🤔 Wie ich KI in drei Bereichen nutze – und was ich mir für Schulzeit und Studium gewünscht hätte
🌱 Als mir beim Profil-Update auffiel, wie normal das geworden ist
Vor kurzer Zeit habe ich meinen Profiltext bei LinkedIn aktualisiert. Zwischen den üblichen Sätzen über Projektsteuerung und Zusammenarbeit steht heute ein ganzer Absatz über KI-gestützte Projekt- und Wissensarbeit, inklusive eines Hinweises auf ein strukturiertes Playbook für mein aktuelles Projekt. Beim Überlesen fiel mir auf, dass ich an keiner Stelle erklären muss, was da gemeint ist. Vor zwei Jahren hätte ich jeden Begriff einführen und einordnen müssen, bevor ich ihn verwenden könnte. Heute liest sich das wie eine Selbstverständlichkeit, ähnlich wie ein Satz über Excel-Kenntnisse.
Am selben Tag fragte ich abends eine KI nach einer Anpassung für mein Fitnesstraining und ließ mir im Anschluss ein paar Reiseziele nach meinen Kriterien gegenüberstellen. Ich kann mich an keinen Moment erinnern, an dem ich entschieden hätte, dass KI zu allen diesen Bereichen meines Alltags gehört. Sie hat sich verteilt, solange ich mit anderen Dingen beschäftigt war, und ich merke erst beim Zurückblicken, wie unterschiedlich sie in jedem Bereich ankommt.
Diese Unterschiede möchte ich in diesem Artikel beschreiben, denn sie erklären den Nutzen von KI besser als jede Funktionsbeschreibung – und warum ein guter Teil der Antwort nicht in meiner Gegenwart liegt, sondern in meiner Schul- und Studienzeit.
💼 Im Beruf: KI unter klarer Verantwortung
Ich arbeite als IT-Projektmanager und begleite seit dem Vorprojekt die Einführung einer Software, von der Anforderungsanalyse über Vertragsphase und Implementierung bis zum Betrieb. Für dieses Vorhaben habe ich über die Zeit ein strukturiertes AI Playbook aufgebaut und zu einer integrierten Projektwissensbasis weiterentwickelt, die das Wissen aus meiner Projektarbeit mit den internen Standards verbindet.
In der Praxis nutze ich ChatGPT Enterprise für Analyse, Reflexion und Kommunikation, Work für umfangreichere Arbeitsaufträge und Codex für die konsistente Weiterentwicklung der Wissensbasis. Der Nutzen ist sehr konkret: Wer den aktuellen Stand wissen will, ob es nun um Status und nächste Schritte geht, um technische Zusammenhänge oder um die Einarbeitung meiner Projektvertretung, findet alles nachvollziehbar aufbereitet an einer Stelle. Kollegen nennen mich nicht ohne Grund „Mr. Doku“, und die KI macht diese Rolle erst praktikabel, weil sie mir das Aufbereiten abnimmt, das früher daran scheiterte, dass mir die Zeit fehlte.
Am Ende trägt jeder Output aus diesem Ökosystem meine Verantwortung. Eine Entscheidungsdokumentation, die eine KI entworfen hat, aber niemand geprüft hat, wäre wertlos, weil sie genau das verliert, was sie ausmacht. Die Nutzung im Beruf ist darum von klaren Regeln gerahmt – nicht weil mein Arbeitgeber es verlangt, sondern weil die Folgen falscher Inhalte mich persönlich treffen würden.
🖊️ Im Hobby: der gelenkte Redakteur
Ganz anders sieht es bei meinem Blog aus. Die Artikel dort entstehen mit KI-Unterstützung, aber unter meiner Regie. Über Monate habe ich einen Schreibprompt entwickelt, der meine Stimme, meine Zielgruppe und meine redaktionellen Prinzipien so genau beschreibt, dass ich ihn mit verschiedenen Modellen verwenden kann. Dazu kommen Checklisten für die Schlussredaktion und für die Prüfung unter realen Lesebedingungen, die den fertigen Text noch einmal komplett durchlaufen.
