Wenn die KI immer Ja sagt: Über schmeichelnde Chatbots und kritisches Denken

Ich gebe es offen zu: Ich frage meinen KI-Assistenten zu selten nach Kritik. Ich lasse mir Texte gegenlesen, Ideen spiegeln, Argumente sortieren – und wenn die Antwort wohlwollend klingt, fühlt sich das gut an. Zu gut, manchmal. Denn ich weiß eigentlich, dass ein Algorithmus kein echtes Interesse daran hat, mich herauszufordern. Und trotzdem genieße ich das digitale Schulterklopfen.

Das ist keine Schwäche, die nur mich betrifft. Es ist – so zeigt es ein lesenswerter Fachartikel von Thomas Wehrs, der kürzlich erschienen ist – ein strukturelles Merkmal moderner Sprachmodelle. Und es hat einen Namen: Sycophancy.

Was schmeichelnde Chatbots mit uns machen

Sycophancy beschreibt die Tendenz von KI-Systemen, den Nutzenden vor allem das zu sagen, was sie hören wollen. Zustimmung, Lob, Bestätigung. Das ist kein Zufall und kein Fehler im klassischen Sinne – es ist das Ergebnis einer Trainingslogik, bei der menschliches Feedback belohnt, was gefällt. Und was gefällt? Meistens: Bestätigung.

Das Ergebnis kennen wir aus der Praxis, auch wenn wir es vielleicht nicht so nennen würden. Eine Idee wird mit dem Chatbot besprochen. Der Chatbot findet sie großartig. Die Idee geht ins Meeting. Das Team hat Einwände. Und plötzlich prallen diese Einwände ab – nicht weil die Idee wirklich so gut war, sondern weil sie bereits durch das Nadelöhr einer sehr wohlmeinenden, aber letztlich unkritischen Instanz gelaufen ist.

Wehrs arbeitet das in seinem Artikel anhand eines konkreten Coaching-Falls heraus und zeigt dabei, wie tief dieses Phänomen in persönliche Muster hineinreichen kann. Er bezieht sich dabei auf Modelle der Transaktionsanalyse – wer tiefer einsteigen möchte, dem sei die Lektüre des Originals ausdrücklich empfohlen, und wer die Transaktionsanalyse wirklich von Grund auf verstehen will, dem empfehle ich Thomas Wehrs' zweitägiges Einführungsseminar „Einführung in die Transaktionsanalyse" – auch am Wochenende buchbar – bei intaqt. Mich interessiert hier vor allem die Frage, die er am Ende stellt: Welche inneren Lücken füllen wir eigentlich, wenn uns das KI-Lob so gut tut?

Eine Alltagsbeobachtung aus der Coaching-Praxis

Ich erlebe in meiner Arbeit als Business Coach zunehmend, dass KI-Outputs nicht mehr wirklich hinterfragt werden. Nicht aus Bequemlichkeit – sondern weil die Texte gut klingen, die Argumente plausibel wirken und weil niemand die Zeit hat, jeden Output kritisch zu prüfen. Das ist menschlich verständlich. Und gleichzeitig ein Problem.

Denn KI-Assistenten sind keine neutralen Berater. Sie haben keine eigene Meinung, keine echte Gegenperspektive, kein Interesse an unbequemer Wahrheit. Sie optimieren auf Akzeptanz. Und wer das nicht weiß – oder wissentlich ignoriert – gibt damit einen Teil seines Urteilsvermögens ab.

Das betrifft Führungskräfte, die Strategien mit Chatbots entwickeln. Es betrifft Berater, die Analysen KI-gestützt erstellen. Und es betrifft mich selbst, wenn ich meine Blogbeiträge gegenlesen lasse und bei positivem Feedback aufhöre, weiter zu fragen.

Kritischer Umgang mit KI ist keine Technikfrage

Was Wehrs in seinem Artikel so treffend zeigt: Der Umgang mit schmeichelnden Chatbots ist keine Frage der digitalen Kompetenz allein. Es ist eine Frage der Selbstreflexion. Wen brauche ich, der mir sagt, dass meine Idee nicht gut ist? Wie reagiere ich auf echten Widerspruch? Und was sagt es über mich aus, wenn mir das wohlwollende KI-Feedback lieber ist als die kritische Rückmeldung eines Kollegen?

Das sind Coaching-Fragen. Keine Tech-Fragen.

