{"id":10612,"date":"2026-09-18T14:20:46","date_gmt":"2026-09-18T12:20:46","guid":{"rendered":"https:\/\/hm-i.de\/?p=10612"},"modified":"2026-09-18T14:32:37","modified_gmt":"2026-09-18T12:32:37","slug":"wie-entsteht-urteilskraft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hm-i.de\/de_de\/wie-entsteht-urteilskraft\/","title":{"rendered":"Wie entsteht Urteilskraft? Gute Entscheidungen brauchen Erfahrung und Reflexion"},"content":{"rendered":"
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Erfahrung erzeugt Urteilskraft unter Bedingungen, die in vielen Organisationen gerade verschwinden. Die Forschung benennt diese Anforderungen seit Jahrzehnten ziemlich genau.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Ein Beitrag von Katharina Reischenbacher und Dr. Peter H\u00f6her<\/em><\/p>\n

Im Beitrag vom 11. August stand eine Beobachtung aus dem Investmentbanking: Die KI \u00fcbernimmt die Datenaufbereitung, an der fr\u00fcher Berufseinsteiger gelernt haben. Routine war in wissensintensiven Berufen Produktion und oft gleichzeitig Qualifizierung. F\u00e4llt sie weg, schlie\u00dft sich auch ein Lernraum.<\/p>\n

Damit steht die angek\u00fcndigte Frage im Raum, wie Urteilskraft entsteht, und was eine Organisation daf\u00fcr bereitstellen muss. Die Forschung dazu ist \u00e4lter als der aktuelle Anlass, und sie zeigt eine erstaunliche Datenlage.<\/p>\n

Erfahrung z\u00e4hlt nur unter zwei Bedingungen<\/h2>\n

Daniel Kahneman und Gary Klein haben jahrzehntelang gegens\u00e4tzliche Positionen zur Intuition vertreten. 2009 haben sie einen gemeinsamen Aufsatz geschrieben und sich auf zwei Bedingungen geeinigt, unter denen intuitiven Urteilen zu trauen ist. Erstens braucht es eine hinreichend regelhafte Umgebung mit stabilen und g\u00fcltigen Hinweisen. Zweitens braucht es die Gelegenheit, diese Regelm\u00e4\u00dfigkeiten \u00fcber l\u00e4ngere Praxis zu lernen, mit R\u00fcckmeldung, die zeitnah kommt und eindeutig ist. Fehlt eine der beiden, entsteht Sicherheit im Gef\u00fchl ohne Treffsicherheit im Ergebnis (Kahneman und Klein 2009).<\/p>\n

Robin Hogarth hat daf\u00fcr ein Begriffspaar gepr\u00e4gt, das sich im Alltag gut anwenden l\u00e4sst: freundliche und t\u00fcckische Lernumgebungen. Freundlich ist eine Umgebung, wenn die Situation, in der gelernt wird, und die Situation, in der angewendet wird, dieselben Informationen tragen. T\u00fcckisch ist sie, wenn beide auseinanderdriften (Hogarth, Lejarraga und Soyer 2015).<\/p>\n

F\u00fcr F\u00fchrungsarbeit ist dieser Befund unbequem. Ein gro\u00dfer Teil der Entscheidungen f\u00e4llt in t\u00fcckischen Umgebungen. Die Wirkung zeigt sich sp\u00e4t, sie ist mehrdeutig, und was bei der anderen Option passiert w\u00e4re, sieht kaum jemand. Zwanzig Jahre F\u00fchrungserfahrung erzeugen unter solchen Bedingungen zuverl\u00e4ssig Selbstvertrauen. Urteilskraft erzeugen sie nur dann, wenn jemand die R\u00fcckmeldung organisiert hat.<\/p>\n

