Die KI-FOMO: Die Angst, den Anschluss zu verlieren.

Wie Sie bei KI am Ball bleiben, ohne verrückt zu werden.

Für wen ist dieser Artikel gedacht: Alle, die sich fragen, wie sie bei KI-Entwicklungen auf dem Laufenden bleiben können – ob Lehrperson, Arbeitnehmer:in, Selbstständige:r oder einfach neugierig.

In den über zwei Jahren, in denen ich KI-Kurse abgehalten habe, konnte ich beobachten, welche Fragen meine Kursteilnehmer:innen am meisten beschäftigen. 2025 war von drei Fragen geprägt:

• Macht KI dumm? Dieser Frage bin ich im letzten Artikel nachgegangen.

• Soll man „bitte“ und „danke“ schreiben? Verbraucht das nicht zu viele Ressourcen? Den Artikel dazu finden Sie hier.

• Wie halte ich mich auf dem Laufenden? Wie stelle ich sicher, dass ich nicht den Anschluss verliere?

Die dritte Frage höre ich aktuell am häufigsten. Und ich verstehe sie. Sehen wir uns an, was alleine bei ChatGPT (OpenAI) im Jahr 2025 passiert ist. Folgende Modelle und Funktionen sind dieses Jahr herausgekommen: GPT-4.1, GPT-4.5, o3, o4, gpt-oss, GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.2, GPT-Image-1.5, Sora 2, Deep Research, Operator/Agent, Atlas, Shopping Assistant, Chat-Abzweigung, Gruppenchat, Studieren und Lernen, Quiz, Konnektoren/Apps. Dabei habe ich sicherlich welche vergessen. Sie wissen bei der Hälfte nicht, was das überhaupt ist? Willkommen im Club.

Aber hier ist die Sache: Sie müssen das auch nicht wissen.

Die beruhigende Wahrheit zuerst

Bevor wir über Strategien reden, möchte ich mit einer Entwarnung beginnen. Denn die Frage „Wie bleibe ich am Ball?“ enthält eine versteckte Annahme: Dass Sie alles mitbekommen müssen. Dass jede neue Modellversion, jedes neue Feature, jedes neue Tool relevant für Sie ist. Viele entwickeln dabei eine FOMO – eine „fear of missing out“, also die Angst, etwas zu verpassen. Dass Sie alles mitbekommen müssen, stimmt aber nicht.

Ich beschäftige mich täglich mehrere Stunden mit KI. Das ist mein Job. Ich konsumiere die meisten Inhalte auf Englisch, ich zahle für Premium-Zugänge, ich habe Benachrichtigungen eingerichtet. Und trotzdem verpasse ich ständig Dinge. Als GPT-5.2 herauskam, habe ich es erst zwei Tage später mitbekommen. War das ein Problem? Nein. Das Tool funktioniert genauso gut, ob ich am Release-Tag davon erfahre oder eine Woche später.

Die wichtigste Frage ist nicht: Wie bekomme ich alles mit? Die wichtigste Frage ist: Was müssen Sie als Nutzer:in in Ihrem Fachbereich wirklich wissen – und was ist nice-to-know für Nerds wie mich?

Wenn Sie KI-Chatbots nutzen, um E-Mails zu schreiben, Texte zusammenzufassen oder Ideen zu brainstormen, dann brauchen Sie nicht zu wissen, was o4 ist oder wie sich GPT-5.1 von GPT-5.2 unterscheidet. Sie brauchen zu wissen: Welches Tool kann das, was ich brauche? Gibt es neue Funktionen, die mir Zeit sparen? Gibt es rechtliche oder datenschutzrechtliche Entwicklungen, die mich betreffen?

Das ist ein viel kleinerer Informationsbedarf, als die Flut an KI-News suggeriert.

Aber am Ball bleiben müssen Sie trotzdem

Das klingt jetzt vielleicht widersprüchlich. Gerade habe ich gesagt: Sie müssen nicht alles wissen. Und jetzt sage ich: Sie müssen trotzdem am Ball bleiben. Beides stimmt.

Der Unterschied liegt in der Flughöhe. Sie müssen nicht wissen, ob GPT-5.2 jetzt 3 % besser bei Mathematik-Aufgaben ist als GPT-5.1. Sie müssen nicht jede Funktion in ChatGPT kennen. Sie müssen nicht jeden Benchmark kennen.

Was Sie aber wissen sollten: Dass KI-Chatbots inzwischen Bilder generieren können. Dass sie im Internet suchen können. Dass sie Dokumente lesen und analysieren können. Dass sie Code schreiben und ausführen können – auch wenn Sie selbst kein:e Programmierer:in sind. Dass sie zwar PowerPoints-Präsentationen und MP3-Dateien erzeugen können, aber aktuell noch nicht gut. Das sind keine Details. Das sind grundlegende Fähigkeiten, die verändern, wofür Sie diese Tools einsetzen können – und wofür nicht.

Wer sich gar nicht mit KI beschäftigt, wird in zwei Jahren feststellen, dass die Werkzeuge, die alle anderen nutzen, für ihn Neuland sind. Das ist kein Panikmache, das sehe ich in meinen Kursen. Da sitzen Menschen, die vor zwei Jahren beschlossen haben, „das KI-Ding“ auszusitzen. Jetzt merken sie: Es geht nicht weg. Und der Rückstand, den sie aufholen müssen, ist größer geworden.

Die Kunst liegt also darin, den Überblick zu behalten, ohne sich in den Details zu verlieren. Zu wissen, was KI kann – ohne jedes neue Feature am Release-Tag ausprobieren zu müssen. Die Entwicklung zu verfolgen – ohne ihr hinterherzuhetzen.

Das ist leichter gesagt als getan. Aber genau dafür sind die folgenden Strategien gedacht.

Die beste Ressource: Menschen

Jetzt zu den konkreten Strategien. Und ich fange bewusst nicht mit Social Media oder Newslettern an, sondern mit etwas, das häufig übersehen wird: den Menschen um Sie herum.

Wenn ich wissen möchte, welche Tools für Lehrer:innen oder Wissenschaftler:innen wirklich nützlich sind, kann ich natürlich mit Google oder Perplexity danach suchen. Im Dickicht von Werbung und KI-Influencer:innen ist es aber schwierig, zwischen Hilfreichem und Marketing-Gelaber zu unterscheiden. Erfahrungsgemäß kommen die besten Empfehlungen nicht von einem Newsletter oder einem TikTok-Video, sondern von Kolleg:innen – denn diese haben ähnliche Anforderungen wie Sie.

Viele Tools, die ich heute regelmäßig nutze – ob datenschutzfreundliche Chatbots wie DuckAI und Lumo, Lehrkräfte-Tools wie Fobizz und To Teach, oder Recherchetools wie Consensus und Litmaps – habe ich nicht durch eigene Recherche gefunden. Ich habe sie von Kolleg:innen empfohlen bekommen.

Das Problem ist: Viel zu häufig betreiben wir „Gatekeeping“. Anstatt neue Tools, Funktionen und Use Cases mit anderen zu teilen, behalten wir sie für uns. In dem irrgeleiteten Glauben, dass unsere Ergebnisse mehr wert sind, wenn die anderen sie nicht erreichen können. Diese Einzelkämpferei muss aufhören. Denn Generative KI ist Neuland für uns alle. Wir alle schwimmen im offenen Meer. Wer hier sein Wissen hortet, statt es zu teilen, macht es allen schwerer – auch sich selbst. Denn der Austausch funktioniert in beide Richtungen.

Meine Empfehlung für Individuen: Sprechen Sie mit Ihren Kolleg:innen, Freund:innen und Familienmitgliedern über KI. Fragen Sie diese Personen, ob sie KI einsetzen, welche Tools sie nutzen, wofür sie diese einsetzen und wie die Erfahrungen sind.

Meine Empfehlung für Unternehmen, Hochschulen und andere Organisationen: Richten Sie einen regelmäßigen, niedrigschwelligen Austausch ein. Das muss kein formelles Meeting sein. An der Universität Graz haben wir „wissensaktive Mittagspausen“, KI-Brunches, Brown-Bag-Lunches. Der Rahmen ist egal. Wichtig ist, dass Menschen miteinander reden, statt alleine vor ihren Bildschirmen zu sitzen und dieselben Fragen zu googeln.

Lassen Sie die KI die Arbeit machen

Kommen wir zur zweiten Möglichkeit, die vielleicht ein wenig ironisch ist: KI-Chatbots haben uns dieses Überforderungsproblem eingebrockt. Sie können es aber auch lösen.

Sowohl ChatGPT als auch Perplexity haben eine Funktion für wiederkehrende Aufgaben. Das heißt: Sie können den Chatbot einmal beauftragen, Sie regelmäßig über KI-Neuigkeiten zu informieren – und dann passiert das automatisch.

Bei ChatGPT heißt die Funktion „Zeitpläne“. Sie aktivieren sie durch einen Prompt, der drei Dinge enthält: die Absicht (wiederkehrende Aufgabe), die Aufgabe selbst (was genau soll recherchiert werden), und den Zeitplan (wann und wie oft). Ein Beispiel:

„Erstelle eine wiederkehrende Aufgabe. Recherchiere jede Woche am Mittwoch um 11:00 Uhr Neuigkeiten aus der Welt der Generativen Künstlichen Intelligenz. Berücksichtige dabei ausschließlich Entwicklungen, Veröffentlichungen, Studien, Tools und politische oder bildungsbezogene Entscheidungen aus der jeweils letzten Kalenderwoche. Fasse die Ergebnisse strukturiert und sachlich zusammen und informiere mich darüber.“

In Perplexity finden Sie die Option im Profil unter „Aufgaben“. Dort erstellen Sie eine „Geplante Aufgabe“ mit ähnlichen Angaben: „Recherchiere zu Updates bei den Chatbots ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity, die diesen Monat veröffentlicht wurden.“

Das Schöne daran: Einmal einrichten, dann vergessen. Jeden Mittwoch (oder wann auch immer) bekommen Sie eine Zusammenfassung, ohne selbst aktiv werden zu müssen. Wenn Sie mehr darüber erfahren wollen, wie Sie solche Prompts effektiv formulieren, empfehle ich meinen Artikel zu Prompting-Prinzipien.

Newsletter, Blogs und Podcasts: Qualität vor Quantität

Kommen wir zu den klassischen Möglichkeiten, wie sich viele von uns in der digitalen Zeit am Laufenden halten – mit Newsletter, Blogs und Podcasts. Aber hier empfehle ich gleich, vorsichtig zu sein: Die Versuchung ist groß, zehn Newsletter, fünf Blogs, drei Podcasts zu abonnieren und dann in der Flut unterzugehen. Weniger ist manchmal mehr. Meine Empfehlung daher: Abonnieren Sie etwa drei Quellen, die Sie wirklich regelmäßig konsumieren. Lieber weniger, dafür aufmerksam.

Bei der Auswahl ist eine Regel entscheidend: Folgen Sie „Domain Experts“, nicht selbsternannten KI-Expert:innen. Es gibt noch keine wirklich etablierten Expert:innen für Generative KI – dafür ist der Bereich zu jung. Was es aber gibt, sind etablierte Expert:innen in anderen Bereichen, die sich jetzt auch mit KI beschäftigen.

Ein Beispiel aus dem Bildungsbereich: Ich habe mir vor einiger Zeit zwei deutsche Plattformen angesehen, die sich beide an Lehrpersonen richten. Auf den ersten Blick ähnlich – beide bieten KI-Tools, Fortbildungen, Unterrichtsmaterialien. Bei näherem Hinsehen wird der Unterschied aber deutlich. Die eine Plattform wird von einem Team aus Lehrer:innen, Bildungswissenschaftler:innen und Trainer:innen betrieben – Menschen, die selbst unterrichtet haben und wissen, was Lehrkräfte brauchen. Die andere wurde von jungen Startup-Gründern gegründet, die zwar in der Lehrer:innenfortbildung tätig waren, aber selbst nie als Lehrpersonen im Klassenzimmer standen. Das ist der Unterschied zwischen Domain Expertise und Marketing.

