Der Kaiser hat jetzt ChatGPT

Ich liebe KI. Wirklich. Ich benutze sie ständig. Zum Recherchieren, Denken, Strukturieren, Gegenargumentieren, Sortieren, Übersetzen, Formulieren, Ideenweiterspinnen. Man kann sich heute innerhalb von zwei Stunden in ein Thema einarbeiten, für das man früher zwei Tage in Büchern, Studien und irgendwelchen obskuren PDFs herumgewühlt hätte. Man kann sich Zusammenhänge erklären lassen, die man vorher nicht verstanden hat, komplizierte Sachverhalte auseinandernehmen, verschiedene Perspektiven vergleichen und aus einem Haufen Gedanken eine Präsentation bauen, die aussieht, als hätte man monatelang daran gearbeitet.

Großartig. Und ein kleines bisschen beängstigend. Denn irgendwann sitzt man vor diesem wunderschönen Ergebnis und denkt: Wow. Bin ich gut. Äh. Bist du? Oder ist dein Dokument gut? Das ist nämlich nicht unbedingt dasselbe.

Als Keynote-Speakerin ist das für mich eine ziemlich handfeste Frage. Selbstverständlich nutze ich KI zur Vorbereitung meiner Vorträge. Warum sollte ich es nicht tun? Ich kann mir Forschung zusammensuchen lassen, Modelle erklären, Zusammenhänge prüfen, Gegenargumente formulieren, Dramaturgien testen. Ich kann einen Deep Dive in ein Thema machen, für den ich früher vermutlich drei Wochen gebraucht hätte. Aber irgendwann stehe ich auf einer Bühne. Ohne Chatfenster. Und dann sitzt da vielleicht jemand in Reihe vier, der sich seit zwanzig Jahren beruflich mit genau diesem Thema beschäftigt, hebt die Hand und sagt: „Aber wie erklären Sie sich dann eigentlich …?“

Spätestens jetzt zeigt sich der Unterschied zwischen etwas produziert haben und etwas verstanden haben. PowerPoint kann nämlich nicht zurückreden.

Willkommen im Zeitalter der geliehenen Kompetenz

Das ist eine der interessantesten Nebenwirkungen der KI-Revolution: Noch nie konnten wir so schnell so kompetent aussehen. Eine brillante Mail? Drei Minuten. Eine Marktanalyse? Zehn Minuten. Eine Strategiepräsentation? Einen Nachmittag. Ein LinkedIn-Artikel über Quantencomputing, Neuroplastizität, geopolitische Machtverschiebungen oder Führung in der Transformation? Kein Problem. Einmal kurz Prompt polieren und ab dafür. Wir können heute Wissen darstellen, lange bevor wir es besitzen.

Und genau darin liegt eine neue Form des Hochstapler-Risikos. Wobei wir mit dem Begriff ein bisschen aufpassen müssen. Das klassische Impostor-Phänomen beschreibt Menschen, die objektiv kompetent und erfolgreich sind, ihre eigene Leistung aber nicht richtig internalisieren können. Sie glauben, irgendwann werde jemand merken, dass sie eigentlich gar nichts können – obwohl die Fakten das Gegenteil zeigen. Die KI-Version ist fast das spiegelverkehrte Problem: Wir fühlen uns vielleicht gar nicht wie Imposter. Wir merken nur irgendwann, dass zwischen dem, was wir nach außen darstellen können, und dem, was in unserem eigenen Kopf tatsächlich verfügbar ist, eine erstaunlich große Lücke entstanden ist.

Du fühlst dich nicht wie ein Hochstapler, obwohl du kompetent bist. Du wirkst kompetent, bevor du es wirklich bist. Nennen wir es das Reverse-Impostor-Problem.

