Die stille Erosion der Kompetenz

First we shape our tools and thereafter our tools shape us.— Marshall McLuhan

Künstliche Intelligenz wird uns immer mehr Arbeit abnehmen. Wenn aber Maschinen beginnen, unsere Arbeit zu übernehmen, verlieren wir eben nicht nur Aufgaben, wir verlieren langsam den Kontakt zu unserem eigenen Können und damit ebenfalls die Fähigkeit die Ergebnisse zu prüfen. 

KI wird vor allem unter dem Aspekt Produktivität betrachtet, Folgeprobleme wie der Verlust von eigenen Fähigkeiten oder auch der Schutz der Mitarbeiterdaten stehen weniger im Fokus. Der Fortschritt wird in Geschwindigkeit gemessen und Nachhaltigkeit spielt allenfalls beim Verbrauch von Wasser und Energie einen Aspekt.

Aber Geschwindigkeit ist nicht dasselbe wie Kompetenz und Effizienz ist nicht dasselbe wie Verständnis. Je stärker wir KI-Systeme in unsere Arbeit integrieren, desto häufiger verschiebt sich die Rolle des Anwenders, weg vom aktiven Erzeugen, hin zum Überwachen, Korrigieren (LLM) und Absegnen (Multi-KI-Agenten) maschineller Ergebnisse. Wir schreiben weniger selbst aber noch gefährlicher wir entscheiden weniger selbst und denken seltener einen vollständigen Gedankengang von Anfang bis Ende durch.

Stattdessen beaufsichtigen wir Prozesse, deren innere Logik wir immer weniger durchdringen. Das erzeugt eine neue Form von Abhängigkeit, man könnte von einer Art kognitiven Schulden sprechen. 

Die unsichtbaren Schulden der KI 
We know more than we can tell. — Michael Polanyi

In der Softwareentwicklung spricht man seit Langem von technischen Schulden. Gemeint sind Abkürzungen, die kurzfristig Zeit sparen, langfristig aber Wartungskosten verursachen. Mit KI entsteht nun eine zweite, weniger sichtbare und vor allem gefährlichere Form der Verschuldung. KI sorgt dafür, dass Menschen formal zwar die Verantwortung behalten, jedoch dabei schrittweise den direkten Kontakt zum Entstehungsprozess verlieren. 

Nicht die Fehler der KI sind das größte Risiko, sondern die schleichende Erosion menschlichen Verständnisses. Wenn zudem der Arbeitsablauf immer weniger verstanden wird und dann noch die Fähigkeit zur Kontrolle schwindet, dann kann dies erhebliche Risiken schaffen. 

Vom Handwerker zum Aufseher
The real problem is not whether machines think but whether men do. — B. F. Skinner

Viele Wissensarbeiter erleben bereits heute einen Rollenwechsel. Früher bestand ihre Arbeit darin, etwas selbst hervorzubringen. Sei es eine Architektur oder Vertrag zu entwerfen, einen Text zu formulieren, ein Problem zu analysieren oder einen Codepfad zu implementieren. Dort wo die KI Einzug hält besteht ein wachsender Teil der Arbeit darin, Vorschläge von KI-Systemen zu prüfen. Das klingt zunächst nach Entlastung, ob es wirklich eine sein wird, das muss sich noch zeigen. Denn Prüfen ist psychologisch anspruchsvoller als eigenes Arbeiten.

Wer selbst schreibt, bewegt sich innerhalb der eigenen Gedankenstruktur. Wer dagegen KI-generierte Ergebnisse kontrolliert, muss fremde Gedankengänge rekonstruieren, implizite Annahmen erkennen und Fehler identifizieren, ohne den ursprünglichen Denkprozess erlebt zu haben. Wenn mir Mandaten früher Verträge von Konkurrenten vorgelegt hatten und sagten, bitte dies für uns umarbeiten, sagte ich meist, dass das teurer wird, als wenn ich den Vertrag selbst komplett erstelle. Ich brauchte nämlich meist mehr Zeit und das nicht nur, weil ich nicht wusste, ob der Vertrag aktuell noch rechtskonform war. Was ich gerne gemacht habe war, den Vertrag grob zu entwerfen und mir danach den Vertrag des Konkurrenten anzuschauen um daraufhin die finale Version zu erarbeiten. Verträge Dritter waren Inspiration und Korrektiv aber nicht die erste Grundlage. 

Ansonsten verantwortet man Ergebnisse, die man nicht vollständig verstanden hat und je größer diese Distanz wird, desto anstrengender wird die Arbeit. Aus produktiver Tätigkeit wird kognitive Überwachung.

Warum mehr Automatisierung nicht automatisch mehr Können bedeutet
Computers are useless. They can only give you answers. — Pablo Picasso

Besonders sichtbar wird dieses Problem für mich in der Vertragsgestaltung. Große Sprachmodelle können heute in Sekunden Verträge entwerfen und kurzfristig steigt die Output-Geschwindigkeit massiv, zumindest wenn die Qualität sich in der aktuellen Geschwindigkeit weiterentwickelt. Doch zu einem guten Vertrag gehört mehr, was sind die Interessenlagen, was sind die Besonderheiten, was kann der Gegenseite zugemutet werden, welche Konstellationen sollten über das Grundkonstrukt hinaus beachtet werden. Entscheidend ist, ob die Vertragspartner auf dieser Grundlage den Vertrag abschließen und Streitpunkte vermieden werden können, damit es im Idealfall eine dauerhafte, für alle Beteiligte zufriedenstellende Geschäftsgrundlage gibt. 

