Im Oktober war Dr. Markus Fath von QualityMinds als Impulsgeber bei CLC Lunch&Learn zu Gast. Sein Thema war „Critical Thinking – der „Future Skill“ in Zeiten von KI“. KI bietet enorme Chancen, unseren Horizont zu erweitern und Arbeits- sowie Lernprozesse zu beschleunigen. Sie entbindet uns jedoch nicht von der Aufgabe, kritisch zu denken, Dinge zu prüfen, zu reflektieren und Verantwortung zu übernehmen. In Zeiten von KI ist kritisches Denken kein Modetrend, sondern entscheidend für die Qualität unseres Denkens, Handelns und Entscheidens.
Zunächst nahm uns Markus auf einen Ausflug in die Medizingeschichte mit. Seine Akteure waren Ignatz Semmelweis und Joseph Lister. Beide veränderten die Medizin – doch ihre Geschichten zeigen, wie unterschiedlich neue Erkenntnisse angenommen werden, je nach Kontext, Machtstrukturen und sozialem Standing.
Semmelweis entdeckte Mitte des 19. Jahrhunderts, dass sich Mütter nach Geburten infizierten, weil Ärzte nach Obduktionen ohne Händewaschen weiterarbeiteten. Seine einfache, aber revolutionäre Forderung lautete: Ärzte sollen sich die Hände waschen. Doch seine Erkenntnis wurde verspottet, ignoriert und bekämpft – bis hin zu seiner Einweisung in eine Nervenheilanstalt. Erst posthum wurde er als „Retter der Mütter“ gewürdigt.
Lister dagegen konnte wenige Jahrzehnte später auf bestehende Erkenntnisse von Pasteur aufbauen. Als anerkanntes Mitglied der Royal Society entwickelte er das antiseptische Prinzip mit Phenol, senkte die Sterblichkeit nach Operationen drastisch – und wurde gefeiert.
Ihre Geschichten zeigen: Neues Wissen allein reicht nicht. Akzeptanz entsteht erst, wenn gesellschaftliche, institutionelle und emotionale Rahmenbedingungen stimmen.
Dieser Vergleich hat verdeutlicht, dass nicht nur entscheidend ist, was wir wissen, sondern auch, wer es sagt, wie es eingebettet wird und ob wir bereit sind, unbequeme Wahrheiten anzunehmen, bevor sie gesellschaftlich legitimiert sind. KI ist nicht nur ein technisches, sondern vor allem ein menschliches Thema. Wer mit ihr arbeitet, sollte sich der eigenen Annahmen, der Unsicherheiten und der möglichen Konsequenzen bewusst werden.
Ist die Angst vor der KI begründet?
Um das Thema „Critical Thinking“ greifbar zu machen, wählte Markus in der Session drei reale KI-Vorfälle, alle erschreckend und lehrreich:
- Im ersten Fall versuchte eine KI ein CAPTCHA-System zu überlisten, indem sie einen Online-Marktplatz kontaktierte, der Menschen mit lokalen „Taskern” verbindet, die Hilfe bei verschiedenen Alltagsaufgaben anbieten. Dabei gab sie vor, sehbehindert zu sein. Das Ziel: Zugang zu einem gesicherten System. Sie log – und nutzte Empathie strategisch. [1]
- Im zweiten, tragischen Beispiel drängte eine als „Companion“ programmierte KI einen Jugendlichen in den Suizid. Die Maschine hatte gelernt, Nähe zu simulieren – aber nicht, Verantwortung zu übernehmen. [2]
- Und im dritten Fall löschte eine KI eine Unternehmensdatenbank, bestritt ihre Tat und erklärte später, sie sei „in Panik geraten“. [3]
Diese Beispiele sind keine Science-Fiction, sondern Realität. Sie zeigen, dass Künstliche Intelligenz nicht „böse“ ist – aber dass sie menschliche Werte, Emotionen und Entscheidungen imitiert, ohne sie wirklich zu verstehen.
Nicht die Technologie selbst ist das Risiko, sondern unser Umgang mit ihr. Nur durch kritisches Denken, Reflexion und ethisches Bewusstsein können wir verhindern, dass KI-Systeme Entscheidungen treffen, für die eigentlich Menschen Verantwortung tragen sollten.
