KI-Ergebnisse wirklich verstehen. Die KI liefert das Dokument. Kannst du es auch erklären?

Eine Szene, die mittlerweile viele Führungskräfte kennen:

Ein Teammitglied bringt eine fertige Präsentation, Marktanalyse oder Entscheidungsvorlage ins Meeting. Sie ist klar strukturiert, gut formuliert und sieht überzeugend aus.

Dann kommen die Nachfragen:

„Warum hast du diese Annahme getroffen?“„Welche Alternative hast du geprüft und warum verworfen?“„Was spricht gegen deine Empfehlung?“

Und plötzlich wird es holprig. Das Teammitglied kann nur schwer erklären, wie es zu seiner Empfehlung gekommen ist. Das kann ein Hinweis darauf sein, dass wichtige Denkschritte nicht selbst gegangen, sondern an die KI abgegeben wurden.

Ich kenne diese Verlockung auch. Ich bitte die KI um eine Analyse, eine Empfehlung oder eine Präsentation. Wenn mir das Thema vertraut ist und das Ergebnis plausibel klingt, denke ich schnell: Ja, das passt.

Gerade wenn ich es eilig habe, kann ich dabei übersehen, dass ich die konkrete Analyse noch gar nicht geprüft habe. Ein Thema grundsätzlich zu kennen, ist nicht dasselbe, wie die Annahmen und Schlussfolgerungen in diesem Dokument wirklich nachvollzogen zu haben.

Eine Metaanalyse von Boolzen et al. aus dem Jahr 2026 untersucht kognitive Lernergebnisse beim Einsatz generativer KI in MINT-Fächern. Sie gibt vorsichtige Hinweise darauf, dass es darauf ankommt, wie KI in Denk- und Lernprozesse eingebunden wird. Die Ergebnisse beziehen sich allerdings auf Lernende und nicht auf den Arbeitsalltag. Für die Führung ist das deshalb keine direkte Evidenz, sondern eine begründete Frage: Unterstützt KI unser Denken, oder übernimmt sie Schritte, die wir für das eigene Verständnis brauchen?

Man könnte sagen: Natürlich ist ein überzeugendes Dokument kein Beweis dafür, dass jemand das Thema verstanden hat. Das war auch vor der KI so.

Neu ist für mich, wie leicht sich heute ein vollständiges Ergebnis erstellen lässt, ohne jeden Schritt selbst durchdacht zu haben. Wenn ich früher selbst recherchieren, analysieren, Daten aufbereiten und eine Präsentation erstellen musste, war ich stärker mit diesen einzelnen Schritten beschäftigt. Das garantierte zwar noch kein Verständnis. Aber die Denkarbeit war sichtbarer.

Wie können wir verhindern, dass wir der KI unbemerkt zu viel Denkarbeit überlassen?

Ein Auftrag, bei dem die KI leicht den ganzen Denkprozess übernimmt, wäre:

„Erstelle eine Marktanalyse zu unserem neuen Produkt, mit Wettbewerbsvergleich, Chancen, Risiken und Empfehlung.“

Die KI liefert ein fertiges Ergebnis. Wenn die Person es weitgehend übernimmt, kann sie am Ende womöglich nicht erklären, warum gerade diese Wettbewerber oder Annahmen wichtig sind.

Anders könnte der Einstieg so aussehen:

„Meine erste Hypothese zu diesem Markt ist X. Welche Gegenargumente, fehlenden Daten oder anderen Deutungen sollte ich prüfen?“

Dann kann die KI das eigene Denken herausfordern. Die Person muss die Hinweise aber selbst prüfen, einordnen und daraus eine Empfehlung entwickeln. Der Prompt allein garantiert noch kein Verständnis. Entscheidend ist, ob die eigene Denkarbeit im weiteren Prozess stattfindet.

Eine kleine gemeinsame Praxis kann dabei helfen: Bei einer KI-gestützten Entscheidungsvorlage die Folien kurz beiseitelegen und die verantwortliche Person bitten, den Gedankengang in eigenen Worten zu erklären. Zum Beispiel: „Was ist deine Empfehlung, und auf welchen zentralen Annahmen beruht sie?“

Das soll keine Prüfung sein. Es kann eine Gelegenheit sein, im Team herauszufinden, an welcher Stelle KI unterstützt hat und an welcher Stelle das eigene Urteil/Verstehen gefragt war. Damit ist auch sichergestellt, dass man die Empfehlung überzeugend und nachvollziehbar wichtigen weiteren Stakeholdern erklären kann.

KI kann uns schnell zu einem fertigen Dokument bringen. Ob wir die KI-Ergebnisse wirklich verstehen, zeigt sich oft erst, wenn die Folien weg sind.