Klar, mit KI kann man viel Zeit sparen: Ihre letzte Landingpage oder der letzte Text stand dank KI in 20 Minuten statt in 2 Tagen – und was haben Sie mit den gewonnenen 940 Minuten angestellt?
Vermutlich haben Sie noch eine Landingpage angelegt, noch einen Text mehr erstellt. Damit sind Sie in genau die Falle getappt, in die wir alle immer wieder tappen: Wir machen mit KI Dinge schneller, nicht besser. Wir laden uns damit immer mehr kognitive Schulden auf.
Was sind kognitive Schulden?
Man spricht in der Forschung von kognitiven Schulden, wenn wir unser Denken an die KI auslagern und nicht vollständig verstehen oder überprüfen, was sie uns zurückgibt. Es entsteht eine Lücke in unserem Denken (Kognition), die wir mit Hilfe der KI gefüllt haben. Wir nehmen sozusagen einen Kredit an Verständnis auf (Schulden). Ausgezahlt wird er in Zeit.
Der Effekt ist wissenschaftlich untersucht. Die Informatikerin Nataliya Kosmyna und ihr Team am renommierten MIT Media Lab veröffentlichten im Sommer 2025 eine Studie dazu: 54 Testpersonen schrieben Aufsätze, ein Drittel ohne Hilfsmittel, ein Drittel mit Zugang zu einer Suchmaschine, ein Drittel mit ChatGPT. Alle trugen dabei eine Haube mit Elektroden, die die Aktivität im Gehirn aufzeichnete (EEG). Die KI-Gruppe zeigte die schwächste neuronale Vernetzung, konnte sich schlechter an die eigenen Texte erinnern und empfand die Aufsätze am wenigsten als ihr eigenes Werk. In der Presse wurde daraus, ChatGPT mache dumm.
Die Studie ist übrigens nicht unumstritten: Sie hatte nur 54 Teilnehmende und wurde nicht durch andere Forschende begutachtet (Peer-Review). Und doch hat sich der Begriff kognitive Schulden schnell durchgesetzt.
Er ist von den technischen Schulden abgeleitet. So heißt es in der Softwareentwicklung, wenn ein Team eine schnelle Lösung umsetzt anstelle einer sauberen, die auch langfristig gut wartbar ist und keine Fehler produziert. Die schnelle Lösung bedeutet oft, dass man die gesparte Zeit später doppelt zurückzahlt, weil man irgendwann doch in den sauren Apfel beißen und alles neu aufsetzen muss.
Beim „Denken“ mit KI ist es ähnlich – nur ohne Tilgungsplan und ohne Fälligkeitsdatum. Der Zahltag kommt irgendwann, und er kann so aussehen: Sie präsentieren ein Konzept, das die KI mitgebaut hat. Jemand fragt, warum die Navigation so angelegt ist. Und Sie merken, dass Sie es nicht begründen können, weil Sie es nie entschieden haben.
Was heißt das für unsere Arbeit mit KI?
Einen Text selbst zu schreiben und einen Text mit KI zu erarbeiten, kann ein sehr ähnliches Ergebnis haben. Und doch sind es zwei grundverschiedene Tätigkeiten. Schreiben wir den Text selbst, dann arbeiten wir an Formulierungen, Wortwahl, Satzbau – und denken dabei gründlich über den Inhalt nach. Nutzen wir eine KI, dann liegt unsere eigentliche Arbeit bei den Vorgaben (Prompten), beim Prüfen, Auswählen, Korrigieren.
In der Lernforschung unterscheidet man zwischen zwei Arten von Anstrengung (frei nach der Cognitive Load Theory). Eine Art der Anstrengung steckt in der Ausführung: Sätze konstruieren, Gedanken ordnen, Formulierungen zusammensetzen. Die andere Anstrengung steckt im Abwägen: Warum diese logische Reihenfolge und nicht eine andere? Warum dieses Argument und nicht jenes? Aus der zweiten Anstrengung entsteht Verständnis. Denn wenn wir selbst entschieden haben, wissen wir hinterher, warum das Ergebnis so aussieht. Mit KI sinkt vor allem die erste Anstrengung.
