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Künstliche Intelligenz: Gemeinwohl und Nachhaltigkeit statt nur Profit

Künstliche Intelligenz: Gemeinwohl und Nachhaltigkeit statt nur Profit

Annika Kettenburg studierte Umwelt- und Nachhaltigkeitswissenschaften in Lüneburg, Thailand und Lund (Schweden). In ihrer Masterarbeit, auf der dieser Artikel basiert, untersuchte sie die Potentiale und Grenzen von Künstlicher Intelligenz für Nachhaltigkeit sowie die vorherrschenden Motive im politischen Diskurs um KI.

Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit: Eine kritische Analyse

Wohin wir blicken: Die hohen gesellschaftlichen Erwartungen an Künstliche Intelligenz (KI) bleiben omnipräsent. Man schreibt KI Chancen und Risiken riesigen Ausmaßes zu oder stilisiert KI gar als „game changer for climate change and the environment“.

Jedoch ist Maschinelles Lernen (ML) – der Kerninhalt des Oberbegriffs KI – nur für wenige Bereiche sehr gut geeignet und, wie jede Technologie, keine Lösung für soziale und ökologische Probleme.

Um dies zu erläutern, unterscheide ich zwei Ebenen, die im öffentlichen Diskurs zu KI und Nachhaltigkeit häufig nicht stark genug getrennt werden: Da ist die Sphäre der technischen Möglichkeiten, in der KI-Anwendungen für gesellschaftliche Probleme erdacht oder ihre Kosten und Nutzen für Nachhaltigkeit abgewogen werden. Auf dieser Ebene, im Elfenbeinturm der abstrakten Ideen, spielt sich nahezu die gesamte Debatte ab.

Ausgeblendet wird dabei die zweite Ebene: ihr realweltlicher Schauplatz. Hier verlieren logische Argumente über den gemeinwohlfördernden Einsatz von KI an Bedeutung gegenüber ganz anderen Logiken – zum Beispiel dem Streben, mit KI den eigenen Einfluss zu vergrößern.

KI im Elfenbeinturm: Theoretische Limitationen und Chancen für Nachhaltigkeit

Maschinelle Lernverfahren generalisieren Daten in Modellen und extrapolieren Werte auf Basis der abgeleiteten Funktionen, meist im Rahmen von Regressions- oder Clusteranalysen. Besonders durch den Einsatz neuronaler Netze erfuhren diese bewährten statistischen Verfahren in den letzten Jahren eine große Steigerung ihrer Performanz.

Immer noch aktuell bleibt zugleich die Mahnung zur Vorsicht im Umgang mit solchen Analysen: Daten sind immer von Menschen erzeugt, somit Konstrukte und nie ein objektives Abbild der Realität. Die Repräsentativität von Daten wird stets vorausgesetzt, jedoch faktisch nie erreicht. Fehler sind und bleiben inhärente Bestandteile von ML-Modellen. Die Intransparenz neuronaler Netze verbirgt Fehler und bietet Einfallstore für die gezielte Manipulation.

Wie wünschenswert ist Maschinelles Lernen, und wie mächtig?

Umso komplexer die zu modellierenden Zusammenhänge und umso folgenreicher die Anwendung dieser Modelle, desto wichtiger wird die ethische Abwägung des Einsatzes von ML. So ist es zwar möglich, ML zur Vorhersage von sozialem Verhalten für automatisierte Entscheidungsverfahren zu verwenden, etwa für das Kredit-Scoring, Berechnungen der Rückfallwahrscheinlichkeit oder für die Verteilung von Sozialhilfe. Doch während man einen technischen Prozess durch Daten annäherungsweise abbilden kann, ist dagegen die soziale Wirklichkeit nur subjektiv selektiv modellierbar. Zugleich wären Fehlentscheidungen des Modells hier weitaus folgenreicher für die Betroffenen. Darum fokussiert sich dieser Artikel auf die ökologische Komponente der Nachhaltigkeit.

Wie mächtig ist ML? Begriffe wie Künstliche Intelligenz oder Maschinelles Lernen suggerieren, dass die Technologie selbst zum Akteur wird. Doch Daten und ML-Modelle sind Produkte menschlichen Handelns: Daten werden gesammelt und gelabelt, ML-Methoden ausgewählt, Hyperparameter bestimmt, damit herumexperimentiert, erreichte Treffgenauigkeiten als ausreichend akzeptiert und dann das Modell in konkrete Anwendungen eingebettet. Diese menschliche Kontrolle entzaubert KI.

