Es ist eine unscheinbare alte Musik-Kassette mit der Aufschrift „For Paul“. Doch sie enthält musikhistorisch spannendes Material – mehrere von John Lennon vor seiner Ermordung 1980 amateurhaft mit dem Kassettenrecorder aufgezeichnete Songs. Die Aufschrift verrät: Lennon wollte sie gemeinsam mit seinem ehemaligen Band-Kollegen Paul McCartney umsetzen. Die Beatles hatten sich bereits 1970 aufgelöst. Im Jahrzehnt davor waren sie zur bis zum heutigen Tag erfolgreichsten Band der Musikgeschichte geworden.
Kassette seit 1994 in Paul McCartneys Besitz
Die Kassette bekam McCartney bereits 1994 von Lennons Witwe Yoko Ono. Ihre Existenz war seitdem öffentlich bekannt. Zwei Songs darauf, „Free As A Bird“ und „Real Love“ wurden bereits 1995 und 1996 von den verbleibenden Beatles, McCartney, Ringo Starr und dem 2001 verstorbenen George Harrison veröffentlicht. Bei zumindest einem weiteren Song reichte aber die Qualität der Aufzeichnung nicht aus – Lennon hatte sich bei der Aufnahme mit dem Kassettenrecorder selbst mit dem Klavier begleitet.
„Now And Then“ soll „die letzte Beatles-Aufnahme“ werden
Nun will Paul McCartney noch dieses Jahr einen weiteren Song von dieser Kassette veröffentlichen, wie BBC berichtet. Er sagte zwar bislang nicht welchen, aber es wird spekuliert, dass es sich um den Titel „Now And Then“ handelt. Um das Stück in Studioqualität herauszubringen, nutzt der Musiker eine Künstliche Intelligenz. Ein Machine-Learning-Algorithmus wurde mit anderen, hochwertigen Aufzeichnungen dazu trainiert, Lennons Stimme von der eigenen Klavier-Begleitung zu trennen und als Tonspur in guter Qualität auszugeben. Diese Spur kann dann für eine klassische Studio-Aufzeichnung genutzt werden.
„Das ist irgendwie beängstigend, aber auch aufregend“
Es soll „die letzte Beatles-Aufnahme“ werden, so McCartney. Er zeigt sich gegenüber BBC von den neuen Möglichkeiten durch die AI begeistert, äußert aber auch Sorgen: „Leute werden zu mir sagen: ‚Schau, es gibt einen Track, auf dem John einen meiner Songs singt‘, und das ist einfach nur KI. […] Das ist irgendwie beängstigend, aber auch aufregend, weil es die Zukunft ist. Wir müssen einfach sehen, wohin das führt“, so die Musiker-Legende.
Was CEOs von der Gen Z lernen können: Reverse Mentoring als Innovationsmotor der Zukunft
Die Halbwertszeit von Wissen schrumpft rasant in einer Zeit, in der Wandel schneller passiert, als Erfahrung aufgebaut wird, dreht Reverse Mentoring die klassische Lernhierarchie um. Eine Spurensuche zwischen Machtgefällen und dem Mut zum Nichtwissen.
Was CEOs von der Gen Z lernen können: Reverse Mentoring als Innovationsmotor der Zukunft
Die Halbwertszeit von Wissen schrumpft rasant in einer Zeit, in der Wandel schneller passiert, als Erfahrung aufgebaut wird, dreht Reverse Mentoring die klassische Lernhierarchie um. Eine Spurensuche zwischen Machtgefällen und dem Mut zum Nichtwissen.
Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 „Aufbrechen“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.
Wir leben in einer paradoxen Arbeitswelt: Führungskräfte werden für ihr über Jahrzehnte angesammeltes Wissen bezahlt doch exakt dieses Erfahrungswissen kann angesichts rasanter technologischer und kultureller Umbrüche zum blinden Fleck werden. Genau hier setzt eine Methodik an, die traditionelle Rollenbilder auf den Kopf stellt: Reverse Mentoring.
Ines Hanusch, Gründerin der Reverse-Mentoring-Agentur bond & grow, begleitet Unternehmen und Politik bei diesem Paradigmenwechsel. Für sie ist der Kerngedanke simpel, aber radikal: „Beim klassischen Mentoring lernt die Jüngere von der Erfahreneren. Beim Reverse Mentoring ist es umgekehrt: Die Führungskraft sitzt in der Lernenden-Position gezielt, strukturiert und vor allem nicht nebenbei.“
Kein Kaffeetratsch und keine Therapie
Doch was genau ist Reverse Mentoring in der Praxis? Hanusch wird nicht müde zu betonen, was es nicht ist: Es sei kein lockeres Kaffeegespräch, kein Coaching mit einer einzigen Zielvorgabe und schon gar keine Therapie. Auch der oft gehörte Einwand, man könne sich doch einfach mit den eigenen Kindern austauschen, greift für die Expertin ins Leere: „Mit den eigenen Kindern teile ich eine Sozialisation, ein Machtgefälle, ob ich will oder nicht.
Das Kind wird mir vieles nicht sagen, und ich werde vieles nicht hören wollen.“ Wahre Wirkung entstehe erst durch psychologische Sicherheit ohne persönliche Verstrickung eine Atmosphäre, in der ein junger Mensch kein Interesse daran hat, zu gefallen, sondern ehrlich zu sein.
Der Blick von innen: Reibung als Chance
In klassischen Organisationen verhindert die Hierarchie oft genau jenen Raum der psychologischen Sicherheit, in dem ungefiltert und ohne Angst vor Konsequenzen gesprochen werden kann. Ines Hanusch beschreibt das systematische Dilemma eindrücklich: Je weiter Führungskräfte auf der Karriereleiter nach oben klettern, desto mehr manifestiert sich die Angst vor Inkompetenz und Statusverlust. „Wenn Top-Entscheider:innen plötzlich von jemandem lernen, der dreißig Jahre jünger ist, entsteht unweigerlich intensive Emotion, Irritation und Reibung“ – doch exakt in diesen Momenten verankert sich laut Hanusch der größte Lerneffekt.
Wie sich dieser Rollentausch in der Realität anfühlt, schildert eine 21-jährige Mentorin, die im Rahmen von bond & grow Top-Entscheider:innen begleitet. Kristin Barnowsky sieht in ihrer Aufgabe eine enorme Verantwortung: Für sie bedeutet Reverse Mentoring, erfahrenen Führungskräften neue Perspektiven mit auf den Weg zu geben und dabei auch hin und wieder Reibung zu erzeugen“. Nervosität vor dem ersten Aufeinandertreffen ist keine Seltenheit, wie sie verrät. Ihr persönlicher mentaler Trick für das erste Meeting? „Ich stelle mir einfach vor, dass die Person mich bereits mag und ich sie auch. Dadurch gehe ich wesentlich natürlicher, authentischer und positiver in das Gespräch.“
Die größte Herausforderung im laufenden Prozess ist für sie das Gespür dafür, wie tief man in die Glaubenssätze des Mentees eindringen darf. Wenn auf Mentee-Seite Widerstand entsteht, stecke dahinter oft eine unbewusste Angst; etwa das Gefühl, nicht gehört oder gesehen zu werden. Es erfordere Empathie und präzises Timing, unangenehme Themen anzusprechen, ohne die Führungskraft emotional zu überfordern, erklärt die 21-Jährige.
Für wen das Konzept geeignet ist – und wann es scheitert
Die Zahlen sprechen für sich, doch Reverse Mentoring ist kein Selbstläufer. Laut Hanusch eignet es sich primär für Führungskräfte, die Nichtwissen als Startpunkt und nicht als Schwäche betrachten. In hierarchisch geprägten Unternehmen erfordere das immense Größe. „Statusverlust berührt das Selbstbild direkt, und das ist unbequem“, analysiert Hanusch. Viele Führungskräfte fürchten den Moment, in dem sie erkennen müssen, dass jemand, der viele Jahre jünger ist, über entscheidendes Know-how verfügt – sei es über moderne Arbeitskulturen, neue Konsumgewohnheiten oder schlicht den Umgang mit Unsicherheit in Krisenzeiten.
Wann also scheitert Reverse Mentoring? Die Expertin zieht eine klare Grenze: „Ich rate ab, wenn Unternehmen Reverse Mentoring als Imagemaßnahme einsetzen wollen, ohne wirkliche Bereitschaft, etwas zu verändern.“ Ohne intrinsische Motivation beider Seiten, einen geschützten Rahmen und professionelles Matching wird das Format zur reinen Simulation.
Innovation durch unbefangenes Denken
Wenn die Rahmenbedingungen jedoch stimmen, entpuppt sich Reverse Mentoring als machtvoller Innovationsmotor. In vielen Branchen sind junge Menschen näher an der Zielgruppe oder stellen diese gar selbst dar. Sie spüren kulturelle Trends früher und besitzen den Mut, Unbequemes auszusprechen. Kristin Barnowsky erlebt das regelmäßig in ihren Mentoring-Sessions, etwa wenn es um künstliche Intelligenz, Automatisierung von Workflows oder den Einsatz von Social Media geht. Doch der tiefere Wert liegt oft jenseits der Technologie: Es geht um das Hinterfragen erstarrter Prozesse. „Oft sehen die Dinge, die uns Sorgen machen, nur für uns so aus; aus einer anderen Perspektive sind sie plötzlich Chancen für innovative Veränderungen“, resümiert die Mentorin.