Genau das hat die MIT-Studie nicht erfasst: Die Testpersonen sollten einen Aufsatz abliefern, sonst nichts. Das Ergebnis zu prüfen, es nachher mit der eigenen Absicht zu vergleichen und es gegebenenfalls zu verbessern, war gar nicht Teil der Aufgabe – und was nicht gefragt wird, kann auch nicht gemessen werden.
Weniger Hirnaktivität heißt also erst einmal: Es war leichter. Das Problem sind nicht die Schulden, es ist die ausbleibende Tilgung. Ob wir die geliehene Denkarbeit je durch unsere Prüfung der Inhalte zurückzahlen – daran entscheidet sich, ob aus dem Kredit eine Investition wird oder ein langfristiges Problem.
Was machen wir mit der gewonnenen Zeit?
Und das ist ein typisches Problem bei der Arbeit mit KI: Die Prüfung findet nicht statt. Die Forschenden um Matthias Stadler von der LMU München ließen für eine 2024 veröffentlichte Studie insgesamt 91 Studierende zu Nanopartikeln in Sonnencreme recherchieren, mit dem Auftrag, eine begründete Empfehlung abzugeben. Die eine Hälfte arbeitete mit ChatGPT, die andere nur mit einer Suchmaschine. Die erste Gruppe empfand die Aufgabe als deutlich leichter. Aber: Ihre Empfehlungen waren schwächer begründet.
Die Teilnehmenden hätten die Rendite – die frei gewordene Zeit und mentale Kapazität – nutzen können, um ihre Empfehlung besser zu durchdenken. Das aber haben sie nicht getan.
Und diese Erkenntnis gilt nicht nur für Studierende. Ende 2021 führten vier medizinische Zentren in Polen ein KI-System ein, das bei der Darmspiegelung Polypen erkennt. Eine Studie verglich, wie gut dieselben Ärztinnen und Ärzte ohne KI-Unterstützung arbeiteten – während der drei Monate vor der Einführung und während der drei Monate danach. Es zeigte sich: Die Erkennungsrate für Adenome, also mögliche Vorstufen von Darmkrebs, fiel um sechs Prozentpunkte (ausgewertet wurden 1.443 Untersuchungen).
Bemerken dürfte so einen Verlust an Fähigkeiten niemand an sich selbst. Das kann auch kaum gelingen: Ein übersehener Polyp fällt ja gerade nicht auf. Solche Fehler findet man nur von außen, durch eine Statistik wie diese.
Kognitive Schulden sind wie ein Dispo-Kredit: Es kommt keine Mahnung, der Kredit läuft einfach weiter.
Eine Einschränkung: Die Ärztinnen und Ärzte wurden nicht zufällig auf zwei Gruppen verteilt, es wurden nur zwei Zeiträume verglichen. Ob wirklich die Gewöhnung an die KI die Erkennungsrate verschlechtert hat oder ob sich etwas anderes verändert hat, ist damit nicht sicher zu sagen. Doch der Befund passt zu dem, was sich auch in anderen Untersuchungen zeigt.
Schulden darf man haben
Die Konsequenz aus diesen Studien ist sicher nicht, dass wir auf KI verzichten sollten. Erkennungssysteme dieser Art finden in vielen Studien mehr Polypen, deshalb sind sie im Einsatz. Und so wie Schulden für ein Unternehmen völlig in Ordnung sind, dürfen auch wir kognitive Schulden aufnehmen.
Die Konsequenz ist eine andere: Wir sollten unseren Kontostand im Blick behalten. Denn was ein gesundes Unternehmen von einem in Schwierigkeiten unterscheidet, ist nicht die Höhe der Schulden. Es ist die Tatsache, dass das gesunde Unternehmen weiß, wie hoch seine Schulden sind, und einen Plan hat, wann und wie es sie tilgt.
Übertragen auf unser Denken: Tilgen heißt, das „geliehene“ Verständnis nachträglich selbst zu erwerben. Wir müssen also prüfen, nachvollziehen, entscheiden. Für einen KI-generierten Text heißt das zum Beispiel: Wollen wir ihn verstehen, müssen wir ihn redigieren. Also ihn durchgehen, Formulierungen und Argumente prüfen und evtl. kürzen.