Der Prozess ist kein einziger Prompt, sondern ein Hin und Her über mehrere Runden. Ich lehne Entwürfe ab, weil sie zu sehr nach Marketing klingen, weil ein Gedanke zu schnell springt oder weil eine Ambivalenz fehlt, die ich in der Realität spüre. Die KI liefert dabei das Rohmaterial und die Sprachgeschicklichkeit – die Richtung, die Kritik und die Entscheidung, was von meiner Erfahrung erzählt wird, bleiben bei mir.
Dass ich mir diesen Aufwand mache, hat einen Grund: Ich beobachte, wie sich die Suche verändert und wie generische Ratgebertexte zunehmend von KI-Antworten verdrängt werden. Ein Artikel, den theoretisch jedes Modell hätte schreiben können, hat in dieser Landschaft keinen Bestand mehr. Was bleibt, ist die persönliche Erfahrung, der nachvollziehbare Denkweg – und genau die kann ich nicht delegieren, auch wenn ich die Formulierung teilweise abgebe. Bald werde ich diesen Ansatz auch wieder auf YouTube-Videos ausweiten, mit angepassten Prompts für Drehbücher statt Artikel.
🏡 Privat: der unkomplizierte Gesprächspartner
Im privaten Bereich läuft die Nutzung über Proton Lumo, vor allem aus Gründen des Vertrauens und der Verschlüsselung – ein Thema, zu dem ich an anderer Stelle genug geschrieben habe. Was dort passiert, ist unaufgeregter als in den anderen beiden Bereichen und dreht sich um Dinge wie:
- Tipps und Periodisierung für mein Fitnesstraining
- die passende Zusammenstellung meiner überwiegend veganen Ernährung, mit gelegentlichen vegetarischen Ausnahmen
- Allgemeinwissen, das ich unterwegs oder beim Lesen aufgreife
- die Auswahl und Abwägung von Reisezielen nach meinen Kriterien
Hier stelle ich keine Governance auf und baue keine Wissensbasis auf. Ich frage, probiere, vergleiche – und wenn die Antwort nicht überzeugt, frage ich anders nach.
⚖️ Was die drei Bereiche voneinander unterscheidet
Wenn ich diese Nutzung nebeneinanderlege, fällt mir auf, dass nicht das Werkzeug der Unterschied ist. Im Beruf, im Blog und privat nutze ich im Kern dieselbe Technologie, und die Modelle ändern sich ständig, ohne dass sich an meiner Nutzung viel verschiebt. Der Unterschied liegt in dem, was ich in den jeweiligen Bereich hineinbringe – im Beruf mehr als zwanzig Jahre Projekt- und Technikerfahrung, im Blog eine über Jahre entwickelte Stimme und ein Regelwerk, im privaten Bereich vor allem Neugier und die Bereitschaft, auch mal eine unbequeme Rückfrage zu akzeptieren.
Im Beruf merke ich sofort, wenn ein Vorschlag danebenliegt, weil ich die Projekte und ihre Fallstricke kenne – dort macht mich die KI schneller, ohne dass ich blind vertrauen muss. Bei einem Reiseziel in einem Land, das ich nicht kenne, oder bei Trainingsmethoden, von denen ich noch nichts verstehe, sieht es anders aus: Dort muss ich der Antwort glauben, ohne sie prüfen zu können. Wenn du beide Zustände aus eigener Erfahrung kennst, fällt dir der Unterschied vermutlich genauso auf wie mir.
📊 Meine Erfahrung ist kein Sonderfall
Ich habe nachgezählt, und ich bin mit meiner Beobachtung nicht allein. Nach der JIM-Studie 2025 des Medienpädagogischen Forschungsverbunds Südwest nutzen rund 91 Prozent der 12- bis 19-Jährigen in Deutschland KI-Anwendungen, und 74 Prozent davon setzen sie für Hausaufgaben oder zum Lernen ein – im Vorjahr waren es 65 Prozent. Auch als Informationsquelle hat die KI die klassischen Suchmaschinen fast eingeholt: ChatGPT ist dort schon das am zweithäufigsten verwendete Recherche-Tool, 57 Prozent der Jugendlichen halten KI-Antworten für vertrauenswürdig.