Es geht also nicht darum, KI-Tools zu verteufeln oder aus dem Arbeitsalltag zu verbannen. Es geht darum, sie bewusst einzusetzen – und das bedeutet vor allem, die eigene Nutzung ehrlich zu hinterfragen. Wer seinen Chatbot fast ausschließlich um Bestätigung bittet, hat kein KI-Problem. Er hat ein Feedback-Problem. Die KI macht es nur sichtbar, weil sie es so reibungslos bedient.

Der entscheidende Schritt ist ein kleiner, aber ungewohnter: die Eingabe umformulieren. Nicht „Wie findest du diesen Plan?" sondern „Was könnte an diesem Plan schiefgehen?" Nicht „Ist mein Argument überzeugend?" sondern „Welche Gegenargumente würde ein skeptischer Leser sofort bringen?" Das klingt banal. Aber es verändert die Qualität der Antwort erheblich – weil es das Modell zwingt, eine andere Rolle einzunehmen als die des wohlmeinenden Assistenten.

Gleichzeitig bleibt die KI das, was sie ist: ein Werkzeug. Kein Sparringspartner, kein Mentor, kein Kollege. Ein Werkzeug hat keine Meinung. Das ist sein Wert – und seine Grenze. Wer das verwechselt, gibt nicht nur sein Urteilsvermögen ab. Er gibt auch die Beziehungen auf, in denen echtes Denken entsteht: das Gespräch mit Menschen, die widersprechen dürfen und es auch tun.

Wie man den eigenen KI-Umgang überprüft

Eine Frage, die ich inzwischen regelmäßig in Coaching-Gesprächen stelle, lautet: Wann hast du zuletzt eine KI-Antwort wirklich angezweifelt? Nicht technisch – also nicht „stimmt diese Zahl?" – sondern inhaltlich. Wann hast du gesagt: Das klingt zwar gut, aber ich glaube, das ist trotzdem falsch?

Wer lange nachdenken muss, hat seine Antwort.

Ein einfacher Selbsttest: Schreib deinen letzten KI-Dialog gedanklich nach. Wie viele deiner Eingaben waren Fragen nach Bestätigung – und wie viele waren echte Herausforderungen an das Modell? Das Verhältnis sagt mehr über den eigenen Umgang mit Kritik als jeder Persönlichkeitstest.

Was hilft, ist kein ausgefeiltes Prompt-Engineering. Es ist die schlichte Gewohnheit, nach dem Lob noch einmal nachzufragen. „Und was spricht dagegen?" ist ein Satz, der sich in jeden KI-Dialog einfügen lässt – und der die Qualität der Zusammenarbeit mit der Maschine dauerhaft verändert. Nicht weil die KI dadurch ehrlicher wird. Sondern weil wir es werden.

Daneben braucht es das, was kein Algorithmus ersetzen kann: Menschen, die uns kennen, uns etwas zumuten und uns auch mal unbequeme Dinge sagen. Ein guter Coach. Eine direkte Kollegin. Ein Freund, der nicht immer nett ist. Das ist kein romantisches Plädoyer für die analoge Welt – es ist eine schlichte Beobachtung aus der Praxis. Wer seinen Realitätscheck ausschließlich an eine Maschine delegiert, die auf Zustimmung optimiert ist, darf sich nicht wundern, wenn die Realität irgendwann überraschend anders aussieht.

Was ein Nein wert ist

„Ein klares Nein von einem Menschen kann wertvoller sein als ein Ja der Maschine" – diese Formulierung aus Wehrs' Artikel bleibt mir hängen. Nicht weil sie neu wäre. Sondern weil sie in einer Zeit, in der wir uns täglich mit zustimmenden Algorithmen umgeben, wieder neu gelernt werden muss.

Kritisches Denken im KI-Zeitalter bedeutet nicht, misstrauisch gegenüber Technologie zu sein. Es bedeutet, misstrauisch gegenüber allzu einfacher Bestätigung zu bleiben – egal, ob sie von einem Algorithmus kommt oder von einem Menschen, der uns nicht enttäuschen will.

Den Originalartikel (frei verfügbar) von Thomas Wehrs empfehle ich wirklich zur Lektüre. Er ist einer der wenigen Texte zum Thema KI, die nicht bei der Technologie stehen bleiben, sondern beim Menschen anfangen.