Inspiration vs. Denkstruktur

Inspiration vs. Denkstruktur

Wie man bei der Arbeit mit KI vermeidet, sich im eigenen Denken zu verheddern.

Ich ertappe mich immer wieder dabei, wie ich mich in der Arbeit mit KI verliere. Nicht in der Technik, sondern im endlosen Weiterdenken.

Ein Gedanke führt zum nächsten, ein Impuls öffnet zehn neue Räume – und plötzlich jongliere ich gleichzeitig mit Konzepten, Ideen, Zitaten, Agenten und halbfertigen Entwürfen. Was als fokussierte Frage begann, endet im offenen Experimentierraum – und das, obwohl ich eigentlich etwas erledigen wollte.

Ideenvielfalt vs. kognitives Rauschen

Die Ideenvielfalt, die KI triggert, ist faszinierend – aber auch anstrengend. Denn generative KI erweitert Denkräume, aber – wenn man nicht aufpasst – auch das kognitive Rauschen.

Lange habe ich versucht, Ordnung über Rollen zu schaffen: Analystin, Dramaturgin, Strategin, Redakteur – digitale Mitarbeitende, die mich unterstützen sollten. Doch je mehr Rollen ich definierte, desto stärker wurde das Gefühl, selbst nur noch Regieassistenz meines eigenen Denkens zu sein. Lege ich dann wieder mehrere Rollen in einem Systemprompt zusammen, wird’s schnell generisch.

Ich denke auch in diesem Fall liegt das Problem nicht bei der KI. Es liegt in der unklaren Verzahnung zwischen meinem Denken und ihrem. Darum experimentiere ich jetzt mit einem anderen Ansatz:

Sequenzielle Denkführung.

Statt alle Rollen gleichzeitig zu aktivieren, arbeite ich bewusst in Phasen: Exploration – Strukturierung – Verdichtung – Produktion – Reflexion. Jede Phase bekommt ihre eigene Logik, ihre eigene Frage, ihre eigene Taktung. Weil ich überzeugt davon bin: KI braucht – wie wir selbst – Kontext, Rhythmus und Führung.

Wenn beide Intelligenzen zusammenspielen, entsteht ein anderes Arbeiten: langsamer, bewusster, aber auch klarer. Das spart nicht unbedingt Zeit und Ressourcen, führt aber zu durchdachteren, besser strukturierten und präziser formulierten Ergebnissen. Bei mir jedenfalls ist das so.

Vielleicht ist das der Fortschritt, den es braucht. Vielleicht brauchen wir keine AGI und keine Superintelligenz – sondern ein bessere Verständnis der Kollaborationsregeln zwischen Mensch und Maschinen. Nicht die Perfektion der KI, sondern die Selbstkenntnis des Denkenden – und die Fähigkeit, menschliches und maschinelles Denken sinnvoll zu verknüpfen.

Wer versteht, wie er denkt, kann KI besser co-denken lassen – mit Betonung auf besser, nicht auf schneller oder mehr.