Bei den Studierenden ist generative KI ohnehin angekommen: Laut dem Bayerischen Institut für digitale Transformation haben nur 2 Prozent von ihnen noch nie davon gehört, und 37 Prozent der Erwerbstätigen haben generative KI bereits beruflich eingesetzt. An den Hochschulen läuft also im Grunde dasselbe wie an den Schulen.
Noch spannender als die Steigerungsraten ist, wie die Schüler selbst darüber streiten. Eine Bitkom-Befragung von Mai 2025 unter 14- bis 19-Jährigen ergab: 23 Prozent machen Hausaufgaben kaum noch selbst und lassen sie von der KI lösen – fast jeder vierte. Gleichzeitig fordern 44 Prozent der Schüler selbst ein Verbot von KI bei Hausaufgaben, und 53 Prozent meinen, sie würden durch die Nutzung in der Schule besser. Die einen lassen also schreiben, die anderen wollen es verboten haben.
Auf der Elterseite sieht es ähnlich zwiespältig aus. In einer Forsa-Umfrage für die Körber-Stiftung von März 2026 unter rund 1.000 Eltern von 12- bis 18-Jährigen halten 90 Prozent einen sicheren KI-Umgang für die berufliche Zukunft ihrer Kinder für wichtig oder sehr wichtig, und 94 Prozent möchten, dass ihre Kinder Falschinformationen von Fakten unterscheiden lernen. Die Eltern wissen also ziemlich genau, was ihre Kinder brauchen – und wünschen sich gleichzeitig selbst mehr Orientierung. Vielleicht kennst du diese Spannung aus dem eigenen Umfeld: Man hat eine klare Vorstellung davon, was richtig wäre, aber keine Zeit oder Sicherheit, es selbst beizubringen.
🕰️ Der Blick zurück: was ich mir damals gewünscht hätte
Ich bin in meinen späten Vierzigern und habe einen Weg über Realschule, Fachabitur, ein Studium der Technischen Informatik und einen MBA Wirtschaftsingenieurwesen hinter mir. Beim Schreiben über die Studienlage ist mir aufgefallen, dass ich die KI-Debatte deshalb anders lese als viele Jüngere: Ich frage nicht, was KI mit meinem Lernen macht, sondern was sie mit meinem Lernen gemacht hätte.
🧮 Der Lehrer, der den Unterschied machte
In der Schule hatte ich in Mathe über einige Jahre hinweg Lehrer, deren Art des Beibringens bei mir nicht funktioniert hat. Auf einer späteren Stufe bekam ich dann einen anderen Lehrer, und der Stoff wurde dort deutlich anspruchsvoller – aber meine Noten wurden besser, weil er ihn anders beigebracht hat. Seitdem weiß ich, dass mein Verstehen nicht nur von meiner Anstrengung abhing, sondern stark von der Frage, ob jemand mich dort abholte, wo ich stand. Vielleicht hattest du auch so einen Lehrer oder genau das Gegenteil davon.
📚 Der multimediale Versteher
Und dieser Mangel hat für mich nicht mit der Schule aufgehört. Auf dem Fachabitur, im Studium der Technischen Informatik und im MBA Wirtschaftsingenieurwesen – beides berufsbegleitend, mit Doppelbelastung neben dem Job – bin ich regelmäßig vor Stoff gesessen, den ich nicht sofort verstanden habe. Was mir geholfen hat, war nicht mehr Anstrengung, sondern andere Wege zum selben Ziel: Ich bin ein multimedialer Versteher. Wenn mir eine Erklärung nicht half, suchte ich dieselben Inhalte woanders – in einem anderen Buch, in einem Video, in einem Skript mit anderen Beispielen oder mehr Hintergrund. Ich muss nicht alles einmal gelesen und gehört und gesehen haben, um es zu verstehen. Meistens ist es die Wiederholung auf eine andere Art und Weise, und dann brennt sich das ein. Mit mehr Zeitaufwand kam ich so oft genug selbst ans Ziel – die Zeit für die Suche dazwischen war trotzdem verloren.
