Vier Modi für KI-Arbeit: Wie nutzen Sie KI klüger?

Vier Modi für die Arbeit mit KI: Tey Bannermans Framework gegen die Kompetenzlücke

Michael Dobler

Autor Dr. Web

8. September 2026

2 Min. Lesezeit

48 Prozent der Erwerbstätigen nutzen KI im Job, doch nur jeder Fünfte wurde je dafür geschult. Der frühere McKinsey-Partner Tey Bannerman sortiert die Arbeit mit KI-Tools in vier Modi: Verdichten, Erweitern, Prüfen und Umsetzen. Sein kostenloses Framework verschiebt die Frage vom richtigen Prompt hin zum eigentlichen Ziel.

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Die Arbeit mit KI-Tools scheitert selten an fehlender Software und fast immer an der Frage, was dabei herauskommen soll. Tey Bannerman, früher Partner bei McKinsey, destillierte aus hunderten Workshops und Coachings ein Modell, das genau hier ansetzt.^[1] Statt einer weiteren Prompt-Sammlung nennt es vier Modi, an denen sich jede Aufgabe ausrichten lässt.

Das Wichtigste in Kürze

Vier Modi statt Prompt-Listen: Verdichten, Erweitern, Prüfen und Umsetzen.
Kern der Idee: zuerst das Ziel klären, dann das Werkzeug wählen.
Tey Bannerman, früherer McKinsey-Partner, entwickelte das Raster aus der Beratungspraxis; die Web-App kostet nichts.
DACH-Kontext: 48 Prozent der Beschäftigten nutzen KI, nur 20 Prozent wurden geschult.

Welche vier Modi meint Bannerman?

Drehschalter mit Aufschrift und Kompass symbolisieren strategischen Prozess — Die vier Modi Verdichten, Erweitern, Prüfen und Umsetzen verfolgen unterschiedliche Ziele. Verdichten extrahiert Wesentliches aus umfangreichem Material, Erweitern nutzt die Blindstellen des Tools

Die vier Modi lauten Verdichten, Erweitern, Prüfen und Umsetzen. Jeder steht für ein anderes Ziel, nicht für ein anderes Werkzeug.

Im Modus Verdichten füttern Sie das Tool bewusst mit zu viel Material und lassen das Wesentliche herausschälen. Erweitern nutzt den blinden Fleck der Maschine: Das Tool liefert zehn Richtungen, während Sie noch an Ihrer ersten Idee hängen. Beim Prüfen lassen Sie Ihre eigenen Schlüsse gegenlesen, bevor Sie sich festlegen. Umsetzen steht am Ende, wenn das Denken fertig ist und nur noch der Entwurf fehlt. Mehr Einordnung zu solchen Werkzeugen bietet unser KI-Ressort.

Warum ist das Ziel wichtiger als der Prompt?

Ein perfekter Prompt nützt wenig, solange das Ziel unklar bleibt. Bannermans Modell setzt eine Stufe früher an und ordnet zuerst die Absicht, dann das Werkzeug.

Die meisten KI-Ratgeber verkaufen Prompt-Vorlagen als Lösung. Genau das dreht das Vier-Modi-Modell um: Nicht die Formulierung entscheidet, sondern die Klarheit über das gewünschte Ergebnis. Der Unterschied zu klassischen Prompt-Bibliotheken liegt in der Reihenfolge. Eine Vorlagensammlung beantwortet das Wie, bevor das Wozu geklärt ist. Das Raster erzwingt zuerst die Entscheidung, welcher Ertrag überhaupt gemeint ist. Denselben Perspektivwechsel beschreibt der Ansatz der Agent Experience, der die Erwartung an KI-Produkte vom Feature zur Wirkung verschiebt.

Ohne klares Ziel liefert auch die beste KI nur schneller das Falsche. Ein Prompt-Rezept ersetzt die Entscheidung nicht, sondern beschleunigt sie höchstens.
— Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web

Vier Modi der KI-Arbeit

Tey Bannermans Raster ordnet jede Aufgabe nach dem Ziel, nicht nach dem Werkzeug.

Verdichten

Compression

Zu viel Material hinein, das Wesentliche heraus. Für den Moment, in dem die Informationsflut den Blick verstellt.

Erweitern

Expansion

Zehn Richtungen statt der ersten Idee. Für den Moment, in dem die eigenen Standardlösungen nicht mehr reichen.

Prüfen

Reflection

Die eigenen Schlüsse gegenlesen lassen. Für den Moment vor der Festlegung, wenn die Argumentation halten muss.

Umsetzen

Execution

Aus dem fertigen Gedanken ein Ergebnis. Für den Moment, in dem nur noch der Entwurf auf dem Papier fehlt.

Die Qualifizierungslücke im DACH-Raum

48 %

der Erwerbstätigen nutzen KI bei der Arbeit

20 %

wurden vom Arbeitgeber zu KI geschult

70 %

bekommen gar kein Schulungsangebot

Was bedeutet das für Unternehmen im DACH-Raum?

Der deutsche Mittelstand nutzt KI breit, schult aber kaum: 48 Prozent der Erwerbstätigen arbeiten mit KI, nur 20 Prozent wurden dafür geschult. Ein einfaches Denkraster füllt genau diese Lücke.

Laut einer Umfrage von Bitkom Research nutzen 48 Prozent der Erwerbstätigen KI bei der Arbeit, 8 Prozent sogar täglich.^[2] Bei der Qualifizierung klafft eine Lücke: Nur jeder fünfte Beschäftigte wurde je vom Arbeitgeber geschult, 70 Prozent bekommen gar kein Angebot.^[3] Ein kostenloses, in Minuten erklärtes Raster ersetzt keine echte Weiterbildung, taugt aber als pragmatischer erster Schritt für Teams, die noch auf ein Budget warten. Der Blick lohnt sich auch für alle, die vor der Tool-Auswahl stehen und einen Vergleich der KI-Textgeneratoren brauchen, bevor sie sich festlegen.

Für die Praxis heißt das: einmal die vier Modi im Team durchgehen und jede wiederkehrende KI-Aufgabe einem Ziel zuordnen, bevor das nächste Werkzeug angeschafft wird. Wie sehr KI die Arbeitswelt umbaut, zeigt auch unsere Serie zu Berufen im KI-Check.