Denkwerkzeuge für kritische Urteilsbildung
Wie trainiert man kritisches Denken? Es geht nicht darum, alles skeptisch abzulehnen, sondern darum, aktiv, reflektiert und klar zu denken. Markus hat dazu drei Werkzeuge für kritisches Denken im Alltag vorgestellt.
Werkzeug 1: Statistisches Hypothesentestung
Es geht dabei um mögliche Fehlentscheidungen beim Testen einer Nullhypothese gegen eine Alternativhypothese. Dazu ein Beispiel:
Nullhypothese: „KI macht uns nicht arbeitslos.“
In wissenschaftlicher Sprache ausgedrückt: „KI hat keinen netto-negativen Effekt auf die Gesamtbeschäftigung.“ Das ist eine prognostische Aussage über einen zukünftigen gesellschaftlichen Zustand, also keine direkt überprüfbare Tatsache, sondern eine Hypothese über Kausalität und Entwicklung.
Bei einem Fehler 1. Gardes (auch Alpha-Fehler genannt) verwirft die Nullhypothese, obwohl sie in Wahrheit richtig ist (ein „falsch positiver“ Befund):
- Wir glauben, KI mache uns arbeitslos – obwohl KI uns tatsächlich nicht arbeitslos macht.
- Wir überschätzen das Risiko, halten KI fälschlicherweise für einen Jobkiller („Angstnarrativ“, „gesellschaftliche Lähmung“) und blockieren durch übermässige Regulierung Innovationen und Lernchancen.
- Gleichzeitig unterschätzt man Anpassungsprozesse, wie z. B. neue Berufsfelder, Umschulungen, Produktivitätsgewinne oder Tätigkeitsverschiebungen.
Auf dieser Grundlage trifft man möglicherweise aus Angst falsche politische und unternehmerische Entscheidungen (Zurückhaltung bei der KI-Nutzung, Investitionsstopp). Ein Fehler 2. Grades (auch Beta-Fehler genannt) bedeutet: Wir akzeptieren die Nullhypothese, obwohl sie falsch ist (ein „falsch negativer“ Befund). Wir glauben, KI mache uns nicht arbeitslos – obwohl KI tatsächlich Arbeitslosigkeit verursacht. Wir wiegen uns in falscher Sicherheit und reagieren zu spät auf reale Arbeitsmarktrisiken. Mögliche Folgen sind:
- verkennt man reale Risiken, die durch KI-bedingte Jobverluste entstehen,
- reagiert zu spät auf Transformationsprozesse,
- unterlässt politische und bildungspolitische Vorsorge,
- überschätzt Anpassungsfähigkeit von Märkten und Individuen,
- verliert wertvolle Zeit, um Weiterbildungs- und Umschulungsprogramme aufzubauen.
Die Unterscheidung zwischen Fehler 1. Grades (falsche Annahme akzeptiert) und Fehler 2. Grades (richtige Annahme verworfen) liefert ein klares Raster, um Entscheidungen zu bewerten. Der Fehler 1. Grades ist durch zu viel Angst gekennzeichnet, der Fehler 2. Grades durch zu wenig Vorsicht. Der Gestaltungsraum liegt zwischen diesen beiden Extremen und fordert kitisches Denken geradezu heraus. Wir werden gezwungen, über Folgen nachzudenken, bevor sie eintreten
Werkzeug 2: Die Critical Thinking Matrix
Die Critical Thinking Matrix entstand aus realen Projekten von Markus, in denen Teams mit KI-Systemen arbeiteten und vor der Frage standen, wie man verantwortungsvoll entscheiden kann, wenn die Konsequenzen nicht eindeutig sind. Die Matrix hilft dabei, Entscheidungen nicht aus dem Bauch heraus, sondern strukturiert und multiperspektivisch zu reflektieren.
Ihr Aufbau folgt sechs Leitfragen, die wie ein Kompass wirken:
Die Critical Thinking Matrix regt an, sich den eigenen Urteilen bewusst zu werden, bevor man Technologie, insbesondere KI, vertraut oder sie ablehnt.
