An manchen Tagen schreibe ich meine Blogbeiträge nicht im Büro, sondern auf einem Dampfschiff. «Stadt Luzern» oder «Schiller» drehen ihre Runden auf dem Vierwaldstättersee, und ich sitze irgendwo zwischen Verkehrshaus und Vitznau am Tisch mit dem Laptop. Manchmal nehme ich das Schreiben auch mit auf eine Bergwanderung und setze mich auf einer Wiese auf einen Stein. Oder in den Zug nach Zürich oder München, wenn ich zu einem Training fahre. Das Schreiben war für mich nie an einen Schreibtisch gebunden. Das hat sich auch nicht geändert, seit KI in meinem Arbeitsalltag angekommen ist.
Was sich verändert hat, ist etwas anderes. Und darüber denke ich in diesem Beitrag nach und schöpfe dabei aus meiner eigenen Praxis. Ich bin seit über 25 Jahren in der Erwachsenenbildung unterwegs – ursprünglich kommend aus der Welt der Übersetzung und des Dolmetschens für Deutsch, Englisch und Spanisch. Ich habe drei Fachbücher veröffentlicht, einen Blog mit inzwischen über neunzig Beiträgen, einen Podcast namens Education Minds, und ich nutze seit 2023 aktiv grosse Sprachmodelle in meiner Arbeit. Drei Jahre KI im Alltag eines Bildungsfachmanns – das ist die Zeitspanne, über die ich heute Bilanz ziehe.
Vorab: Wenn du vor einigen Wochen den lesenswerten Beitrag von Judith Peters mit dem Titel «KI für Blogger 2026: Chance oder Gefahr? Beides!» gelesen hast, musst du wissen: ich knüpfe an dieselbe Debatte an, aber aus der Perspektive der Erwachsenenbildung. Denn bei uns Bildungsfachleuten stehen andere Fragen im Vordergrund.
Ich gehe in drei Spannungsfeldern durch das Thema, entlang der drei Rollen, in denen ich gleichzeitig arbeite. Als Trainer, als Podcaster, als Autor. In jeder dieser Rollen erlebe ich KI anders.
«Schreiben ist Denken, das stehen bleibt.»
(Frei nach Heinrich von Kleist)
Spannungsfeld 1: Der Trainer und die Konzeptarbeit
Wenn ich heute am Institut für Arbeitsagogik, am Campus Sursee oder bei eFachausweis ein Training konzipiere, sieht der Anfang anders aus als noch vor drei Jahren. Früher begann jede Vorbereitung mit einer leeren Datei, ein paar Büchern auf dem Tisch und vielen Notizen, die ich Schritt für Schritt sortiert habe. Heute beginnt sie auch mit einer leeren Datei. Aber neben dem Word-Dokument ist ein Tab mit Claude offen, manchmal auch mit Perplexity.
Ein konkretes Beispiel aus dem Frühjahr 2026: Ich habe meinen Newsletter «Bildung auf den Punkt» auf Steady aufgesetzt, Start am 1. April. Vor dem Start standen Fragen, die ich aus zwanzig Jahren Trainingsdesign kannte – aber für ein neues Format wieder neu beantworten musste. Welche Rubriken? Welche Länge? Wie unterscheidet sich der Newsletter vom Blog und vom Podcast, damit nicht dreimal dasselbe gesagt wird? Ich habe Claude meine Notizen gegeben, meine Zielgruppe beschrieben, durchgespielt, welche Struktur das Versprechen «auf den Punkt» tatsächlich einlöst. Mit Perplexity habe ich nachgeprüft, wie ähnliche Bildungs-Newsletter im deutschsprachigen Raum aufgebaut sind. Am Ende standen vier feste Rubriken pro Ausgabe. Ich habe geschrieben, geprüft, entschieden. Aber die KI hat den Vorbereitungsprozess von Wochen auf Tage gestaucht.