\"Balkengrafik:<\/figure>\n

Was \u00dcbung leistet und was sie nicht leistet<\/h2>\n

Die bekannteste Antwort auf die Frage nach Expertise stammt von Anders Ericsson: deliberate practice, also strukturierte \u00dcbung an den eigenen Schw\u00e4chen, mit unmittelbarer Korrektur (Ericsson, Krampe und Tesch-R\u00f6mer 1993).<\/p>\n

Eine Metaanalyse hat gepr\u00fcft, wie weit das tr\u00e4gt. Deliberate practice erkl\u00e4rt 26 Prozent der Leistungsunterschiede bei Spielen, 21 Prozent in der Musik, 18 Prozent im Sport, 4 Prozent in der Bildung und weniger als 1 Prozent in Berufen (Macnamara, Hambrick und Oswald 2014). Eine doppelblinde Replikation der Originalstudie mit 39 Geigerinnen und Geigern kam auf 26 Prozent erkl\u00e4rte Varianz statt der urspr\u00fcnglichen 48 Prozent, und die als gut eingestufte Gruppe hatte sogar mehr \u00dcbungsstunden gesammelt als die beste (Macnamara und Maitra 2019).<\/p>\n

Der Wert f\u00fcr Berufe ist der interessante. Er beschreibt die Bedingungen: Berufliche Aufgaben sind wenig standardisiert, die R\u00fcckmeldung kommt selten unmittelbar, und niemand korrigiert die Ausf\u00fchrung im Moment des Tuns. Er besagt nicht, dass \u00dcbung im Beruf wirkungslos w\u00e4re. Was im Beruf \u00dcbung hei\u00dft, ist meistens Wiederholung ohne Korrektur.<\/p>\n

R\u00fcckmeldung wirkt, in beide Richtungen<\/h2>\n

Die Metaanalyse von Kluger und DeNisi wertet 607 Effektst\u00e4rken aus 23.663 Beobachtungen aus. R\u00fcckmeldung verbessert die Leistung im Mittel deutlich (d = 0,41). In mehr als einem Drittel der F\u00e4lle senkt sie die Leistung. Entscheidend ist, worauf sie die Aufmerksamkeit lenkt. Richtet sie sich auf die Person statt auf die Aufgabe, schadet sie (Kluger und DeNisi 1996).<\/p>\n

Verl\u00e4sslich wirksam ist die strukturierte Nachbesprechung. Eine Metaanalyse \u00fcber 61 Studien mit 107 Effektst\u00e4rken, 915 Teams und 3.499 Einzelpersonen kommt auf ein Gesamt-d von 0,79, mehr als die meisten etablierten Trainingsformate erreichen. Zwei Merkmale machen den Unterschied: die Ausrichtung auf die passende Ebene, Person oder Team, und objektive Leistungsdaten als Grundlage statt Erinnerung (Keiser und Arthur 2021).<\/p>\n

Donald Sch\u00f6n hat dieselbe Bewegung bereits 1983 beschrieben. Professionelles K\u00f6nnen zeigt sich als Wissen im Handeln, und es entwickelt sich in einem Gespr\u00e4ch mit der Situation, in dem die eigenen Deutungen laufend gepr\u00fcft und umgebaut werden (Sch\u00f6n 1983).<\/p>\n

\"Team
Foto: HM-i, KI-generiert<\/figcaption><\/figure>\n

Was generative KI an dieser Rechnung \u00e4ndert<\/h2>\n

Die Produktivit\u00e4tszahlen sind eindeutig. In einem kontrollierten Experiment mit 453 akademisch ausgebildeten Fachkr\u00e4ften sank die Bearbeitungszeit f\u00fcr berufstypische Schreibaufgaben um 40 Prozent, die Qualit\u00e4t stieg um 18 Prozent (Noy und Zhang 2023). Bei 5.172 Besch\u00e4ftigten im Kundenservice stieg die Produktivit\u00e4t um durchschnittlich 15 Prozent, am st\u00e4rksten bei den weniger erfahrenen (Brynjolfsson, Li und Raymond 2025). Getroffen ist damit genau die schriftliche Zuarbeit, an der Berufseinsteiger bisher ge\u00fcbt haben.<\/p>\n

Die zweite H\u00e4lfte der Rechnung steht in anderen Studien. Ein Feldexperiment an Schulen gab einer Gruppe Zugang zu einem Sprachmodell und nahm ihn sp\u00e4ter wieder weg. W\u00e4hrend des Zugangs war diese Gruppe deutlich besser. Nach dem Entzug schnitt sie 17 Prozent schlechter ab als die Gruppe, die nie Zugang hatte. Bei einer Variante mit didaktischen Leitplanken trat dieser R\u00fcckfall nicht auf (Bastani et al. 2025).<\/p>\n

Auch bei erfahrenen Fachleuten zeigt sich der Effekt. In einer multizentrischen Beobachtungsstudie sank die Adenom-Detektionsrate bei Untersuchungen ohne KI-Unterst\u00fctzung, nachdem die \u00c4rztinnen und \u00c4rzte sich an die Assistenz gew\u00f6hnt hatten, von 28,4 auf 22,4 Prozent (Budzy\u0144 et al. 2025).<\/p>\n

Eine Befragung von 319 Wissensarbeitern zu 936 konkreten Nutzungsf\u00e4llen zeigt den Mechanismus dahinter. Je h\u00f6her das Vertrauen in die KI, desto seltener wurde kritisch gepr\u00fcft. Je h\u00f6her das Vertrauen in die eigene Fachlichkeit, desto h\u00e4ufiger (Lee et al. 2025). Neu ist das Muster nicht. Complacency und Automation Bias sind seit Jahren beschrieben, sie treten bei Anf\u00e4ngern wie bei Experten auf, und Training allein beseitigt sie nicht (Parasuraman und Manzey 2010).<\/p>\n

Vier Ansatzpunkte f\u00fcr die Personalentwicklung<\/h2>\n
    \n
  • R\u00fcckmeldung n\u00e4her an die Entscheidung r\u00fccken.<\/strong> Wer eine Entscheidung trifft, notiert in zwei S\u00e4tzen die erwartete Wirkung, die Messkriterien und einen Termin, an dem verglichen wird. Das macht aus einer t\u00fcckischen Lernumgebung eine etwas freundlichere.<\/li>\n
  • Nachbesprechung zur Routine machen.<\/strong> Nicht als Reaktion auf Fehler, sondern regelm\u00e4\u00dfig, mit Daten statt Erinnerung, und auf der Ebene, um die es geht.<\/li>\n
  • Aufgaben bewusst ohne Assistenz vergeben.<\/strong> \u00dcberall dort, wo der Entwicklungswert einer Aufgabe h\u00f6her ist als ihr Produktionswert, lohnt sich der langsamere Weg.<\/li>\n
  • Beobachtung organisieren.<\/strong> Urteilskraft w\u00e4chst an der R\u00fcckmeldung von jemandem, der etwas sieht, das man selbst nicht sieht. Das ist der Kern jeder Ausbildung, die Verhalten ver\u00e4ndert, wenn diese Beobachtungssituationen kommunikative- und aktionale Messkriterien beinhalten.<\/li>\n<\/ul>\n

    Warum das eine F\u00fchrungsaufgabe ist<\/h2>\n

    Diese vier Punkte beschreiben, was coachende F\u00fchrung im Alltag ausmacht. Eine F\u00fchrungskraft, die Erwartungen sichtbar macht, die Messkriterien beschreibt, R\u00fcckmeldung an die Aufgabe kn\u00fcpft, Nachbesprechungen h\u00e4lt und bewusst entscheidet, welche Aufgabe assistiert erledigt wird und welche nicht, stellt die Bedingungen her, unter denen Urteilskraft entsteht. Von allein entstehen sie nicht, und sie werden mit jedem gut funktionierenden Assistenzsystem seltener.<\/p>\n