Wissen haben ist etwas anderes als Zugang zu Wissen haben

Neu ist das Phänomen übrigens nicht. Schon lange bevor ChatGPT auftauchte, haben Psychologen untersucht, was passiert, wenn wir Informationen nicht mehr selbst speichern müssen, weil wir wissen, wo wir sie wiederfinden. Eine berühmte Studie aus dem Jahr 2011 zeigte den sogenannten „Google Effect“: Wenn Menschen davon ausgehen, dass Informationen später weiterhin verfügbar sein werden, erinnern sie sich schlechter an die Information selbst – dafür besser daran, wo sie diese Information finden können. Unser Gedächtnis passt sich also an. Wir speichern nicht mehr nur Wissen, sondern Zugangswege zu Wissen.

Das ist zunächst überhaupt nichts Schlechtes. Menschen machen das seit Jahrhunderten. Wir schreiben Einkaufszettel, führen Kalender, benutzen Taschenrechner, schlagen Wörter nach, fragen andere Menschen. Die Psychologie nennt das Cognitive Offloading: Wir lagern einen Teil unserer geistigen Arbeit in unsere Umwelt aus, um unser Gehirn zu entlasten. Sehr vernünftig. Mein Gehirn muss tatsächlich nicht wissen, wann Müllabfuhr ist.

Das Problem beginnt dort, wo wir nicht mehr sauber unterscheiden zwischen „Ich weiß es“ und „Ich kann es innerhalb von zwölf Sekunden herausfinden“. Für viele Dinge ist der zweite Satz völlig ausreichend. Für andere nicht. Denn Kompetenz bedeutet nicht nur, Informationen auftreiben zu können. Kompetenz bedeutet, Zusammenhänge zu erkennen. Widersprüche zu bemerken. Plausibilität einzuschätzen. Erfahrungen miteinander zu verknüpfen. Eine Situation spontan beurteilen zu können. Eine unerwartete Frage zu beantworten. Einen Gedanken weiterzudenken, den vorher niemand formuliert hat. Und dafür braucht man etwas im eigenen Kopf. Siehe auch Bildung, Wissen und Urteilskraft im KI-Zeitalter.

Das gefährlichste KI-Ergebnis ist das, das sich nach unserem eigenen Gedanken anfühlt

Hier kommt noch ein zweites Problem dazu. KI produziert Ergebnisse mit einer erstaunlichen sprachlichen Geschmeidigkeit. Eine Erklärung klingt logisch. Eine Argumentation wirkt geschlossen. Eine Präsentation sieht überzeugend aus. Und während wir sie lesen, passiert etwas Merkwürdiges: Sie beginnt sich vertraut anzufühlen. Wir haben sie schließlich fünfmal überarbeitet, Sätze verschoben, gesagt „Mach das noch etwas pointierter“, eine Grafik ergänzt. Irgendwann fühlt sich der Gedanke an wie unserer. Aber Wiedererkennen ist nicht Verstehen. Und Verstehen ist noch einmal etwas anderes als Abrufen können.

Genau hier wird es interessant. Eine 2025 veröffentlichte Studie von Forschern der Carnegie Mellon University und Microsoft Research untersuchte 319 Wissensarbeiter und 936 konkrete Situationen, in denen sie generative KI eingesetzt hatten. Ein Ergebnis: Je größer das Vertrauen in die KI war, desto weniger kritisches Denken berichteten die Teilnehmenden. Höheres Vertrauen in die eigene Kompetenz hing dagegen mit mehr kritischer Prüfung zusammen. Gleichzeitig veränderte KI die Art des Denkens: weg von der kompletten eigenen Erstellung, stärker hin zum Überprüfen, Integrieren und Steuern der KI-Ergebnisse.

Das ist eigentlich ziemlich logisch. Wenn ich etwas über ein Thema weiß, kann ich ChatGPT widersprechen. Wenn ich nichts darüber weiß, klingt ChatGPT einfach beeindruckend. Und genau deshalb ist Expertise durch KI nicht weniger wichtig geworden. Sie ist wichtiger geworden.

