KI macht uns schneller. Aber macht sie uns auch kompetenter? Eine aktuelle Studie liefert dazu ziemlich nachdenklich stimmende Ergebnisse. Und sie trifft einen Punkt, der für Personalentwicklung und Weiterbildung gerade enorm wichtig wird.
Denn natürlich ist es verlockend eine Aufgabe in ChatGPT, Claude & Co. einzugeben und innerhalb weniger Sekunden eine brauchbare Antwort zu bekommen. Eine Zusammenfassung? Erledigt. Ein Konzept? Fertig. Argumente für das nächste Meeting? Bitte sehr.
Das spart Zeit und erhöht unsere Produktivität. Aber Achtung, eine gute Lösung zu produzieren ist nicht dasselbe wie etwas gelernt zu haben.
Bessere Ergebnisse – schlechter gelernt?
Genau diesen Effekt zeigt eine aktuelle Studie von Strömberg, Lei und Wu (2026). Die Forschenden untersuchten über einen Zeitraum von 30 Monaten Daten von 26.811 Schülern und Schülerinnen der Klassen 7 bis 12 in China.
Nach sechs Monaten KI-Nutzung benötigten die Schüler für ihre Hausaufgaben durchschnittlich nur noch 45 statt 64 Minuten. Gleichzeitig verbesserten sich ihre Hausaufgabenergebnisse um 18 Prozent.
Klingt zunächst großartig. Spannend wird es, wenn die Schülerinnen zeigen mussten, was sie tatsächlich selbst konnten. In Prüfungen durften sie keine KI nutzen. Innerhalb von sechs Monaten schnitten sie in diesen Prüfungen schlechter ab als vergleichbare Schüler ohne KI. Und der Effekt wuchs mit der Zeit. Bei den entscheidenden Aufnahmeprüfungen für Oberstufe und Universität lagen die Einbußen nach rund zwei Jahren bei 18 bzw. 24 Prozent.
Die Schüler produzierten also bessere Ergebnisse in kürzerer Zeit, aber gleichzeitig schnitten sie schlechter ab, sobald sie auf ihr eigenes Können angewiesen waren.
Das ist ein Punkt, den wir auch in der betrieblichen Weiterbildung ernst nehmen sollten.
Lernen braucht manchmal Umwege
Wir versuchen in der Weiterbildung gerne, Lernen möglichst einfach zu machen. Verständliche Unterlagen, klare Erklärungen, Vorlagen, Checklisten und jetzt zusätzlich KI. Grundsätzlich wunderbar.
Nur: Lernen entsteht nicht ausschließlich dadurch, dass etwas möglichst leicht geht.
Wer selbst versucht, eine Lösung zu finden, Wissen aus dem Gedächtnis abzurufen, Zusammenhänge herzustellen, Fehler zu entdecken oder eine eigene Formulierung zu entwickeln, muss sich kognitiv anstrengen.
Und genau diese Denkarbeit ist häufig Teil des Lernprozesses.
Wenn KI sie komplett übernimmt, entsteht ein interessantes Phänomen. Das Ergebnis wird besser, während der Lernprozess ärmer werden kann.
Die Studie zeigt dazu einen besonders spannenden Zusammenhang. Bei Schülerinnen ohne KI waren gute Hausaufgabenergebnisse erwartungsgemäß mit guten Prüfungsergebnissen verbunden. Bei KI-Nutzenden funktionierte dieser Zusammenhang nicht mehr. Sehr gute Ergebnisse bei den Hausaufgaben waren plötzlich kein verlässlicher Hinweis darauf, dass tatsächlich viel gelernt worden war.
Übertragen auf die Arbeitswelt bedeutet das:
- Ein perfektes Konzept beweist noch nicht, dass jemand konzipieren kann.
- Eine ausgezeichnet formulierte Kundenmail beweist nicht, dass jemand schwierige Kommunikation beherrscht.