Wer nicht aktiv mit den Mandaten oder Parteien arbeitet, wer nicht selbst das Vertragswerk strukturiert, wird das Gefühl für Parteiinteresse, Risikominimierung, individuelle Vereinbarungen und rote Linien schleichend verlieren. 

Je leistungsfähiger KI-Systeme werden, desto undurchsichtiger werden die Prozesse, die sie erzeugen. Mehr Komplexität erzeugt mehr Abhängigkeit von KI. Mehr Abhängigkeit reduziert menschliche Kompetenz. Reduzierte Kompetenz erhöht wiederum die Notwendigkeit weiterer Automatisierung und wo bleibt dann die Freigabekompetenz, wird es nicht mehr zu einem blinden Vertrauen?

Die Illusion der eingesparten Zeit
For the things we have to learn before we can do them, we learn by doing them. — Aristoteles

Erfahrene Entwickler die schon länger mit KI arbeiten als wir Juristen berichten mir zunehmend von einer bewussten Gegenbewegung, die ich sehr einleuchtend finde. Sie nutzen KI nicht primär zur automatischen Implementierung, sondern für Planung, Ideensammlung, Gegenprüfung oder Spezifikation und schreiben den eigentlichen Code jedoch wieder vermehrt selbst.

Von außen wirkt das ineffizient und BigTech baut KI teilweise sehr aktiv aus. Warum etwas selbst tun, das eine Maschine schneller erledigen könnte? Die Antwort kommt aus der Medizin: Weil Kompetenz nur durch aktive Ausführung erhalten bleibt.

Wer ein Instrument beherrschen will, muss spielen.

Wer schreiben will, muss schreiben.

Wer Systeme verstehen will, muss Systeme selbst bauen.

Kein Pianist käme auf die Idee, das Üben einzustellen, weil ein automatisches Klavier technisch perfekte Musik erzeugen kann. Denn Meisterschaft entsteht nicht durch das Betrachten guter Ergebnisse, sondern durch die wiederholte Konfrontation mit Schwierigkeit. Genau diese Schwierigkeit entfernt KI zunehmend aus unserem Arbeitsalltag.

Der Verlust von Reibung
The mind is not a vessel to be filled but a fire to be kindled. — Plutarch

Damit verändert KI noch etwas Grundlegenderes, nämlich unser Verhältnis zur geistigen Anstrengung. Viele der wertvollsten Fähigkeiten entstehen nicht trotz Reibung, sondern gerade durch sie. So die tiefe Konzentration, Abstraktionsfähigkeit, Urteilsvermögen, architektonisches Denken und allen voran Intuition.

All diese Fähigkeiten entwickeln sich nur dort, wo Menschen Probleme eigenständig durchdringen müssen. KI reduziert jedoch systematisch genau diese Reibung.Die Technologie entfernt Leerstellen, verkürzt Suchprozesse und liefert sofort verwertbare Antworten. Kurzfristig fühlt sich das wie Fortschritt an. Langfristig kann daraus jedoch eine Entwöhnung vom eigenständigen Denken entstehen.

Wenn jede schwierige Passage sofort ausgelagert wird, trainieren wir nicht mehr unsere Fähigkeit, Komplexität selbst auszuhalten. Wir verlieren die geistige Ausdauer.

Die Rolltreppe nach unten
Wenn ich einen Tag nicht übe, merke ich es. Wenn ich zwei Tage nicht übe, merken es die Kritiker. Wenn ich drei Tage nicht übe, merkt es das Publikum. — Arthur Rubinstein

Wissensarbeit folgt eben derselben Logik. Kompetenz ist kein statischer Besitz. Sie ähnelt eher einer Bewegung gegen die Fahrtrichtung einer Rolltreppe. Wer aufhört zu üben, bleibt nicht stehen, er bewegt sich zwangsläufig rückwärts. KI verändert diese Dynamik fundamental, weil sie nicht nur Arbeit ersetzt, sondern auch die tägliche Praxis reduziert, durch die Expertise überhaupt erhalten bleibt.

Das betrifft Ärzte, Designer, Analysten, Juristen, Wissenschaftler, Autoren und alle stehen vor demselben Problem. Wenn zentrale Teile ihrer Tätigkeit dauerhaft an KI delegiert werden, droht langfristig der Verlust genau jener Fähigkeiten, die notwendig wären, um die Qualität der KI überhaupt noch beurteilen zu können.

Die eigentliche Herausforderung mit der Technologie 
The ultimate freedom for creative groups is the freedom to experiment with new ideas. — Ed Catmull

Wie also die Menschen Kompetenz erhalten, während KI immer mehr Arbeit übernimmt. Vielleicht wird die wichtigste Fähigkeit der Zukunft nicht maximale Automatisierung sein, sondern die bewusste Entscheidung, bestimmte Dinge weiterhin selbst zu tun. Nicht immer, nicht überall aber eben in dem Maße, dass KI ein Werkzeug ist für dessen Bedienung es eines Trainings bedarfs, der über den Prompt und die Endkontrolle hinausgeht.