Wie kann ML zu Nachhaltigkeit beitragen? Die Nachhaltigkeitspotentiale von ML kann man grob in zwei Klassen einteilen: zum einen die Generierung empirischen Wissens über Umweltprozesse, gegebenfalls angewandt in Frühwarnsystemen; zum anderen die Steigerung von technischer Effizienz durch genauere Abstimmung von Angebot und Nachfrage.

Generierung empirischen Wissens

Mit Hilfe von ML kann beispielsweise besser vorhergesagt werden, an welchen Standorten und zu welchen Zeitpunkten Dürre droht, Starkregen zunimmt, Gewässer eutrophieren oder die Biodiversität besonders stark abnimmt.

Doch was bewirkt es, das Insektensterben genauer zu kartieren, wenn dort dann kein Lebensraum geschaffen wird? Die Hauptgründe für den Artenrückgang, also intensive Landwirtschaft und Zersiedlung, sind gesellschaftliche Prioritäten. Diese ändern sich nicht automatisch durch mehr Wissen um den damit einhergehenden Biodiversitätsverlust. Umweltwissenschaftler*innen rennen mit ihrer Forschung gegen Wände, und das schon seit Jahrzehnten.

Selbst Frühwarnsysteme vor Naturkatastrophen sind nur so effektiv wie das Krisenmanagement, in das sie eingebettet sind. So sind beispielsweise Warnungen vor Hurrikans in allen Karibikstaaten verfügbar, dennoch unterscheiden sich ihre Opferzahlen erheblich – wie Telepolis bei Hurrikane Matthew titelte: „542 Tote in Haiti, 21 Tote in den USA, 0 Tote in Kuba“. Was zählt, sind die Taten vor und nach einer Katastrophenwarnung, die sofortige Evakuierung und langfristige Prävention, sprich das soziale und politische Krisenmanagementsystem.

Grundlagenforschung ist und bleibt elementar, um unseren Planeten besser zu verstehen und gefährliche Entwicklungen zu antizipieren. Ohne hochkomplexe Klimamodelle – die durch Maschinelle Lernverfahren weiter verbessert werden können – gäbe es Klimawandelbekämpfung und -anpassung in ihrem heutigen Ausmaß wohl nicht. Wie beim Artensterben oder bei Naturkatastrophen ist es hier jedoch eine gesellschaftliche und politische Aufgabe, diesen Umweltveränderungen die entsprechende Relevanz beizumessen sowie Erkenntnisse in politische Strategien und praktische Routinen zu übersetzen.

Blick in das Death Valley
Das 

Steigerung technischer Effizienz

ML-Verfahren können die Genauigkeit von Vorhersagen verbessern. Diese Stärke wird für technische Innovationen genutzt, die mit höherer Treffsicherheit Angebot und Nachfrage zusammenführen.

Einige Beispiele: Durch die Vorhersage der Stromverfügbarkeit in Abhängigkeit von Wetterdaten kann in einem Smart Grid Energie zu den richtigen Zeiten gespeichert beziehungsweise besonders stark verbraucht werden. In der Landwirtschaft können lokale Analysen der Boden- und Pflanzenparameter Entscheidungen über den Dünge- oder Pflanzenschutzbedarf unterstützen. Fahrpläne und Routen im öffentlichen Nahverkehr können auf Basis von Auslastungsdaten besser geplant werden. Durch eine gleichmäßigere Fahrweise können Fahrzeugassistenten etwas Sprit sparen und Staus vermeiden.

Doch Fahrzeugassistenten reduzieren nicht per se das Verkehrsaufkommen, noch motivieren sie uns dazu, Fahrzeuge zu teilen oder gar auf das Fahrrad umzusteigen. Womöglich führen sie dazu, dass Mobilität noch günstiger und bequemer wird, so dass wir häufiger fahren – der bekannte Rebound-Effekt, der Effizienzsteigerungen durch Konsumzunahme energetisch zunichtemacht.

