KI-Produktivität: Mehr Masse, weniger Klasse?

KI-Tools steigern die Produktivität in Forschung und Entwicklung dramatisch – doch gleichzeitig untergraben sie etablierte Qualitätsstandards. Neue Studien zeigen einen besorgniserregenden Trend: Glänzende Formulierungen täuschen immer häufiger über inhaltliche Schwächen hinweg.

Eine Studie der Cornell University und UC Berkeley vom 24. Dezember liefert alarmierende Daten. Die Nutzung von KI-Schreibtools hat die Publikationsrate von Forschern um bis zu 90 Prozent in die Höhe getrieben. Besonders Nicht-Muttersprachler profitierten. Doch der Quantitätssprung hat einen Preis.

Die Wissenschaftler identifizierten sogenannten „wissenschaftlichen Schludrigkeit“ („scientific slop“): Texte, die sprachlich komplex und oberflächlich poliert wirken, inhaltlich aber oberflächlich bleiben. Das traditionelle akademische Qualitätssignal – elaborierte Sprache gleichwertige Forschung – ist durch KI ausgehebelt worden.

Passend zum Thema KI-Ethik und Regulierung: Seit August 2024 gelten neue EU-Regeln für KI — viele Forschungsteams und Anbieter riskieren unwissentlich Bußgelder, weil Risikoklassen und Dokumentationspflichten fehlen. Ein kostenloser Umsetzungsleitfaden erklärt in klaren Schritten, wie Sie Ihr System richtig klassifizieren, notwendige Nachweise liefern und typische Fallen vermeiden. Mit praxisnahen Checklisten für Entwickler und Auditoren. Jetzt kostenlosen KI-Leitfaden herunterladen

„Bei KI-generierten Arbeiten ist die Beziehung umgekehrt: Je ‚glatter‘ die Sprache, desto geringer die Chance auf Annahme durch Top-Journale“, so die Studie. Gut geschriebene Sätze kaschieren methodische Mängel, die in unbeholfeneren Entwürfen sofort aufgefallen wären.

Tech-Branche: Zwischen Euphorie und Ernüchterung

Die Spaltung zwischen Tempo und Substanz beschränkt sich nicht auf Universitäten. Eine umfangreiche Umfrage des Design-Plattform-Anbieters Figma unter 1.750 Tech-Experten zeigt ein ähnliches Bild.

Zwar fühlen sich 55 Prozent der Befragten durch KI produktiver. Die Bewertung der Qualität fällt jedoch höchst unterschiedlich aus. Während über 70 Prozent der Produktmanager und Gründer von Qualitätsverbesserungen berichten, sind Ingenieure deutlich skeptischer.

21 Prozent der Entwickler gaben an, dass KI die Qualität ihrer Arbeit sogar verschlechtert habe. „Die Bewertungen der Ingenieure spiegeln wohl die höhere Messlatte für korrekten Code wider“, analysiert Noam Segal, AI Insights Manager bei Figma. „Eine etwas bessere erste Fassung eines Anforderungsdokuments ist nützlich. Eine etwas bessere, aber fehlerhafte Funktion ist es nicht.“

Vom Assistenten zum unkontrollierten Agenten

Diese Entwicklung fällt mit einem grundlegenden Wandel zusammen: KI wird vom Assistenten zum eigenständigen Akteur. Auslöser ist die Veröffentlichung von OpenAIs GPT-5.2 Codex am 18. Dezember.

Das neue Modell kann laut Analysen dieser Woche 64,2 Prozent der Software-Probleme auf dem SWE-bench-Standard eigenständig lösen – ein Quantensprung. Die menschliche Rolle verschiebt sich damit vom „Autor“ zum „Auditor“. Die eigentliche Herausforderung liegt nicht mehr in der Generierung von Inhalten, sondern in deren Überprüfung.

Die große Verifikations-Herausforderung 2026

Für das kommende Jahr zeichnet sich eine klare Trendwende ab: Das Produktivitäts-Paradigma verschiebt sich von der Generierung zur Verifikation.

Die Cornell-Forscher schlagen vor, dass die Wissenschaft „KI-gestützte Screening-Tools“ einsetzen muss, um Feuer mit Feuer zu bekämpfen. Algorithmen könnten die spezifischen sprachlichen Fingerabdrücke von „wissenschaftlichem Schludrigkeit“ erkennen.

In der Wirtschaft deutet die Kluft zwischen managerialem Optimismus und technischer Skepsis auf eine bevorstehende Korrektur hin. Unternehmen müssen die KI-Einführung möglicherweise verlangsamen, um strengere Qualitätssicherungsprotokolle zu implementieren.

„Die Frage ist nicht, ob KI das Programmieren oder Schreiben verändern wird“, kommentieren Branchenanalysten. „Die Frage ist, ob unsere Qualitätskontrollsysteme die Flut überleben werden.“

PS: Die Diskussion hier zeigt es deutlich — die Zukunft liegt in der Verifikation, und die EU verlangt jetzt eindeutige Nachweise. Das kostenlose E‑Book zur KI‑Verordnung fasst Anforderungen, Übergangsfristen und Kennzeichnungspflichten kompakt zusammen und erklärt, welche Dokumentation Prüfer erwarten. Ideal für Forscher, Produktverantwortliche und Auditoren, die KI-Systeme sicher einsetzen und gleichzeitig regulatorisch abgesichert sein wollen. Kostenlosen Umsetzungsleitfaden zur KI-Verordnung sichern