Junique Coaching
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KI-Buzzwords für Fortgeschrittene: Thinkslop und KI-Skill Decay


Warum der Wegfall eines Tools so nervt…und warum genau darin eine Chance steckt


Wer kennt den Thinkslop? Habe ich heute kennengelernt. Er beschreibt eine kognitive Bequemlichkeit: Der Griff geht zur KI, bevor wir selbst nachgedacht haben. Geprägt hat den Begriff Marc Zao-Sanders, Autor des Buchs Timeboxing. Ihm geht es ausdrücklich um unser Verhalten beim Denken. Schlechte KI-Texte („AI Slop“) sind ein anderes Kapitel.

Und wo wir schon bei neuen Vokabeln sind: Ein viel spannenderes und mindestens genauso gefährliches Phänomen, das mir heute im KI-Community-Workshop begegnet ist, ist Skill Decay.

Der Anlass war eher banal. Irgendwann kam die Sprache darauf, dass OpenAI die Custom GPTs in ChatGPT abschafft. Laut Ankündigung vom September sollen sie am 11. Dezember 2026 abgeschaltet werden, als Nachfolger sind sogenannte Plugins vorgesehen. Die Stimmung im Raum: spürbar genervt. Monatelang an Anweisungen gefeilt und die eigenen Assistenten liebevoll gepflegt. Und jetzt alles umstellen? Wer kennt es?

Die GPTs sind dabei nur das aktuelle Beispiel. Das Muster kennt wohl jede:r, die oder der KI im Alltag nutzt: Ein Feature verschwindet mit dem nächsten Update, oder die liebgewonnene Automation läuft nach einem Modellwechsel plötzlich anders. Jedes Mal fühlt sich das an wie eine Störung der Norm. Dabei war diese Norm vor drei Jahren noch gar keine.

Thinkslop

Griff zur KI, bevor wir selbst denken

Skill Decay

Fähigkeiten rosten, wenn sie nicht geübt werden

Skill Decay: Was nicht geübt wird, rostet ein

Der Begriff stammt aus der Lern- und Trainingsforschung. Winfred Arthur und Kolleg:innen werteten 1998 in einer großen Meta-Analyse 53 Fachartikel aus und kamen zu einem klaren Ergebnis: Fähigkeiten, die nicht genutzt werden, gehen verloren, und zwar umso mehr, je länger die Pause dauert. Kognitive Aufgaben sind dabei anfälliger als körperliche. Eine neue Meta-Analyse von Corey Tatel und Phillip Ackerman im Psychological Bulletin (2025) bestätigt das Grundmuster für eingeübte Handlungsabläufe.

Für den KI-Kontext nenne ich das KI-Skill Decay: das schleichende Verlernen, Arbeitsabläufe selbst zu gestalten und Lösungen eigenständig zu entwickeln, weil ein KI-Workflow diese Aufgabe übernommen hat. Tückisch ist das Timing. Solange das Tool läuft, merkt es niemand. Sichtbar wird es erst, wenn es wegfällt.

Für alle mit IT-Hintergrund ist das übrigens ein alter Bekannter. Die Kognitionspsychologin Lisanne Bainbridge beschrieb schon 1983 die „Ironies of Automation“: Automatisierung nimmt Menschen genau die Übung, die sie brauchen, wenn das System ausfällt und sie wieder übernehmen müssen. In über 17 Jahren IT habe ich dieses Muster bei so einigen Tool-Migrationen erlebt. KI beschleunigt es nur.

Gibt es dafür schon Belege mit KI? Erste Hinweise, ja. In einer Studie aus Polen, 2025 erschienen in The Lancet Gastroenterology & Hepatology, fanden erfahrene Ärzt:innen bei Darmspiegelungen ohne KI-Unterstützung seltener Krebsvorstufen, nachdem sie drei Monate regelmäßig mit KI gearbeitet hatten. Die Erkennungsrate sank von 28,4 auf 22,4 Prozent. Das ist eine Beobachtungsstudie mit 19 Ärzt:innen, also kein endgültiger Beweis. Sie deutet aber darauf hin, dass der Effekt schneller einsetzen kann, als die meisten vermuten würden.

