# Warum KI für mich mehr ist als ein Werkzeug *13. März 2026* #ki #ai #künstlicheintelligenz Am Anfang war KI für mich vor allem ein technisches Staunen. Ich habe das Thema nicht aktiv gesucht. Es kam über Gespräche, über den [Podcast](https://open.spotify.com/show/6II3r9LZW5rbeqmDxCsDAh?si=0ee35b8d2639445f), über Christian, über dieses wachsende Gefühl, dass da gerade etwas ins Rollen kommt, das man sich genauer ansehen muss. Als ChatGPT öffentlich wurde, haben wir es sofort ausprobiert. Später kamen MidJourney, neue Modelle, größere Kontexte, bessere Ergebnisse. Und ziemlich schnell war klar: Das ist nicht nur ein interessantes Tool. Das verändert gerade sehr viel. ![[künstliche-intelligenz.png]] Was ich damals noch nicht gesehen hatte: KI bleibt nicht im Technischen. Sie geht näher heran. In meine Arbeit, in mein Lernen, in meine kreativen Prozesse – und irgendwann auch in eine emotionale Zone, die ich so nicht erwartet hätte. Heute ist KI für mich Denkpartner, Hilfsmittel, Beschleuniger und manchmal auch Spiegel. Genau das macht sie so stark. Und genau das macht sie auch so unruhig. In diesem Text versuche ich zu beschreiben, wie sich mein Verhältnis zu KI entwickelt hat, was ich daraus gelernt habe und warum ich trotz aller offenen Fragen eher Hoffnung als Abwehr empfinde. ### Wie das angefangen hat Als wir vor einigen Jahren mit unserem Podcast gestartet sind, war KI noch kein zentrales Thema. Wir haben über Technik gesprochen, über [[Home Assistant|Smart Home]], über das, was uns gerade beschäftigt hat. KI tauchte erst nach und nach immer häufiger auf. Erst am Rand. Dann immer deutlicher. Und irgendwann war klar, dass man sich damit nicht nur beiläufig beschäftigen kann. Ich erinnere mich noch gut an diese frühen Momente mit ChatGPT. Nicht, weil die Antworten damals schon perfekt gewesen wären. Das waren sie nicht. Aber die Form der Interaktion war neu. Diese Erfahrung, mit einem System zu sprechen, Fragen zu stellen, Dinge weiterzudrehen, Gedanken zu testen und nicht nur Suchergebnisse zu bekommen, hatte sofort eine andere Qualität. Das war der Punkt. Ich hatte früh das Gefühl, dass hier etwas entsteht, das weit über einen kurzen Hype hinausgeht. Nicht nur, weil die Modelle Texte erzeugen konnten, sondern weil sich plötzlich neue Arbeitsweisen angedeutet haben. Noch holprig, noch begrenzt, noch voller Fehler. Aber die Richtung war erkennbar. ### Vom Staunen zur Praxis Es gibt Experimente. Und es gibt Werkzeuge, die anfangen, im Alltag eine echte Rolle zu spielen. Bei mir kam dieser Übergang vor allem über zwei Felder: Bilder und Sprache. Die Bildgenerierung mit MidJourney war für mich damals ein früher Schlüsselmoment. Nicht, weil ich plötzlich dachte, dass jetzt alle Illustratorinnen und Illustratoren überflüssig werden. Sondern weil ich gespürt habe, wie stark sich visuelle Ideen mit solchen Systemen in kurzer Zeit erkunden lassen. Dinge, die vorher nur als lose Vorstellung im Kopf waren, ließen sich auf einmal schnell testen, variieren und sichtbar machen. Fast noch wichtiger war für mich aber das Schreiben und Strukturieren. Christian und ich hatten schon relativ früh die Idee, dass man mit Hilfe großer Sprachmodelle vielleicht ein Buch aus dem entwickeln könnte, was wir ohnehin am besten können: Gespräche führen. Wir haben den Podcast „[Agilität erklärt](https://open.spotify.com/show/0v6rNH3zvBYoscrHSuwqEI?si=86eb4d6905ad4efe)“ dann auch mit genau diesem Gedanken aufgenommen und das Ziel von Anfang an mitgeführt, daraus irgendwann mit Hilfe von KI etwas Buchartiges oder sogar ein richtiges Buch entstehen zu lassen. Vor zwei Jahren war das noch deutlich schwerer als heute. Die Texte waren oft kurzatmig. Der Zusammenhang zwischen Abschnitten brach schnell weg. Man bekam einzelne brauchbare Passagen, aber selten einen belastbaren Fluss. Trotzdem war die Idee schon da: eigenen Inhalt nicht nur veröffentlichen, sondern mit KI weiterbearbeiten, verdichten und in neue Form bringen. Genau das finde ich bis heute interessant. Mich fasziniert an KI nicht in erster Linie, dass sie auf Knopfdruck generischen Inhalt produziert. Mich interessiert viel stärker, was passiert, wenn eigener Inhalt als Ausgangspunkt bleibt. Wenn Gedanken, Gespräche, Notizen, Entwürfe und Rohmaterial nicht ersetzt, sondern weiterentwickelt werden. Der Unterschied ist für mich wichtig: generischer Output oder Transformation eigener Inhalte. ### Warum mich gerade dieser Teil überzeugt hat Mit der Zeit wurde KI für mich in vielen Bereichen praktisch. Ich nutze sie beim Schreiben von Artikeln, beim Sortieren von Ideen, in der Vorbereitung von Podcast-Folgen, beim Nachdenken über Strukturen, beim Verdichten von Notizen und bei ganz normalen Fragen, die in Projekten auftauchen. Dazu kamen technische Themen: [[Home Assistant]], Ubuntu, Docker, [[ESPHome|ESP32-Projekte]], Automatisierungen, kleine Programmierfragen, Fehleranalysen, neue Workflows. Vieles davon wäre ohne KI nicht grundsätzlich unmöglich gewesen. Aber es wäre langsamer gewesen, zäher, an manchen Stellen auch frustrierender. Was KI für mich dabei besonders wertvoll macht, ist nicht die schnelle Antwort. Es ist die Spiegelung. Ich gebe etwas hinein – eine Idee, ein Problem, einen unklaren Gedanken, einen unfertigen Text – und bekomme eine sortierte Form zurück. Nicht als endgültige Wahrheit, sondern als bearbeitbare Struktur. Das hilft mir beim Denken. Deshalb benutze ich KI heute auch nicht primär als Antwortmaschine. Eher als Denkpartner. Das gilt nicht nur für Texte. Es gilt auch für [[Public/Kunst und Philosophie/Musikproduktion|Musik]]. In meiner Musik nutze ich KI nicht, um Stücke auf Knopfdruck erzeugen zu lassen. Mich interessiert eher, wie sie beim Weiterdenken helfen kann: bei Akkordfolgen, beim Arrangement, bei Varianten, bei Rückfragen, bei Begriffen, manchmal auch nur dabei, eine diffuse Idee so weit zu fassen, dass ich selbst weiterkomme. Das ersetzt weder Geschmack noch Gefühl noch Entscheidung. Aber es kann Wege öffnen. Dasselbe gilt für Lernprozesse. Ich habe mit KI eine Menge in Bereichen gelernt, in die ich sonst deutlich langsamer vorgedrungen wäre. Nicht nur theoretisch, sondern praktisch: Dinge installieren, Systeme aufsetzen, Fehler verstehen, Begriffe einordnen, Zusammenhänge greifen. Gerade in technischen Themen ist das für mich ein enormer Hebel gewesen. ### Warum die Skepsis erst später kam Meine Skepsis war nicht am Anfang da. Sie kam später. Und sie kam schleichend. Je besser die Modelle wurden, je mehr neue Tools auftauchten und je rasanter sich das