Ohne eigenes Wissen kannst du nicht beurteilen, ob die KI Unsinn erzählt

Das ist vielleicht eines der größten Missverständnisse unserer Zeit: Weil Maschinen immer mehr wissen, müsse der Mensch immer weniger wissen. Ich glaube, das Gegenteil ist richtig. Je mächtiger unsere Werkzeuge werden, desto wichtiger wird unsere Fähigkeit, ihre Ergebnisse einzuordnen. Ein schlechter Text fällt relativ schnell auf. Ein sehr guter, aber inhaltlich falscher Text ist viel gefährlicher. Eine miserable Analyse macht niemandem Angst. Eine brillant formulierte Analyse mit einer völlig falschen Grundannahme schon. Siehe auch Halluzination: Wenn künstliche Intelligenz überzeugend irrt und KI-Fehler: Was ChatGPT falsch macht.

Wer KI benutzen möchte, braucht deshalb etwas, was man nicht prompten kann: Urteilsfähigkeit. Und Urteilsfähigkeit entsteht aus Wissen, Erfahrung, Vergleichsmöglichkeiten, Scheitern, Beobachtung und Zeit. Oder anders gesagt: Du brauchst ein eigenes Netz im Kopf, in das du neue Informationen einhängen kannst. Wenn dieses Netz fehlt, bleibt Wissen lose herumliegen. Dann kennst du vielleicht sieben interessante Studien, drei Modelle und zwölf Fachbegriffe – aber sobald jemand eine unerwartete Verbindung herstellt, fällt das Kartenhaus zusammen.

Der Kaiser trägt eine fantastische PowerPoint

Und hier kommen wir zu Hans Christian Andersen. Vielleicht wird „Des Kaisers neue Kleider“ zur heimlichen Parabel unserer KI-Zeit. Alle sehen den perfekten Output. Den eleganten Bericht. Die wahnsinnig kluge Präsentation. Den 48-seitigen Strategieentwurf. Den brillant formulierten Fachartikel. Wow. Beeindruckend. Bis irgendwann jemand fragt: „Warum?“ Oder: „Was genau meinen Sie damit?“ Oder noch schlimmer: „Können Sie mir ein konkretes Beispiel geben?“

Und plötzlich steht der Kaiser da. Mit 48 perfekt designten Slides. Aber leider ohne Hose.

Die gute Nachricht: KI kann uns genauso gut schlauer machen

Bevor daraus jetzt wieder die übliche „Früher haben wir noch selber gedacht!“-Romantik wird: Nein. KI macht uns nicht automatisch dümmer. Und sie macht uns auch nicht automatisch zu Hochstaplern. Sie kann sogar ein fantastisches Lernwerkzeug sein. Das Interessante ist nämlich: Forschung zeigt inzwischen beide Effekte.

In einer randomisierten Studie aus dem Jahr 2025 schnitten Studierende, die ChatGPT relativ frei als Lernhilfe verwendet hatten, bei einem überraschenden Wissenstest 45 Tage später schlechter ab als eine Vergleichsgruppe, die traditioneller gelernt hatte. Die Autoren vermuten, dass das geringere geistige Engagement beim KI-gestützten Lernen zu weniger dauerhaftem Wissen geführt haben könnte. Gleichzeitig zeigte eine andere randomisierte Studie mit Harvard-Studierenden, dass ein speziell entwickelter KI-Tutor Lernen sogar massiv verbessern konnte: Die Studierenden lernten mit ihm in kürzerer Zeit mehr als in einer aktiven Präsenz-Lernumgebung. Der entscheidende Unterschied: Diese KI lieferte nicht einfach bequem Ergebnisse, sondern war so gestaltet, dass sie Lernprozesse unterstützte.

Und genau da liegt vermutlich die ganze Wahrheit. Es ist nicht die Frage, ob wir KI benutzen. Es ist die Frage, wofür. Benutzen wir sie als Ersatz fürs Denken? Oder als Trainingspartner fürs Denken? Das sind zwei vollkommen verschiedene Dinge. Siehe auch Tech Literacy und Prompt Literacy sowie Symbiotic Work: Wie Menschen und KI zusammenarbeiten.

