Vor gut einem Jahrzehnt ließ sich beobachten, wie der Begriff „Pragmatismus“ in deutschen Unternehmen und Behörden zum Deckmantel für eine Praxis wurde, die mit dem philosophischen Pragmatismus nur den Namen gemein hat^[1]Modernes Management: Auf pragmatische Weise chaotisch?. Was William James und Charles Sanders Peirce als anspruchsvolle erkenntnistheoretische Haltung entwickelt hatten – Wahrheit als Resultat eines iterativen Verifikationsprozesses, Theorie als unverzichtbares Werkzeug empirischer Forschung – wurde zum Feigenblatt für Aktionismus, vorauseilende Entscheidung und systematisches Zu-Ende-Denken-Verweigern. Alfred Herrhausen brachte es auf den Punkt, bevor er selbst zur Legende wurde: „Die meiste Zeit geht dadurch verloren, dass man nicht zu Ende denkt.“

Diese Diagnose hat sich nicht überholt. Sie hat sich, im Zeichen der Künstlichen Intelligenz, verschärft.

Der echte Pragmatismus: Terminus ad quem, nicht terminus a quo

James war präzise in einer Hinsicht, die seine deutschen Nachahmer systematisch übersehen. Der Unterschied zwischen Empirismus und Scholastik liegt nicht darin, dass der eine theoriefeindlich und der andere theorieversessen wäre. Er liegt in der Blickrichtung: terminus a quo oder terminus ad quem – Herkunft oder Ziel. Nicht woher eine Hypothese stammt, ist entscheidend, sondern ob die „Gesamtströmung des Denkens sie fortwährend bestätigt“.

Das klingt nach Ergebnisorientierung, und genau so wird es missverstanden. In Wirklichkeit ist es eine hohe Anforderung: Verifikation muss kontinuierlich stattfinden, muss sich auf die Gesamtströmung, nicht auf einzelne Datenpunkte stützen, und sie muss die Idee notfalls verwerfen. James schreibt: „Die Vorstellung wird wahr, wird durch Ereignisse wahr gemacht.“ Das ist kein Freibrief für Beliebigkeit – es ist eine prozessuale Wahrheitstheorie, die Geduld, Systematik und die Bereitschaft zur Revision verlangt.

Peirce, der eigentliche Begründer des Pragmatismus, geht noch weiter. Für ihn vollzieht sich das Denken in „Sinnzusammenhängen, die niemals auf einzelne innere Tatsachen und Ereignisse reduzierbar sind“. Wissen ist immer Teil eines umfassenden Prozessgefüges. Das ist das Gegenteil von Ad-hoc-Entscheidung.

Was unter dem Label Pragmatismus in deutschen Unternehmen kursiert, ist demgegenüber etwas anderes: die Reduktion von Sinnzusammenhängen auf einzelne, isolierbare Handlungsoptionen, verbunden mit dem Glauben, dass schnelles Handeln per se besser ist als langsames Durchdenken. Das Ergebnis ist, was Karl Weick als „organisiertes Chaos“ beschrieben hat – nicht im kreativen, sondern im dysfunktionalen Sinne.

Die neue Legitimationsressource: Die Maschine, die immer antwortet

Der Pseudo-Pragmatismus hatte bislang ein strukturelles Problem: Er war erkennbar. Wer immer nur handelt ohne Konzept, hinterlässt Spuren – Fehler, die korrigiert werden müssen, Pläne, die umgeworfen werden, Ressourcen, die verbraucht sind ohne Ergebnis. Irgendwann fiel der Befund auf.

Mit der flächendeckenden Einführung von KI-Systemen in Unternehmensabläufe steht dem Pseudo-Pragmatismus nun eine Legitimationsressource zur Verfügung, die strukturell unangreifbar erscheint: die Maschine selbst. Large Language Models sind in ihrer äußeren Erscheinung die perfekten Pseudo-Pragmatiker. Sie antworten immer. Sie zögern nicht. Sie präsentieren jede Antwort mit der Souveränität des Bestimmten. Sie sind, oberflächlich betrachtet, der terminus ad quem in Reinform: stets ergebnisorientiert, stets anschlussfähig, stets handlungsbereit.

Das verführt Organisationen zu einem folgenreichen Kurzschluss: Wenn die Maschine das Denken übernimmt, müssen wir selbst weniger denken. Der Aktionismus wird delegiert und damit unsichtbar gemacht.

Was dabei verloren geht, ist genau das, was James meinte: der mühsame, iterative, fehleranfällige Prozess der Verifikation durch Erfahrung. KI-Systeme verifikieren nicht – sie generieren wahrscheinliche Anschlusstexte auf der Basis statistischer Muster. Sie haben kein Verhältnis zur Wirklichkeit, sondern zur Sprache über die Wirklichkeit. Wer diesen Unterschied unterschlägt, betreibt nicht Pragmatismus, sondern dessen Parodie.

