Reflektierte Nutzung

Reflektierte Nutzung beschreibt einen bewussten, situationsangemessenen und lernorientierten Umgang mit generativer KI. Sie umfasst, dass Nutzerinnen und Nutzer vor der Nutzung einschätzen, ob ein KI-System für eine bestimmte Aufgabe geeignet ist, während der Nutzung Ergebnisse kritisch prüfen, und nach der Nutzung bewerten, was funktioniert hat und was nicht und das eigene Vorgehen entsprechend anpassen. Reflektierte Nutzung geht damit über reine Anwendungskompetenz hinaus: Sie bezieht sich nicht nur auf Wissen über KI, sondern auf die tatsächliche Verhaltensregulation im Umgang mit einem System. Ein wichtiger Bestandteil ist dabei reflektiertes Wissen: also Wissen, das Nutzerinnen und Nutzer über die Möglichkeiten, Grenzen und das angemessene Einsatzspektrum generativer KI aufbauen und im Nutzungskontext anwenden. Dieses Wissen wirkt sowohl als Voraussetzung als auch als Ergebnis reflektierter Nutzung: Es hilft dabei, Nutzung bewusster zu steuern, und entwickelt sich zugleich durch wiederholte Auseinandersetzung mit dem System weiter.

Im Kontext generativer KI ist reflektierte Nutzung besonders relevant, weil diese Systeme schnell weiterentwickelt werden und dabei nicht-deterministisch arbeiten, unterschiedlich gute Ergebnisse liefern können und daher einen aktiven, bewertenden und lernenden Umgang erfordern.
Reflektierte Nutzung ist zentral für eine menschengerechte Gestaltung von KI, weil sie dazu beiträgt, Chancen generativer KI sinnvoll zu nutzen und zugleich Risiken wie unkritische Übernahme, Fehlinterpretationen oder unangemessene Nutzung zu reduzieren. Sie stärkt damit einen verantwortungsvollen und selbstbestimmten Umgang mit KI.

Zugleich kann reflektierte Nutzung auch für das Wohlbefinden bei der Arbeit mit generativer KI relevant sein. Aus Sicht der Selbstbestimmungstheorie (Self-Determination Theory) spielen dabei insbesondere drei psychologische Grundbedürfnisse eine Rolle: Autonomie, Kompetenz und soziale Eingebundenheit. Reflektierte Nutzung kann Autonomie fördern, weil Menschen bewusster entscheiden, wann und wie sie KI einsetzen, statt sich von ihr treiben zu lassen. Sie kann Kompetenz stärken, weil Nutzerinnen und Nutzer lernen, Ergebnisse besser einzuschätzen, Unsicherheiten zu erkennen und ihren Umgang mit dem System gezielt zu verbessern. Schließlich kann sie auch soziale Eingebundenheit unterstützen, wenn Erfahrungen mit KI gemeinsam reflektiert, verglichen und in Teams oder Communities diskutiert werden. Werden diese drei Bedürfnisse adressiert, kann dies zu einem souveräneren, belastungsärmeren und potenziell auch zufriedenstellenderen Arbeiten mit generativer KI beitragen.

Quellenangabe:

Schulz, T. and Speck, C. (2026), „Conceptualising Reflective Use: Toward a Process Perspective on Human-AI Interaction“, Proceedings of the 34th European Conference on Information Systems (ECIS 2026), Association for Information Systems (AIS), Milan, Italy, Research-in-Progress, pp. 1–17.