Sind Sie also auf der Suche nach KI-Inhalten für Ihren Bereich – ob Marketing, Recht, Medizin oder was auch immer –, vergewissern Sie sich, dass die Person dahinter auch wirklich Ahnung von diesem Bereich hat. Nicht nur von KI.

Eine Warnung noch: Viele KI-Blogger:innen und Newsletter-Autor:innen wollen früh dran sein. Sie verkünden jedes neue Tool als „ChatGPT-Killer“, um Klicks zu generieren. Bei genauerem Hinsehen zeigt sich dann häufig: Das Tool ist noch nicht verfügbar, oder es hält nicht, was versprochen wurde. Seien Sie skeptisch bei Superlativen.

Ich möchte hier keine konkreten Blogs und Newsletter bewerben, da diese sehr unterschiedliche Schwerpunkte und Zielgruppen haben. Eine Ausnahme sind Blogs der jeweiligen KI-Entwickler, wo die neuesten Modelle und Features vorgestellt werden. Hier eine kleine Zusammenschau der wichtigsten Vertreter:

• ChatGPT / OpenAI: https://openai.com/de-DE/news/product-releases/

• Gemini / Google: https://blog.google/products/gemini/

• Claude / Anthropic: https://www.anthropic.com/news

• Perplexity: https://www.perplexity.ai/de/hub

Von OpenAI gibt es auch das sogennante „Cookbook“, eine Online-Ressource, wo der Entwickler viele Prompting-Tipps für diverse Modelle oder Use Cases vorstellt:

Für deutschsprachige Podcasts könnten Sie es mal hier versuchen:

• KI verstehen von Deutschlandfunk

• Der KI-Podcast von ARD

• KI-Update von Heise Online

Um Ihre eigenen Quellen zu finden, können Sie folgenden Prompt bei Perplexity oder ChatGPT (mit Internetsuche) verwenden. Tauschen Sie die Begriffe in den Klammern bei Bedarf aus, um den Prompt für sich anzupassen:

„Ich suche [SPRACHE WÄHLEN, z. B. deutschsprachige] [FORMAT WÄHLEN, z. B. Blogs, Newsletter und/oder Podcasts] zum Thema Künstliche Intelligenz mit Fokus auf [BEREICH EINFÜGEN, z. B. Bildung, Marketing, Recht, Medizin]. Die Quellen sollten von Personen oder Organisationen stammen, die nachweislich Expertise in diesem Fachbereich haben – also keine reinen KI-Influencer:innen, sondern Domain Experts. Bitte nenne mir 5 Empfehlungen mit einer kurzen Begründung, warum die jeweilige Quelle vertrauenswürdig ist.“

Hier ein Beispiel mit zwei Empfehlungen, die ich so auch unterschreiben kann:

Social Media: Der Algorithmus als Kurator

Social Media hat häufig einen schlechten Ruf, kann aber nützlich sein, um sich auf dem Laufenden zu halten. Der Grund: Aktualität. KI entwickelt sich so schnell, dass Bücher oft veraltet sind, bevor sie erscheinen. Auf TikTok, Reddit und Co. sehen Sie fast nur tagesaktuelle Beiträge.

Die vielen Plattformen haben dabei unterschiedliche Stärken:

TikTok hat die „besten“ Algorithmen. (Mit „besten“ meine ich hier Effizienz, mit der sie erkennen, wofür sich Nutzer:innen interessieren, um ihnen gezielte Content-Vorschläge machen zu können.) Wenn Sie einige Videos zu KI anschauen und liken, lernt die Plattform schnell, was Sie interessiert – und zeigt Ihnen mehr davon. Das kann problematisch sein (z. B. Echokammern, Filterblasen und Radikalisierung), aber es kann auch nützlich sein. Ich persönlich lerne auf TikTok sehr viel über KI und andere Themen, die mich interessieren. Meine Empfehlung daher: Suchen Sie gezielt nach „KI“, „ChatGPT“ oder „Prompt Engineering“, schauen Sie ein paar Videos, liken Sie die guten, überspringen Sie die schlechten. Nach einer Woche ist Ihr Feed kuratiert und Sie erhalten täglich KI-Updates.