Quelle: Lancet Gastroenterology & Hepatology 2025, Beobachtungsstudie mit 19 Ärzt:innen.

Meine steile These: KI macht uns nicht dümmer. Aber definitiv gemütlicher!

Die Forschung zeigt bisher nicht, dass KI unsere Intelligenz senkt. Sie zeigt etwas anderes: Wir geben gern ab, was sich abgeben lässt. Die Psychologen Evan Risko und Sam Gilbert nennen das Cognitive Offloading. Wir lagern Denkarbeit aus, sobald wir glauben, dass ein Hilfsmittel es effizienter erledigt. Diese Einschätzung muss gar nicht stimmen. Sie fühlt sich nur gut an.

Eine Befragung von Microsoft Research und der Carnegie Mellon University unter 319 Wissensarbeitenden passt ins Bild: Je mehr die Befragten der KI vertrauten, desto weniger kritisch dachten sie nach eigener Einschätzung nach. Wer mehr Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten hatte, dachte mehr mit. Das ist Selbstauskunft, keine Messung. Für mich trotzdem ein deutlicher Hinweis, wo Thinkslop und Skill Decay ineinandergreifen: Wer das Denken regelmäßig abgibt, übt es weniger. Und was weniger geübt wird, rostet ein.


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Cognitive Offloading – Denkarbeit auslagern

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Thinkslop – Griff zur KI vor dem Denken

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Weniger Übung

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Skill Decay – Fähigkeiten rosten ein

319

Wissensarbeitende befragt (Microsoft Research & Carnegie Mellon)

Mehr Vertrauen in KI, weniger kritisches Nachdenken

Warum der Wegfall so nervt

Skill Decay erklärt die Ratlosigkeit nach dem Wegfall. Der Ärger selbst hat andere Wurzeln, und die sind gut erforscht.

1

Status-quo-Verzerrung

1988

Da ist zuerst die Status-quo-Verzerrung. William Samuelson und Richard Zeckhauser zeigten 1988 in Experimenten und mit echten Entscheidungsdaten, dass Menschen überproportional beim Bestehenden bleiben, selbst wenn ein Wechsel kaum etwas kostet. Was wir gewohnt sind, wird zum Maßstab. Jede Abweichung davon fühlt sich falsch an.

2

Verlustaversion

2×

Dazu kommt die Verlustaversion: Verluste wiegen psychologisch schwerer als gleich große Gewinne. Eine Meta-Analyse von Alexander Brown, Colin Camerer und Kollegen (2024) über 607 Schätzungen aus 150 Studien kommt auf einen Faktor von knapp zwei. Fällt ein Tool weg, verbuchen wir das als Verlust. Dass wir vor wenigen Jahren ganz ohne zurechtkamen, spielt dabei offenbar keine Rolle.

3

IKEA-Effekt

2012

Dann ist da noch der Stolz. Der IKEA-Effekt (Michael Norton, Daniel Mochon und Dan Ariely, 2012) beschreibt, dass wir selbst Gebautes deutlich höher bewerten, teils so hoch wie die Arbeit von Profis. Der Effekt ist inzwischen auch unabhängig bestätigt. Spätere Experimente derselben Gruppe deuten darauf hin, dass dahinter unser Kompetenzgefühl steckt: Das Selbstgebaute beweist uns, dass wir etwas können. Ein sorgfältig gebauter KI-Assistent ist genau so ein Beweisstück. Fällt er weg, kratzt das am Selbstbild.

4

Einstellungseffekt

1942

Bleibt die Frage, warum die neue Lösung so schwer einfällt. Hier hilft der Einstellungseffekt, den Abraham Luchins 1942 mit seinen berühmten Wasserkrug-Aufgaben beschrieb: Wer einen Lösungsweg mehrfach erfolgreich angewendet hat, hält daran fest, auch wenn es längst einen einfacheren gibt. Der bewährte Weg verstellt den Blick auf den neuen. Luchins sah die Gefahr genau dort, wo die Gewohnheit das Steuer übernimmt.

