Studie zeigt: Mit KI gefühlt schneller – tatsächlich langsamer

Mit KI geht alles schneller. Das glauben wir zumindest. Aber stimmt das wirklich?
Eine neue Studie widerspricht: Forschende der Cornell-Universität haben getestet, wie lange Programmierer:innen für eine Aufgabe benötigen – mit und ohne Hilfe von KI.

Das Ergebnis: Diejenigen, die KI nutzen, programmieren rund 20 Prozent LANGSAMER. Dabei glauben sie jedoch, sie seien 25 Prozent schneller als ohne KI.

Völlig gegen jede Intuition.

Und bevor Sie sich jetzt fragen: „Was hat denn das jetzt mit Schreiben zu tun?“ Ich komme gleich drauf.

Vorher noch mal zurück zur Studie.

Der Aufbau: 16 erfahrene Entwickler:innen mit durchschnittlichen KI-Kenntnissen wurden in zwei Gruppen aufgeteilt. Die eine Gruppe durfte ein KI-Tool ihrer Wahl einsetzen, die andere nicht.

Bevor sie mit der Arbeit begannen, schätzten beide Gruppen, wie lange sie benötigen würden. Dabei schätzte die KI-Gruppe ihre Arbeitszeit um rund ein Viertel geringer ein als die Nicht-KI-Gruppe.

Nach Abschluss der Aufgabe sollten beide Gruppen einschätzen, wie lange sie real gebraucht hatten.

Die Entwickler, die KI nutzten, glaubten, sie wären 25 Prozent schneller gewesen, als sie tatsächlich waren.

Doch nun das Spannende: Die KI-Gruppe benötigte – im Gegenteil – 19 Prozent MEHR Zeit als die ohne KI.
Sie waren also nicht, wie sie dachten, um ein Viertel schneller, sondern um ein Fünftel LANGSAMER. In ihrer Wahrnehmung fand diese Verlangsamung jedoch nicht statt.

Zum Vergleich: Die Nicht-KI-Gruppe brauchte im Gegenzug sogar etwas weniger Zeit, als sie vorher geschätzt hatte.

Warum die Entwickler:innen mit KI langsamer waren?

Ganz genau kann die Studie die Gründe dafür zwar nicht identifizieren. Sie hat aber folgende Anhaltspunkte für eine Erklärung gefunden:

Zum einen waren die Mitglieder der KI-Gruppe über-optimistisch, was die Fähigkeiten der KI anbetraf.

An manchen Stellen hatten die Menschen mehr Erfahrungen als die KI. Außerdem tat sich die KI vor allem bei komplexen Problemen schwer und konnte nicht auf implizites Wissen zurückgreifen, das die Menschen hingegen hatten.

Einen großen Anteil hatte zudem: Die Programmierenden brauchten Zeit, um die KI-Ergebnisse zu kontrollieren und akzeptierten anschließend weniger als 44 Prozent der KI-Lösungen. Das heißt: Sie brauchten Zeit, um zu prüfen und um den KI-Code zu korrigieren.

Aber: Warum schätzte die Gruppe, die KI nutzte, ihre Arbeitszeit kürzer als sie war? Die Studie liefert die Antwort auf diese Frage noch nicht. Aber ich, Nadja, habe da eine Vermutung …
 
Lassen sich die Ergebnisse dieser Studie auch aufs Schreiben übertragen?

Überall lesen wir: „Schreib schneller mit KI!“ Was aber, wenn wir mit KI gar nicht schneller schreiben, sondern es nur glauben?

Vielleicht weil wir es angenehmer finden? Weil wir weniger denken müssen?

In all dem KI-Hype kommt nun mein großes Geständnis: Auch wenn ich die Zeit nicht gemessen habe, gefühlt benötige ich mit KI-Zuarbeit oft vermutlich genauso lang für einen Text wie ohne KI. Vermutlich könnte ich schneller sein: Aber bis ein Text so ist, wie ich ihn will, braucht es halt.

Was ist, wenn die Studie also zeigt: Mein Gefühl stimmt?

Was ist, wenn wir eigentlich mit KI gar nicht schneller schreiben? Sondern es nur glauben?
Oder: Was ist, wenn wir mit KI zwar vielleicht schneller einen fertigen Text haben, dafür aber (unbewusst) 20 Prozent Abstriche bei der Qualität in Kauf nehmen?

Was also, wenn wir viel eher die passenden Schreibtechniken brauchen als KI?

Könnten wir durch Schreibwissen vielleicht mehr Zeit einsparen als durch KI? Gleichzeitig mit einzigartiger Stimme schreiben – und mehr Spaß haben?

Das heißt nicht, dass ich grundsätzlich von KI beim Schreiben abrate. Denn gezielt und klug eingesetzt, kann sie an verschiedenen Stellen im Schreibprozess sehr hilfreich sein. Aber auch dieser Einsatz will gelernt und geübt sein – und ist Teil des Schreibhandwerks.

Deshalb: Lassen Sie uns darüber sprechen, wie Sie und/oder Ihr Unternehmen durch die richtigen Schreibtechniken wirklich Zeit sparen – und bessere Texte hervorbringen.

Wir freuen uns auf das Gespräch mit Ihnen.

* Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity – METR