Vier Denkmethoden, mit denen ich mit KI bessere Entscheidungen treffe

Eine KI liefert in Sekunden eine Antwort. Ob es die richtige ist, entscheidet sie nicht – das bleibt unsere Aufgabe. Diese vier Methoden helfen mir, dabei der Entscheider zu bleiben.

Von Otmar Cürten, Founder Markt&Technik · 2. Oktober 2026

Seit ich täglich mit KI arbeite, beobachte ich bei mir selbst ein Muster: Die Antwort kommt so schnell und klingt so überzeugend, dass ich versucht bin, sie einfach zu übernehmen. Genau da liegt die Gefahr. Eine KI formuliert eine Vermutung genauso flüssig wie eine gesicherte Tatsache. Und sie füllt Lücken in meiner Frage, ohne mir zu sagen, dass sie es tut.

Ich habe deshalb aufgehört, die KI nur zu fragen. Ich führe mit ihr einen Dialog, der einer festen Reihenfolge folgt: erst den Rahmen klären, dann breit denken, dann prüfen, dann die eigenen Annahmen hinterfragen. Vier Methoden haben sich dafür bewährt. Keine davon braucht Programmierkenntnisse, jede kostet etwa zehn Minuten – und jede macht es deutlich schwerer, einer bequemen, aber falschen Antwort aufzusitzen.

1. Erst den Kontext klären, dann fragen

Die Qualität einer KI-Antwort hängt weniger vom geschickten Wortlaut der Frage ab als davon, was die KI über meine Lage weiß. Und vieles weiß sie schlicht nicht: unsere Stückzahlen, unsere Lieferantenkonditionen, unsere internen Vorgaben. Fehlt ihr das, rät sie – und zwar stillschweigend.

Deshalb drehe ich die Reihenfolge um. Bevor ich die eigentliche Frage stelle, lasse ich die KI sagen, was ihr fehlt. Jede Annahme, die sie trotzdem trifft, soll sie kennzeichnen.

Welche Informationen fehlen dir, um diese Frage zuverlässig zu beantworten – und welche Annahme würdest du sonst stillschweigend treffen?

Markiere in deiner Antwort jede Stelle, die auf einer Vermutung statt auf den gegebenen Daten beruht.

Hilft bei Bauteilvergleichen, Testplänen und Machbarkeitsprüfungen. Mein Test: dieselbe Frage einmal direkt stellen, einmal nach dieser Vorbereitung. Die zweite Antwort ist meist kürzer – und lässt sich viel schneller gegenprüfen.

2. Erst 20 Ideen, dann bewerten

Die erste Idee der KI ist selten die beste, sie ist nur die naheliegendste. Wer sie übernimmt, überlässt die Entscheidung der Wahrscheinlichkeitsrechnung eines Sprachmodells. Ich trenne deshalb bewusst das Sammeln vom Bewerten.

Zuerst fordere ich genau 20 verschiedene Lösungswege an, ohne jede Bewertung. Dann lasse ich zu jedem das stärkste Gegenargument nennen und alle nach meinen drei wichtigsten Kriterien einordnen. Die drei überzeugendsten wähle ich selbst aus und lasse mir dazu ein ausführliches Pro und Contra geben. Die Entscheidung treffe ich am Ende mit meinem eigenen Fachwissen.

Beantworte diese Frage mit genau 20 verschiedenen Lösungswegen. Nummeriere sie 1–20 und bewerte noch nicht.

Nenne mir jetzt zu jeder der 20 Antworten das stärkste Gegenargument.

Bewerte jede der 20 Antworten nach meinen drei Kriterien Nutzen, Aufwand und Kosten – je hoch/mittel/niedrig, als Tabelle.

Ich wähle die Nummern [x], [y], [z]. Liefere zu jeder ein ausführliches Pro und Contra.

Hilft, wenn eine offene Frage im Raum steht und das Team sonst beim Bauchgefühl landet. In rund 30 Minuten entsteht eine Entscheidung, die sich im Team begründen lässt.

3. Die KI fragen, wie sicher sie sich ist

Eine Marktzahl, eine Wettbewerbsaussage, eine technische Einschätzung: Bevor ich so etwas weiterverwende, halte ich der KI einen Spiegel vor. Ich frage, wie sicher sie sich bei ihrer eigenen Antwort ist – und warum.

Das Erstaunliche: Die KI benennt dann oft selbst einen Unsicherheitsbereich, an den ich nicht gedacht hatte. Danach weiß ich genau, welchen Teil der Antwort ich gegenprüfen muss. Vertrauen vergebe ich so nicht mehr pauschal, sondern dosiert.

Wie sicher bist du dir bei deiner Antwort, und warum? Welcher Teil beruht auf gesichertem Wissen, welcher eher auf einer Vermutung?

Welche zusätzliche Information würde deine Antwort am stärksten verändern?

Hilft immer dann, wenn eine KI-Antwort eine Entscheidung mit echten Folgen vorbereitet. Danach gibt es drei Möglichkeiten: direkt nutzen, gegenprüfen oder verwerfen.

4. Die unausgesprochenen Annahmen offenlegen

Die teuersten Fehler, die ich in fast fünf Jahrzehnten in der Elektronikbranche gesehen habe, beruhten selten auf falschen Zahlen. Sie beruhten auf Annahmen, die niemand ausgesprochen hatte – weil sie selbstverständlich schienen. „Das machen doch alle so“ ist keine Begründung, aber sie geht im Alltag erstaunlich oft durch.

Bei jeder Entscheidung mit langer Bindung – eine Chip-Plattform, ein Modell-Anbieter, ein Cloud-Partner – formuliere ich deshalb die Entscheidung in einem Satz und lasse die KI die Annahmen dahinter aufdecken. Die am schwächsten abgesicherte teste ich, bevor ich mich festlege.

Wir planen folgende Entscheidung: [Entscheidung in einem Satz]. Welche drei unausgesprochenen Annahmen stecken darin?

Was müsste wahr sein, damit diese Annahmen falsch sind – und was würde das für uns bedeuten?

Ein Beispiel: Wer heute ein Open-Weight-Modell als Standard festlegt, unterstellt oft stillschweigend, dass sich die Wahl später leicht ändern lässt. Bei tiefer Integration in Produkte stimmt das häufig nicht mehr.

Mein Standpunkt

KI macht uns nicht klüger, wenn wir ihr das Denken überlassen. Sie macht uns klüger, wenn wir sie zwingen, ihre Lücken, ihre Alternativen, ihre Unsicherheit und unsere eigenen Annahmen offenzulegen. Die vier Methoden sind dafür ein Gerüst – das Urteil bleibt bei uns.

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