Hier liegt für mich der grosse Gewinn. Wer Konzeptarbeit macht, kennt die Phase, in der man im Material steht und nicht mehr weiss, was vorn und hinten ist. Genau in dieser Phase ist KI nützlich. Nicht als Antwortmaschine, sondern als Strukturhelferin. Sie zeigt mir, wo ich denke, dass ich klar bin, aber tatsächlich nicht bin. Sie schlägt Gegenargumente vor. Sie macht blinde Flecken sichtbar.
Und doch bleibt die didaktische Reduktion eine zutiefst menschliche Arbeit. Reduktion ist ja kein Weglassen, sondern ein Entscheiden, was bleibt. Das habe ich vor Jahren in meinem zweiten Buch «Auf den Punkt – didaktisch reduziert lehren und präsentieren» (2017) so formuliert, und es gilt unverändert. Diese Entscheidung kann mir kein Modell abnehmen. Ein Sprachmodell kennt meine Lerngruppe nicht. Es weiss nicht, dass am Montagmorgen die ersten zwanzig Minuten anders verlaufen als am Freitagnachmittag. Es weiss nicht, dass die HR-Fachleute bei eFachausweis andere Lernvoraussetzungen mitbringen als die Arbeitsagog:innen beim Institut für Arbeitsagogik.
Mein Befund nach drei Jahren KI in der Trainingsvorbereitung: Die Konzeptphase wird kürzer, das didaktische Urteil bleibt zentral. Wer KI als Strukturhilfe einsetzt, gewinnt Zeit für die eigentliche Arbeit. Die Frage, was diese Gruppe in diesem Moment braucht.
Spannungsfeld 2: Der Podcaster und die eigene Stimme
Education Minds hat im Jahr 2022 gestartet. Damals habe ich meinen Blog von didactialreduction.com auf die neue Plattform umgezogen und parallel zur Publikation von meinem dritten Fachbuch „Mini-Handbuch Didaktische Reduktion“ die ersten Podcast-Episoden produziert. Inzwischen sind es über 160 Folgen, mit Gästen aus der ganzen Schweiz, Deutschland und Österreich. Dazu Solo-Episoden zu Themen, die mich beschäftigen, sowie Cross-Verweisen zwischen Blog, Podcast und Newsletter.
Bei einem Podcast geht es um etwas, das schwer zu fassen, aber sofort zu hören ist: eine eigene Stimme. Wer regelmässig zuhört, erkennt eine Person. Den Rhythmus. Die typischen Wendungen. Die Pausen, für die ich inzwischen bekannt bin. Und das alles funktioniert nur, solange die Stimme wirklich von einem Menschen kommt, nicht aus einem Modell.
Sprachmodelle haben einen Klang. Wer regelmässig mit ihnen arbeitet, hört es. Bestimmte Satzanfänge. Eine bestimmte Art zu strukturieren. Ein hohes Niveau an Glättung. Für einen Podcast geht das gar nicht. Hörende merken sofort, wenn ein Text aus dem Mund kommt, aber nicht aus dem Menschen stammt. Es fehlt der Bruch, das Stocken, der eigene Gedanke, der mitten im Satz noch eine Wendung nimmt. Diese kleinen Unebenheiten machen aus einer Aufzeichnung ein lebendiges Gespräch.
Darum gilt bei meinen Solo-Episoden und bei der Vorbereitung meiner Podcast-Gespräche eine klare Reihenfolge. Ich schreibe sie vollständig selbst, oft auf dem Dampfschiff oder im Zug. Erst danach gebe ich den Entwurf in Claude und frage nach Schwachstellen: zu lange Gedankengänge, unklare Brücken, fehlende Beispiele. Was Claude vorschlägt, übernehme ich nie wörtlich. Ich höre den Vorschlag, verstehe das Argument, formuliere es in meiner eigenen Sprache neu. Das mag aufwendiger klingen als nötig, ist aber der einzige Weg, wie meine Stimme meine bleibt.
Diese Reihenfolge prägt auch, wie ich auf LinkedIn arbeite. Ich moderiere dort mehrere Fachgruppen, darunter «Didaktische Reduktion» und «Ausbilder, Schulleitende, Personalentwickler», jeweils mit rund 7000 Mitgliedern. Was ich dort poste, kommt von mir. KI hilft mir beim Strukturieren, beim Schärfen einer Frage, beim Prüfen eines Arguments. Aber die Texte schreibe ich selbst. Sonst klängen sie wie tausend andere LinkedIn-Posts auch. Das neue Schimpfwort lautet „KI-Slop“.
Mein Befund nach über 160 Podcast-Episoden: Die eigene Stimme ist in der KI-Ära kein Schmuck mehr, sondern Substanz. Je glatter die Modelle werden, desto wertvoller wird, was unverwechselbar und wirklich menschlich klingt. Das ist eine Einladung an Bildungsfachleute, mutiger zu schreiben und zu sprechen. So als ob niemand, wirklich niemand … zuhört oder mitliest.
Werkstattbericht: Wie ich KI für Education Minds einsetze
Statt eines klassischen Interviews lege ich an dieser Stelle kurz meinen eigenen Arbeitsprozess offen. Vielleicht hilft es dir, deinen zu sortieren. Die folgenden fünf Fragen stelle ich mir bei jedem Blogbeitrag. Sie sind mein didaktisches Reduktionsraster für die Zusammenarbeit mit KI.
1. Yvo: Yvo, von wem kommt der erste Entwurf?
Werkstattnotiz: Stets von mir. Punkt. Bei einem typischen Education-Minds-Beitrag schreibe ich zuerst 500 bis 1500 Wörter selbst und lasse die KI ganz draussen. Erst wenn das Skelett steht und meine Position klar ist, ziehe ich Claude oder ein anderes Modell wie Perplexity hinzu. Mein KI-Prinzip lautet: Der erste Entwurf kommt von mir. Und der letzte auch.
2. Yvo: Wofür nutzt du KI konkret?
Werkstattnotiz: Für drei Dinge: Strukturieren, Brainstorming, erstes Lektorat. Dazwischen darf das Modell mitarbeiten, mir blinde Flecken zeigen, Gegenargumente formulieren, Quellen vorschlagen. Aber an meiner Stelle schreibt es nicht. Wenn ich Stichworte reinwerfe und einen Artikel zurückbekomme, ist das kein Bloggen mehr, sondern Auftragsproduktion, die sich auch so liest. Das zweite Lektorat mache ich aktuell mit der pfiffigen Software Textshine.
3. Yvo: Wie gehst du mit Quellen um?
Werkstattnotiz: Sehr streng. Jede externe Referenz – Studie, Statistik, Zitat – verifiziere ich selbst, bevor sie in einen Artikel wandert. Der MAHA-Report war für mich ein Lehrstück: Halluzinierte Quellen sind kein theoretisches Risiko mehr, sie passieren regelmässig. In meinen Beiträgen baue ich daher Doppelprüfungen ein. Wenn ich eine Zahl aus dem Cloudflare-Jahresbericht zitiere, öffne ich den Bericht selbst und vergewissere mich, dass die Zahl stimmt und in welchem Kontext sie steht.
4. Yvo: Wo nutzt du KI bewusst nicht?
Werkstattnotiz: Bei Bildern von mir (Ausnahme das Bild oben auf der Wiese, welches mich nicht richtig überzeugt), bei Werkstattfotos, bei persönlichen Erinnerungen und Erfahrungsberichten. Ich will auf Education Minds als Mensch sichtbar sein, nicht als Avatar. Eine Ausnahme sind Diagramme oder erklärende Schemata. Da hilft mir KI gerne. Aber das Beitragsbild mit Guido Heller in einem durchgeführten Lehrgang, oder das Foto von mir bei einem Training in Shanghai: Solche Bilder bleiben echt.
