Nachdem künstliche Intelligenz in der Uni so richtig Einzug erhalten hat, ist die Technologie für viele Studierende ein Tool zur Produktivitätsteigerung.

Die Hoffnung ist, das KI-Unterstützung bei Hausarbeiten, Präsentationen und Klausuren mit weniger Aufwand zu gleich guten oder besseren Noten führt.

Die Reaktion der akademischen Obrigkeit darauf waren Plagiatssoftware, KI-Detektoren und misstrauische Profs.

Das eigentliche Risiko KI im Studium zu verwenden ist aber nicht, dass dich jemand erwischt. Und die meisten Unis und Profs haben sich von dieser kurzsichtigen Perspektive auch schon längst verabschiedet.

Das Risiko ist, dass du am Ende deines Studiums einen Abschluss in der Tasche hast und sich zukünftige Arbeitgeber folgende Frage stellen: Was kann dieser Mensch eigentlich, das ein 20 Euro-Pro-Monat-Claude-Abo nicht kann?

In diesem Beitrag zeige ich dir, wie du eine gute Antwort auf diese Frage findest.

Denkfehler #1 Output ist gleich Können

1974 hält der Physiker Richard Feynman eine Abschlussrede am Caltech, die bis heute legendär ist. Darin erzählt er von Inselbewohnern im Pazifik, die während des Zweiten Weltkriegs etwas Faszinierendes erlebt haben: Flugzeuge landeten auf ihren Inseln und brachten Fracht. Essen, Werkzeuge, Wertsachen. Als der Krieg vorbei war, blieben die Flugzeuge aus. Also taten die Inselbewohner das einzig Logische: Sie bauten den Flughafen nach. Landebahnen aus Bambus. Ein Kontrollturm aus Holz. Ein Mann mit geschnitzten Kopfhörern, der in den Himmel schaut. Alles sah aus wie vorher — nur landete kein einziges Flugzeug.

Feynman nannte das „Cargo Cult Science“: Die Form ist perfekt, aber die Substanz fehlt. Und genau das passiert gerade in Universitäten rund um den Globus.

Denn ein KI-generiertes Literatur-Review sieht aus wie ein Literatur-Review. Es hat die Fachbegriffe, die Quellenverweise, die wissenschaftlich klingenden Satzkonstruktionen. Die Landebahn ist da, der Kontrollturm steht. Nur eine Sache fehlt: ein Mensch, der verstanden hat, was da eigentlich steht.

Jetzt sagst du vielleicht: Ja und? Solange die Note stimmt, ist mir das egal. Verständlich. Aber selbst wenn es dir nur um den Abschluss geht, wird dir die mündliche Verteidigung zum Verhängnis.

Es reicht meistens eine einzige Nachfrage: „Warum haben Sie sich für diese Methode entschieden — und nicht für eine andere?“ Wer seine Arbeit selbst Stück für Stück entwickelt, gelesen, darüber gebrütet gezweifelt hat, erzählt jetzt einfach, wie es war.

Wer zu viel an KI ausgelagert hat, gerät ins Schwimmen. Weil man eine Entscheidung nicht verteidigen kann, die man nie selbst getroffen hat.

Eytan Adar, Professor an der University of Michigan, bringt es in einem Essay über genau dieses Phänomen auf den Punkt: KI-Sprachmodelle sind sykophantisch — also notorische Ja-Sager. Frag Claude oder ChatGPT: „Habe ich alle Alternativen berücksichtigt?“ und du bekommst ein begeistertes „Ja, absolut!“ Die heutigen KI-Modell sind felsenfest von ihrer eigenen Gründlichkeit überzeugt. Das ist aber meisten nur Schein. Du kennst das bestimmt, wenn du eine KI schon mal auf einen Fehler hingewiesen hast. „Ach ja stimmt… du hast ja so recht, das habe ich völlig übersehen“. Aha.

Um dich abzusichern, nimm dir drei zentrale Aussagen aus deinem Text und erkläre sie laut, ohne ins Dokument zu schauen. Das ist eine vereinfachte Version der sogenannten Feynman-Methode. Du kannst sie auch in der Gruppe anwenden.

Oder ironischerweise mit KI! Probiere dazu gerne mal den shribe! Abschlussarbeits-Assistenten. Den habe ich so instruiert, dass die KI dich zum Denken zwingt, statt es dir abzunehmen. Der ist komplett kostenlos und den Link findest du direkt unter diesem Video.

Denkfehler #2 Du hältst KI für deinen Moat

Warren Buffett hat eine berühmte Regel für seine Investments: Er kauft nur Unternehmen mit einem „Moat“ — einem Burggraben. Also irgendetwas, das die Konkurrenz nicht einfach kopieren kann. Die Marke von Coca-Cola, ein Patent oder ein Netzwerk. Buffetts Frage an jedes Unternehmen lautet: Was habt ihr, das andere nicht morgen auch haben können? Und diese Frage kannst du eins zu eins an dich selbst stellen.

Denn viele Studierende glauben gerade, ihre KI-Skills seien ihr Burggraben. Du kennst die besten Prompts, du weißt, welches Tool was kann, du bist schneller als deine Kommilitonen. Fühlt sich an wie ein Vorsprung. Aber wie lange noch?

Das Problem: Ein Werkzeug, zu dem jeder Zugang hat, kann per Definition kein Burggraben sein. Claude, ChatGPT, Gemini — 20 Euro im Monat, fertig. Deine Prompt-Skills? Die holen die anderen 99 Absolventen aus deinem Jahrgang an einem verregneten Wochenende auf. Was du für einen Wettbewerbsvorteil hältst, ist in Wahrheit die neue Baseline. So wie Word und Excel Skills mal ein Punkt im Lebenslauf waren, aber heute ungefähr so beeindruckend sind wie „kann lesen“.