Ich selbst nehme immer wieder kognitive Schulden auf. Wenn ich in Eile eine Vorlesung vorbereite, lasse ich mir manche Folien von der KI erstellen – und die Beispiele darauf nicke ich manchmal vorschnell ab. Spätestens bei der ersten Rückfrage von den Studierenden merke ich dann, dass das Beispiel zwar plausibel ist, ich es aber nicht durchdrungen habe und keine Hintergrundinfos liefern kann. Inzwischen denke ich daher jedes Beispiel, das die KI liefert, vor der Veranstaltung einmal komplett durch. Die Folien lasse ich mir weiter manchmal von der KI bauen – ich zahle nur einen Teil dessen zurück, was ich mir geliehen habe. Das kostet einen Bruchteil der Zeit, die mir die KI vorher gespart hat.
Um es noch einmal zu betonen: Es geht nicht darum, mit KI schneller zu werden, sondern besser.
Der Tilgungsplan für kognitive Schulden
Es gibt Schulden, die müssen wir nie tilgen. Eine Gesprächsnotiz für uns selbst, eine interne Mail – bei solchen Dingen ist es völlig ok, nie zurückzuzahlen.
Anders ist es, sobald etwas an wichtige Stakeholder, an Auftraggebende oder Kundinnen und Kunden geht oder sobald etwas die Grundlage für eine Entscheidung ist. In diesen Fällen sollten wir von Anfang an die Tilgung fest einplanen, als dafür reservierten Teil der eingesparten Zeit.
Erst denken, dann fragen
Die Tilgung beginnt dabei schon vor dem Kredit: Vor dem ersten Prompt sollten Sie immer Ihren eigenen Lösungsansatz festhalten. Ein paar Sätze als Notiz oder eine schnelle Handzeichnung auf einem Schmierzettel („Scribble“) reichen völlig. Denn sobald Sie die Lösung der KI sehen, ist Ihre eigene überlagert. Sie werden nie herausfinden, ob Ihr Ansatz besser gewesen wäre, weil Sie ihm nie die Chance gegeben haben, in die Welt zu kommen. Ohne diesen Entwurf fehlt Ihnen der Maßstab, an dem Sie das KI-Ergebnis messen. In der Forschung spricht man hier von Fixierung: Wenn wir zuerst eine fremde Lösung sehen, denken wir genau in diesen Bahnen weiter – ob wir wollen oder nicht, ob wir den Effekt kennen oder nicht.
Außerdem bleibt das besser im Gedächtnis, was wir selbst produziert haben (Generierungseffekt).
Systematisch prüfen, nicht nach Gefühl
Unser Gefühl ist ein schlechter Wächter, und der schläft immer tiefer, je besser die KI wird: Je öfter wir gute Erfahrungen mit den Ergebnissen machen, je öfter wir bei unserer Überprüfung keine Fehler finden, desto beruhigter sind wir. Und desto seltener prüfen wir überhaupt oder prüfen nur noch oberflächlich. (Was eine Studie von Microsoft Research und der Carnegie Mellon University mit 319 Wissensarbeitenden belegt.)
Deshalb sollten Sie unbedingt ein System haben. Sie können etwa eine Heuristik nutzen, also eine feste Liste bewährter Kriterien, anhand derer Sie das Ergebnis Punkt für Punkt prüfen. Für Websites gibt es die seit den Neunzigern, am bekanntesten sind die zehn Usability-Heuristiken von Jakob Nielsen. Aus denen lassen sich für eine Landingpage Fragen ableiten wie: Erkennt man in fünf Sekunden, worum es geht und für wen? Gibt es genau eine Handlungsaufforderung, und sagt sie, was danach passiert? Nutzt die Seite die Sprache der Zielgruppe?
Welche Liste Sie nehmen, ist zweitrangig. Wichtig ist, dass die Liste bestimmt, was Sie genauer ansehen – und nicht Ihr Bauchgefühl.
Eine andere gut geeignete Methode: ein Guerilla-Test. Sie brauchen dafür keine Technik und kein Budget, sondern nur fünf Leute, die Ihre Zielgruppe wenigstens ungefähr treffen. Etwa jemanden aus dem Nachbarbüro, aus Ihrem Netzwerk, notfalls sogar aus dem Café. Zeigen Sie jeder Person die Seite und stellen Sie drei Aufgaben:
- Sagen Sie mir, was hier angeboten wird.
- Finden Sie heraus, was es kostet.
- Machen Sie das, was die Seite von Ihnen will.
