Macht KI das Denken bequem? Was Studien über verlernte Fähigkeiten zeigen

Eine Mail an einen schwierigen Kunden. Früher hat sie zwanzig Minuten gedauert: anfangen, verwerfen, umformulieren. Heute steht der Entwurf in zehn Sekunden da, höflich, klar, besser als der eigene. Nach ein paar Monaten fällt etwas auf. Ohne den Entwurf weiß man kaum noch, wie man anfangen soll.

Die Szene ist erfunden, aber viele werden sie kennen. Eric So, Professor für Verhaltensökonomie an der MIT Sloan School of Management, hat ihr gerade ein ganzes Buch gewidmet: „The Collision: What AI Does to Us“, im Oktober bei W. W. Norton erschienen. Seine These: KI verändert nicht nur, was wir können. Sie verändert, wie wir denken.

Ein altes Unbehagen in neuer Form

Die Sorge ist älter als jede Software. Platon lässt Sokrates im Phaidros klagen, die Schrift werde Vergesslichkeit in die Seelen pflanzen, weil die Menschen sich auf Buchstaben verlassen statt auf ihr Gedächtnis. Beim Taschenrechner hieß es, niemand werde mehr rechnen können, bei der Navigation im Auto, niemand finde mehr ohne sie nach Hause. Ganz falsch lagen die Mahner nie. Wir rechnen tatsächlich weniger im Kopf. Nur hat es meistens nicht geschadet, weil der Taschenrechner zuverlässig rechnet.

Bei KI liegt der Fall anders, und darin steckt die eigentliche Frage. Ein Sprachmodell liefert keine sicheren Ergebnisse, es liefert plausible. Wer es nutzt, muss die Antwort beurteilen können. Dafür braucht man genau die Fähigkeit, die man gerade abgibt.

Was die Forschung bisher zeigt

Belastbare Langzeitdaten gibt es noch nicht, die Werkzeuge sind zu jung. Drei Untersuchungen aus sehr verschiedenen Welten zeigen aber in dieselbe Richtung.

In der Schule. Forschende um Hamsa Bastani von der Wharton School gaben fast tausend Schülerinnen und Schülern einer weiterführenden Schule Zugang zu GPT-4 für den Mathematikunterricht. Eine Gruppe bekam eine Oberfläche wie ChatGPT, eine zweite einen Lernhelfer, der Hinweise gab, aber keine fertigen Lösungen. Beim Üben schnitten beide Gruppen deutlich besser ab als Schülerinnen und Schüler ohne KI, die erste um 48 Prozent, die zweite sogar um 127 Prozent. Dann kam die Prüfung, ohne KI. Die Gruppe mit dem freien Zugang lag 17 Prozent unter denen, die nie Zugang hatten. Die Gruppe mit dem Lernhelfer lag etwa gleichauf. Die Studie ist 2025 in den Proceedings of the National Academy of Sciences erschienen.

In der Klinik. Noch deutlicher wird es dort, wo erfahrene Fachleute arbeiten. In vier polnischen Zentren wurde KI eingeführt, die bei der Darmspiegelung auf Polypen hinweist. Ein Team um Krzysztof Budzyń hat danach die Untersuchungen ausgewertet, die die Ärztinnen und Ärzte weiterhin ohne KI vornahmen.

Adenom-Erkennungsrate bei Darmspiegelungen ohne KI-Hilfe, vor und nach Einführung der KI

28,4 %3 Monate vor der Einführung

22,4 %3 Monate danach

Nach drei Monaten mit KI fanden dieselben Fachleute ohne KI seltener Adenome, also Vorstufen von Darmkrebs. Die Studie beobachtet nur, sie beweist keine Ursache, und sie muss sich in weiteren Untersuchungen bestätigen. Sie ist aber der erste Hinweis aus dem klinischen Alltag, dass sich schon nach wenigen Monaten etwas verschiebt, und zwar bei Menschen mit langjähriger Erfahrung.

Im Büro. Microsoft Research und die Carnegie Mellon University haben 319 Wissensarbeiterinnen und Wissensarbeiter nach 936 konkreten Situationen gefragt, in denen sie KI genutzt haben. Wer der KI viel zutraute, dachte nach eigener Auskunft weniger kritisch nach. Wer sich selbst viel zutraute, prüfte mehr. Die Forschenden beobachten außerdem eine Verschiebung: Kritisches Denken heißt zunehmend, Ergebnisse zu prüfen und einzuordnen, statt sie selbst zu erarbeiten.

Wie Menschen KI tatsächlich nutzen, zeigt eine Auswertung von Anthropic. In rund 575.000 Gesprächen von Studierenden mit Claude zielte fast die Hälfte direkt auf eine fertige Lösung oder einen fertigen Text, mit wenig eigenem Zutun.

Die Mühe gehört zum Lernen

Eric So nennt das Muster dahinter die Schwerkraft der KI. Der Griff zum Werkzeug kostet keine Mühe, und das Gehirn spart gern Energie. Dazu kommt der Druck, mit Kolleginnen und Kollegen mitzuhalten, die schneller liefern, weil sie KI nutzen. Manche Arbeitgeber, so schreibt er, knüpfen Boni und Beförderungen inzwischen an die KI-Nutzung.