Die häufig geforderten Agrar-, Energie- und Verkehrswenden benötigen primär ganz andere Erfolgszutaten als die marginalen Wissens- und Effizienzzuwächse, die KI ermöglicht. Es bedarf neuer gesellschaftlicher Institutionen, die uns Güter wie Lebensmittel, Energie und Mobilität auf andere Weise bereitstellen. Zum Beispiel ein Verkehrssystem, das viel stärker auf öffentliche, geteilte Fahrten setzt, auf der letzten Meile vielleicht auch selbstfahrend; ein Energiesystem, das auf erneuerbare Quellen umstellt, dabei Nutzer einbindet und Akzeptanz schafft; ein Ernährungssystem, das regionalen und saisonalen Waren den Vorrang einräumt, kleine, nachhaltig wirtschaftende Landwirtschaftsbetriebe unterstützt und Lebensmittelverschwendung eindämmt.

ML kann hier durchaus Beiträge leisten, indem man durch die Vorhersage und Synchronisierung von Angebot und Nachfrage Öko-Effizienz steigert – vorausgesetzt der Effizienzzuwachs ist größer als der materielle Fußabdruck von ML, also der Ressourcenbedarf für Training und Nutzung von ML-Verfahren. Diese Beiträge von KI sind jedoch nichts als Gedankenspielereien, wenn die nötigen Umstrukturierungen nicht gesellschaftlich gewünscht und politisch in Gesamtstrategien eingebettet werden.

KI in der echten Welt: Spielball im fossilen Status quo gesellschaftlicher Machtstrukturen

Eine effektive Bekämpfung der Klimakrise, des Biodiversitätsverlusts und globaler sozialer Ungleichheit – kurz: die „Große Transformation“ – verlangt nach solchen tiefgreifenden Umstrukturierungen. Technologien können als Werkzeuge nur dazu beitragen, wenn ihr gemeinwohlorientierter Einsatz politisch durchgesetzt wird. Doch die politische Kehrtwende erscheint utopisch – unsere gesellschaftlichen Strukturen und Prozesse spiegeln das Primat des globalen Wettbewerbs um Wirtschaftsmacht wider, während unsere Infrastruktur uns in Abhängigkeit von fossilen Ressourcen hält.

Zugleich ist Technik kein neutraler Faktor, der für Gutes und Schlechtes jederzeit gleichermaßen dient – abstrakt gesehen schon, aber realweltlich nicht. Technologien sind Produkte menschlicher Vorstellungen und Interessen, und solange wir in den beschriebenen Strukturen leben, werden sie zum Großteil erdacht und eingesetzt, um diese dominanten Strukturen zu reproduzieren.

Wofür die ausgereiftesten KI-Systeme heutzutage vornehmlich entwickelt werden

In diesem großen Bild des fossilen Status quo ist darum viel mehr zu fragen, wie mächtige Akteure KI für ihre Zwecke instrumentalisieren, um die sie begünstigenden Machtverhältnisse aufrechtzuerhalten. Warum werden Smart-Grid-Systeme, Precision Farming oder Fahrzeugassistenten entwickelt? Weil diese Technologien Kosten sparen oder neue Absatzmärkte erschließen, weil sie die Bilanz des nächsten Quartalsberichts aufpolieren und nicht, weil sie dem Gemeinwohl nützen. Das betriebswirtschaftliche Kalkül treibt die heutige KI-Entwicklung fern der nachhaltigen Nische an.

Momentan entscheidet eine Handvoll Unternehmen darüber, welche der vielen KI-Entwicklungen weiter verfolgt wird und wer die Ressourcen erlangt, neue Anwendungen zu erdenken. Auch Regierungen streben durch eine gezielte Forschungs- und Wirtschaftsförderung primär an, ihre nationale Produktivkraft zu steigern oder sich geopolitisch zu behaupten.

So verwundert es nicht, dass die ausgereiftesten KI-Systeme heutzutage vornehmlich für Konsumsteigerung und Kundenbindung entwickelt werden, etwa in Form von Empfehlungssystemen und Sprachassistenten, zur Erschließung neuer Absatzmärkte in der Autoindustrie, zur Automatisierung in Fabriken, für den Hochfrequenzhandel im Aktienmarkt, für die Gesichtserkennung zur staatlichen Überwachung oder gar für eine effektivere Kriegsführung durch autonome Waffensysteme.

Häufig heißt es in solchen Zusammenhängen, die Technologie rase dem Gesetzgeber davon – aber sind es nicht auch Unternehmen, die Technologien vorschnell implementieren, Gesetzeslücken gezielt ausnutzen und Gesetzgebungsprozesse beeinflussen? Sind es nicht auch Gesetzgeber selbst, die Lücken bewusst offenlassen oder die vorhandene Rechtsprechung nicht konsequent durchsetzen?

Es gilt jedoch, nicht nur die Praktiken von Unternehmenszentralen und Regierungen zu kritisieren, sondern zu fragen, welche Umstände ein solches Agieren fördern. Es sind geschichtlich eingebettete Logiken und Diskurse, Institutionen und Infrastrukturen, Regeln und Normen, Gesetze und Wirtschaftsordnungen, die unser Leben bedingen und formen. Sie gestalten unseren Möglichkeitsraum.

Überspitzt formuliert: Ohne sichere Radwege und ausgebauten ÖPNV – keine nachhaltige Mobilität; ohne Preise, die externe Kosten abbilden, – kein nachhaltiger Konsum; ohne finanzielle Grundsicherheit – wenig Gedanken an die sozial-ökologische Utopie oder Zeit für demokratische Einflussnahme; ohne Repräsentanz im Parlament – keine ausgeglichene Vertretung gesellschaftlicher Interessen; im globalen Wettbewerb um knappe Ressourcen, stets die verinnerlichte Selbstoptimierung und institutionalisierte Kostenminimierung; im Finanzmarkt des Überschusskapitals, nur die Jagd auf die höchsten Rendite bei der Wahl von KI als Investitionsobjekt. Strukturen sind größer als Individuen – und so kann man selbst Trump als Symptom seiner Gesellschaft sehen.

Fazit: Erwartungen an KI begrenzen und strukturelle Probleme angehen

In diesem großen Bild der ausbleibenden Nachhaltigkeitstransformation spielt Technik eine untergeordnete Rolle – und für KI bleibt nur eine wesentlich kleinere. Frühwarnsysteme und Energieeffizienzgewinne sind Bausteine einer Großen Transformation, aber nicht ihr Fundament.

Es gibt viele umweltrelevante Einsatzbereiche für ML – all jene, in denen sich ein Problem als quantitativ-statistische Frage beschreiben und durch Daten abbilden lässt. Solche Fragen sind thematisch weit gestreut und betreffen beispielsweise Klimaschutz, Energie, Transport, Landwirtschaft bis zu Naturschutz. Es ist nur nicht absehbar, dass ML-Analysen in diesen Bereichen als „game changer“ zum Wandel zur Nachhaltigkeit beitragen werden – denkbar sind schrittweise Verbesserungen, maximal Etappensiege.

Ich möchte die Beiträge von KI nicht per se schmälern, nur die Erwartungen in Bezug auf sozio-ökologische Probleme zurechtrücken. Es bleibt richtig und gut, die Nische zu stärken, nachhaltige KI-Anwendungen zu fördern und der öffentlichen Imagination Alternativen entgegenzusetzen. Fast allen Akteuren der Nische ist ihre Position schmerzlich bewusst. Denn ohne politisch durchgesetzte Änderungen unserer gesellschaftlichen Strukturen werden diese KI-Anwendungen ihr Potential nicht systematisch entfalten können. Ohne strukturelle Änderungen wird eine Elite weiter Technologien aus primär wirtschaftlichem Kalkül entwickeln und wir uns im Nachhinein fragen, ob und wie diese jetzt eigentlich zum Gemeinwohl beitragen.

Links der Woche, rechts der Welt 15/20

Links der Woche, rechts der Welt 15/20

Das Reale ist wirklicher als die Realität

In der NZZ mosert Slavoj Žižek darüber, dass seine Isolation im Home Office nun keine selbstgewählte mehr ist, sondern erste Bürgerpflicht. Schlimmer aber ist, dass man gar nichts von einer Ausnahmesituation mitbekommt, wenn man weiterleben kann wie bisher. Aber Lacan hat einige gute Tipps parat. (06.04.20)

Mittelalter und Masse

Irgendwie ist Giorgio Agamben zum Stichwortgeber seiner Zunft in der Corona-Krise geworden. In der NZZ legt er nach und wundert sich, wie bereitwillig wir extreme Eingriffe in unser Leben hinnehmen, sofern sie dem Infektionsschutz gelten. Dieser Notstand wird politische Spuren hinterlassen. (07.04.20)

Wir wissen mehr übers Nichtwissen.

Die FR unterhält sich dagegen ganz entspannt mit Jürgen Habermas darüber, wie er die Unsicherheit in der Corona-Krise erlebt und warum es einen philosophischen Fortschritt im Verhältnis zwischen Glauben und Wissen gibt. Außerdem geht es um sein Buch „Auch eine Geschichte der Philosophie“ und seinen komischen Titel. (07.04.20)

Expertenherrschaft statt Volksparteien?

Der Physiker Peter Grassmann blickt bei Telepolis auf den erfolgreichen Umgang Taiwans mit der Covid-19-Epidemie. Im Vergleich dazu hat Deutschland gründlich versagt, was politisch-systematische Gründe hat: Hier leitet kein Experte das Gesundheitsministerium, sondern ein Bankkaufmann mit Direktmandat und dem richtigen Parteibuch. (08.04.20)

Ankunft und Heimkehr in sich selbst

Das Selbstbewusstsein macht ruhelos, weiß Otto A. Böhmer in der FR und blickt auf Sören Kierkegaard. Für den ist Selbstfindung stets auch eine Art Gottesdienst, mit dem er es jedoch auf lebensverkürzende Weise übertrieben hat. Also Vorsicht beim Grübeln über sich selbst! (08.04.20)

Todesangst als Unfreiheit

Aus Furcht vor einem Kollaps des Gesundheitssystems riskieren wir wirtschaftlichen Ruin und geben Freiheiten auf, was Thea Dorn in der ZEIT einiges Unbehagen bereitet. Denn es zeigt sich in der Krise unsere Unfähigkeit, mit dem Unvermeidlichen umzugehen und ihm würdevoll zu begegnen. (08.04.20)

lieber Ökofaschismus als Weltuntergang“

Herbert Meyer hat bei Extinction Rebellion mitgemacht und berichtet bei Telepolis aus dem Inneren einer „ökopopulistischen Sekte“, die weniger an inhaltlichen Auseinandersetzung als an Masse und Aufmerksamkeit interessiert ist – und eher inquisitorisch auf interne Kritiker wie Meyer reagiert. (11.04.20)

(Photo: Tama66, Peter H, pixabay.com, CC0)

Bücher

Christian Berg fragt in seinem Buch, was einer tatsächlich nachhaltigen Wirtschaftsweise im Weg steht, und die taz nickt nachdenklich dazu. +++ Myriam Revault d’Allonnes macht als Merkmal postfaktischer Zeiten die Gleichgültigkeit gegenüber der Wahrheit aus und die FAZ stellt ihr Buch vor. +++ „Die Suppe von Wuhan“ ist ein von Pablo Amadeo herausgegebener Sammelband mit Essays von Agamben, Žižek et.al. zur Corona-Krise, der kostenlos im Netz verfügbar ist und von der taz vorgestellt wird. +++ Michel Foucaults aus dem Nachlass zusammengebauter Band „Die Geständnisse des Fleisches“ blickt auf die antike Sexualpolitik und wird bei Glanz & Elend besprochen, wo es auch eine Rezension der 1.100 Seiten starken Karl-Kraus-Biographie von Jens Malte Fischer gibt.

Radio

Im DLF kommt heute die Lange Nacht über das spannende Leben des nicht nur Kinderbücher schreibenden Roald Dahl. Bei Essay und Diskurs führt uns Navid Kermani an den Osterfeiertagen in drei Teilen durch seine Hausbibliothek; zum Auftakt wird der Verleger Egon Ammann vorgestellt. Morgen beschäftigt sich Sein und Streit u.a. mit Simone de Beauvoir und der Ausgangsbeschränkung als Anfang aller Philosophie. Das Feature von Markus Metz und Georg Seeßlen über den Mars in der Popkultur kann und soll man gut nachhören; als ergänzende Lektüre sei LW47 zum gleichen Thema empfohlen.

Die Unordnung der Dinge

Adam Soboczynski zeigt sich in der ZEIT merklich entsetzt darüber, dass Chinas digitaler Überwachungsstaat in der Corona-Krise seine Überlegenheit über westlichen Liberalismus demonstriert haben könnte. +++ Das gesamte politische Spektrum schwärmt im pandemischen Stillstand von „Achtsamkeit“, beobachtet Jens Balzer unter den schönen Überschrift „Querfront der Entschleunigung“ in der ZEIT. +++ Der Tagesspiegel dagegen wundert sich, warum der Stillstand nicht für Muße genutzt werden kann, sondern allernorts Selbstoptimierung im Home Office stattfinden muss. +++ Wolfram Ette macht sich im Freitag systemtheoretische Gedanken über Kommunikation und Medien in Krisenzeiten. +++ Der Kampf geht weiter: Frieder Otto Wolf appelliert im Freitag an alle guten Geister, Herrschaftsstrukturen zu analysieren und Erkenntnis zu vermitteln, um den Kampf für unsere Lebensgrundlagen und eine befreite Gesellschaft nicht aufzugeben. +++ „Die Krise zeigt, dass die Veränderung notwendig ist“, schreibt Georg Diez in der ZEIT und macht eine Inventur der Ideen für eine bessere Gesellschaft im Danach. +++ Die FR unterhält sich mit dem Totalitarismus-Forscher Jason Stanley über die Corona-Krise als Chance für die Trump-Regierung, die US-Demokratie zu demontieren. +++ Friedensforscher Hans-Georg Ehrhart warnt im Freitag vor der Kriegsrhetorik und einer Normalisierung des Ausnahmezustands. +++ Die NZZ dagegen unterhält sich mit dem notorischen Optimisten Steven Pinker über die zwangsläufige Erholung von der Krise.

Berichte aus der Akademie

Auch die FAZ blickt auf die finanzielle Lage von Studis, die nun massenhaft ohne Nebenjobs dastehen. +++ Eine japanische Fachzeitschrift will einen Beweis der ABC-Vermutung veröffentlichen, den keiner versteht, was der FAZ ein gefährlicher Dammbruch ist. +++ Die FAZ berichtet außerdem über chinesische Tierversuche, wonach auch Hauskatzen das neuartige Corona-Virus übertragen könnten, Hunde jedoch nicht. +++ Die ZEIT blickt auf den Zusammenhang zwischen Angststörungen und wirtschaftlicher Lage, der in und nach der Corona-Krise so richtig durchschlagen wird.

Trotz Philosophie

Manfred Rebhandl zählt in der ZEIT die (erstaunlich vielen) Toten seiner Kindheit und Jugend auf dem österreichischen Land. +++ Die Triage hat einen schlechten Ruf, weshalb Matthias Warkus in seiner Spektrum-Kolumne klarstellt, dass es sich fast schon um das Gegenteil der Selektion in KZs handelt. +++ Der Standard stellt Walter Benjamins Aufsätze zu Wesen und Wirken Franz Kafkas vor. +++ Die ZEIT unterhält sich mit Camille Froidevaux-Metterie über ihre feministische Phänomenologie, die von den sekundären Geschlechtsmerkmalen der Frau ausgeht. +++ Auch die Berliner Hannah-Arendt-Ausstellung musste ins Internet umziehen, wie die FAZ meldet und einige interessante Exponate vorstellt. Zur Ausstellung bitte hier entlang. +++ Mit der Langeweile haben sich Philosophie und Literatur schon lange vor Ausgangsbeschränkungen auseinandergesetzt, woran der Tagesspiegel erinnert. +++ Gelangweilt, wenn nicht gar angekotzt zeigt sich ebd. Marcus Quent von den philosophischen und soziologischen Auslassungen zu den Ausgangsbeschränkungen. +++ Die Eindämmung einer Pandemie ist ein Gut, das wohlweislich gegen andere abgewogen werden muss, wie ein Überblick über ethische Erwägungen in der ZEIT darstellt. +++ Wohin mit den religiösen Bedürfnissen? Die FAZ plädiert für Monotheismus trotz Wissenschaft. +++ Der Tagesspiegel stellt die hyperintellektuelle Netzzeitschrift „Prä|Position“ vor und die SZ portraitiert die Münchner Studentinnen, die mit „Die Funzel“ eine studentische Philosophie-Zeitschrift gegründet haben – und mal ganz schnell die Angst, nicht gelesen zu werden und irrelevant zu sein, ablegen sollten. Hier geht’s direkt zu den Kolleginnen.