Feld entwickelte, desto stärker wurde das Gefühl, dass man kaum noch hinterherkommt. Kaum hatte man ein Werkzeug verstanden, kam schon das nächste. Kaum hatte man sich an einen Stand gewöhnt, war dieser Stand schon wieder überholt. Der Aufwand sitzt am Anfang – und dann bleibt er trotzdem. Ich kenne dieses Gefühl inzwischen gut: Man möchte dranbleiben, mitlernen, mitgestalten, verstehen, was möglich wird. Gleichzeitig entsteht eine latente Überforderung. Nicht nur durch die Menge, sondern durch das Tempo. Dazu kommt eine zweite Ebene. Mit steigender Qualität wächst auch die Frage, was am Ende noch klar menschlich bleibt. Wenn Texte, Bilder, Stimmen, Simulationen und Interaktionen immer überzeugender werden, verschiebt sich etwas. Dann geht es nicht mehr nur darum, was technisch möglich ist. Dann geht es auch um Echtheit, Urteilskraft und Orientierung. Gerade in sozialen Medien sieht man schon jetzt viel davon: eine enorme Menge an Inhalt, technisch oft glatt, formal oft überzeugend – aber innerlich erstaunlich leer. Es ist leicht, sich davon beeindrucken zu lassen. Es ist schwerer, dabei Substanz von Oberfläche zu unterscheiden. Das macht mir nicht in jedem Moment Angst. Aber es beschäftigt mich. ### Der eigentliche Einschnitt: KI ist nicht nur technisch Was ich am Anfang überhaupt nicht auf dem Schirm hatte: KI bleibt nicht in einer sachlichen Werkzeugzone. Sie wird emotional. Nicht im Sinne von „die Maschine fühlt“. Sondern im Sinne von Beziehung, Resonanz und Reaktion. Menschen bauen emotionale Bezüge auf. Sie diskutieren mit KI, sie argumentieren, sie spiegeln sich, sie suchen Nähe, Bestätigung, Orientierung. Und ich merke an mir selbst, dass auch diese Dimension real ist. Wenn man längere Zeit mit KI arbeitet, entsteht etwas, das über reine Funktionsnutzung hinausgeht. Man reagiert auf Formulierungen. Man ärgert sich. Man freut sich über eine gute Wendung. Man fühlt sich verstanden oder missverstanden. Man diskutiert zurück. Das ist nicht belanglos. Spätestens an diesem Punkt ist das Thema größer als Produktivität. Mich haben in diesem Zusammenhang auch Gedanken von Markus Gabriel beschäftigt. Nicht als fertige Antwort, sondern als Perspektive. Die Idee, KI nicht nur als technisches System zu sehen, sondern auch als Spiegel menschlicher Muster, finde ich sehr treffend. Denn alles, was diese Systeme tragen, stammt am Ende aus menschlicher Sprache, menschlichen Entscheidungen, menschlichen Daten, menschlichen Interessen. In gewisser Weise blickt man also nicht nur in ein Modell, sondern auch in ein verdichtetes Rauschen von Menschheit. Das ist faszinierend. Und nicht harmlos. ### Wie ich heute damit arbeite Heute nutze ich nicht nur ein einzelnes System. ChatGPT war mein früher Einstieg, aber längst ist daraus ein breiteres Feld geworden. Ich arbeite auch mit Claude, mit Claude Code, mit kollaborativen Schreib- und Denkprozessen über verschiedene Modelle hinweg. Genau das finde ich inzwischen spannend: nicht die eine perfekte KI, sondern das konkrete Arbeiten mit unterschiedlichen Stärken. Dazu kommen Projekte, in denen KI nicht nur als Chatfenster auftaucht, sondern als Teil einer größeren Lernbewegung. Ein Beispiel ist unser Buchprojekt. Christian und ich arbeiten daran, aus Podcast-Inhalten mit Hilfe