Genau diese Recherchen hätte ein LLM übernehmen können. Ich frage heute noch so: „Erklär mir das so, wie ein Engineer es verstehen würde“ – und bekomme vier Varianten, bis eine klick macht. Damals hätte mir das zwei Dinge gebracht: die richtige Erklärung schneller, und mehr Zeit übrig, um noch mehr Stoff zu verstehen statt die Suche. Ich hatte auch keine Angst zu fragen, weder Mitschüler noch Kommilitonen noch Professoren – auch wenn manche Professor auf eine ungeduldige Antwort gepolt war. Aber die Antwort auf meine Frage war nur eine einzige Variante, und die traf nicht immer den Punkt, bei dem es klick machte.
🎓 Tutor statt Antwortmaschine
Ich glaube trotzdem nicht, dass mir eine Antwortmaschine geholfen hätte. Wer eine fertige Lösung übernimmt, ohne den Weg dorthin zu verstehen, kommt bei der nächsten Aufgabe nicht weiter – und spätestens in der Klausur, wenn das Chat-Fenster geschlossen ist. Mir hätte der Tutor geholfen, nicht der Aufsatz-Schreiber. Wo diese Grenze verläuft, muss heute jeder für sich entscheiden. Die Sorge der Lehrer, die in Umfragen wie dem Schulbarometer Risiken für das Denken und soziale Lernen sehen, kann ich deshalb gut nachvollziehen, weil sie diese Grenze täglich verhandeln müssen.
🎯 Was der Rückblick erklärt
Für mich selbst hat der Rückblick eine klare Folge: Ich nutze KI am liebsten dort, wo ich das Ergebnis beurteilen kann, und zum Lernen dort, wo ich mir Zeit für Rückfragen nehme.
Als ich neulich wieder eine Erklärung zum dritten Mal anders formulieren ließ, weil ich sie beim ersten Lesen nicht verstanden hatte, ging mir kurz mein Mathelehrer von damals durch den Kopf. Auch er hat den Unterschied zwischen einer Antwort und einem Verständnis hergestellt, nur eben ohne KI. Heute prüfe ich neue Anwendungen an einer einfachen Frage: Helfen sie mir, etwas zu verstehen – oder nur schneller fertig zu werden? Nach allem, was die Studien zeigen, wird genau diese Frage gerade in vielen Klassenzimmern und Hörsälen entschieden.
📚 Quellen
JIM-Studie 2025, Medienpädagogischer Forschungsverbund Südwest (mpfs): https://mpfs.de/studie/jim-studie-2025/
Bitkom, Presseinformation vom 26. Mai 2025, „Knapp ein Viertel der Schüler macht Hausaufgaben meist mit KI“: https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Knappes-Viertel-Schueler-macht-Hausaufgaben-mit-KI
Körber-Stiftung, „KI im Familienalltag: Eltern wünschen sich mehr Orientierung“ (Forsa-Umfrage, März 2026): https://koerber-stiftung.de/presse/mitteilungen/ki-im-familienalltag-eltern-wuenschen-sich-mehr-orientierung/
Bayerisches Institut für digitale Transformation (bidt), Zahlenmonitor „Nutzung generativer KI“: https://www.bidt.digital/zahlenmonitor/nutzung-generativer-ki/
Deutschlandfunk, „KI in der Schule: Sollten Schüler Künstliche Intelligenz nutzen?“ (u. a. zum Schulbarometer 2025 der Robert Bosch Stiftung): https://www.deutschlandfunk.de/ki-kuenstliche-intelligenz-schule-chatgpt-gemini-100.html
Über den Autor
Hi! Ich bin Marcel. IT-Projektmanager aus Hamburg und Blogger seit 2018. Ich helfe anderen mit Erfahrungen zu Web-Apps und Cross-Platform-Software. Mehr über mich · Blog unterstützen
Hinweise: Bei den kursiv geschriebenen Wörtern kann es sich um eingetragene Marken oder Firmen handeln (z.B. Apple, Fedora, Google). Die Nutzung erfolgt ausschließlich zu Vergleichszwecken.
Transparenz: Ich nutze KI-Tools (z.B. Proton Lumo, DeepL Write Pro) zur schnelleren Inhaltserstellung und Optimierung. Für Bilder nutze ich Envato Elements und Tools wie Canva, Affinity und GIMP.