5. Yvo: Was rätst du Kolleg:innen, die zögern?
Werkstattnotiz: Anfangen … aber nicht alles auf einmal. Such dir einen Bereich, in dem KI dir am meisten Zeit spart. Bei den meisten Trainer:innen ist das das Content-Repurposing: aus einem Blogbeitrag einen Newsletter, ein LinkedIn-Posting, eine Folie zu machen. Diese Arbeit hat dich früher abgehalten zu verteilen, was du eigentlich schon hattest. Hier zahlt sich KI am schnellsten aus. Den Schreibprozess selbst würde ich erst danach öffnen, allerdings, wie oben beschrieben sehr behutsam.
Spannungsfeld 3: Der Fachbuchautor und die Verifikation
2017 erschien mein erstes Buch, «Auf den Punkt – didaktisch reduziert lehren und präsentieren». 2022 folgte das «Mini-Handbuch Didaktische Reduktion». Im Herbst 2025 veröffentlichte ich mit Joachim Lorenz den Titel «Microlearning und Nanolearning – Methoden, Strategien und KI-Tools für wirksames Lernen in der Erwachsenenbildung». In allen drei Projekten habe ich gelernt: Beim Bücherschreiben sind Quellen kein Beiwerk. Sie sind das Rückgrat dessen, was man behaupten darf.
Hier wird KI für mich zur Bewährungsprobe. Im Oktober 2025 hat die European Broadcasting Union zusammen mit der BBC eine breit angelegte Studie veröffentlicht. ARD und ZDF waren beteiligt, insgesamt 22 öffentlich-rechtliche Medienhäuser aus 18 Ländern. Über dreitausend Antworten von ChatGPT, Copilot, Gemini und Perplexity wurden von Journalist:innen ausgewertet. Das Ergebnis war ernüchternd: 45 Prozent der Antworten enthielten mindestens einen schwerwiegenden Mangel. Bei 31 Prozent waren Quellenangaben falsch zugeordnet oder gar nicht überprüfbar.
Übersetzt für unseren Schreiballtag heisst das: Fast jede zweite KI-Antwort, die Quellen enthält, ist problematisch. Und das bei den klar formulierten Fragen aus dem journalistischen Tagesgeschäft. Einem Feld, in dem die Modelle vergleichsweise gut trainiert sind. Bei Fachfragen aus der Erwachsenenbildung ist es eher schlechter, weil das Trainingsmaterial dünner ist.
Bei der Arbeit am Microlearning-Buch habe ich daraus eine eiserne Regel gemacht: Jede Quelle, die ein Modell mir nennt, prüfe ich selbst. Ich öffne die Studie. Ich suche das Originalzitat. Ich prüfe Autor, Jahr, Seite. Mehrere Vorschläge sind dabei rausgeflogen, die plausibel klangen, aber nicht haltbar waren. Halluzinierte Studien, falsch zitierte Autor:innen, Zahlen, die aus dem Kontext gerissen waren.
Das Aufwendige daran ist nicht die Verifikation selbst – die geht oft in wenigen Minuten. Aufwendig ist die Disziplin, sie konsequent durchzuhalten, auch wenn der Abgabetermin drückt. Allerdings unterscheidet das ein Fachbuch von Content-Produktion: Wir tragen Verantwortung für das, was wir Lernenden und Kolleg:innen zumuten. Wer ein Buch herausgibt, dem werden Sätze geglaubt. Diese Verantwortung lässt sich nicht delegieren.
Mein Befund nach drei Buchprojekten: KI ist im Faktenraum ein zweischneidiges Werkzeug. Sie beschleunigt das Auffinden möglicher Quellen, ersetzt aber unter keinen Umständen die Verifikation. Wer ohne diesen Schritt publiziert, riskiert seine Glaubwürdigkeit. Und in der Erwachsenenbildung ist Glaubwürdigkeit alles.