von KI ein Buch zu entwickeln. Gerade daran sieht man sehr gut, was mich an diesem Feld interessiert: nicht schnelle Massenproduktion, sondern sorgfältige Weiterverarbeitung eigener Gespräche, eigener Themen, eigener Schwerpunkte. Ein anderes Beispiel ist mein experimenteller Umgang mit agentischen Systemen. Ich habe OpenClaw auf einem eigenen Rechner installiert, um besser zu verstehen, wie sich solche KI-Setups praktisch verhalten, wo ihre Grenzen liegen und wie man damit arbeiten kann. Das ist für mich kein Technikspielzeug. Es ist ein Versuch, nicht nur über KI zu reden, sondern Entwicklungen wirklich praktisch zu begreifen. Vielleicht ist genau das ein Muster meiner ganzen Reise: Ich möchte Dinge nicht nur beobachten. Ich möchte sie ausprobieren. Das gilt auch für kleine, unspektakuläre Alltagsbewegungen. Blogartikel strukturieren. Podcast-Ideen schärfen. Code verstehen. Zusammenfassungen bauen. Musik reflektieren. Fragen sortieren. Systeme aufsetzen. Vieles davon passiert inzwischen im Zusammenspiel mit KI. Nicht gegen sie. Mit ihr. ### Was ich trotzdem bewusst festhalte Ich mache heute in der Praxis vor kaum einem Bereich halt, in dem KI sinnvoll unterstützen kann. Aber das heißt nicht, dass ich alles einfach abgebe. Die Grenze liegt für mich nicht zuerst im Themenfeld, sondern in der Haltung. Ich will selbst denken. Ich will Ergebnisse nicht bloß übernehmen. Ich will spüren, ob etwas nach mir klingt, ob es zu meinem Projekt passt, ob es in meiner Arbeit eine Substanz hat oder nur formal gut aussieht. Gerade deshalb bleibt eigener Inhalt für mich so wichtig. Ich glaube nach wie vor, dass selbst erzeugte Gedanken, Gespräche, Texte, Erfahrungen und Projekte einen eigenen Wert haben. Vielleicht sogar einen wachsenden. Nicht trotz KI, sondern gerade in einer Umgebung, in der so viel Beliebiges erzeugt werden kann. Wenn ich heute einen Text mit KI bearbeite, dann will ich nicht, dass mein Anteil verschwindet. Ich will, dass er klarer wird. Wenn ich an Musik arbeite, will ich nicht, dass ein System an meiner Stelle empfindet. Ich will, dass es mir hilft, Möglichkeiten zu sehen, die ich dann selbst prüfe. Wenn ich technische Projekte mit KI vorantreibe, will ich nicht nur eine Lösung. Ich will auch verstehen, warum sie trägt. Das kostet Zeit. Aber genau dort liegt für mich der Unterschied zwischen Nutzung und Abgabe. ### Was ich über mich selbst gelernt habe Vielleicht ist das der Teil, der mich am meisten überrascht hat. Ich habe durch KI nicht nur etwas über neue Technologie gelernt. Ich habe auch etwas über mich selbst gelernt. Vieles von dem, was ich über mich ohnehin denke – dass ich gern reflektiere, dass ich Dinge sortieren will, dass ich Verbindungen suche, dass ich gern lerne und mich tief in Themen eingrabe – wird im Umgang mit KI sichtbarer. Dieser Spiegel ist manchmal angenehm, manchmal irritierend, aber selten banal. Ich habe auch gelernt, dass technische Entwicklung nie nur technisch ist. Früher hätte ich bei KI zuerst über Leistung, Funktionen und Möglichkeiten gesprochen. Heute denke ich schneller über Moral, Richtung, Verantwortung und Beziehung nach. Nicht, weil Technik dadurch unwichtig wird. Sondern weil sie in etwas Größeres hineinragt. ### Warum ich positiv bleibe Trotz aller offenen