Letztlich profitiert nicht nur die Führungskraft auch die jungen Mentor:innen wachsen, bauen sich ein Netzwerk auf und erleben direkte Selbstwirksamkeit. Die wichtigste Frage für Ines Hanusch: „Was, wenn du von denen lernst, die bisher nicht gefragt wurden? Es tut manchmal weh, sich spiegeln zu lassen. Aber nur so entsteht Fortschritt.“ In einer Wirtschaft, die händeringend nach Fachkräften und neuen Wegen sucht, könnte die Bereitschaft, vom Nachwuchs zu lernen, bald über die Existenz von Unternehmen entscheiden. Oder wie Ines Hanusch sagt: „Wer heute keine Kultur des gegenseitigen Lernens etabliert, verliert morgen den Anschluss bei existenziellen Themen wie Mitarbeiterbindung und Innovation.“
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Paul McCartney nutzt AI, um nie veröffentlichten Beatles-Song herauszubringen
AI Kontextualisierung
Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?
Als AI-System habe ich nicht die Fähigkeit, menschliche Emotionen zu verstehen oder zu interpretieren. Aber aus einer objektiven Perspektive kann man sagen, dass dieser Artikel zeigt, wie Künstliche Intelligenz die Musikindustrie beeinflussen und verändern kann. Es zeigt auch, wie die Verwendung von AI in der Musikproduktion in der Lage ist, historisch bedeutsame Musik zu verbessern und in besserer Qualität zu veröffentlichen. Darüber hinaus gibt es in dem Artikel auch ethische Fragen zur Verwendung von KI in der Kunst- und Musikindustrie auf.
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Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?
Es ist schwer, eine eindeutige Antwort auf diese Frage zu geben, da der Inhalt des Artikels hauptsächlich auf Musik und Kunst fokussiert ist. Jedoch kann argumentiert werden, dass die Verwendung von Künstlicher Intelligenz in der Musikproduktion neue Möglichkeiten und Herausforderungen für die Musikindustrie und die Art und Weise, wie Musik produziert und gehört wird, schafft. Es könnte auch Auswirkungen auf den Verkauf von Musik und den Schutz des geistigen Eigentums haben, da die Methode, die McCartney verwendet, um den Song herauszubringen, möglicherweise den Prozess der Erhaltung von Aufnahmen und deren Veröffentlichung auf Plattformen wie Spotify oder iTunes beeinflusst.
Paul McCartney nutzt AI, um nie veröffentlichten Beatles-Song herauszubringen
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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?
Als Innovationsmanager:in können Sie aus diesem Artikel ableiten, dass die Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Algorithmen eine immer wichtigere Rolle im kreativen Schaffensprozess von Musikern und anderen Künstlern spielt. Dies kann in Zukunft zu neuen Möglichkeiten und Innovationen in der Musik- und Unterhaltungsindustrie führen. Es ist jedoch auch wichtig, die ethischen Herausforderungen und Bedenken im Umgang mit KI-Generierten Inhalten zu berücksichtigen.
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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?
Als Investor:in hat dieser Artikel möglicherweise keine direkte Relevanz, da er sich auf die Veröffentlichung eines bisher unveröffentlichten Beatles-Songs mithilfe von Künstlicher Intelligenz konzentriert. Allerdings kann die Verwendung von AI in der Musikindustrie interessant sein, da sie neue Möglichkeiten für die Erstellung und Produktion von Musik eröffnet. Wenn Sie in den Bereich AI investieren, könnte dies indirekt von Vorteil sein, indem es die Akzeptanz und Verbreitung der Technologie fördert.
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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?
Als Politiker:in könnte dieser Artikel für Sie relevant sein, da er zeigt, wie KI-Technologie eingesetzt wird, um Musikaufnahmen zu verbessern und neu zu veröffentlichen. Dies könnte Auswirkungen auf den kreativen Prozess und die Qualität von Musik haben. Darüber hinaus könnte es auch rechtliche Auswirkungen im Hinblick auf Urheberrechte und die Authentizität von Musik geben. Diese Entwicklungen erfordern möglicherweise Änderungen der Gesetzgebung im Bereich der Musikindustrie und der KI-technologie.
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Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?
Der Artikel berichtet darüber, dass Paul McCartney mithilfe einer Künstlichen Intelligenz einen nie veröffentlichten Song der Beatles auf Grundlage einer alten Kassette von John Lennon produziert. Obwohl diese Technologie für musikalische Zwecke sehr hilfreich sein kann, gibt es auch die Sorge, dass die Künstliche Intelligenz die Authentizität der Musik in Frage stellen könnte, da sie in der Lage ist, eine künstliche Tonspur von einer echten Aufnahme zu unterscheiden. Dadurch wird ein größeres Verständnis dafür geschaffen, wie Technologie die kreative Musikproduktion beeinflussen kann.