Die zentrale Frage des vierten Labs lautete: To AI or not to AI? Marek Tuszynski (Tactical Tech), Julia Oestreich (ConSense) und Marius Ehrlinspiel (Wider Sense) standen den Teilnehmenden als Expert*innen zur Seite.
Der Einstieg am Vorabend beim gemeinsamen Essen in der Alten Textilfabrik bot die Möglichkeit, neue Mitglieder der Community kennenzulernen und bekannte Gesichter wiederzusehen. Ganz analog wurde auf dem Barometer mit Stickern angegeben, wie man sich und die eigene Organisation in Bezug auf Digitalisierung und KI einschätzt. Ergänzend konnten sich die Teilnehmenden mit der Polaroid-Kamera verewigen.
Am nächsten Tag verlagerte sich der Fokus auf die inhaltliche Arbeit. Nach einer Begrüßung durch ‚ChatGPT‘ – in Wirklichkeit Anna und Elisabeth – ging es los mit einem Input von Marek. Wir konnten mitnehmen, dass KI keine „Intelligenz“ im menschlichen Sinne ist, sondern ein statistisches System, das auf Wahrscheinlichkeiten und Mustererkennung basiert. Sie produziert nichts grundlegend Neues, sondern verarbeitet und reproduziert vorhandene Daten und ist dabei extrem daten- und ressourcenhungrig. Macht entsteht weniger durch die Modelle selbst als durch die Kontrolle über Infrastruktur: Rechenzentren, Energie und Hardware. Dadurch gewinnen private Tech-Unternehmen Einflussdimensionen, die mit denen von Staaten vergleichbar sind. Marek ordnete insbesondere Datenschutzrisiken und die zunehmende Intransparenz von KI-Systemen als kritisch ein. Wenn KI menschliches Verständnis umgeht und als Black Box agiert, entstehen Lösungen, deren Logik und Nebenfolgen kaum noch überprüfbar sind.
Im darauf aufbauenden Gespräch kamen Julia, Marius und Marek zu folgenden Schlüssen: KI wird derzeit vor allem als Assistenz genutzt, auch im Förderbereich. Grant Manager*innen verwenden sie im Grunde nicht anders als andere Berufsgruppen. Beruhigend ist, dass nur ein sehr kleiner Teil KI für tatsächliche Entscheidungen einsetzt. Gleichzeitig kann bereits das Strukturieren und Zusammenfassen von Informationen durch KI Entscheidungen beeinflussen. Da KI vollständig auf Daten basiert und Daten nie neutral sind, ist ihr Einsatz in Entscheidungsprozessen grundsätzlich problematisch. Das gilt umso mehr, da KI weder über Urteilskraft verfügt noch Verantwortung übernehmen kann. Wird KI in Förder- oder Managementsystemen ohne Offenlegung eingesetzt, kann Vertrauen schwinden – insbesondere vor dem Hintergrund, dass Stiftungen häufig ohnehin wenig transparent sind.
Einigkeit bestand darin: KI wird erstmal bleiben, und viele nutzen sie bereits. Der breite Konsens ist, sie zur Unterstützung einzusetzen, nicht für Entscheidungen, und die Verantwortung immer beim Menschen zu belassen.
Dafür braucht es klare und transparente Kommunikation – nicht KI-Systeme, die nur untereinander „sprechen“. Ebenso sollte KI nicht dazu führen, Förderpartner*innen stärker mit Datenerhebungen zu belasten, nur weil diese technisch leichter auszuwerten sind. Mit dem Einsatz von KI steigt die Zahl der Anträge und damit die Datenflut. Wenn Antragstellende KI zum Schreiben nutzen und Förderinstitutionen KI zum Filtern einsetzen, profitieren vor allem Drittanbieter, die Daten bündeln und Diskurse prägen.
Wichtig bleibt dabei: Diese Tools sind nicht neutral, sondern immer auch politische Entscheidungen.
In den Sessions konnten sich die Teilnehmenden gemeinsam mit den Expert*innen jeweils einem Thema widmen:
Der Tag endete mit einer kollegialen Fallberatung, in der die Teilnehmenden aktuelle Fragen und Herausforderungen aus ihrer Praxis teilen und gemeinsam reflektieren konnten. Die Themen reichten von hochaktuellen Fragen – etwa dem Umgang mit KI-generierten Anträgen – bis zu grundsätzlichen Anliegen, die viele Grants Manager*innen dauerhaft beschäftigen, wie der Zusammenarbeit mit dem eigenen Vorstand.
Eine Dokumentation des Grants Managing Labs #4, in der wir die gesammelten Ergebnisse teilen, findet ihr bald hier.