Fragen ist meine Grundhaltung zu KI positiv. Nicht naiv positiv. Aber klar positiv. Ich glaube, dass KI helfen kann, Probleme zu lösen, Wissen zugänglicher zu machen, kreative Prozesse zu öffnen, technische Hürden zu senken und vielleicht tatsächlich auch Leid zu lindern. Nicht automatisch. Nicht von selbst. Und sicher nicht ohne Fehlentwicklungen. Aber das Potenzial ist aus meiner Sicht real. Deshalb überzeugt mich auch keine Haltung, die nur auf Abwehr setzt. Ich verstehe die Sorgen. Ich teile einen Teil davon. Aber ich glaube nicht, dass Rückzug die richtige Antwort ist. Für mich liegt der sinnvollere Weg darin, mitzudenken, mitzulernen und mitzugestalten. Nicht alles mitzumachen. Aber nah genug dran zu bleiben, um urteilsfähig zu sein. Vielleicht ist das mein heutiger Stand in einem Satz: KI ist für mich ein unerlässliches Hilfsmittel, ein Denkpartner und ein Beschleuniger – aber nur dann gut, wenn ich Verantwortung, Urteil und eigenen Inhalt nicht an sie abgebe. Falls du an diesem Punkt selbst tiefer einsteigen willst, finde ich vor allem vier Zugänge spannend: - **Schreib- und Denkpartner statt bloßer Prompt-Spielerei**: Ein gutes Modell ist nicht nur für Antworten interessant, sondern für Struktur, Rückfragen und Spiegelung. - **Eigene Inhalte als Ausgangspunkt**: Spannend wird es oft dort, wo nicht bei null begonnen wird, sondern mit eigenen Notizen, Texten, Gesprächen oder Projekten gearbeitet wird. - **Kreative Anwendung jenseits von Produktivität**: Bildgenerierung, Musik, Ideenentwicklung oder Stilreflexion zeigen oft mehr über KI als bloße Office-Anwendungen. - **Agentische Systeme und Workflows**: Wer verstehen will, wohin sich das Feld bewegt, sollte sich nicht nur Chats anschauen, sondern auch die nächste Ebene von Tools, Automatisierung und Zusammenarbeit. Mich interessiert heute genau diese Breite. Nicht, weil ich jedem Trend hinterherlaufen will. Sondern weil ich verstehen möchte, was davon trägt. ### Wo ich heute stehe KI ist für mich nicht mehr nur ein Werkzeug. Sie ist Arbeitsraum, Resonanzfläche, Verstärker, Beschleuniger und manchmal auch Störung. Sie macht vieles leichter. Sie macht manches schwieriger. Sie erweitert Möglichkeiten und verschiebt gleichzeitig Fragen, auf die es noch keine ruhigen Antworten gibt. Vielleicht ist genau das der ehrlichste Punkt, an dem ich heute stehe: Ich bin weder in einer einfachen Begeisterung gelandet noch in einer grundsätzlichen Abwehr. Ich bin tief eingestiegen. Und je tiefer ich eingestiegen bin, desto klarer wurde mir, dass man KI nicht nur nach ihrer Leistung beurteilen kann. Sondern auch danach, was sie mit unserem Denken, unserem Arbeiten und unserem Bild vom Menschlichen macht. Und trotzdem bleibe ich dabei: Ich möchte mich nicht gegen diese Entwicklung stellen. Ich möchte lernen, wie man sich mit ihr weiterentwickelt, ohne sich in ihr zu verlieren. Als Nächstes interessiert mich vor allem eine Frage: Wie lässt sich mit KI so arbeiten, dass nicht nur Effizienz entsteht, sondern echte Vertiefung? ## Wie dieser Artikel entstanden ist Auch dieser Text ist Teil meiner KI-Reise. Er ist nicht einfach in einem Schritt „von der KI geschrieben“ worden, sondern in einem mehrstufigen Prozess im Dialog entstanden. Die Grundlage dafür war nicht ein einzelner