Genau das beobachtet auch Eytan Adar bei seinen Doktoranden: Die KI-Power-User wirken am Anfang hyperproduktiv — sie schreiben mehr Paper und das schneller. Aber dieser Vorsprung ist nicht verteidigbar. Und schlimmer noch: Der viele Output macht sie nicht sichtbarer, sondern unsichtbarer. Denn wenn alle mit denselben Modellen arbeiten, sieht der Output von allen ungefähr gleich aus. Das kenne ich aus meiner eigenen Lehrveranstaltung, in der KI ohne Begrenzung erlaubt ist. Alle Abgaben rücken zusammen und keine sticht mehr heraus. Du produzierst mehr — und wirst dabei austauschbarer.

Stell dir das Arbeitsleben in fünf Jahren vor: Alle am Tisch haben dieselben Zahlen, dieselben KI-Assistenten, dieselben Dashboards. Womit hebst du dich dann noch ab? Sicherlich nicht damit, dass du ein Tool bedienen kannst.

Der Selbsttest für diesen Denkfehler ist eine einzige Frage: Wenn morgen jeder in deinem Seminar exakt deine Prompts hätte — was bliebe von deinem Vorsprung übrig? Wenn die ehrliche Antwort „nichts“ ist, dann hast du keinen Burggraben. Du hast ein Abo.

Finde also heraus, was der für dich persönlich größte Burggraben ist und wie du ihn vergrößern kannst. Schreib mir gern in die Kommentare, was dein Burggraben ist — die eine Sache, von der du glaubst, dass sie dir kein Tool abnehmen kann. Würde mich sehr interessieren!

Denkfehler #3 Du optimierst für etwas, das gerade abgeschafft wird

In der Biologie gab es Ende der 90er einen Moment, der die ganze Disziplin umgekrempelt hat. Vorher galt: Wer ein einzelnes Gen entschlüsselt, hat ein Paper. Ein Gen, ein Paper — das war das Spiel, und ganze Karrieren wurden darauf gebaut. Dann kam eine neue Technologie, das sogenannte Shotgun-Sequencing, und plötzlich konnte man ganze Genome in Rekordzeit sequenzieren. Und weißt du, was mit dem Ein-Gen-Paper passiert ist? Es war nichts mehr wert. Die Messlatte ist gewandert, und zwar gewaltig. Was gestern eine Publikation war, ist heute eine Fußnote in einer Datenbank.

Das ist ein Muster, das sich in der Wissenschaft immer wiederholt: Sobald eine Technologie etwas billig macht, hört dieses Etwas auf, wertvoll zu sein. Und genau dieser Moment passiert gerade in deinem Studium.

Denn was ist die Hausarbeit anderes als das Ein-Gen-Paper? Ein sauber formatierter, gut formulierter, korrekt zitierter Text war jahrzehntelang der Nachweis, dass jemand eigenständig wissenschaftlich arbeiten kann. Der Text war schwierig zu erstellen — also war er ein gutes Signal. Jetzt ist der Text billig. Jeder kann ihn in einer Stunde generieren. Und ein Signal, das jeder senden kann, ist kein Signal mehr.

Die Unis haben das längst verstanden. Und ihre Antwort ist eben nicht der bessere KI-Detektor — dieses Wettrüsten haben die meisten innerlich schon aufgegeben. Die Antwort ist mehr mündliche Prüfungen, Kolloquien, Verteidigungen, Präsenzklausuren. An meiner Uni beispielsweise muss jede Lehrveranstaltung jetzt zu mindestens 50% aus einer Leistung bestehen, die nur in Präsenz erbracht werden kann.

Wer heute seine ganze Energie darauf verwendet, mit KI Artefakte aus der alten Welt zu produzieren, trainiert für einen Wettbewerb, der gerade dabei ist, diese Artefakte loszuwerden oder zu verändern.

Worauf trainierst du stattdessen? Auf das Einzige, das in jedem denkbaren Prüfungsformat der Zukunft gefragt bleibt — und praktischerweise auch in dem Bewerbungsgespräch vom Anfang dieses Videos.

Adar nennt dies im übertragenden Sinne die tragenden Wände deines Schaffens. Stell dir dein Schaffen als Haus vor: Vieles darin ist Tapete — Formulierungen, Übergänge, Formatierung. Kann die KI machen, ganz ehrlich, dafür ist sie da.

Aber drei Dinge tragen das ganze Haus, und die müssen von dir sein.

Die erste tragende Wand ist die Frage: Was genau willst du eigentlich herausfinden oder zeigen — und warum das und nicht etwas anderes? Was ist dein intellektueller „Geschmack“?

Die zweite ist der Weg: Wie gehst du vor — und warum so und nicht anders? Was ist deine originelle Vorgehensweise?

Die dritte ist die Bedeutung: Was heißt das Ergebnis am Ende — und warum? Was ist deine persönliche Deutung und Urteilskraft.

Diese 3 Dinge kann niemand von dir kopieren, auch nicht für 20 Euro im Monat. So optimierst du nicht mehr für das was da mal war, sondern für alles was da noch kommt.

Damit hast du übrigens auch deine Antwort auf die Frage vom Anfang. Was du kannst, das ein Claude-Abo nicht kann.

Jetzt sagst du vielleicht: Schön und gut — aber ich muss trotzdem meine blöde Abschlussarbeit schreiben! In meinem Abschlussarbeitstraining bekommst du alle Rohmaterialien, um die tragenden Wände deiner wissenschaftlichen Arbeit zu bauen. Von der Forschungsfrage bis zur Diskussion. Den Link findest du direkt unter diesem Video.