- Eine gute Fallanalyse beweist nicht automatisch analytische Kompetenz.
- Und ein toller Output aus einem Lernprojekt sagt zunehmend weniger darüber aus, was ein Mensch ohne KI-Unterstützung verstanden hat und selbst anwenden kann.
Also KI aus Lernprozessen verbannen?
Das wäre ein vorschneller Entschluss.
Interessant ist ein weiteres Ergebnis der Studie. Rund vier von fünf KI-Nutzenden reduzierten ihren Zeitaufwand für die Aufgaben massiv. Gerade bei ihnen zeigten sich deutlich schlechtere Prüfungsleistungen.
Eine kleinere Gruppe nutzte ebenfalls KI, investierte aber weiterhin ungefähr so viel Zeit in die Aufgaben wie Schüler ohne KI. Bei ihnen unterschieden sich die Prüfungsleistungen nicht wesentlich von jenen der Nicht-KI-Gruppe. Die Forschenden warnen allerdings davor, daraus vorschnell einen kausalen Zusammenhang abzuleiten. Diese Schülerinnen könnten sich beispielsweise auch hinsichtlich Motivation oder KI-Kompetenz unterscheiden.
Trotzdem steckt darin eine wichtige Frage für unsere Lernsettings: Nutzen wir KI, um Denken zu unterstützen, oder um Denken zu vermeiden?
Das ist ein gewaltiger Unterschied. Und ich bin klar für die erste Variante. KI soll uns beim Denken unterstützen, uns das Denken aber nicht abnehmen.
Unser Gehirn funktioniert in vieler Hinsicht nach dem Prinzip „Use it or lose it“: Fähigkeiten, die wir regelmäßig nutzen und trainieren, bleiben verfügbar und entwickeln sich weiter. Was wir dauerhaft auslagern, üben wir dagegen weniger.
Deshalb sollten wir uns ganz bewusst die Frage stellen: Was delegiere ich an die KI und was mache ich weiterhin selbst, obwohl die KI es für mich erledigen könnte?
Der Praxistipp: Erst denken, dann KI
Wir müssen KI in Lernsettings didaktisch klug platzieren.
Ein einfaches Prinzip dafür lautet: Erst Eigenleistung, dann KI-Unterstützung.
Zum Beispiel:
- Teilnehmende entwickeln zunächst selbst drei Lösungsmöglichkeiten für einen schwierigen Kundenfall. Danach fragen sie die KI nach weiteren Perspektiven.
- Sie formulieren zunächst selbst Feedback für Mitarbeitende. Danach lassen sie die KI ihren Entwurf analysieren und Verbesserungsvorschläge machen.
- Sie erstellen zunächst ihre eigene Argumentation. Danach bitten sie die KI bewusst um Gegenargumente.
- Oder sie lösen ein Problem selbst und fragen anschließend: „Welche Denkfehler könnte ich übersehen haben?“
So wird KI nicht zum Ersatz fürs Denken, sondern zum Sparringspartner fürs Denken.
Und genau darauf sollten wir bei der Gestaltung zukünftiger Lernangebote stärker achten. Wir sollten uns sehr gut überlegen: „Welche Denkarbeit darf KI uns abnehmen und welche Denkarbeit müssen Lernende weiterhin selbst leisten, weil genau darin das Lernen steckt?“
Weiterbildung | Zuerst Denken, dann KI
Quelle
- Strömberg, D., Lei, V. & Wu, Y. (2026): The generative AI learning penalty: Evidence from Chinese secondary education, CEPR Discussion Paper 21577.
Die Untersuchung bezieht sich auf Schüler und Schülerinnen in China; die konkreten Effektgrößen lassen sich daher nicht einfach auf erwachsene Lernende in Unternehmen übertragen. Die grundlegende Unterscheidung zwischen gutem Output und tatsächlichem Kompetenzaufbau ist für die betriebliche Weiterbildung dennoch sehr relevant.