Instagram können Sie vermutlich getrost überspringen, wenn Sie bereits TikTok für diesen Zweck nutzen. Die meisten Creator:innen posten auf beiden Plattformen, aber TikTok ist meist das primäre Medium – auf Instagram erscheint derselbe Inhalt oft erst Tage später.

YouTube ist der Mittelweg zwischen TikTok und einem Online-Kurs. Sie finden dort sowohl kurze Clips als auch stundenlanges Tutorial-Material. Der Vorteil gegenüber TikTok: Komplexere Themen können in 15 oder 30 Minuten erklärt werden, nicht in 60 Sekunden. Der Vorteil gegenüber Kursen: Es ist kostenlos und sofort verfügbar. Die Gefahr ist dieselbe wie überall: Viele selbsternannte Expert:innen, viel Clickbait, viel „Mit diesem einen Trick verdienst du 10.000 Euro mit ChatGPT“. Die Domain-Expert-Regel gilt auch hier. Suchen Sie nach Menschen, die Expertise in Ihrem Fachgebiet haben – nicht nach Menschen, deren einzige Expertise darin besteht, YouTube-Videos über KI zu machen.

Reddit funktioniert anders: Sie treten Foren (sogenannten „Subreddits“) zu spezifischen Themen bei. Der Vorteil gegenüber TikTok ist die Tiefe. Auf Reddit finden Sie echte Diskussionen, Troubleshooting, Erfahrungsberichte von Menschen, die Tools tatsächlich nutzen – nicht nur 60-Sekunden-Clips. Die meisten guten Subreddits sind auf Englisch, aber Reddit hat eine Übersetzungsfunktion. Hier einige empfehlenswerte Subreddits, die sich mit KI auseinandersetzen: r/ChatGPT, r/OpenAI, r/Bard, r/GeminiAI, r/GoogleGeminiAI, r/ClaudeAI, r/Anthropic, r/Artificial, r/ArtificialIntelligence und r/Singularity.

LinkedIn ist kompliziert. Es gibt einige wenige Menschen, die wirklich wertvolle Inhalte teilen – wie der KI-Forscher Ethan Mollick. Für jeden Mollick gibt es aber 100 selbsternannte Expert:innen, die Ihnen zeigen wollen, wie man mit drei Klicks ein Business automatisiert. Wenn Sie auf LinkedIn aktiv sind, kennen Sie sicherlich Beiträge dieser Art: „Ich bin gestern hingefallen und habe mir das Kiefer gebrochen – was ich davon für mein Vertriebsbusiness gelernt habe.“, oder „Ich zeige dir, wie man XYZ perfektioniert. Buche dazu jetzt einen unverbindlichen Call mit mir.“ Meine Faustregel für LinkedIn ist daher: Je mehr Emojis, desto schlechter. Je weniger Clickbait im ersten Satz, desto besser. Je mehr Hashtags, desto schlechter. Je länger die Absätze, desto besser. Sehen wir uns das an zwei LinkedIn-Beiträgen an.

Sie können daran vermutlich erkennen, wer der richtige KI-Experte ist, der Ihnen wertvolles Wissen vermitteln möchte – und wer der selbsternannte KI-Experte ist, der Ihnen im weiteren Verlauf des Beitrags etwas verkaufen möchte.

Natürlich können Sie sich auf anderen Plattformen wie X (ehemals Twitter), Facebook, Bluesky zum Thema KI informieren. Vor allem X wird sehr stark von KI-Entwickler:innen und -Forscher:innen frequentiert. Aber ich bin ehrlich gesagt kein Fan von Elon Musk und möchte hier deshalb keine Empfehlung aussprechen.

Bücher und Weiterbildungen: Für die Vertiefung

Bücher über KI sind ein zweischneidiges Schwert, wenn es darum geht, am KI-Ball zu bleiben. Ich spreche da aus Erfahrung: Mein eigenes Buch – KI in Lehre, Weiterbildung und Training – erscheint im Februar 2026. Ursprünglich war es für Dezember 2025 geplant, aber wir haben GPT-5.1 und Gemini-3.0 abgewartet. Jetzt, wenige Wochen später, gibt es schon GPT-5.2 und weitere neue Funktionen. Das Buch ist, was Tools betrifft, bereits veraltet, aber es ist noch nicht einmal am Markt erschienen. Daher habe ich mich im Buch auch auf andere Dinge fokussiert und in allgemeineren Zügen über KI-Tools und deren Möglichkeiten gesprochen.

Die Lehre daraus: Kaufen Sie keine Bücher, die Ihnen versprechen, „ChatGPT in 30 Tagen zu meistern“. Die sind veraltet, bevor Sie das Buch an der Kassa bezahlt haben. Kaufen Sie Bücher zu Themen, die sich langsamer ändern: Wie funktioniert KI technisch? Welche ethischen Fragen wirft sie auf? Wie verändert sie Arbeit und Bildung? Diese Grundlagen bleiben relevant, auch wenn sich die Tools ändern.

Ähnliches gilt für Weiterbildungen. Praxisorientierte Kurse zu spezifischen Tools haben oft ein kurzes Verfallsdatum. Kurse zu Grundlagen –wie der iMooX-Kurs „Generative KI: Verstehen, gestalten, verantworten“ (an dem ich mitwirken durfte) oder Elements of AI – sind nachhaltiger.

Detaillierte Empfehlungen zu Büchern und Kursen finden Sie auf meinem Linktree.

Probieren geht über studieren

Alle bisherigen Strategien haben eines gemeinsam: Sie handeln davon, Informationen zu konsumieren. Aber über KI zu lesen ist nicht dasselbe wie KI zu verstehen und nutzen zu können.

Ich sehe das in meinen Kursen. Da sitzen Menschen, die jeden KI-Newsletter lesen, die genau wissen, welche Modelle es gibt und was die Benchmarks sagen. Aber wenn ich frage: „Haben Sie schon Deep Research probiert?“, schütteln sie den Kopf. „Haben Sie schon mal einen Custom GPT erstellt?“ – „Nein, noch nicht dazu gekommen.“

Das ist, als würde man Kochbücher lesen, ohne je einen Topf anzurühren. Man weiß theoretisch, wie ein Risotto funktioniert. Aber man hat kein Gefühl dafür, wann der Reis die richtige Konsistenz hat.

Verstehen kommt durch Anwenden. Wer ausprobiert, entwickelt eine Intuition: Was kann KI gut, wo sind die Grenzen, wann lohnt sich der Aufwand, wann nicht. Diese Intuition bekommt man nicht aus Artikeln. Das heißt nicht, dass Sie jedes neue Feature am Release-Tag testen müssen. Das wäre genauso übertrieben wie jeden Newsletter zu lesen. Häufig ist das für die meisten auch gar nicht möglich, weil viele neue Features zuerst in den kostenpflichtigen Abomodellen rauskommen. Aber es heißt: Regelmäßig etwas Neues ausprobieren. Bewusst und gezielt.

Ein paar Ansätze, die funktionieren:

Führen Sie eine „Probier-Liste“. Wenn Sie von einer neuen Funktion hören – sei es aus einem Newsletter, von Kolleg:innen oder aus einem Reddit-Thread –, notieren Sie sie kurz. Nicht sofort ausprobieren, nur notieren. Einmal im Monat nehmen Sie sich eine Sache von der Liste vor und testen sie. Fünfzehn Minuten, mehr braucht es oft nicht.

Stellen Sie sich bei neuen Aufgaben die Frage: Könnte KI hier helfen? Und dann versuchen Sie es – auch wenn Sie nicht sicher sind, ob es funktioniert. Die meisten Menschen nutzen KI immer für dieselben drei Aufgaben. Sie wissen, dass mehr möglich wäre, aber sie verlassen ihre Komfortzone nicht. Genau da liegt das Problem.

Nutzen Sie den Kolleg:innen-Austausch auch fürs Ausprobieren. Nicht nur: „Welche Tools nutzt du?“, sondern: „Was hast du zuletzt ausprobiert? Was hat funktioniert, was nicht?“ Geteilte Erfahrungen sparen Zeit – Sie müssen nicht jeden Fehler selbst machen.