Was die drei Felder verbindet
Wenn ich diese drei Erfahrungen nebeneinanderlege – aus der Trainingsarbeit, aus dem Podcast, aus den Büchern – sehe ich ein gemeinsames Muster. In allen drei Feldern funktioniert KI als Werkzeug nur, wenn ich das menschliche Urteil („The Human in the Loop“) davorschalte. Nicht hinterher.
Damit meine ich konkret: Ich entscheide, was das Anliegen ist, bevor ich frage. Ich formuliere eine erste Position, bevor ich sie testen lasse. Ich nenne meine Zielgruppe, bevor ich Vorschläge einhole. Ich prüfe Quellen, bevor ich sie zitiere. Erst dann darf das Modell mitspielen.
Diese Reihenfolge klingt banal, ist aber im Alltag schwer durchzuhalten. Der bequemere Weg wäre umgekehrt: Frage stellen, Antwort übernehmen, kurz prüfen, fertig. So entstehen die Texte, die im Netz unter dem oben erähnten Begriff AI Slop kursieren. Sie sind inhaltlich plausibel, sprachlich glatt, aber ohne erkennbare Position dahinter.
Für Bildungsfachleute ist dieser bequeme Weg keine Option. Unsere Glaubwürdigkeit lebt davon, dass hinter einem Beitrag jemand steht, der das Thema durchdacht hat. Nicht jemand, der es delegiert hat.
Was sich rundherum verschiebt
Damit dieser Befund nicht in der Luft hängt, ein kurzer Blick auf das, was sich in der Bloglandschaft und im Web gerade tatsächlich verändert. Drei Beobachtungen, die mir wichtig sind.
Erstens: Maschinen lesen häufiger als Menschen. Cloudflare hat in seinem Jahresbericht 2025 dokumentiert, dass KI-Crawler ohne Googlebot rund 4,2 Prozent aller Anfragen an Webseiten generieren. Googlebot allein steuert weitere 4,5 Prozent bei. GPTBot von OpenAI hat sein Volumen zwischen Mai 2024 und Mai 2025 um über 300 Prozent gesteigert. Was wir schreiben, fliesst zunehmend in Sprachmodelle, aber nicht in Leser:innen-Klicks.
Zweitens: Suchen wird zu Antworten. Wer heute bei Google etwas sucht, bekommt oft sofort eine KI-generierte Zusammenfassung. Die Folge ist messbar: Die Referral-Klicks von Google zu Nachrichten-Seiten lagen im April 2025 rund 15 Prozent unter dem Januar-Niveau. Für Bildungsblogs heisst das: Sichtbarkeit über Suche wird schwieriger. Newsletter, Podcasts und persönliche Empfehlungen gewinnen an Bedeutung.
Drittens: Qualität wird wieder gefragt. Weil maschinell erzeugte Inhalte gerade das Netz fluten, steigt der Wert von Texten, hinter denen erkennbar Erfahrung steht. Antwortmaschinen suchen am Ende doch wieder echte Quellen. Sprich: Menschen, die ihr Feld kennen. Für Bildungsfachleute, die mit eigener Stimme schreiben, ist das eine bessere Nachricht, als sie auf den ersten Blick wirkt.
Vom Schiff aus betrachtet
Zurück zum Anfang. Wenn ich auf dem Dampfschiff sitze und an einem Blogbeitrag, einer Podcast-Episode oder einem Kapitel arbeite, dann passiert das Wesentliche immer noch in meinem Kopf. Der Vierwaldstättersee rauscht draussen vorbei, der Laptop summt leise, und ich überlege: Was will ich sagen? Wem nütze ich damit? Was kann ich an meiner Erfahrung anschliessen?
