Je mehr ich KI nutze, desto deutlicher merke ich etwas.
Der Kern dessen, was wir unter Klugheit verstehen, verschiebt sich vom Wissen der Antwort hin zur Fähigkeit zu entscheiden, was man überhaupt fragen sollte.
Früher waren Menschen mit viel Wissen im Vorteil. Wer gut recherchieren konnte, viel auswendig wusste oder schnell die richtige Antwort lieferte, wurde leichter anerkannt.
Aber heute bekommt man von einer KI wie ChatGPT allgemeines Wissen und sauber aufbereitete Antworten sofort. Natürlich muss man die Antworten der KI prüfen, aber „irgendeine Antwort zu liefern“ ist deutlich einfacher geworden.
Was bleibt dann für uns Menschen?
Ich glaube: die Fähigkeit, Fragen zu entwerfen.
Eine Agenda zu entwerfen heißt im Kern: festlegen, „was wir heute entscheiden“
Das Wort „Agenda“ kennt man vor allem von Besprechungen.
Was steht heute auf dem Programm? Worüber reden wir? Was muss am Ende entschieden sein, damit das Treffen ein Erfolg war? Genau das festzulegen, ist die Agenda.
Und das gilt nicht nur für Meetings.
Es gilt für die Arbeit, für den Jobwechsel, für Fragen an die KI und für Lebenssorgen genauso.
Wer zum Beispiel nur fragt „Soll ich den Job wechseln?“, bekommt eine dünne Antwort.
Aber mit diesen Fragen sieht es anders aus:
- Was müsste sich im aktuellen Unternehmen verbessern, damit es sich lohnt zu bleiben?
- Wenn ich intern versetzt werde, welche Erfolge sollte ich dort holen?
- Wenn ich wechsle, was hat Vorrang: Jahresgehalt, Homeoffice, wie sehr mich die Arbeit auslaugt oder die Art der Tätigkeit?
- Sollte ich sofort handeln oder erst eine Zeit lang nutzen, um Erfolge aufzubauen?
Wenn man bis hierhin aufgedröselt hat, ist die KI kein Wahrsager mehr, sondern ein Werkzeug zur Entscheidungshilfe.
Anders gesagt: KI gut zu nutzen bedeutet nicht, magische Prompts zu kennen.
Es bedeutet, die eigene Lage, das Ziel, die Einschränkungen und die Entscheidungskriterien in Worte zu fassen und in eine Form zu bringen, die die KI verarbeiten kann.
Auch in Forschung und Praxis wird „Fragen entwerfen“ ernst genommen
Das ist nicht nur ein Bauchgefühl.
Der Leitfaden von OpenAI zum Prompt Engineering erklärt, dass ein Prompt aus „wirksamen Anweisungen“ besteht, mit denen das Modell das gewünschte Ergebnis liefert. Was die KI ausgibt, hängt also stark von der Anweisung am Anfang ab.
Auch Googles Leitfaden zur Problemdefinition für maschinelles Lernen betont, zuerst das „ideale Ergebnis“, das „Ziel des Modells“, die „benötigte Ausgabe“ und die „Erfolgskennzahlen“ festzulegen. Dabei geht es um KI-Entwicklung, aber es lässt sich eins zu eins auf normale Arbeit übertragen.
Außerdem gibt es in der Forschung zu Lernen und Problemlösen den Begriff „Metakognition“. Einfach gesagt: die Fähigkeit, das eigene Denken von einer Ebene darüber zu betrachten. Das Lehrmaterial des MIT beschreibt Metakognition als den Einsatz von Wissen über die Aufgabe, die Lernmethode und sich selbst, um zu planen, den Fortschritt zu überprüfen und Ergebnisse zu bewerten.
Starke Leute denken also nicht nur nach.
Sie behalten im Blick:
„Was versuche ich gerade eigentlich zu lösen?“ „Komme ich mit diesem Vorgehen überhaupt voran?“ „Ist vielleicht schon die Frage selbst schief?“
Diese Fähigkeit wird im KI-Zeitalter ziemlich wichtig.
Wer Fragen entwerfen kann, nutzt KI als Werkzeugmaschine, nicht als Suchfeld
Wer mit KI nur flache Antworten bekommt, benutzt sie oft als Ersatz für Google.
„Was empfiehlst du?“ „Was soll ich tun?“ „Was ist die richtige Antwort?“
Klar, auch so kommt eine einigermaßen brauchbare Antwort.
Den echten Wert gibt es aber, wenn man der Frage Kontext mitgibt.
Wer zum Beispiel eine Lesegewohnheit aufbauen will, fragt statt
„Wie baue ich eine Lesegewohnheit auf?“
lieber:
„Unter der Woche bin ich von der Arbeit müde und hänge abends am Handy. Ich gebe meistens nach drei Tagen auf. Welche Gestaltung der Umgebung und welche Regeln helfen mir, zunächst nur 10 Minuten am Tag zu lesen und dranzubleiben?“
Die Antwort wird sofort nutzbar.
Das ist weniger ein Unterschied in der Leistung der KI als in der Frage.