Das Ausprobieren hat noch einen Nebeneffekt: Es macht Sie selektiver beim Informationskonsum. Wenn Sie selbst erfahren haben, dass Bildgenerierung für Ihre Zwecke noch nicht gut genug ist, müssen Sie nicht jeden Artikel über neue Bildgeneratoren lesen. Eigene Erfahrung ist der beste Filter gegen Informationsflut.

Wie viel Zeit ist realistisch?

Eine Frage, die selten gestellt wird: Wie viel Zeit sollte ich investieren, um mich am Laufenden zu halten? Ich kann Ihnen nicht sagen, was für Sie richtig ist. Aber ich kann Ihnen eine Orientierung geben: Wenn KI ein Werkzeug für Sie ist, aber nicht Ihr Kerngeschäft: Dann reicht vermutlich eine halbe Stunde pro Woche. Eine automatisierte KI-Recherche (siehe oben), vielleicht hin und wieder ein Podcast beim Pendeln, ein kurzer Blick in einen Subreddit, gelegentlicher Austausch mit Kolleg:innen bei der Kaffeemaschine. Das genügt, um die großen Entwicklungen mitzubekommen, ohne in einem Rabbit Hole zu verschwinden.

Wenn Sie in Ihrem Beruf regelmäßig mit KI arbeiten, dann sollten Sie schon ein bis zwei Stunden pro Woche investieren. Konsumieren Sie in dem Fall auch unbedingt Blogs, Newsletter, YouTube-Videos und Ähnliches, die sich mit KI in Ihrem Fachbereich auseinandersetzen.

Eine Warnung: Das Rabbit Hole ist real. Gerade Menschen, die Angst haben, den Anschluss zu verlieren, verbringen manchmal Stunden damit, durch TikTok und Reddit zu scrollen – und fühlen sich danach trotzdem nicht informiert, weil es immer noch mehr gibt. Das ist keine Lösung, das ist Prokrastination mit Alibi. Setzen Sie sich ein Zeitlimit. Wenn die 30 Minuten um sind, hören Sie auf. Die KI-Welt dreht sich weiter, ob Sie zusehen oder nicht.

Fazit

Ich wünschte, ich könnte Ihnen sagen: „Abonnieren Sie diesen einen Newsletter, und Sie sind auf dem Laufenden.“ Aber das wäre gelogen. Oder ich könnte sagen: Abonnieren Sie meinen Substack, besuchen Sie meine Kurse. Aber auch das wäre gelogen. Ich selbst poste auf meinem Substack nichts zu den tagesaktuellen Geschehnissen in der KI-Welt – weil es einfach keinen Sinn macht. Ich nutze Substack, um Aspekte von KI zu beleuchten, die längerfristig halten sollten.

Was ich Ihnen stattdessen sagen kann: Sie müssen nicht alles wissen. Sie müssen nicht jede Modellversion kennen, nicht jedes neue Feature ausprobieren, nicht jeden KI-Newsletter lesen. Das schaffe ich selbst nicht, und das, obwohl es mein Job ist.

Was Sie brauchen, ist ein System, das zu Ihrem Leben passt. Vielleicht ist das eine automatisierte KI-Recherche, die Ihnen einmal pro Woche eine Zusammenfassung schickt. Vielleicht ist das ein Subreddit, den Sie morgens beim Kaffee durchscrollen. Vielleicht ist das ein monatlicher Austausch mit Kolleg:innen, bei dem Sie gegenseitig teilen, was Sie entdeckt haben.

Die beste Ressource sind oft nicht Algorithmen oder Newsletter. Es sind die Menschen um Sie herum. Teilen Sie, was Sie lernen. Fragen Sie, was andere nutzen. Und vergessen Sie nicht: Rose hätte in Titanic sicherlich das Holzbrett mit Jack teilen sollen. Teilen Sie es auch. Wissen wird nicht weniger, wenn es geteilt wird. Es wird mehr.

[Ursprünglich veröffentlicht am 23.12.2025. Zuletzt aktualisiert am 07.01.2026]