Sein Gegenmittel klingt altmodisch: produktive Mühe. Lernen entsteht, wo man sich an etwas abarbeitet, scheitert und es noch einmal versucht. So unterscheidet deshalb zwischen KI als Antwortmaschine und KI als Lehrer. Als Antwortmaschine sei sie „sehr schlecht für das Denken“, als Lehrer könne sie helfen. Die Schulstudie zeigt diesen Unterschied ziemlich genau.

Man kann das auch gelassener sehen. Nicht jede verlernte Fähigkeit ist ein Verlust. Kaum jemand vermisst es, Telefonnummern auswendig zu wissen. Die Frage ist, welche Fähigkeiten man braucht, um die Maschine zu kontrollieren, und welche man ihr getrost überlassen kann.

Was Unternehmen daraus mitnehmen

Für Unternehmen ist die Frage handfest, denn ihr Wert steckt im Können ihrer Fachkräfte. Drei Stellen verdienen einen genaueren Blick.

Die Einarbeitung. Wer neu anfängt, bekommt heute oft als Erstes einen KI-Zugang. Das ist sinnvoll, birgt aber die Gefahr der Schulstudie: Die Ergebnisse stimmen, das Verständnis wächst nicht mit. Besser funktioniert eine Einarbeitung, in der KI nachfragt und erklärt, statt Lösungen zu liefern, und in der einzelne Aufgaben bewusst ohne KI erledigt werden. Viele Werkzeuge lassen sich mit einer festen Anweisung so einstellen. Wie sich das Lernen beim Berufseinstieg verändert, zeigt auch der Beitrag Kostet KI Arbeitsplätze?.

Die Prüfung. KI-Ergebnisse zu prüfen, ist anspruchsvolle Arbeit. Wer einen Vertrag oder eine Konstruktion beurteilt, braucht das Fachwissen, um den Fehler zu sehen, den die KI nicht ankündigt. Legen Sie fest, welche Kernfähigkeiten im Haus bleiben sollen, und sorgen Sie dafür, dass sie geübt werden, etwa durch regelmäßige Aufgaben ohne Unterstützung oder Fallbesprechungen im Team.

Die Abhängigkeit. Was im Haus niemand mehr ohne KI kann, hängt am Anbieter. Fällt ein Dienst aus oder verdoppelt sich der Preis, fehlt dann nicht nur das Werkzeug. Eigenes Können ist auch Unabhängigkeit.

Messen lässt sich das, wie in der Klinik, ganz schlicht: Wie gut gelingt eine Aufgabe ohne KI, bevor und nachdem ein Team einige Monate mit ihr gearbeitet hat? Wer das in einem Bereich einmal ausprobiert, weiß mehr als jede Studie über das eigene Haus.

Bleibt die Frage für das Wochenende: Welche Ihrer Fähigkeiten würden Sie nie an eine Maschine abgeben wollen, und üben Sie die noch?

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Häufige Fragen

Macht KI dumm?

So pauschal sagt das keine der Studien. Sie zeigen etwas Genaueres: Wer eine Aufgabe vollständig an KI abgibt, übt die Fähigkeit dahinter nicht mehr, und das kann sich zeigen, sobald die KI fehlt. Wer KI dagegen nutzt, um Fragen gestellt und Fehler erklärt zu bekommen, lernt nach den bisherigen Ergebnissen nicht schlechter.

Was ist kognitives Abladen?

Damit ist gemeint, dass Menschen Denkarbeit an ein Werkzeug abgeben, so wie früher das Kopfrechnen an den Taschenrechner oder Telefonnummern an das Handy. Das entlastet. Problematisch wird es, wenn die abgegebene Fähigkeit später gebraucht wird, um das Ergebnis des Werkzeugs zu prüfen.

Wie setzen wir KI in der Einarbeitung sinnvoll ein?

Als Lehrer statt als Lösungsautomat: Die KI soll nachfragen, Hinweise geben und Fehler erklären, die Lösung erarbeitet die neue Kollegin oder der neue Kollege selbst. Dazu gehören Aufgaben, die bewusst ohne KI erledigt werden, und ein Gespräch mit einer erfahrenen Person, die das Ergebnis mit ihnen durchgeht.

Welche Fähigkeiten sollten im Unternehmen bleiben?

Alle, die Sie brauchen, um KI-Ergebnisse zu beurteilen: das Fachwissen etwa in Buchhaltung oder Technik, auf dessen Grundlage jemand erkennt, dass eine Antwort falsch ist. Außerdem alles, was weiterlaufen muss, wenn ein Dienst ausfällt oder sein Preis steigt.

Quellen

• MIT News: Q&A, The „collision“ between AI, your brain, and society, 15.10.2026, zum Buch von Eric So: The Collision, What AI Does to Us, W. W. Norton, Oktober 2026: news.mit.edu
• Hamsa Bastani u. a.: Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics, PNAS, Band 122, Heft 26, 2025: doi.org
• Krzysztof Budzyń u. a.: Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study, The Lancet Gastroenterology & Hepatology, Band 10, 2025, S. 896 bis 903: doi.org00133-5)
• Hao-Ping Lee u. a. (Microsoft Research, Carnegie Mellon University): The Impact of Generative AI on Critical Thinking, CHI 2025, Befragung von 319 Wissensarbeiterinnen und Wissensarbeitern: microsoft.com
• Anthropic: Anthropic Education Report, How university students use Claude, 08.04.2025: anthropic.com

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