Die Texte, die wir ohne KI nie gelesen hätten
Veröffentlicht am 26.08.26
Liebe Leserin, lieber Leser,
es kommt inzwischen regelmäßig vor, dass ein nahezu fertiger Editorialtext bei uns im Papierkorb landet.
Dabei fängt alles immer so gut an. Wir lesen etwas, das uns elektrisiert, und denken: Das müssen unsere Leserinnen und Leser wissen. Das ist wirklich neu.
Oft ist der Text englischsprachig, und da sind wir nicht immer ganz trittfest. Also lassen wir KI für einen ersten Überblick eine deutsche Zusammenfassung erstellen. Parallel läuft unser coolster Skill mit. Er soll Aussagen z.B. über Lernthemen nicht einfach übernehmen, sondern prüfen, ob die Aussagen evidenzbasiert sind oder möglicherweise einem Lernmythos aufsitzen.
Das Modell fasst den Blogbeitrag zusammen. Klar, ordentlich, brauchbar.
Und am Ende der Zusammenfassung meldet sich das Modell noch mal:
„Seid ihr sicher, dass Ihr damit weiterarbeiten wollt? Hier stimmt etwas nicht. Schaut euch diese Stelle an. Und diese. Zu dem einen Punkt gibt es eine berechtigte Kritik, hier die Quelle. Der andere lässt sich so nicht behaupten, denn aus der empirischen Lernforschung wissen wir eigentlich etwas anderes.“
Und es bleibt nicht bei der Warnung. Das KI-Modell legt uns eine Spur:
„Lest hier weiter. Wenn ihr an dieser Stelle einsteigt, seht ihr, was ich meine. Hier ist die Studie.“
Zuletzt ging es uns so mit einem wegweisenden Blogbeitrag über Lernen mit KI. Beeindruckt hatte uns vor allem, wie geschlossen alles klang. Und es passte auch so wunderbar zu unseren eigenen Überzeugungen. Dazu kam die unbestrittene Kompetenz der Autorin. Gerade deshalb war leicht zu übersehen, dass die Kernaussage wissenschaftlich auf erstaunlich dünnem Boden stand.
Es kommen nicht nur Warnungen oder Einwände, sondern auch Leseempfehlungen. „Schaut euch doch mal Gick und Holyoak an.“
Am Ende dieses Nachmittags hatten wir vier grundlegende Arbeiten aus der empirischen Lernwirksamkeitsforschung gelesen.
Nur kein Editorial geschrieben.
Deshalb stimmen wir nicht so recht ein in das verbreitete Klagelied, mit KI lerne man flacher, arbeite unproduktiver und produziere am Ende nur noch Mist. Unsere Erfahrung ist jedenfalls eine andere. In diesem Fall hat KI unser Denken nicht verkürzt, sondern vertieft. Sie hat uns von einem überzeugend klingenden Text weg und hin zur Überprüfung unserer Annahmen geführt.
Das geht weiter als der obligatorische “Agiere wie Sokrates"-Prompt”. Wir wissen inzwischen, wie wir generative KI so einrichten, dass sie für unsere Arbeit nützlich wird. Und wir wissen, mit welchem System wir welche Aufgabe bearbeiten und mit welchem besser nicht.
Wir haben genau diesen Fall mit zwei verschiedenen Frontier-Modellen verglichen. Beide bekamen denselben Blogbeitrag und denselben Skill. Das eine fasste den Beitrag und die genannten Studien artig zusammen. Das andere sagte: Stopp. Vorsicht. Hier stimmt etwas nicht.
Das eine hätte uns geholfen, schneller fertig zu werden. Das andere half uns, nicht vorschnell fertig zu sein.
Ein Modell, das zusammenfasst, bekommt man inzwischen an jeder Straßenecke. Ein System, das Widersprüche sichtbar macht, Evidenz einfordert und neue Suchwege öffnet, muss man sich erarbeiten. Ein großartiges Werkzeug dafür sind Skills.
Ein so ausgerichtetes System hat nicht automatisch recht. Auch ein gut gemachter Skill nimmt uns das fachliche Urteil nicht ab. Er führt uns an die Stellen, an denen unser Urteil gebraucht wird. Lesen, prüfen und entscheiden müssen wir selbst.
Die Anforderungen in der Erwachsenenbildung wachsen gerade schneller, als wir alle miteinander hinterherkommen. Viele Gewissheiten lösen sich gerade gleichzeitig auf.
Wenn wir KI zu Hilfe nehmen, muss das sitzen. Sie darf uns nicht einfach nur schneller machen. Sie muss uns helfen, Unsicherheiten zu erkennen, genauer hinzusehen und an den richtigen Stellen weiterzufragen.
Bei uns war es ein Editorial, das der Prüfung nicht standhielt. Bei Ihnen ist es vielleicht ein Kurskonzept, das nicht mehr dem Stand der Forschung entspricht. Oder ein Projektantrag, bei dem Konzept und Kalkulation nicht recht zusammenpassen.
Es ist nicht der sokratische Tutor, der den qualitativen Unterschied macht. Und auch nicht der eine perfekte Prompt. Unser Vergleich zeigt: Derselbe Skill macht nicht jedes Modell gleich gut. Man muss deshalb nicht nur wissen, wie man einen Auftrag formuliert, sondern auch, welches System diese Arbeit überhaupt leisten kann.
KI-Souveränität ist mehr als Bedienkompetenz. Dazu gehört Modelle einschätzen zu können, Arbeitsweisen sinnvoll einzurichten, Ergebnisse fachlich zu prüfen und an den entscheidenden Stellen selbst die Richtung zu bestimmen. Wir müssen lernen, uns souverän und leistungsfähig durch diese Systeme zu bewegen, statt uns von ihnen bewegen zu lassen. Und das noch dazu in einem sich ständig verändernden Feld.
Genau daran arbeiten wir in unseren Workshops, Keynotes, Moderationen und Beratungen.
Zum Beispiel am 10. und 11.09. zu KI für Führungskräfte in Bielefeld oder im Lehrgang Künstliche Intelligenz in der Erwachsenenbildung am bifeb.
Christiane Carstensen, David Röthler und Sonya Dase von Milenu und Dase & Carstensen
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Den vollständigen Infobrief zu KI für Fach- und Führungskräfte in der Erwachsenenbildung finden Sie hier.