Der größte Energieverlust für Forschende entsteht nicht dadurch, dass ein einzelner Schritt schwierig ist, sondern dadurch, dass die Tools zu verstreut sind
Die Energie von Forschenden sollte nicht für den „Toolwechsel“ draufgehen.
1. Zuerst der Schmerzpunkt: Immer mehr Tools, aber immer weniger Effizienz
In den letzten zwei Jahren ist die Zahl der KI-Tools explodiert. Allein bei Tools, die Forschenden bei der Arbeit helfen können, fallen einem spontan Dutzende ein: eines für die Literatursuche, eines für die Übersetzung, eines für das Redigieren und Schreiben, eines für Diagramme und Grafiken, eines für PPTs, für die Datenanalyse wieder ein anderes und für die Verwaltung von Literaturangaben muss noch eines installiert werden.
Das klingt nach viel Auswahl, aber die reale Erfahrung sieht oft so aus:
· Registrieren, registrieren, nochmals registrieren: Für jedes neue Tool muss man sich anmelden, die Telefonnummer verknüpfen und eine Mitgliedschaft abschließen; im Postfach sammeln sich nur Bestätigungsmails.
· Geld getrennt ausgeben: ein Abo für Übersetzung, ein Abo fürs Schreiben, ein Abo für Grafiken, noch eines für PPT – einzeln betrachtet nicht teuer, übers Jahr summiert sich das aber, und viele Funktionen überschneiden sich.
· Daten hin- und herübertragen: Die in der Literaturdatenbank gefundene PDF muss heruntergeladen und dann in das Übersetzungstool hochgeladen werden; der übersetzte Text wird in das Schreibtool kopiert; der fertige Text wird anschließend in das PPT-Tool eingefügt. Die Schritte sind nicht verbunden, alles muss von Hand hin- und herbewegt werden.
· Jedes Tool muss neu gelernt werden: Die Prompt-Logik von Tool A unterscheidet sich völlig von der von Tool B; kaum hat man sich mit einem vertraut gemacht, muss man in einem anderen Szenario wieder von vorn testen – die Lernkosten werden immer wieder verbraucht.
· Zersplitterte Funktionen, keine durchgängige Kette: Literatur lesen, Notizen machen, Versuchsprotokolle führen, Papers schreiben und Berichte präsentieren sind eigentlich eine einzige Tätigkeit, werden aber in fünf oder sechs nicht miteinander verbundene Programme zerteilt.
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Tools sollen eigentlich Arbeit ersparen, aber wenn es so viele Tools gibt, dass man die Tools selbst verwalten muss, wird die eingesparte Zeit durch „Wechseln, Hin- und Herkopieren und Formatabgleich“ wieder aufgefressen. Das Problem ist eigentlich nicht, dass es zu wenige Tools gibt, sondern dass sie zu verstreut, zu kleinteilig und jeweils nur für einen Abschnitt zuständig sind.
2. Ein paar wirklich nützliche Ansätze für mehr Effizienz
1. Zuerst den Workflow klar aufzeichnen, dann entscheiden, welche Tools man verwendet
Jagen Sie nicht voreilig jedem neuen Tool hinterher. Zerlegen Sie zuerst den eigenen Forschungsprozess in Schritte: Literaturrecherche → genaues Lesen und Übersetzen → Experiment/Daten → Schreiben → Diagramme → Präsentation. Bei welchem Schritt man am meisten Zeit verliert und der am repetitivsten ist, dafür sucht man sich Unterstützung. Viele Menschen sind unproduktiv, weil sie gar nicht sagen können, wofür ihre Zeit eigentlich draufgeht – und deshalb blind Tools horten.
2. Lieber weniger Tools als zu viele; solche, die Schritte verbinden, haben Vorrang
Bei der Bewertung, ob sich ein Tool lohnt, kommt es nicht nur darauf an, wie stark es in einer einzelnen Disziplin ist, sondern vor allem darauf, ob es an die vor- und nachgelagerten Schritte angebunden werden kann. Eine Lösung mit 80 Punkten, die sich mit anderen Tools verbinden lässt, ist oft besser als fünf isolierte Inseln mit jeweils 90 Punkten. Ein gutes Tool ist eines, das Wechsel und Datenübertragung reduziert.
3. Materialien und Wissen müssen an einem Ort gesammelt werden
Literatur, Terminologie, Notizen, Grafikmaterialien und Literaturangaben sollten möglichst in einer langfristig wiederverwendbaren Sammlung gebündelt werden, statt in Browser-Lesezeichen, WeChat-Dateien und diversen Desktop-Ordnern verstreut zu sein. Dieselbe Literatur dreimal zu lesen oder denselben Begriff dreimal nachzuschlagen bedeutet im Kern: „nichts wurde abgelegt.“
4. Wiederkehrende Arbeit standardisieren
Vorlagen, Glossare, Literaturverzeichnisse und häufig verwendete Prompts sollten, soweit möglich, fest standardisiert werden. Bei häufig genutzten Dokumenten wie Wochenberichten, Gruppenmeeting-PPTs oder Exposés ist es besonders fatal, jedes Mal bei null anzufangen.