    Unsere Frage an Sie: An welcher Stelle in Ihrer Organisation bekommen Menschen heute noch zeitnahe und eindeutige R\u00fcckmeldung auf ihre Entscheidungen?<\/p>\n

    Quellen<\/h2>\n
      \n
    • Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakc\u0131, \u00d6. und Mariman, R. (2025) Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics, Proceedings of the National Academy of Sciences<\/em>, 122(26), e2422633122. doi: 10.1073\/pnas.2422633122.<\/li>\n
    • Brynjolfsson, E., Li, D. und Raymond, L. (2025) Generative AI at work, The Quarterly Journal of Economics<\/em>, 140(2), S. 889-942. doi: 10.1093\/qje\/qjae044.<\/li>\n
    • Budzy\u0144, K., Roma\u0144czyk, M., Kitala, D. et al. (2025) Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study, The Lancet Gastroenterology & Hepatology<\/em>, 10(10), S. 896-903. doi: 10.1016\/S2468-1253(25)00133-5.<\/li>\n
    • Ericsson, K. A., Krampe, R. T. und Tesch-R\u00f6mer, C. (1993) The role of deliberate practice in the acquisition of expert performance, Psychological Review<\/em>, 100(3), S. 363-406. doi: 10.1037\/0033-295X.100.3.363.<\/li>\n
    • Hogarth, R. M., Lejarraga, T. und Soyer, E. (2015) The two settings of kind and wicked learning environments, Current Directions in Psychological Science<\/em>, 24(5), S. 379-385. doi: 10.1177\/0963721415591878.<\/li>\n
    • Kahneman, D. und Klein, G. (2009) Conditions for intuitive expertise: A failure to disagree, American Psychologist<\/em>, 64(6), S. 515-526. doi: 10.1037\/a0016755.<\/li>\n
    • Keiser, N. L. und Arthur, W. Jr. (2021) A meta-analysis of the effectiveness of the after-action review (or debrief) and factors that influence its effectiveness, Journal of Applied Psychology<\/em>, 106(7), S. 1007-1032. doi: 10.1037\/apl0000821.<\/li>\n
    • Kluger, A. N. und DeNisi, A. (1996) The effects of feedback interventions on performance: A historical review, a meta-analysis, and a preliminary feedback intervention theory, Psychological Bulletin<\/em>, 119(2), S. 254-284. doi: 10.1037\/0033-2909.119.2.254.<\/li>\n
    • Lee, H.-P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R. und Wilson, N. (2025) The impact of generative AI on critical thinking: Self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers, in Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems<\/em>, S. 1-22. New York: ACM. doi: 10.1145\/3706598.3713778.<\/li>\n
    • Macnamara, B. N., Hambrick, D. Z. und Oswald, F. L. (2014) Deliberate practice and performance in music, games, sports, education, and professions: A meta-analysis, Psychological Science<\/em>, 25(8), S. 1608-1618. doi: 10.1177\/0956797614535810.<\/li>\n
    • Macnamara, B. N. und Maitra, M. (2019) The role of deliberate practice in expert performance: revisiting Ericsson, Krampe und Tesch-R\u00f6mer (1993), Royal Society Open Science<\/em>, 6(8), 190327. doi: 10.1098\/rsos.190327.<\/li>\n
    • Noy, S. und Zhang, W. (2023) Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence, Science<\/em>, 381(6654), S. 187-192. doi: 10.1126\/science.adh2586.<\/li>\n
    • Parasuraman, R. und Manzey, D. H. (2010) Complacency and bias in human use of automation: An attentional integration, Human Factors<\/em>, 52(3), S. 381-410. doi: 10.1177\/0018720810376055.<\/li>\n
    • Sch\u00f6n, D. A. (1983) The Reflective Practitioner: How Professionals Think in Action<\/em>. New York: Basic Books.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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