Lanz + Precht gelten manchen als Inbegriff der Boomer-Debatte. Auch in meinem Umfeld scheiden sich an ihnen die Geister. Ich höre die beiden trotzdem gern und regelmäßig. Hier ordnen zwei Menschen, die ohne Internet und Smartphone aufgewachsen sind, die wohl spannendste Technik des 21. Jahrhunderts ein, und sie erreichen damit ein großes Publikum. In einer ihrer aktuellen Folgen fragen sie, was vom Verstehen übrig bleibt, wenn Antworten sofort verfügbar sind.

Diese Frage betrifft auch mein eigenes Projekt. Mit VALUE · FINANCES · GROWTH verbinde ich ein Buch mit der Nutzung von KI. Damit verfolge ich auch den Anspruch, finanzielles Verständnis zu fördern. Aber woran würde ich erkennen, dass aus dieser Mensch-KI-Zusammenarbeit tatsächlich eigene Urteilskraft entsteht?

Eine bessere Analyse wäre dafür noch kein ausreichender Beleg. Sie könnte meine Entscheidung gründlicher vorbereiten, während ich selbst kaum dazulerne. Gerade weil ich KI regelmäßig nutze, möchte ich dieses Risiko ernst nehmen.

Kann ich der Analyse nur folgen, oder sie auch prüfen?

Ich stelle mir vor, ich lese eine überzeugende Analyse einer Aktie. Die Bewertung erscheint günstig, die Gewinne wirken belastbar, die Risiken werden angesprochen. Ich verstehe die einzelnen Sätze und kann der Argumentation folgen. Damit weiß ich aber noch nicht, ob ich ihre tragenden Annahmen selbst beurteilen könnte.

Welche davon müsste stimmen, damit die Einschätzung trägt? Was würde sich ändern, wenn die Gewinne deutlich schwächer ausfallen? Und weshalb könnte diese Einzelaktie trotz einer attraktiven Bewertung schlecht zu meiner finanziellen Lage passen?

Diese Fragen verlangen unterschiedliche Antworten. Die ersten betreffen das Unternehmen und seinen Preis. Die letzte betrifft mich. Wenn mir die positive Einschätzung einleuchtet, ich diese Unterschiede aber nicht erkenne, habe ich möglicherweise eine Begründung übernommen, ohne sie ausreichend zu durchdringen.

Man könnte einwenden, dass Arbeitsteilung gerade davon lebt, nicht alles selbst bis ins kleinste Detail verstehen zu müssen. Wenn die KI eine Frage zuverlässig prüft und meine persönliche Lage berücksichtigt, weshalb müsste ich dabei selbst dazulernen? Für den Nutzen einer einzelnen Analyse wäre das tatsächlich keine Voraussetzung. Für den breiter gedachten Bildungsanspruch von VFG wäre es allerdings relevant. Eigenes Verständnis hilft mir nämlich einzuschätzen, ob die KI meine Lage angemessen berücksichtigt und an welchen Stellen ich ihre Begründung genauer hinterfragen muss.

Was das Buch dazu beitragen soll

An dieser Stelle soll das Buch eine Wissensgrundlage schaffen. Finances richtet den Blick zunächst auf die eigene Ausgangslage und den finanziellen Handlungsspielraum. Die Fragen nach Stabilität, Mehrwert und zusätzlichen Chancen helfen anschließend, Erwartungen zu ordnen. Das Komitee bringt sieben verschiedene Denkhaltungen ein, mit denen sich eine Einschätzung aus unterschiedlichen Perspektiven prüfen lässt. Diese Ordnung soll mir helfen, die Fragen zum Unternehmen von den Fragen zu meiner eigenen Lage zu trennen und im Diskurs mit der KI gezielter nachzufragen.

Im Buch beschreibe ich den Anspruch, dass die Perspektiven mit der Zeit in die eigene Urteilskraft übergehen. Dann müsste ich nicht jedes Mal alle Stimmen ausführlich ausgeben lassen, um eine relevante Frage zu bemerken. An anderer Stelle schreibe ich, dass das Urteilsvermögen in der beschriebenen Zusammenarbeit durch strukturierte Reflexion geschärft wird. Dabei setze ich voraus, dass der Nutzer sich mit den gelieferten Argumenten und Gegenargumenten auseinandersetzt. Diese Voraussetzung möchte ich hiermit infrage stellen: Reflektiere ich selbst, oder lese ich vor allem eine bereits ausgearbeitete Reflexion?

Auch Widerspruch lässt sich konsumieren

Genau hier liegt für mich die Schwierigkeit. Ich kann mir von der KI zunächst eine positive Einschätzung liefern lassen und danach ebenso gründliche Gegenargumente. Vielleicht erhalte ich schließlich eine ausgewogene Synthese, die sogar die verbleibenden Unsicherheiten offenlegt.

