Forschen mit oder über KI?
13. Apr 2026,
KI in der Dissertation: Forschungsgegenstand oder Werkzeug? Erfahre, wie du wissenschaftliche Souveränität bewahrst und dein Promotionsziel effizient erreichst.
Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz stellt heutige Promotionskandidat:innen vor eine grundlegende strategische Entscheidung. Einerseits gibt es den „PhD in AI“ (Forschung über KI) und andererseits das Konzept des Privatissimums (Forschung mit KI).
Beide Ansätze definieren die Rolle der KI im Forschungsprozess völlig unterschiedlich, was weitreichende Konsequenzen für den Erfolg deiner Dissertation haben kann.
Ansatz 1: Forschen über die KI
Mittlerweile drängen immer mehr Anbieter mit strukturierten Online-Doktoratsprogrammen im Bereich „Künstliche Intelligenz“ auf den Markt. In diesen Programmen steht die Künstliche Intelligenz selbst als Forschungsgegenstand im Zentrum. Die Kandidaten widmen sich den theoretischen und praktischen Grundlagen des maschinellen Lernens, der neuronalen Netze und des Data Mining.
KI wird dabei nicht als bloßes Hilfsmittel betrachtet, sondern durch Beobachtung, Simulation und Experimente systematisch erforscht, um ihr Verhalten in intelligenten Systemen durch mathematische Modelle zu erklären. Das erklärte Ziel besteht darin, Algorithmen effizienter zu machen und originelles Wissen darüber zu generieren, wie Maschinen lernen und sich anpassen.
Die Risiken:
Dieser Weg verlangt eine tiefgehende Auseinandersetzung mit der Datenerhebung und der Validierung von Modellen, die sich bekanntlich binnen Wochen verändern. Wer heute eine Forschungsfrage zu „GPT-4” definiert, hat sie vielleicht morgen schon veraltet, wenn „GPT-5” erscheint.
Es droht die Sisyphusarbeit: Der Stein der Forschung rollt zurück, bevor die Dissertation fertig ist.
Hinzu kommt das Problem, dass der Untersuchungsgegenstand einem ständig entgleitet und man letztlich nur deskriptiv vorgehen kann. Eine echte wissenschaftliche Untersuchung, die die Bezeichnung Dissertation verdient, wird somit unmöglich.
Ansatz 2: Forschen mit der KI
Einen diametral entgegengesetzten Ansatz verfolgt mein Privatissimum, das auf dem Konzept des „hybriden Forschens” basiert. Hier ist die KI kein Untersuchungsgegenstand, sondern ein agiles Werkzeug.
Sie unterstützt bei prozessualen Herausforderungen, hilft bei der Kontrolle von Inhalten und entwickelt interdisziplinäre Bezüge. Dabei agiert die KI als konstruktiver und kritischer Sparringspartner – jedoch nicht als Ghostwriter.
Im Gegensatz zu ungeschützten Plattformen, bei denen jeder Nutzer dazu beiträgt, die LLMs mit seinen eigenen Daten (oder denen des Unternehmens bzw. von teilnehmenden Personen) zu trainieren, findet diese Arbeit in einem abgeschotteten digitalen Raum statt:
- Ende-zu-Ende-verschlüsselte Videomeetings über Proton Meet.
- Eine in Deutschland verschlüsselt arbeitende KI.
- Fremde können keinen Einblick in Ihre wissenschaftlichen Daten nehmen.
Die Begleitung erfolgt durch eine intensive, digitale 1:1-Betreuung (One-on-One-Teaching) durch mich als akademischen Privatlehrer nach dem Vorbild klassischer Eliteuniversitäten.
Die Fakultäten brüten noch – das Privatissimum liefert bereits
Während an den Universitäten auf Symposien, Fachbereichssitzungen und internationalen Konferenzen noch immer darüber debattiert wird, wie KI bei einer Dissertation genutzt werden darf und wie nicht, zeigt mein Privatissimum bereits heute einen ersten gangbaren Weg auf.
Das „hybride Forschen” definiert klare Regeln: Die KI unterstützt den Prozess, doch der Promovierende bleibt der Dirigent. So lassen sich wissenschaftliche Integrität und KI-Nutzung ohne Grauzonen miteinander vereinbaren.
Warum ist welcher Ansatz sinnvoller?
Für die große Mehrheit der Promovierenden dürfte das hybride Forschen (Privatissimum) der deutlich sinnvollere und sicherere Weg sein. Dafür gibt es zwei Hauptgründe:
1. Stabilität vs. Sisyphusarbeit
Wer über KI forscht, läuft Gefahr, dass der Forschungsgegenstand schneller veraltet, als die Dissertation geschrieben ist. Der Stand der Technik von Sprachmodellen oder neuronalen Netzen ändert sich schließlich fast monatlich.
Beim hybriden Forschen mit KI bleibt hingegen dein eigener fachlicher Forschungsgegenstand (z. B. in der Medizin, der Wirtschaft oder dem Ingenieurwesen) hingegen stabil verfügbar, während sich lediglich der KI-Werkzeugkasten laufend selbst aktualisiert. Du forschst hier an einem echten Problem, nicht an einem Phantom, das sich ständig dem Zugriff entzieht.
2. Enorme Zeitersparnis
Der traditionelle Weg einer berufsbegleitenden Promotion nimmt oft viele Jahre in Anspruch. Manche Untersuchungsgegenstände haben jedoch ein erheblich kürzeres „MHD“ (Mindesthaltbarkeitsdatum), um nicht zu sagen: Verfallsdatum. Willst du wirklich erst in fünf oder noch mehr Jahren deine Ergebnisse veröffentlichen können / dürfen?
Das Privatissimum ist hingegen auf maximale Effizienz ausgelegt und kann diesen Weg durch die KI-gestützte Methodik und die strukturierte 1:1-Arbeit auf einen „Fast Track" von nur vier bis sechs Quartalen (ein bis eineinhalb Jahre) verkürzen. Und dabei bleibt sogar noch Zeit für ein intensives und hilfreiches Vorab-Training: Ein oder zwei Journalbeiträge werden vor der eigentlichen Dissertation bewältigt.
Also: behalte deine wissenschaftliche Souveränität!
Ein „PhD in AI” ist vielleicht etwas für hochspezialisierte Informatiker und Datenwissenschaftler, die eines Tages die Architektur der Algorithmen von morgen selbst entwickeln wollen und denen es egal ist, ob die Ergebnisse ihrer Arbeit zum Zeitpunkt der Verteidigung noch aktuell sind.
Für alle anderen Wissenschaftler, die Expertise in ihrem eigenen Fachgebiet beweisen wollen, bietet die Nutzung von KI als Werkzeug den entscheidenden Vorteil, wissenschaftliche Souveränität zu behalten und das Ziel in einem Bruchteil der Zeit zu erreichen.
Welcher dieser beiden Wege entspricht eher deinen persönlichen Forschungszielen?
🙋♂️ Fragen dazu?
- Welche zwei unterschiedlichen Ansätze gibt es bei der Dissertation in Bezug auf KI?
- In diesem Beitrag unterscheide ich zwischen dem „PhD in AI“ (Forschung über KI, bei der KI der Forschungsgegenstand ist) und dem „hybriden Forschen“ (Forschung mit KI, bei der KI als unterstützendes Werkzeug dient).
- Welche Risiken bestehen bei einer Dissertation über KI?
- Das Hauptrisiko ist die sogenannte Sisyphusarbeit: Da sich KI-Technologien extrem schnell weiterentwickeln, kann der Forschungsgegenstand zum Zeitpunkt der Fertigstellung der Dissertation bereits veraltet sein. Zudem besteht die Gefahr, dass statt einer wissenschaftlich fundierten Untersuchung nur eine rein deskriptive Darstellung erfolgt.
- Was versteht man unter „hybridem Forschen“?
- Beim hybriden Forschen wird die KI als agiles Werkzeug genutzt, um prozessuale Herausforderungen zu bewältigen oder Inhalte zu prüfen. Die KI agiert dabei als kritischer Sparringspartner, nicht als Ghostwriter. Der Promovierende bleibt dabei stets der „Dirigent“ seines Forschungsprozesses.
- Wie wird beim Privatissimum die Datensicherheit gewährleistet?
- Die Zusammenarbeit findet in einem abgeschotteten digitalen Raum statt. Er umfasst Ende-zu-Ende-verschlüsselte Videomeetings über Proton Meet, eine in Deutschland entwickelte KI mit Verschlüsselungstechnologie sowie Schutz vor fremden Zugriffen auf wissenschaftliche Daten, Dialoge und Notizen.
- Warum ist hybrides Forschen für die meisten Promovierenden sinnvoller?
- Erstens bietet es mehr Stabilität, da der eigene fachliche Forschungsgegenstand (z. B. in der Medizin oder der Wirtschaft) konstant bleibt, während die KI lediglich das Werkzeug ist. Zweitens ermöglichen die KI-gestützte Methodik und die passende 1:1-Betreuung einen „Fast Track“, durch den sich die Promotionsdauer verkürzen lässt.
- Für wen eignet sich ein „PhD in AI“ primär?
- Dieser Weg richtet sich in erster Linie an hochspezialisierte Informatiker und Datenwissenschaftler, die sich mit der Entwicklung zukünftiger Algorithmen-Architekturen befassen möchten.
Wenn dich eine Frage nicht loslässt und du ihr wirklich auf den Grund gehen möchtest, dann bin ich der richtige Gesprächspartner für dich.
Als akademischer Privatlehrer zeige ich dir, wie du wissenschaftliche Arbeitsmethoden für deine eigene Forschungsfrage nutzen kannst – von der ersten Idee bis zur fertigen Forschungsarbeit oder Dissertation.