5. KI nutzen, aber ihr klare Regeln geben
Wenn KI beim Schreiben und Überarbeiten helfen soll, ist der entscheidende Punkt, sie als „Assistentin für den Entwurf“ und nicht als „Fabrik für das Endprodukt“ zu behandeln: Anforderungen konkret formulieren (Floskeln entfernen, Daten ergänzen, Terminologie vereinheitlichen, Schlussfolgerungen mit Quellen belegen), danach die entscheidenden Daten und Bewertungen manuell prüfen. Die KI übernimmt das Gerüst und die wiederkehrende Arbeit, der Mensch übernimmt Beurteilung und Fleisch.
3. Die verstreuten Schritte wieder zusammenführen: MuchSci als One-Stop-Forschungsplattform
Das wirklich Schwierige an diesen Ansätzen ist die „Durchgängigkeit“. Im Idealfall übersetzt man nach der Literatursuche nebenbei, organisiert das Übersetzte direkt zu Notizen und einem Entwurf und erstellt das Geschriebene anschließend mit einem Klick als Präsentations-PPT – in der Realität sind dafür aber oft mehrere Programme nötig.
Das ist auch der Grund, warum ich vor Kurzem begonnen habe, MuchSci Forschungs-Cloud-Gehirn zu nutzen. Im Kern ist es kein Einzelwerkzeug, sondern integriert die Fähigkeiten, die im gesamten Forschungsprozess gebraucht werden, in einer Plattform – Literatursuche, akademische Übersetzung, Schreib- und Redigierhilfe, Datenanalyse, Diagramme und Präsentations-PPT werden an einem Ort zusammengeführt und lassen sich mit einem Konto durchgängig nutzen; man muss sich nicht für jeden Schritt separat registrieren, separat bezahlen oder Daten separat exportieren.
Im Alltag ist die unmittelbarste Erfahrung, dass sehr viel „Hin- und Herkopieren und Wechseln“ wegfällt:
· Literatur lesen ohne Softwarewechsel: Suche, genaues Lesen und eine fein abgestimmte Übersetzung nach akademischer Terminologie lassen sich an einem Ort erledigen; Original und Übersetzung können im Vergleich betrachtet werden.
· Von Materialien zum fertigen Text läuft die Kette reibungsloser: Verstreute Notizen, Daten und Zusammenfassungen lassen sich zu einem zusammenhängenden Entwurf ordnen und anschließend normgerecht formatiert exportieren.
· Präsentationsmaterialien entstehen nebenbei: Fertig geschriebene Inhalte lassen sich direkt in ein klar strukturiertes, sauber formatiertes PPT umwandeln; man muss nicht extra ein weiteres Tool suchen, um das Gerüst zu bauen.
Natürlich ist es nicht allmächtig; fachliche Beurteilungen, Versuchsergebnisse und die zentralen Innovationspunkte muss man weiterhin selbst verantworten. Das Problem, das es löst, ist klar: Lassen Sie nicht zu, dass Tool-Wechsel und Format-Hin-und-Her die Zeit auffressen, die eigentlich für das Nachdenken über das Projekt gedacht ist. Verstreute Tools an einem Ort zu bündeln und Menschen auf Beurteilung und Kreativität zu konzentrieren ist eine sinnvolle Arbeitsteilung.
4. Zum Schluss noch ein paar Worte
Mehr Effizienz in der Forschung entsteht nie dadurch, dass man „noch ein Wundergerät installiert“, sondern durch klare Prozesse + weniger Tool-Fragmentierung + Automatisierung wiederkehrender Arbeit. Mehr angehäufte Tools bedeuten nicht automatisch mehr Effizienz; nur was Literaturlesen, Übersetzen, Schreiben und Präsentieren miteinander verbinden kann, spart wirklich Zeit.
Wenn Sie ebenfalls ständig davon genervt sind, „ein Dutzend Browser-Tabs offen zu haben, sieben oder acht Programme installiert zu haben und Daten hin- und herzuschieben“, können Sie versuchen, die Einstiegspunkte auf einer integrierten Plattform zu bündeln, zum Beispiel MuchSci Forschungs-Cloud-Gehirn. Erleben Sie zunächst, wie es sich anfühlt, von der Literatursuche bis zur Präsentation ohne ständiges Wechseln auszukommen – das spart Ihnen zumindest einen Teil der Energie, die Sie täglich für das Hin- und Herspringen zwischen Tools aufwenden.
Was bereitet Ihnen beim Einsatz von KI in der Forschung derzeit die größten Kopfschmerzen: dass die Leistung einzelner Tools nicht ausreicht oder dass die Tools zu verstreut sind und sich nicht verbinden lassen? Tauschen Sie sich gern in den Kommentaren aus.