Man beschreibt die eigene Lage, nennt Einschränkungen, setzt ein Ziel und legt sogar das gewünschte Ausgabeformat fest.
An diesem Punkt ist die Problemlösung schon etwa zur Hälfte angelaufen.
Dass ich das kann, liegt wohl vor allem an Erfahrungen, bei denen ich mich in diffusen Umgebungen verbrannt habe
Warum kann ich selbst Fragen entwerfen?
Wahrscheinlich nicht nur wegen meines Charakters.
Ich glaube, ausschlaggebend war, dass ich in diffusen Umgebungen ordentlich eingesteckt habe.
Das Ziel ist unklar. Man weiß nicht, wer entscheidet. Man sieht nicht, wann etwas fertig ist. Hinterher heißt es: „So war das nicht gemeint.“ Die Zuständigkeiten sind verschwommen. Man wird nach Stimmung und Auftreten bewertet.
Wer in so einem Umfeld sofort losarbeitet, brennt aus.
Deshalb habe ich mir ganz selbstverständlich angewöhnt, zuerst nachzufragen:
- Was ist das Ziel?
- Wer entscheidet?
- Bis wann wird es gebraucht?
- Wie weit muss ich mindestens gehen?
- Was hat Priorität?
- Was muss nicht gemacht werden?
- Wann gilt es als fertig?
Das war keine hübsche Business-Kompetenz, sondern eine Überlebensstrategie.
Wenn ich vor der Arbeit die Streitpunkte nicht klärte, war ich es, der aufgerieben wurde. Das Entwerfen von Agenden hat sich so als Abwehrtechnik geschärft.
Wer ein „Da stimmt was nicht“-Gefühl nicht ignorieren kann, kommt leicht auf Fragen
Ein weiterer wichtiger Punkt: Ich kann ein ungutes Gefühl nicht einfach stehen lassen.
Ich bleibe nicht bei „Ist das nicht komisch?“, sondern will es aufdröseln bis zu:
- was genau komisch ist
- welche Annahme verrutscht ist
- wessen Verantwortung sich hier vermischt
- was man entscheiden müsste, um weiterzukommen
- ob es ein Gefühlsproblem oder ein strukturelles Problem ist
Diese Angewohnheit ist anstrengend.
Aber sie passt hervorragend zur KI.
Denn die KI wird stärker, je mehr Kontext und Bedingungen man ihr gibt.
Statt nur „Was hältst du davon?“ kann man sagen:
„Mit dieser Annahme“ „Unter diesen Einschränkungen“ „Wenn das Ziel dieses ist“ „Die Streitpunkte getrennt“ „Mit minimaler Ausstattung“ „Für ein Vorstellungsgespräch“ „Im Markdown-Format“ „Als Anweisung für Codex“
Wer so übergeben kann, nutzt die KI nicht als Antwortautomaten, sondern als Werkzeugmaschine für das Denken.
Die Nebenwirkung für Menschen, die Fragen entwerfen können: „zu viele Fragen“
Allerdings hat die Fähigkeit, Fragen zu entwerfen, auch eine Nebenwirkung.
Wer keine Fragen formulieren kann, bleibt stehen, weil er nicht weiß, worüber er nachdenken soll.
Wer dagegen zu gut darin ist, bleibt stehen, weil die Fragen immer mehr werden.
Zum Beispiel weitet sich beim Nachdenken über ein Arbeitsproblem plötzlich alles aus auf:
- Soll ich im aktuellen Unternehmen bleiben?
- Was sollte ich durch eine interne Versetzung bekommen?
- Wenn ich wechsle, in welche Art von Tätigkeit?
- Ist meine jetzige Erschöpfung vorübergehend oder strukturell?
- Setze ich Gehalt oder Freiheit an erste Stelle?
- Wie hängt das mit dem späteren Vermögensaufbau zusammen?
- Und was will ich in meinem Leben eigentlich schützen?
Das ist durchaus eine Fähigkeit.
Aber wenn man müde ist und alles gleichzeitig verarbeiten will, schaltet das Gehirn ab.
Was Menschen, die Fragen entwerfen können, deshalb brauchen, ist nicht die Kraft, noch mehr zu fragen.
Es ist die Kraft, „Fragen, die man jetzt nicht stellen muss“ fallen zu lassen.
Als Nächstes braucht es die Einteilung der Fragen in 4 Arten
Wer ständig neue Fragen produziert, sollte nicht alle gleich schwer behandeln.
Bei mir hilft es sehr, sie in diese 4 Arten einzuteilen.
1. Fragen, die ich jetzt entscheide
Fragen, die mit dem heutigen Handeln zu tun haben.
Beispiele: Was gebe ich bis morgen ab? Bewerbe ich mich diese Woche? Schlafe ich heute oder arbeite ich?
Diese werden bearbeitet.
2. Fragen für später
Wichtig, aber ohne Eile für eine Entscheidung.
Beispiele: die Karriere in ein paar Monaten, Vorstellungen von Ehe, die große Linie beim Vermögensaufbau.
Diese schiebe ich in eine Notiz.