Das wäre eine anspruchsvolle Entscheidungsgrundlage. Trotzdem könnte ich den gesamten Austausch lesen und das abschließende Urteil übernehmen, ohne selbst abgewogen zu haben, welcher Einwand meine Einschätzung verändert. Die gedankliche Arbeit wäre dann zwar differenzierter erledigt worden, aber eine klar formulierte Synthese beweist noch nicht, dass ich ihre Gründe begriffen habe.

Ein sorgfältig arbeitendes und bewusst heterogen besetztes Komitee allein erfüllt den Bildungsanspruch von VFG noch nicht.

Diese Grenze betrifft mich ebenso wie einen neuen Leser. Auch Vertrautheit mit dem Modell schützt mich nicht davor, eine gut formulierte Synthese mit eigenem Verständnis zu verwechseln. Zugleich könnte die KI mir den Freiraum verschaffen, mich gründlicher mit Grundsatzfragen auseinanderzusetzen, um wieder den sprichwörtlichen Wald zu sehen und nicht nur die Bäume.

Mehr Raum zum Reflektieren

Seit Jahren beschäftigen wir uns mit der Überflutung durch Nachrichten, soziale Medien und ständige Erreichbarkeit. Nun wächst plötzlich die Sorge, dass KI uns zu viel geistige Arbeit abnimmt und zu viel für uns nachdenkt. Das wirkt zunächst widersprüchlich. Viele Reize sind aber noch keine vertiefte Auseinandersetzung.

In meiner Vorstellung könnte eine passend kalibrierte KI gerade hier helfen: Wiederholungen bündeln, Informationen vorsortieren und mir mehr Ruhe für die wesentlichen Themen verschaffen. Dabei müsste sie begründete Gegenargumente sichtbar halten, auch wenn diese meiner bisherigen Einschätzung widersprechen. Weniger Lärm könnte so Raum für mehr Reflexion schaffen. Ob ich diesen Raum sinnvoll nutze, wäre wiederum meine Aufgabe.

Was ich selbst beitragen müsste

Für mich würde das bedeuten, aktiv mitzudenken und eigene Überlegungen einzubringen: Was vermute ich selbst, und worauf stütze ich das? Welcher Einwand verändert meine Einschätzung? Welche Unsicherheit nehme ich bewusst in Kauf? Kann ich anschließend erklären, weshalb ich zu meiner Entscheidung komme?

Dafür muss ich allerdings noch keine fertige Meinung mitbringen. Gerade zu Beginn einer Diskussion kann KI hilfreich sein, um eine Frage oder ein Thema überhaupt zu erarbeiten. Die eigene Überlegung kann sich im Austausch entwickeln, etwa indem ich nach einem Beispiel frage, einer Schlussfolgerung widerspreche oder eine unklare Voraussetzung genauer untersuchen lasse.

Auch nach einem solchen Diskurs kann mir eine Analyse vollkommen einleuchten, weil sie plausibel klingt und gut formuliert ist. Ob ich ihre Zusammenhänge wirklich verstanden habe, kann sich zeigen, wenn neue Informationen hinzukommen. Das Unternehmen meldet beispielsweise schwächere Gewinne als erwartet. Erkenne ich dann, welche Annahme meiner ursprünglichen These betroffen ist und welche Fragen ich deshalb neu stellen muss?

Die KI kann mich dabei freilich weiterhin unterstützen. Ein Fortschritt wäre schon, wenn ich gezielter nachfrage, weil ich verstanden habe, worauf die bisherige Einschätzung beruht hat.

Was für die nächste Entscheidung bleibt

Solche Fragen könnte ich zur nächsten Entscheidung mitnehmen. Vielleicht bemerke ich bei einem anderen Unternehmen eine unbelegte Annahme früher oder erkenne, wann mein Verständnis für eine Entscheidung noch nicht reicht.

Mehr Sicherheit im eigenen Urteil wäre dabei für sich genommen noch kein Beweis für einen Lernfortschritt. Vielleicht verstehe ich einen Zusammenhang besser und werde gerade deshalb vorsichtiger. So könnte ich etwa erkennen, dass eine attraktive Bewertung eine zuvor übersehene Unsicherheit nicht aus der Welt schafft.

Für VFG ergeben sich daraus zwei Zielsetzungen. Das Modell soll helfen, eine konkrete Entscheidung gründlicher zu prüfen. Sein Bildungsanspruch reicht darüber hinaus: Durch die Auseinandersetzung soll auch meine Fähigkeit wachsen, tragfähige Begründungen zu erkennen. Die Gefahr ist, dass das erste Ziel bereits erreicht wird, während das zweite unerfüllt bleibt.

Ob VFG zur finanziellen Bildung beiträgt, zeigt sich deshalb auch daran, welche Fragen ich bei der nächsten Entscheidung selbst stelle.