Diese Fragen kann mir keine KI abnehmen. Und ich will auch gar nicht, dass sie es tut. Was sie mir abnehmen darf, ist die zweite Iteration: Wo ist ein Gedanke noch unklar? Welche Quelle könnte ich noch hinzuziehen? Wo wäre eine Brücke nützlich? Diese Aufgabenteilung funktioniert für mich seit drei Jahren. Sie hat mein Schreiben erweitert und reicher gemacht.
Was deins bleibt, ist alles, was du davorschaltest, bevor die KI mitspielt.
Deine Frage. Dein Anliegen. Deine Zielgruppe. Deine erste These. Deine Quellenwahl. Dein letzter Blick auf den Text. Wenn diese sechs Schritte von dir kommen, ist auch der fertige Text deiner. Selbst wenn KI auf dem Weg geholfen hat.
Was wir Bildungsfachleute in den nächsten Jahren brauchen, ist nicht weniger KI. Es ist mehr Haltung im Umgang mit ihr. Eine Haltung, die nicht der Geschwindigkeit hinterherläuft, sondern dem Urteil verpflichtet bleibt. Diese Haltung versuche ich in meinen Trainings am Campus Sursee, am Institut für Arbeitsagogik und bei eFachausweis zu vermitteln. In Education Minds zu leben. In meinen Büchern auszuformulieren. Und in Beiträgen wie diesem, die ohne KI vielleicht nicht so schnell entstanden wären, aber ohne mein eigenes Denken … erst recht nicht.
Kurz zusammengefasst: Warum sich Bloggen trotzdem weiterhin lohnt
- Ein Blog schafft langfristig auffindbare Inhalte und fachliche Autorität.
- Entscheidend sind nicht möglichst viele Klicks, sondern die richtigen Leser:innen.
- Blog, Newsletter, Podcast und LinkedIn erfüllen unterschiedliche Funktionen und verstärken sich gegenseitig.
Schreibe weiter. Trainiere weiter. Forsche weiter. Mit KI an deiner Seite, wenn sie hilft. Ohne sie, wenn dein eigenes Urteil dran ist. Und immer mit dem Wissen, dass deine Stimme – als Trainer, als Dozentin, als Bildungsverantwortlicher – in einer Welt voller Modelle immer wertvoller wird.
Bis bald in meinem Podcast, nächsten Blogbeitrag … oder vielleicht auf dem nächsten Dampfschiff.
Ressourcen
- Peters, J. (2026). KI für Blogger 2026: Chance oder Gefahr? Beides! judithpeters.de, 13. Mai 2026.
- Cloudflare Radar (2025). 2025 Year in Review: The rise of AI, post-quantum, and record-breaking DDoS attacks. Cloudflare Blog, Dezember 2025.
- Cloudflare (2025). From Googlebot to GPTBot: who’s crawling your site in 2025. Cloudflare Blog.
- EBU & BBC (2025): News Integrity in AI Assistants Toolkit. Vorgestellt auf der EBU News Assembly in Neapel am 22. Oktober 2025. PDF: https://www.ebu.ch/files/live/sites/ebu/files/Publications/MIS/open/EBU-MIS-BBC_News_Integrity_in_AI_Assistants_Toolkit_2025.pdf
- Deutschlandfunk (22.10.2025): «Studie: KI-Suche bei Nachrichten oft fehlerhaft. https://www.deutschlandfunk.de/studie-ki-suche-bei-nachrichten-oft-fehlerhaft-100.html
- Andreas O. Loff: Das geht nicht mehr weg. KI in der Welt von morgen, Rowohlt 2026.
- Weiterbildung in KI: Angebote des KI-Campus.
- Dr. Isabella Buck: Blogbeitrag „Wenn Token knapp werden“, 26.06.26
- Eigener Vorgängerbeitrag: „KI-Agenten in der Erwachsenenbildung einsetzen“ Education Minds Blog, 24.04.26.
- Podcast-Episode (in Vorbereitung): Education Minds – Didaktische Reduktion und Erwachsenenbildung. Yvo Wüest über Bloggen in der KI-Ära.
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