

San Francisco Standard (2025): „It's the city's new most expensive private school — and AI is the teacher." 19. September 2025. https://sfstandard.com/2025/09/19/alpha-school-ai-teacher-san-francisco/

Schnaars, S./Wymbs, C. (2004): „On the Persistence of Lackluster Demand — the History of the Video Telephone." Technological Forecasting and Social Change, 71(3), 197–216.

Science Advances (2024): Studie zur Verbesserung individueller Kreativität durch KI-generierte Ausgangspunkte.

Sequoia Capital (2024): „How Zoom's Eric Yuan Connected the World." https://sequoiacap.com/article/eric-yuan-zoom-spotlight/

Tromp, C. (2023): „Creative Constraints: A Systematic Review." Metaanalyse zu Einschränkungen und kreativer Leistung.

UNESCO (2024): Global Education Monitoring Report – Empfehlung zum Smartphone-Verbot im Unterricht.

Vygotsky, L.S. / Wood, D., Bruner, J.S. & Ross, G. (1976): „The Role of Tutoring in Problem Solving." Journal of Child Psychology and Psychiatry, 17(2), 89–100.

Vibe Coding: https://en.wikipedia.org/wiki/Vibe_coding

Wikipedia (2025): „Alpha School." https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_School

Zluri (2025): Shadow IT Statistics. https://www.zluri.com/blog/shadow-it-statistics-key-facts-to-learn-in-2024

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