Das deutsche Muster: Konsortium statt Prozess

Die Parallele zum deutschen Digitalisierungsdiskurs ist schwer zu übersehen. Gaia-X, ADAMOS, Catena-X – die Liste der konsortialbasierten Digitalinitiativen, die mit großem Kommunikationsaufwand gestartet und mit bescheidenem operativen Ergebnis weiterbetrieben wurden, ist lang. Das Muster ist strukturell identisch mit dem, was Galbraith als problematische Symbiose von Unternehmenstechnostruktur und staatlicher Bürokratie beschrieben hatte: Beide Seiten haben ein Interesse daran, dass das Spiel weiterläuft – aber kein gemeinsames Interesse daran, dass es ein Ende erreicht.

Im KI-Bereich wiederholt sich dieses Muster auf beschleunigter Zeitachse. Statt pragmatistischer Verifikation – kleine Hypothesen, rasche Tests, ehrliche Auswertung, methodische Revision – dominiert die Ankündigungslogik: Pressemitteilungen über KI-Strategien, Leuchtturmprojekte ohne Skalenambition, Beiräte ohne Entscheidungskompetenz. Das ist nicht der terminus ad quem im Sinne von James. Es ist der terminus a quo des Impressionsmanagements.

Rudolf Eucken, Philosoph und Vater des Nationalökonomen Walter Eucken, hatte gegen James eingewandt, der Pragmatismus riskiere, den Wahrheitsbegriff zu zerstören, weil er das, „was jenseits aller bloßen Meinungen und Neigungen liegt“, preisgibt. Im deutschen Managementkontext klingt dieser Einwand fast ironisch: Es sind nicht die Meinungen, die fehlen, sondern das Fundament, das Meinungen von Erkenntnissen unterscheidbar macht.

Was ein ernstgenommener Pragmatismus verlangen würde

James schrieb: „Wir müssen eine Theorie finden, mit der wir arbeiten können.“ Das ist keine Kapitulation vor dem Pragmatischen – es ist eine methodische Forderung. Eine Theorie, mit der wir arbeiten können, muss zwischen früheren Wahrheiten und neuen Erfahrungen vermitteln. Sie darf dem gesunden Menschenverstand nicht zuwiderlaufen, muss aber zu etwas führen, das exakt verifiziert werden kann.

Auf den KI-Einsatz in Unternehmen übertragen bedeutet das: nicht KI-Strategie als Selbstzweck, sondern KI als Hypothesenmaschine, deren Outputs konsequent gegen Realitätsdaten getestet werden. Nicht Konsortien als Legitimationsrahmen, sondern konkrete Problemdefinitionen, an denen sich scheitern ließe. Nicht Delegation der konzeptionellen Arbeit an das Sprachmodell, sondern Nutzung des Sprachmodells zur Schärfung eigener Konzepte.

Das setzt voraus, was im deutschen Managementdiskurs chronisch knapp ist: strukturelle Reflexivität. Die Fähigkeit, das eigene Handeln nicht nur zu beschleunigen, sondern zu beobachten. Luhmann hätte das als Selbstbeobachtung zweiter Ordnung bezeichnet – ein System, das nicht nur operiert, sondern beobachtet, wie es operiert.

Diese Fähigkeit lässt sich nicht delegieren. Auch nicht an eine Maschine, die immer antwortet.

Schluss: Den Pragmatismus vor seinen Freunden schützen

Es bleibt die Pointe, die schon 2013 galt: Der Pragmatismus muss vor seinen Freunden geschützt werden. Wer ihn als Philosophie des Nicht-Nachdenkens versteht, hat weder James noch Peirce gelesen – und wenn doch, dann mit genau der selektiven Aufmerksamkeit, die der Pseudo-Pragmatismus auszeichnet: man liest bis zu der Stelle, die die eigene Praxis bestätigt, und legt das Buch dann weg.

Der echte Pragmatismus ist unbequem. Er verlangt systematische Erfahrungssammlung, theoretische Rahmung, und die Bereitschaft, Hypothesen zu verwerfen, wenn die Gesamtströmung des Denkens sie nicht bestätigt. Er ist das genaue Gegenteil von dem, was heute unter KI-Pragmatismus firmiert: rasches Deployment, minimale Reflexion, maximale Kommunikation.

Wahrheit, schrieb James, ist die Funktion unserer Urteile, die inmitten der Tatsachen entstehen und enden. Urteile, die inmitten von Pressemitteilungen entstehen und in Konsortialberichten enden, erfüllen diese Funktion nicht.

Ralf Keuper

Weiterführend: William James, „Pragmatismus. Ausgewählte Texte“ (hg. von Ch. S. Peirce, W. James, F.C.S. Schiller und J. Dewey); Karl Weick, „Der Prozess des Organisierens“; Peter F. Drucker, „Die ideale Führungskraft“; John Kenneth Galbraith, „Die moderne Industriegesellschaft“; Niklas Luhmann, „Soziale Systeme“.