3. Fragen, über die Nachdenken wenig bringt
Was der andere wirklich denkt, Weggabelungen der Vergangenheit, die perfekte Antwort und Ähnliches.
Man lernt vielleicht ein bisschen daraus, aber es führt kaum zu einer Handlung im Jetzt.
Mit diesen beschäftige ich mich nicht lange.
4. Fragen, die man besser verschläft
Die schweren Fragen, die nachts auftauchen.
Fragen, die durch Müdigkeit, Hunger, Einsamkeit, Wut oder Angst aufgebläht werden, sind am nächsten Morgen oft deutlich kleiner.
Diese analysiert man nicht, sondern gibt sie dem Schlaf.
Stärke im KI-Zeitalter ist nicht „Antworten liefern“, sondern „das Problem ordnen“
Wer im KI-Zeitalter versucht, mit der KI direkt zu konkurrieren, hat es schwer.
Bei Wissensmenge, Tempo und Vollständigkeit ist sie kaum zu schlagen.
Aber wer auf der Seite der Nutzer steht, für den sieht es anders aus.
Es braucht keine schönen Befehle.
Es braucht: die eigene Lage ordnen, das Ziel setzen, Einschränkungen nennen, Entscheidungskriterien aufstellen und das Ausgabeformat festlegen.
Also die Fähigkeit, das Problem zu ordnen.
Lieber „jemand, der entscheiden kann, was zu fragen ist“ als „jemand, der Antworten liefert“.
Lieber „jemand, der in Worte fassen kann, was hier und jetzt entschieden werden muss, damit es weitergeht“ als „jemand mit der Musterlösung“.
Diese Fähigkeit gewinnt an Wert, je klüger die KI wird.
Ist die Frage dürftig, wird es auch die Antwort.
Ist die Frage konkret, wird die KI ein ziemlich starker Partner.
Trainieren sollte man deshalb künftig nicht bloß Prompt-Tricks.
Sondern die Fähigkeit, die eigene Wirklichkeit anzuschauen, Fragen zu stellen und sie bei Bedarf auch wieder fallen zu lassen.
Wer Agenden aufstellen kann, ist auch im KI-Zeitalter ziemlich stark.
Wer allerdings zu viele aufstellt, sollte sich am Ende noch einmal fragen:
„Welche Frage muss ich eigentlich in genau diesem Moment entscheiden?“
Wenn man zu dieser einen Frage zurückfindet, kommt das Denken wirklich voran.
Ideen für interne Links
- Was bei der Arbeit erschöpft, ist weniger die „Arbeitsmenge“ als das „unklare Ziel“ und „nachträgliche Änderungen“
- Wenn du dich fragst, ob du den Job wechseln sollst, definiere zuerst deine „Bedingungen zum Bleiben“
- Wer mit KI keine Ergebnisse erzielt, hängt nicht am Prompt, sondern am Klären der Annahmen
- Wenn das Grübeln nicht aufhört, trenne Fragen zum Durchdenken von Fragen, die man besser verschläft
- An Lebensweggabelungen um die 30 braucht es weniger die Suche nach der richtigen Antwort als den Aufbau von Entscheidungskriterien
Ideen für verwandte Artikel
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- „Arbeiten im KI-Zeitalter: 5 Dinge, die man vor der Frage an ChatGPT entscheiden sollte“
- „Eine Anforderungsnotiz, damit vage Anweisungen dich nicht aufreiben“
- „Was ist Metakognition: die Fähigkeit, das eigene Denken von einer Ebene darüber zu sehen“
- „Agenda-Entwurf, wenn du zwischen Jobwechsel, Versetzung und Bleiben schwankst“
Hinweise zu Referenzen und Quellen
- OpenAI API Docs, “Prompt engineering”
https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering - OpenAI Cookbook, “GPT-5 prompting guide”
https://developers.openai.com/cookbook/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide - Google for Developers, “Framing an ML problem”
https://developers.google.com/machine-learning/problem-framing/ml-framing - MIT Teaching + Learning Lab, “Metacognition”
https://tll.mit.edu/teaching-resources/how-people-learn/metacognition/ - Harvard Business Review, “AI Prompt Engineering Isn’t the Future”
https://hbr.org/2023/06/ai-prompt-engineering-isnt-the-future - García et al. (2014), “The effects of question-generation training on metacognitive knowledge, self regulation and learning approaches in Science”
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25069559/
Hinweise zur Veröffentlichung
- Es kommen keine Namen von Arbeitsplätzen, Personen oder konkrete interne Umstände vor, daher lässt sich der Text leicht veröffentlichen.
- Der Teil über das „Verbrennen in diffusen Umgebungen“ ist allerdings recht persönlich; wer den Text während der Jobsuche veröffentlicht, könnte ihn noch weiter verallgemeinern.
- SEO-Einstiege: „Klugheit im KI-Zeitalter“, „Fragen stellen können“, „Unterschied bei Leuten, die ChatGPT gut nutzen“, „Agenda-Entwurf“.
- Entwurfsdatum: 2026-07-01
