I. Wissenschaft im KI-Zeitalter neu denken

(Das Fundament)

Der erste Teil des Buches beantwortet die grundlegende Frage: „Forschen – was bedeutet das?“. 

Das Buch argumentiert, dass im Zeitalter der KI ein stabiles methodisches Fundament wichtiger ist denn je. Wer die KI als „Motor“ nutzen will, braucht ein umso stabileres „methodisches Fahrgestell“.

Teil I führt den Leser durch fünf zentrale Fragen, die die Basis wissenschaftlichen Arbeitens klären:

1. Was ist Wissenschaft?
2. Wie ermitteln wir den Stand der Forschung?
3. Wie schaffen wir neues Wissen?
4. Wie entstehen Theorien?
5. Wie prüfen wir Theorien?

Ein zentraler Punkt ist die Neubewertung des Prinzips der Falsifikation nach Karl Popper. Ich bezeichne dieses Prinzip als wichtigstes Schutzschild gegen die Funktionsweise von KI-Systemen. 

Da jeder KI-Output nicht als Fakt, sondern als Hypothese zu behandeln ist, ist die Falsifikation das primäre Werkzeug zur Verifikation. 

Dieser kritische Ansatz schützt Forschende davor, die beschriebenen Risiken wie KI-generierte „Halluzinationen“ oder plausible, aber faktisch falsche Aussagen unreflektiert zu übernehmen.

II. Konkrete hybride Arbeitsabläufe

(Die Werkstatt)

Es werden konkrete hybride Arbeitsabläufe vorgestellt, die akademische Tradition mit KI-Effizienz verbinden. Zwei zentrale Prinzipien stechen dabei hervor:

Das R-K-A-F-Prinzip (Rolle, Kontext, Aufgabe, Format) wird als universelle Formel für effektive akademische Prompts vorgestellt, um präzise und nützliche Ergebnisse von KI-Systemen zu erhalten.

• Rolle: Der KI wird eine spezifische Identität zugewiesen (z. B. „Du bist ein strenger Professor für Methodik“).
• Kontext: Der Rahmen der Anfrage wird definiert (z. B. „Ich schreibe eine Dissertation über...“).
• Aufgabe: Ein klares, aktives Verb beschreibt, was die KI tun soll (z. B. „Kritisiere diesen Entwurf...“).
• Format: Die gewünschte Ausgabeform wird vorgegeben (z. B. „Antworte in einer Tabelle“).

Das P-Z-F-Prinzip (Problemstellung, Zielsetzung, Forschungsfrage) dient grundsätzlich der systematischen Formulierung der Grundelemente einer Arbeit, daher auch im Dialog mit der KI. 

Es bildet das logische Rückgrat des gesamten Forschungsprojekts und operationalisiert den „Forschungstrichter“, der von einer breiten Problemstellung zu einer spezifischen Forschungsfrage führt und somit die Voraussetzung für ein überzeugendes Exposé schafft.

Weitere Schlüsselthemen werden durch ihre hybride Innovation aufgewertet:

• hybride Recherchestrategien, die von der reinen Keyword-Suche zur semantischen Dialogführung übergehen;
• Quellenverwaltung, die sich vom digitalen Archiv zum KI-gestützten „Second Brain“ entwickelt;
• und wissenschaftliches Schreiben, das im „Centauren-Modell“ die menschliche Strategie mit maschineller Textproduktion vereint.

III. Die Promotion erfolgreich meistern

(Das Management)

Der dritte Teil widmet sich der persönlichen Umsetzung unter der Frage: „Forschen – wie schaffe ich das?“. Hier geht es um das Selbstmanagement, das für den erfolgreichen Abschluss einer Promotion entscheidend ist. Behandelt werden Herausforderungen wie Zeit- und Energiemanagement, der konstruktive Umgang mit Feedback sowie die Aufrechterhaltung von Motivation und Resilienz.

Im Zentrum dieses Teils steht das Modell des „KI-Forschungssprints“. Dieses Modell operationalisiert die hybride Methode als „Fast Track“, einen strukturierten, vierphasigen Coaching-Prozess, der eine Dissertation in wenigen Monaten ermöglichen soll. 