Der Kopf weiß es. Der Ärger kommt trotzdem.

Rational ist allen klar, dass Tools sich ändern. Updates gehören dazu, und wer KI nutzt, weiß das. Trotzdem reagieren wir, als hätte uns jemand etwas weggenommen. Psychologisch lässt sich das als Unterschied zwischen explizitem Wissen und impliziter Bewertung beschreiben. Im Coaching erlebe ich oft: Der Kopf hat die Information, die Gewohnheit sitzt tiefer.

Und die Gewohnheit meldet sich zuerst, häufig auch körperlich: als Anspannung im Nacken oder als Impuls, die Umstellung so lange wie möglich aufzuschieben. Diesen Moment lohnt es sich bewusst wahrzunehmen. Er zeigt, wie tief ein Workflow schon verankert ist.

Use your brain: die Chance im Wegfall

Meine Lieblingsregel, an die sich bestimmt alle meine Coachees erinnern: Use your brain! Und genau dafür ist so ein Wegfall eine Einladung.

Fakt ist: Das Blatt wendet sich gerade so schnell, dass es stresst. Kaum steht ein Workflow, ändert sich das Tool darunter. Fakt ist aber auch: Unser Gehirn kann Neues erstaunlich schnell lernen, wenn es wichtig ist. Eine Studie von Alison Adcock und Kolleg:innen (Stanford, 2006) zeigt das sehr anschaulich. Wussten die Versuchspersonen, dass sich das Merken lohnt, waren schon vor dem Lernen Belohnungs- und Gedächtnisregionen im Gehirn aktiv, und sie erinnerten sich am nächsten Tag deutlich besser. Relevanz bereitet das Gehirn also aufs Lernen vor. Das ist Laborforschung mit Bildern und Geldbeträgen, die Übertragung auf den Arbeitsalltag ist meine. Sie passt aber verdächtig gut zu dem, was ich im Coaching erlebe.

Deshalb ist jeder Wegfall eine gute Gelegenheit für zwei Prüffragen.

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Darf hier eine Lücke bleiben?

Manche Prozesse sind heute schlicht nicht mehr wichtig. Der Assistent, der den Wochenbericht vorbereitet hat, für einen Bericht, den inzwischen niemand mehr liest? Dann ersetzt die Lücke den Prozess ganz adäquat. Weniger ist hier tatsächlich mehr.

2

Wenn nicht, wie nutze ich die Umstellung, um ein Stück besser zu werden?

Tun muss ich es ja ohnehin. Also lieber gleich prüfen, was am alten Workflow eigentlich umständlich war und welchen Schritt ich bewusst wieder selbst übernehme, um im Training zu bleiben.

Für den Ärger davor gibt es übrigens auch Forschung. Thomas Webb, Eleanor Miles und Paschal Sheeran haben 2012 in einer Meta-Analyse über 306 experimentelle Vergleiche untersucht, welche Strategien zur Emotionsregulation wirken. Die Situation neu zu bewerten, hilft messbar, besonders der Perspektivwechsel. Das Erleben zu unterdrücken, zeigte keinen Effekt. Übersetzt: Den Ärger wegzudrücken bringt wenig. Die Umstellung bewusst als Trainingseinheit zu betrachten, schon eher.

Zwei Fragen zum Mitnehmen:

Welcher KI-Workflow würde euch am meisten fehlen, und könntet ihr ihn heute noch ohne KI erledigen?

Welchen Schritt in euren Abläufen wollt ihr bewusst selbst behalten, damit er nicht einrostet?

Bottom Line: KI macht uns nicht dümmer, aber gemütlicher. Thinkslop zeigt sich, während wir sie nutzen, KI-Skill Decay erst, wenn sie wegfällt. Wer den Ärger über eine Umstellung als Signal liest, gewinnt den Überblick und die eigene Gestaltungskraft zurück.

Eine KI-Einführung ist nur der Start. Auf dem Weg wird es viele Abzweigungen und Neuerungen geben, denn Transformation ist ein Prozess. Wer dabei einen erfahrenen Guide braucht, meldet sich gern bei mir: