Laut Ethan Mollick liegt ein großer Teil der ungenutzten KI-Fähigkeiten nicht an den Modellen selbst, sondern an den Schnittstellen, über die Menschen mit KI arbeiten. Eine neue Studie zeigt, dass Chatbot-Interfaces bei komplexen Aufgaben zu kognitiver Überlastung führen – massive Textmengen und unstrukturierte Gespräche beeinträchtigen die Produktivität trotz leistungsstarker Modelle wie GPT-4o. Besonders weniger erfahrene Nutzer leiden darunter, wenn Gespräche chaotisch werden und KI-Systeme diese Unordnung einfach spiegeln, statt zu strukturieren.
Die Erkenntnis hat weitreichende Implikationen: Nicht die KI selbst ist das Bottleneck, sondern das Design der Interaktion damit. Spezialisierte Interfaces wie Claude Dispatch könnten dieses Problem durch bessere Arbeitsabläufe und Informationsdarstellung lösen – ein Hinweis darauf, dass die nächste Phase der KI-Produktivität weniger von Modellverbesserungen und mehr von durchdachten UX-Lösungen abhängt.