Dann schweigen Sie und schauen zu. Wenn jemand zögert, nachfragt, falsch klickt oder etwas anderes versteht als von Ihnen gemeint, haben Sie eine Schwachstelle entdeckt. Eine, die Ihnen die KI nicht zeigen kann, weil sie ja nach bestem Wissen genau diese Lösung erzeugt hat.
Widerspruch wecken statt Zustimmung
Zusätzlich können Sie das Ergebnis in einer zweiten Sitzung oder besser noch mit einem anderen Modell gezielt auf Schwachstellen abklopfen lassen. Bitten Sie auch um eine kritische Bestandsaufnahme, um den Standard-Zustimmungsmodus zu umgehen, in dem KIs normalerweise operieren.
Eigene Kompetenz nicht verkümmern lassen
Viele Studien haben gezeigt: Was wir nicht mehr selbst tun, verlernen wir. Uns orientieren oder Karten lesen können wir Menschen immer schlechter – wir tun es nicht mehr, denn wir haben ständig einen Navigator in der Tasche, der uns diese Arbeit abnimmt.
Daher sollten Sie zumindest immer wieder auch die Aufgaben selbst tun, die Sie im Tagesgeschäft an die KI auslagern. Und das nicht zu selten – bei der oben zitierten Endoskopie-Studie reichten 3 Monate, um die Kompetenz messbar zu verschlechtern.
Was wir noch nicht wissen
Die Forschung zu diesem Thema ist jung – sie begann erst vor wenigen Jahren mit dem Erscheinen von ChatGPT. Es gibt noch viel zu tun. Die Befunde aber zeigen in dieselbe Richtung – wie groß die Effekte sind und ob die Schlüsse haltbar sind, wird sich zeigen. Nur: Um Ihre kognitiven Schulden zu tilgen, müssen Sie die Forschungsergebnisse nicht abwarten. Prüfen lohnt sich in jedem Fall.
Fazit
Was machen Sie also am besten mit den dank KI-Unterstützung gewonnenen 940 Minuten? Investieren Sie davon einen Teil in die eben erstellte Landingpage, statt sofort die nächste anzugehen. Prüfen Sie diese mit Hilfe einer Heuristik und machen Sie einen Guerilla-Test.
Wie Sie das konkret angehen, das erfahren Sie auch in meinem Online-Kurs „Websites entwickeln mit KI“ beim Rheinwerk Verlag: Der dritte Abend gehört dem Heuristik-Check und dem Guerilla-Testing mit KI-Auswertung. Termine und Anmeldung
Links zu mehr Infos
https://arxiv.org/abs/2506.08872
Die MIT-Studie, die den Begriff kognitive Schulden bekannt gemacht hat: 54 Personen schrieben Aufsätze, während ihre Hirnaktivität per EEG gemessen wurde.
https://doi.org/10.1016/j.chb.2024.108386
Die Studie der LMU München: 91 Studierende recherchierten zu Nanopartikeln in Sonnencreme, die eine Hälfte mit ChatGPT, die andere mit Google. Die KI-Gruppe empfand die Aufgabe als deutlich leichter – und lieferte die schwächer begründeten Empfehlungen.
https://doi.org/10.1016/S2468-1253(25)00133-5
Die Endoskopie-Studie aus vier polnischen Kliniken: Nach Einführung der KI-Unterstützung fiel die Erkennungsrate für Adenome bei Untersuchungen ohne KI um sechs Prozentpunkte.
https://doi.org/10.1145/3706598.3713778
Microsoft Research und Carnegie Mellon befragten 319 Wissensarbeitende zu 936 echten KI-Anwendungsfällen: Wer dem Werkzeug mehr vertraute, berichtete weniger kritische Prüfung.
https://www.nngroup.com/articles/ten-usability-heuristics/
Die zehn Usability-Heuristiken von Jakob Nielsen – die bekanntesten Heuristiken.
https://doi.org/10.1037/0278-7393.4.6.592
Der Klassiker der Gedächtnispsychologie von Slamecka und Graf (1978): Selbst Erzeugtes bleibt besser im Gedächtnis als Gelesenes – der Generierungseffekt.
https://internationalaisafetyreport.org/publication/international-ai-safety-report-2026
Der Internationale KI-Sicherheitsbericht 2026: Über 100 Fachleute fassen den Forschungsstand zusammen – auch zu den kognitiven Wirkungen von KI, wo die Forschung noch am Anfang steht.