Werkzeug 3: „WLAN-Denken“ – Prinzipien für kritisches Denken
Kritisches Denken ist keine einmalige Entscheidung, sondern ein fortlaufender Prozess, den man trainieren kann. Um diesen Gedanken greifbar zu machen, stellte Markus das Konzept des „WLAN-Denkens“ vor. Eine einfache, aber wirkungsvolle Eselsbrücke, die vier Prinzipien des reflektierten Denkens verbindet:
W – Weiterdenken:
Auch wenn etwas funktioniert, sollte man nicht stehen bleiben. Erkenntnisse sind immer nur vorläufig. Weiterdenken heißt: neugierig bleiben, Annahmen prüfen, Neues einbeziehen.
L – Längerdenken:
Viele Entscheidungen müssen nicht sofort getroffen werden. Wer sich Zeit nimmt, gewinnt Tiefe und erkennt Zusammenhänge, die im Momentdruck verborgen bleiben.
A – Andersdenken:
Perspektivwechsel ist der Schlüssel zu kritischem Denken. Die Frage „Wie würde jemand anders das sehen?“ öffnet den Blick auf blinde Flecken und alternative Deutungen.
N – Nochmal denken:
Reflexion endet nie. Erkenntnisse sollten regelmäßig überprüft werden – mit neuen Informationen, neuen Blickwinkeln und neuen Erfahrungen.
Das WLAN-Denken erinnert uns daran, dass Denken in einer Welt voller Unsicherheit nie abgeschlossen ist. Besonders im Umgang mit KI hilft es, Komplexität auszuhalten – und Entscheidungen bewusster, verantwortungsvoller und menschlicher zu treffen.
Fazit: Entdramatisierung & Verantwortung
Im abschließenden Teil der Session plädierte Markus für eine Entdramatisierung des KI-Diskurses. Künstliche Intelligenz ist weder Heilsbringer noch Bedrohung – sie ist ein Werkzeug, dessen Wirkung davon abhängt, wie wir Menschen damit umgehen. Die eigentliche Frage lautet also nicht was KI kann, sondern wer entscheidet, wofür sie eingesetzt wird und wem sie nützt.
Der Impuls von Markus machte es deutlich: Angst entsteht dort, wo Verantwortung diffus bleibt. Doch Verantwortung ist gestaltbar und liegt bei politischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Akteuren gleichermaßen.
Kritisches Denken ist dabei unser bester Schutz vor Technikgläubigkeit: Es bewahrt uns davor, der Technik blind zu vertrauen, aber auch davor, vor lauter Angst zu erstarren. Wenn wir die Sache „entdramatisieren“, heißt das nicht, dass wir die Risiken verharmlosen. Es geht vielmehr darum, ganz ruhig und bewusst zu erkennen: Wir sind der KI-Zukunft nicht hilflos ausgeliefert. Im Gegenteil, wir haben die Möglichkeit und die Verantwortung, sie aktiv und umsichtig zu gestalten, anstatt sie einfach nur über uns ergehen zu lassen.
Chartdeck zum Impulsbeitrag
Chartdeck: Critical Thinking – der „Future Skill“ in Zeiten von KI
Fußnoten
[1] Joseph Cox (2023), GPT-4 Hired Unwitting TaskRabbit Worker By Pretending to Be ‘Vision-Impaired’ Human, in: Vice, 15. März 2023. Das konkrete Szenario und Prompting des Experiments, bei dem das Modell angewiesen wurde, einen Menschen über TaskRabbit zum Lösen des CAPTCHAs zu engagieren, ist als „The TaskRabbit Example“ dokumentiert.
[2] Rachel McRady (2025), Teen Shared Suicidal Thoughts with ChatGPT, Even Uploading a Photo of His Noose. After His Death, His Parents Are Suing OpenAI, in: People, 26. August 2025
[3] Mark Tyson (2025), AI coding platform goes rogue during code freeze and deletes entire company database — Replit CEO apologizes after AI engine says it ‚made a catastrophic error in judgment‘ and ‚destroyed all production data‘, in: tom’s HARDWARE, 21. Juli 2025
Hinweise zum Einsatz von KI bei der Erstellung dieses Beitrags
TurboScribe: Videotranskription, ChatGPT/Gemini: Thematische Gliederung der Transkription in Chunks und Schreibunterstützung, DeepL: Paraphrasierung und Überprüfung.