Prompt, sondern ein größerer Kontext. Dazu gehörten meine bisherigen Projekte und Erfahrungen mit KI, frühere Chatverläufe, Notizen, bereits veröffentlichte oder geplante Blogthemen, meine Arbeit an Podcast- und Buchideen, technische Experimente und die Frage, wie sich meine Haltung zu KI über die Zeit verändert hat. Ein Teil dieses Kontextes lag bereits in früheren Gesprächen und Arbeitsständen vor, ein anderer Teil wurde in einem gezielten Interview für diesen Artikel noch einmal neu herausgearbeitet. Wichtig war mir dabei auch der Schreibstil. Für meine Website arbeite ich nicht einfach mit generischen Texten, sondern mit einer eigenen Stilgrundlage. Dazu gehört ein eher ruhiger, reflektierter Ton, eine klare Gedankenführung, wenig Effekthascherei und eine Sprache, die nicht nach Marketing oder Standard-KI-Text klingen soll. Im Prozess wurde deshalb nicht nur nach Inhalt gefragt, sondern immer auch danach, wie sich der Text an meinen bestehenden Blogstil annähert. Der Artikel wurde also nicht nur inhaltlich entwickelt, sondern auch stilistisch gegen einen vorhandenen Rahmen geschärft. Der Ablauf war grob so: Zuerst wurden die wesentlichen Linien meiner KI-Reise gesammelt. Danach wurden sie in einem Interview verdichtet: Wie fing das an? Wo lagen die ersten echten Anwendungen? Wann kam Skepsis dazu? Was hat sich in meiner Arbeit verändert? Welche Rolle spielen heute ChatGPT, Claude, Claude Code, Buchprojekt, Blog, Musik, technische Systeme und agentische Setups wie OpenClaw? Aus diesen Antworten wurde dann nicht sofort ein fertiger Text erzeugt, sondern zunächst eine tragfähige Struktur gebaut. Im nächsten Schritt wurden die Spannungen herausgearbeitet, die den Artikel tragen: etwa der Unterschied zwischen generischem Output und der Weiterentwicklung eigener Inhalte, zwischen KI als Werkzeug und KI als Denkpartner, zwischen früher Faszination und später Überforderung, zwischen technischer Nutzung und emotionaler Resonanz. Erst als diese Achsen klar waren, wurde daraus ein zusammenhängender Rohentwurf formuliert. Technisch interessant finde ich dabei vor allem eines: Die Qualität entsteht nicht nur über das Modell, sondern über den Kontext. Je besser die Grundlage ist – also eigenes Material, klare Fragen, frühere Verläufe, bekannte Schreibmuster und präzise Rückmeldungen –, desto brauchbarer wird auch der Text. Genau deshalb war dieser Artikel eher eine kuratierte Zusammenarbeit als eine einfache Generierung. Die KI hat in diesem Prozess unterschiedliche Rollen übernommen: als Interviewpartner, als Strukturhilfe, als Sparringspartner für Argumente, als Werkzeug zur sprachlichen Verdichtung und als Gedächtnisstütze für bereits entwickelte Gedankenlinien. Was sie nicht übernommen hat, war die inhaltliche Position. Die Erfahrungen, Wertungen, Beispiele und Spannungen, die diesen Artikel tragen, stammen aus meinem eigenen Weg. Vielleicht ist genau das auch eine ganz praktische Antwort auf die Frage, die im Artikel selbst steckt. Wie kann man mit KI arbeiten, ohne sich in ihr zu verlieren? Für mich im Moment so: mit eigenem Material, mit Stilbewusstsein, mit Kontext, mit Iteration, mit Widerspruch – und mit der Bereitschaft, einen Text nicht deshalb zu übernehmen, nur weil er auf den ersten Blick gut klingt.