Ein gewagter Brückenschlag: Was hat Roland Barthes mit Changemanagement zu tun? Und welche Rolle spielt ChatGPT hierbei?

Was soll ich sagen? Dieser Artikel ist mir irgendwie entglitten. Eigentlich wollte ich nur über etwas schreiben, was mir seit einiger Zeit im Kopf herumspukt. Nämlich:
Vor vielen Jahren – und ich meine wirklich viele Jahre – habe ich Roland Barthes gelesen. Die Inspiration seiner Bücher wirkt bis heute nach. In letzter Zeit beschäftige ich mich mit Changemanagement und Systemik. Seitdem habe ich eine vage Idee, dass es in beiden Welten – Barthes und Change/Systemik – ähnliche Grundhaltungen gibt.

Was, so kam mir kürzlich abends, im Sessel lümmelnd die Idee, wenn ich ChatGPT hierüber in ein Gespräch verwickele? Gesagt, getan. Das Ergebnis seht ihr gleich[1].    

Gleichzeitig sind Internet und Fachzeitschriften, gelegentlich sogar der Deutschlandfunk, voll mit Beiträgen aus der KI-Welt. Ein paar Schlagwörter: Clawdbot, EU AI Act, KI in Verwaltungen braucht dies und KI braucht das, Datenschutz, Dienstanweisung KI, Arbeitsplatzverluste, Chancen, nichts verpassen, automatisierte Überwachung, Kontrollverlust, Deepfakes. Da kann einem schon schwindelig werden.  

Und nun schwanke ich einmal mehr zwischen zwei Polen. Ich genieße und bestaune die Möglichkeiten, die KI bietet. Gleichzeitig läuft im Hintergrund ein schlecht gelaunter Film, der mir sagt, das Ganze sei nicht so harmlos. Und schon ist mir der Artikel entglitten 😉.

Mehr dazu nach dem Dialog.

Roland Barthes und Changemanagement: Ein Dialog (mit einer Maschine?)

Ich:
Ich bin bisher davon ausgegangen, dass Hermeneutik bedeutet, ein Werk aus sich selbst heraus zu verstehen. Meines Wissens stammt der Begriff aus der Bibelauslegung und beinhaltet die Vorstellung, dass ein Text – genauer die Bibel – alles enthält, was man zum Verständnis braucht. Ist das so richtig?

ChatGPT:
Das ist ein verständlicher Ausgangspunkt, aber Hermeneutik ist weiter gefasst. Sie ist die Lehre vom Verstehen und Interpretieren und fragt, wie Bedeutung überhaupt zustande kommt.

Zwar hat sie Wurzeln in der Bibelauslegung, wo man oft annahm, der Sinn liege vollständig im Text. Die philosophische Hermeneutik hat jedoch gezeigt, dass Verstehen immer im Zusammenspiel von Text, Kontext und den Lesenden entsteht. Bedeutung liegt nicht einfach im Text bereit, sondern bildet sich im Prozess des Lesens. Wir verstehen einzelne Aussagen aus dem Zusammenhang und den Zusammenhang aus den einzelnen Aussagen. Verstehen ist damit ein fortlaufender Annäherungsprozess, kein einmaliges Entschlüsseln.

Ich:
Kann man Hermeneutik mit Roland Barthes (1987) und seinem Buch S/Z in Verbindung bringen?

ChatGPT:
Ja, aber eher als Weiterentwicklung und zugleich als Bruch.

Die klassische Hermeneutik fragt, wie man den Sinn eines Textes richtig versteht. Barthes interessiert sich stärker dafür, wie Bedeutung im Lesen erzeugt wird. In S/Z zerlegt er einen Text in viele kleine Einheiten und zeigt, über welche kulturellen und symbolischen Codes Bedeutung entsteht. Für ihn hat ein Text keine stabile, endgültige Bedeutung. Er ist ein Geflecht von Zeichen, das unterschiedliche Lesarten erlaubt.

Mit der Idee vom „Tod des Autors“ löst er die Vorstellung auf, die Absicht des Autors sei maßgeblich. Bedeutung entsteht im Akt des Lesens. Der Text wird so weniger zum Behälter von Sinn als zu einem Ort, an dem Sinn immer neu produziert wird.

Ich:
Ich hatte bei S/Z immer das Bild vor Augen, dass die Kontexte (geschichtliche und soziale, gesellschaftliche und persönliche Situationen) sozusagen durch den Autor oder die Autorin „hindurch sprechen“. Der Autor oder die Autorin fungiert als eine Art und Filter und Akkumulator. Auf der anderen Seite konstruieren sich die Leserinnen und Leser den Sinn vor dem Hintergrund ihres eigenen Kontexts.

ChatGPT:
Dieses Bild passt sehr gut zu Barthes. Der Autor erscheint dann nicht als Ursprung von Bedeutung, sondern als jemand, der vorhandene Diskurse sammelt, ordnet und in Textform bringt. Der Text speichert diese Zeichen und Strukturen, aber erst die Lesenden bringen ihren eigenen Erfahrungshorizont ein und erzeugen daraus Bedeutung. Lesen ist dann kein Entdecken eines vorgegebenen Sinns, sondern eine aktive Konstruktionsleistung. Bedeutung entsteht als Ereignis im Zusammenspiel von Text und Leser. Sie ist nicht einfach da, sondern geschieht.

Ich:
Wenn Bedeutung erst bei den Lesenden entsteht, müsste sich dann nicht auch die Rolle der Literaturkritik ändern?

ChatGPT:
Genau das ist eine der Konsequenzen. Literaturkritik kann dann nicht mehr die Instanz sein, die den eigentlichen Sinn erklärt. Ihre Rolle verschiebt sich von der Sinnverkündung zur Begleitung von Leseprozessen. Kritik kann sichtbar machen, welche Deutungsmöglichkeiten ein Text eröffnet, ohne eine davon als endgültig festzuschreiben. Sie hilft Leserinnen und Lesern, die Vielschichtigkeit wahrzunehmen und eigene Lesarten zu entwickeln. Kritik wird damit weniger autoritativ und mehr ermöglichend. Sie erklärt nicht mehr, was ein Text bedeutet, sondern wie Bedeutungen entstehen können.

Ich:
Mir drängt sich dabei eine Analogie zu Change-Prozessen in Organisationen auf. Entscheidungen aus Politik oder Verwaltungsspitze nehmen gesellschaftliche Entwicklungen auf, transformieren sie und geben sie als Handlungsaufträge weiter. Aber wirksam wird das nur, wenn man versteht, wie diese Vorgaben bei den Menschen ankommen. Die Bedeutung entsteht letztlich bei denen, die es umsetzen müssen.

ChatGPT:
Diese Analogie ist sehr schlüssig. Auch in Organisationen entsteht die Wirkung von Entscheidungen nicht dort, wo sie formuliert werden, sondern dort, wo sie aufgenommen und gedeutet werden.

Strategiepapiere, Leitbilder oder Beschlüsse funktionieren ähnlich wie Texte. Sie legen etwas nahe, lassen aber Spielräume. Mitarbeitende sind in diesem Bild keine bloßen Umsetzer, sondern Interpretierende. Sie fragen sich, was das für ihre Arbeit bedeutet, was wirklich erwartet wird und was praktikabel ist. Ihr Handeln folgt ihrer Lesart.

Veränderung gelingt daher weniger durch perfekte Kommunikation als durch Anschlussfähigkeit an diese Deutungen. Sinn wird nicht einfach übertragen, sondern im jeweiligen Kontext erzeugt.

Ich
Dann könnte man sagen, Organisationen werden gelesen wie Texte.

ChatGPT
Das ist eine produktive Perspektive. Organisationen bestehen aus Symbolen, Geschichten, Regeln und impliziten Bedeutungen. Entscheidungen und Programme sind Angebote zur Sinnbildung, aber keine Garantien für ein bestimmtes Verständnis. Unterschiedliche Lesarten führen zu unterschiedlicher Praxis.

Change-Management ähnelt in diesem Bild einer Lesebegleitung. Es beobachtet, wie Vorgaben verstanden werden, macht verschiedene Deutungen sichtbar und schafft Räume, in denen Bedeutungen ausgehandelt werden können. Transformation entsteht dann nicht allein durch neue Konzepte, sondern dadurch, dass viele Menschen ihre Sicht auf Arbeit und Organisation verändern.

Ich:
Das heißt, Change-Management wäre so etwas wie angewandte Hermeneutik?

ChatGPT:
In gewisser Weise ja. Wenn man akzeptiert, dass Bedeutung nicht verordnet werden kann, sondern im Verstehen entsteht, dann wird Change-Management zu einer Praxis, die Sinnbildungsprozesse ernst nimmt. Es geht weniger darum, Botschaften zu platzieren, und mehr darum zu verstehen, wie sie gelesen werden. Veränderung entsteht dort, wo neue Deutungen handlungsrelevant werden.