WIR MÜSSEN WIEDER LERNEN, UNS ANZUSTRENGEN

Unser Gehirn hat eine unangenehme Eigenschaft: Es lernt besonders gut, wenn es arbeiten muss. Nicht wenn alles butterweich hineinfließt. Die Lernpsychologie kennt dafür unter anderem den Effekt der Retrieval Practice. Wenn wir versuchen, etwas aktiv aus unserem Gedächtnis abzurufen, wird Wissen langfristig stabiler gespeichert. Einfach noch einmal lesen fühlt sich häufig leichter an – aktives Erinnern ist aber für dauerhaftes Lernen besonders wirksam.

Das ist ein bisschen gemein. Denn genau die Reibung, die wir mit KI so wunderbar beseitigen können, ist manchmal die Reibung, durch die Lernen überhaupt erst entsteht. Suchen. Nachdenken. Nicht sofort wissen. Eine falsche Hypothese haben. Noch einmal anfangen. Versuchen, etwas mit eigenen Worten zu erklären. Diese kleinen geistigen Zumutungen sind keine Bugs. Sie sind Training.

Die wichtigste KI-Kompetenz: den Laptop zuklappen

Ich habe für mich inzwischen einen ziemlich simplen Test. Wenn ich mich intensiv mit einem neuen Thema beschäftigt habe, muss irgendwann der Moment kommen, in dem ChatGPT zu ist. Notizen weg. Browser weg. Studien weg. Und dann muss ich mir selbst erklären können: Worum geht es hier eigentlich? Was sind die drei wichtigsten Gedanken? Warum sind sie wichtig? Wo sind die Schwächen? Was halte ich davon? Welche Erfahrungen kenne ich, die dazu passen? Was widerspricht dem Ganzen? Und könnte ich es jemandem erklären, der noch nie davon gehört hat?

Wenn nicht, habe ich noch nicht gelernt. Ich habe recherchiert. Auch gut. Aber nicht dasselbe.

Sieben Regeln gegen die KI-Imposter-Falle

1. Lass dir nicht nur Antworten geben. Lass dich abfragen. Nachdem du mit KI ein Thema erarbeitet hast, dreh den Spieß um: „Stell mir zehn Fragen dazu.“ „Prüfe, ob ich den Zusammenhang verstanden habe.“ „Gib mir einen kritischen Einwand und lass mich darauf antworten.“ „Frag mich wie ein skeptischer Vorstand.“ „Sei ein Fachpublikum und bohre nach.“ Plötzlich ist KI nicht mehr dein Ghostwriter, sondern dein Sparringspartner. Das ist eine völlig andere Beziehung.

2. Mach den Ohne-KI-Test. Kannst du deinen Gedanken ohne Bildschirm erklären? Nicht wortwörtlich, aber logisch. Wenn du für jeden zweiten Satz in deine Notizen schauen musst, sitzt das Thema noch nicht. Das gilt übrigens nicht nur für Speaker. Es gilt für Führungskräfte in Meetings, Consultants beim Kunden, Studierende in Prüfungen und vermutlich für ziemlich viele Menschen, die demnächst mit beeindruckenden PowerPoints durch Unternehmen ziehen werden.

3. Suche nach Verbindungen zu deinem eigenen Leben. Wissen bleibt besser hängen, wenn es irgendwo andocken kann. Welche Erfahrung habe ich gemacht? Wo habe ich das schon einmal beobachtet? Welche Geschichte fällt mir dazu ein? Welcher Kunde, welche Entscheidung, welcher Fehler, welches Erlebnis? Genau hier entsteht etwas, das KI niemals exakt reproduzieren kann: deine Perspektive.

4. Formuliere mindestens einmal selbst. Nicht alles — wir müssen nicht aus masochistischen Gründen wieder mit der Schreibmaschine anfangen. Aber die zentrale These eines Textes, die Kernaussage einer Präsentation oder das wichtigste Argument sollte man irgendwann einmal selbst formulieren können. Denn Schreiben ist Denken. Wer ausschließlich fertige Gedanken editiert, denkt anders als jemand, der versucht, einen Gedanken selbst auf die Welt zu bringen.

5. Lass dir widersprechen. Eine der besten Möglichkeiten, KI zu benutzen, lautet nicht „Bestätige meine Idee“, sondern: „Warum könnte meine Idee falsch sein?“ „Welche Gegenargumente gibt es?“ „Was würde ein Experte daran kritisieren?“ „Welche Annahme übersehe ich?“ Je besser KI darin wird, uns perfekte Antworten zu liefern, desto wichtiger wird unsere Bereitschaft, unbequeme Fragen zu stellen.

6. Entscheide bewusst, was in deinem Kopf bleiben soll. Ich muss keine Jahreszahlen auswendig lernen, keine vollständigen Literaturangaben, keine Statistik bis auf die zweite Nachkommastelle. Aber bestimmte Dinge möchte ich besitzen: Grundmodelle. Kernzusammenhänge. Gedanken, die für meine Arbeit wichtig sind. Dinge, auf deren Grundlage ich Entscheidungen treffe. Das ist vielleicht eine neue Form von Wissenshygiene: Was darf draußen bleiben – und was muss rein?

7. Mach aus fremdem Wissen irgendwann dein eigenes. Das ist der wichtigste Schritt. Nicht: Was sagt die Studie? Nicht: Was sagt ChatGPT? Nicht: Was sagen fünf Experten? Sondern irgendwann: Was denke ich? Wo stimme ich zu? Wo nicht? Was fehlt mir? Welche Verbindung sehe ich, die dort nicht steht? Denn genau dort beginnt menschlicher Mehrwert.

„ECHT KÖNNEN“ WIRD UND BLEIBT RICHTIG WERTVOLL

Die ganze Sache hat sogar eine sehr schöne Seite. Wenn bald jeder innerhalb weniger Minuten sehr professionelle Texte, Präsentationen, Strategiepapiere und Analysen herstellen kann, verlieren genau diese Dinge etwas von ihrer bisherigen Signalwirkung. Eine schicke Präsentation beweist dann nicht mehr besonders viel. Ein eloquenter Text auch nicht. Nicht einmal eine erstaunlich kluge Analyse.

Interessant wird, was dahinter passiert. Kann jemand spontan denken? Kann jemand erklären? Kann jemand zuhören und reagieren? Kann jemand unterschiedliche Informationen miteinander verbinden? Kann jemand eine Position vertreten, ohne vorher fünf Prompts abzusetzen? Kann jemand sagen: „Das weiß ich nicht“? Kann jemand einen Gedanken entwickeln, den es vorher noch nicht gab? Kann jemand aus Wissen Erfahrung machen – und aus Erfahrung Urteilskraft? Vielleicht werden genau diese Fähigkeiten in einer KI-Welt wieder sichtbar wertvoller. Nicht weniger.

KI darf unser Exoskelett sein. Aber nicht unser Skelett.

Genau das ist für mich die einfachste Metapher. KI kann ein kognitives Exoskelett sein. Sie kann uns schneller machen, stärker, weiter. Sie kann Dinge ermöglichen, die wir alleine nicht könnten. Aber ein Exoskelett funktioniert besonders gut, wenn darunter noch etwas vorhanden ist. Wenn wir irgendwann gar keine eigenen geistigen Muskeln mehr benutzen, wird aus Unterstützung Abhängigkeit.

Und dann entsteht tatsächlich diese seltsame Imposter-Gesellschaft: Alle schreiben brillante Mails. Alle bauen fantastische Präsentationen. Alle produzieren Thought Leadership. Alle kennen plötzlich jede Studie. Und wenn man sich dann gegenübersitzt und sagt: „Erzähl mal.“ – wird es erstaunlich still. Siehe auch Vielleicht sind wir Menschen gar nicht so großartig, wie wir denken.

Deshalb glaube ich nicht, dass die große Frage lautet: Wie viel dürfen wir mit KI machen? Sondern: Was sollten wir trotz KI weiterhin selbst können? Vielleicht ist das der eigentliche Skill der kommenden Jahre. Nicht möglichst viel Wissen im Kopf zu speichern. Aber genug. Genug, um zu verstehen. Genug, um zu beurteilen. Genug, um zu widersprechen. Genug, um weiterzudenken.

Und vor allem genug, um irgendwann den Laptop zuzuklappen, nach vorne zu gehen und sagen zu können: Okay. Jetzt ich.