Zwischen KI-Verständnis und KI-Kulisse
Veröffentlicht am 11.03.2026
Liebe Leserin, lieber Leser,
der Dunning-Kruger-Effekt beschreibt ein bekanntes Phänomen: Wer einem neuen Thema begegnet, überschätzt am Anfang oft den eigenen Kenntnisstand. Denn gerade wenn Erfahrung und Überblick noch fehlen, fehlt häufig auch das Maß, um die eigene Kompetenz realistisch einzuschätzen. Schon erste brauchbare Ergebnisse können dann ein Gefühl von – trügerischer – Sicherheit erzeugen.
Gerade bei generativer KI ist diese Gefahr groß. Man hat ein wenig mit Chat GPT gechattet, ein paar überraschend brauchbare Antworten gesehen oder vielleicht nur anderen dabei zugeschaut, und schon liegt der Eindruck nahe, man wisse im Grunde, wie das alles funktioniert.
Wie groß dieser Irrtum sein kann, zeigt sich etwa beim Schreiben von Projektanträgen. Die einen lassen sich von einem Chatbot in kurzer Zeit einen Antrag zu „Lernen mit KI“ entwerfen und erleben schon das als Kompetenz- und vor allem Zeitgewinn.
Die anderen wissen, dass die eigentliche Herausforderung viel früher beginnt. Wer ein tragfähiges Projekt planen will, muss zunächst verstanden haben, dass generative KI nicht nur Texte produziert, sondern Lern- und Arbeitswelten substanziell verändert. Sie verändert, wie Menschen sich informieren, wie sie Probleme lösen, welche Probleme sie nicht mehr lösen, wie und was sie schreiben, planen, entscheiden und lernen.
Wer diese Verschiebung nicht wahrnimmt, nutzt KI vor allem dazu, alte Fragestellungen schneller zu bearbeiten. Wer sie wahrnimmt, erkennt, dass sich der Gegenstand selbst verändert hat: dass neue Fragen entstehen, neue Akteure auftreten, alte Routinen brüchig werden und Bildung auf eine Umgebung antworten muss, die sich unter dem Einfluss generativer KI bereits neu sortiert.
Erst von dort aus gewinnt auch ein Projektantrag seine Richtung.
Die Frage, wie man einen solchen Text mit KI schreibt, stellt sich deshalb erst im zweiten Schritt. Und auch in diesem zweiten Schritt kann der Dunning-Kruger-Effekt leicht in die Irre führen. Denn nur weil man mit einem Chatbot wie Chat GPT arbeiten kann und in kurzer Zeit brauchbar wirkende Formulierungen erhält, heißt das noch nicht, dass man generative Systeme verstanden hat. Generative KI schreibt nicht aus Verständnis, sondern aus Wahrscheinlichkeiten; sie arbeitet mit Mustern aus ihrem Trainingsmaterial und mit dem Kontext, den man ihr im konkreten Arbeitsprozess gibt. Wer mit ihr gute Texte entwickeln will, muss daher wissen, worauf sich ein System stützt, wie es Material verarbeitet und wo man mit eigener Expertise prüfen, präzisieren und gegensteuern muss.
Die eigentliche Differenz verläuft daher nicht zwischen technikaffin und technikskeptisch, analog und digital. Sie verläuft zwischen Häusern, die erste Vertrautheit mit Verständnis verwechseln, und solchen, die begreifen, dass KI nicht nur neue Werkzeuge hervorbringt, sondern neue Bedingungen.
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David Röthler, Sonya Dase und Christiane Carstensen
von Milenu und Dase & Carstensen
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Den vollständigen Infobrief zu KI für Fach- und Führungskräfte in der Erwachsenenbildung finden Sie hier.