Es ist in klare Phasen gegliedert:

• Phase I: Grundlagen und Handwerkliches kennen und trainieren
• Phase II: Forschungslücke, Grundkonzept und Methoden beschreiben, das Exposé einreichbar machen
• Phase III: Den Forschungsprozess umsetzen und das Manuskript fertigstellen
• Phase IV: Die Forschungsarbeit aufbereiten, sich für die Defensio trainieren, das Publizieren vorbereiten

Risiken und ethische Leitplanken

(Verantwortung im Zeitalter der KI)

Die Nutzung von KI in der Forschung stellt nicht nur eine technische, sondern vor allem eine ethische Verantwortung für den Forschenden dar. KI agiert ohne Gewissen und reproduziert potenziell fehlerhafte oder voreingenommene Informationen. Die Letztverantwortung für die wissenschaftliche Integrität bleibt also zu 100 % beim Menschen.

Es werden mehrere zentrale Risiken identifiziert, die ein hohes Maß an Sorgfalt erfordern:

Quellen-Halluzinationen: KI-Systeme neigen dazu, Quellen zu erfinden, die plausibel klingen, aber nicht existieren. Das Buch formuliert eine „Goldene Regel“: Niemals eine von einer KI genannte Quelle zitieren, ohne das Original geprüft und verifiziert zu haben.

Verlust der wissenschaftlichen Stimme: Texte, die stark von KI generiert wurden, laufen Gefahr, „glatt“, unpersönlich und stilistisch uniform zu klingen. Ich zeige, wie man die KI gezielt auf den eigenen Schreibstil trainieren kann, um die persönliche Autorenschaft zu wahren.

Unbewusstes Plagiat: Durch das unkritische Kopieren von KI-generierten Zusammenfassungen könnten Formulierungen aus Originalquellen übernommen werden, ohne als Zitat gekennzeichnet zu sein. Dies stellt ein erhebliches Plagiatsrisiko dar.

Verdeckter Bias: Da jede KI mit Daten aus dem Internet trainiert wird, kann sie gesellschaftliche Vorurteile (Gender-Bias, kulturelle Stereotype) unbemerkt in Analysen und Texte einfließen lassen. Der Forscher muss darum als kritischer Filter agieren.

Als zentrale Lösung für diese Herausforderungen schlägt der Autor das Prinzip der radikalen Transparenz vor. Er empfiehlt die Integration eines „AI Disclosure Statement“ in den Methodenteil der Arbeit. Die Transparenz wird durch konkrete Vorlagen im Buch greifbar gemacht, die je nach Einsatzszenario von reiner Lektorats-Unterstützung (Variante A) über die Hilfe beim Brainstorming (Variante B) bis hin zur Code-Generierung (Variante C) reichen. 

Der Forscher als Dirigent

(Fazit)

Das Buch zeichnet das Bild einer fundamentalen Transformation der Forscherrolle im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz.

Die zentrale Botschaft des Buches ist, dass die KI den menschlichen Forscher nicht ersetzt, sondern ihn von repetitiven und zeitintensiven Routineaufgaben entlastet. Dies setzt jedoch voraus, dass der Wissenschaftler eine neue, aktive Rolle einnimmt. Die Metapher des souveränen „Dirigenten“ fasst diese neue Rolle prägnant zusammen: 

• Der Mensch liefert die „Substanz“ – die kritische Fragestellung, die ethische Reflexion, die methodische Strenge und die finale Urteilskraft. 
• Die KI liefert den „Speed“ – die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, Texte zu strukturieren und Prozesse zu beschleunigen. 

Hybrides Forschen ist somit die Kunst, akademische Exzellenz mit technologisch ermöglichter Geschwindigkeit zu verbinden, ohne dabei den fundamentalen Anspruch an wissenschaftliche Qualität zu verlieren. 

Es ist ein Plädoyer für eine Forschung, die Gründlichkeit nicht gegen Geschwindigkeit ausspielt, sondern sie durch methodische Souveränität intelligent miteinander verbindet.