ChatGPT – Schlussreflexion:

Vielleicht liegt die gemeinsame Pointe von Hermeneutik, Barthes und Change darin, dass Bedeutung sich nicht verordnen lässt. Weder Texte noch Strategien entfalten ihre Wirkung allein durch ihre Formulierung. Sie werden wirksam erst dort, wo Menschen sie lesen, deuten und in ihre eigene Welt einordnen.

Das relativiert Autorität, aber es entwertet sie nicht. Es verschiebt nur den Fokus. Wer schreibt, entscheidet oder führt, gibt Impulse, setzt Rahmen und formuliert Angebote zur Sinnbildung. Doch was daraus wird, entsteht im Zusammenspiel mit denjenigen, die damit arbeiten.

Für Literatur wie für Organisationen gilt damit ein ähnlicher Gedanke: Nicht der fertige Sinn bewegt Menschen, sondern die Möglichkeit, Sinn zu bilden. Vielleicht ist genau das der Punkt, an dem Dialog wichtiger wird als Erklärung und Zuhören wichtiger als Verkünden. Denn wo unterschiedliche Lesarten sichtbar werden, entsteht die Chance auf gemeinsames Verstehen – und damit auf echte Veränderung.

Ich:
(Lege an dieser Stelle das Handy beiseite und schaue mir die nächste Episode von Younger auf Netflix an😊)

Eine kurze Meta-Reflexion

Ich ahne voraus, was mancher sagen wird: Okay, das war ein netter Dialog, aber er fußt am Ende nur auf klug gemachter Mustererkennung und Wahrscheinlichkeitsrechnung.

Das ist nicht falsch. Ich möchte aber eine weitere Sichtweise anbieten.

Hat der Dialog Spaß gemacht? Ja. Habe ich neue Einsichten gewonnen? Unbedingt. Habe ich mich mit einem Menschen unterhalten? Nein und Ja!

Künstliche Intelligenz – das Wort sagt es – ist eben künstlich. Sie ist ein Artefakt; ein menschgemachtes Artefakt. Die großen Sprachmodelle werden mit Millionen von Dokumenten gefüttert. Dokumente, die Menschen erzeugt haben.

Insofern stimmt das Bild, das wir häufig zur Illustration von Blogartikeln über KI sehen, irgendwie nicht. Ich meine das Bild eines anthropomorphen Roboters, der neben einem echten Menschen geht. Oder eine menschliche Hand, der eine mechanische Hand gegenüber liegt. So ist es nicht.

Uns steht keine Maschine im Sinne einer völlig anderen Gattung gegenüber. Sondern wir benutzen etwas, was sich Menschen ausgedacht haben. Äußerst kluge Menschen. Alan Turing zum Beispiel, der schon in den 30er Jahren des letzten Jahrhunderts gezeigt hat, dass man Problemlösen formal und berechenbar modellieren kann. Oder John McCarthy, der in den 50er Jahren daran gearbeitet hat, menschliches Denken nachzubilden und – nebenbei bemerkt – den Begriff „Künstliche Intelligenz“ geprägt hat. Nicht zu vergessen die vielen Forscher, die neuronale Netze und Deep Learning entwickelt haben. Zusammen mit der technologischen Möglichkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten, ermöglichen sie heute, dass ich mich mit einer Software über Roland Barthes unterhalten kann.

Mein Bild ist nicht das einer Maschine, mit der ich mich unterhalte, sondern die Idee, dass ich mich mit dem gesammelten und aggregierten Wissen von Millionen Menschen unterhalte.

Wenn ich einen Wunsch offen hätte, wären das vortrainierte Modelle mit dezidiert kultureller Prägung. Wäre es nicht toll, sich mit dem gesammelten Wissen indigener Stämme am Amazonas auszutauschen und die Welt aus ihrem Blickwinkel zu sehen?

Literatur

Barthes, Roland (1987): S/Z. Aus dem Französischen von Jürgen Hoch. 8. Aufl. Frankfurt am Main: Suhrkamp (suhrkamp taschenbuch wissenschaft).

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[1] Meine Prompts habe ich eingesprochen. Sie sind also nicht systematisch und strukturiert, sondern frei formuliert. Für den Beitrag habe ich meine Prompts deswegen ein wenig glätten müssen.
Der eigentliche Chatverlauf war deutlich länger. Für Beitrag habe ich ChatGPT angewiesen, den Chatverlauf in Dialogform zusammenzufassen und dabei gut lesbaren Fließtext zu produzieren, Aufzählungen zu vermeiden und keinerlei Icons zu verwenden. Die Texte der KI sind nahezu unredigiert.