Die Filme auf dieser Seite sind mit künstlicher Intelligenz erzeugt. Keine reale Aufnahme.The films on this page are generated with artificial intelligence. Not real footage.
Wie wird die Arbeit
mit KI besser?How can working
with AI get better?
Welche Aufgabe stellen wir? Welche Rückmeldung hilft? Woran erkennen wir ein gutes Ergebnis? Diese Forschung untersucht, wie Menschen und KI zusammenarbeiten — mit einer Methode, deren Ausgangspunkt die Leistungsarbeit im Sport ist. Dieses Forschungsfeld heißt PERMANITAI. How do we frame the task? Which feedback helps? How do we recognise a good result? This research studies how people and AI work together, using an approach rooted in performance work in sport. This research field is called PERMANITAI.
Was ist das hier?What is this?
Eine Forschungs-Seite zur Frage, ob und wie Menschen — im Sport und beim Denken — besser werden, wenn eine Künstliche Intelligenz an ihrer Seite arbeitet.A research page on whether and how people get better — in sport and in thinking — when an artificial intelligence works at their side.
Was habe ich davon?What is in it for me?
Sie sehen, woraus gute Leistung besteht. Und Sie sehen Beispiele dafür, wie eine Künstliche Intelligenz nur klug klingt — aber falsch liegt.You see what good performance is made of. And you see examples of how an artificial intelligence only sounds clever — but is wrong.
Was mache ich jetzt?What do I do now?
Drei Belege in 20 Sekunden: die Forscher-Kennung (ORCID), die eingetragene EU-Marke und die amtliche Bescheinigung, dass das Vorhaben als Forschung gilt (Bescheinigung zur Forschungszulage) — auf der Beleg-Seite. Danach, wenn es Sie betrifft: ein persönliches Forschungsgespräch — Kontakt unten. Über diese Seite wird nichts verkauft.Three records in 20 seconds: researcher ID, EU trade mark, official certificate — on the credentials page. Then, if this concerns you: a personal research conversation — contact below. Nothing is sold on this page.
KI-Leistung · eigener VergleichAI performance · own comparison
Was fehlt, sieht man nicht automatisch.An AI does not automatically notice what is missing.
Eigener Test vom 11.09.2026: fünf günstige KI-Programme (Gruppe A) und vier damals führende KI-Programme (Gruppe B). Jedes bekam einmal denselben deutschen Verwaltungstext.Own test, 11 September 2026: five inexpensive AI models (Group A) and four top-tier models at that time (Group B), each run once on the same German administrative texts.
Fehlende Angaben an den drei schwersten Stellen: Gruppe A 4 von 15, Gruppe B 10 von 12.
Der Unterschied dieses Vergleichs liegt hier: Die zweite Gruppe findet an diesen Stellen mehr fehlende Angaben.In this comparison, the second group notices more of the missing information at these places.
Geltungsbereich: Jedes Programm lief einmal; die Ergebnisse gelten für diese Aufgabe, lassen sich nicht auf jede Aufgabe übertragen und sind kein Urteil über einzelne Programme.Scope: one run per program; the results apply to this task, do not generalise to every task and are not a verdict on individual programs.
JSONJSON · Messnotiz lesen ↗Read measurement note ↗Warum Sie das betrifft: Sie arbeiten wahrscheinlich schon jeden Tag mit Künstlicher Intelligenz. Die große Frage ist: Merken Sie sofort, wenn sie nur schlau klingt — aber falsch liegt? Genau darum geht es hier — Ihr eigenes Urteil behalten. Why this concerns you: You probably already work with artificial intelligence every day. The big question is: do you notice right away when it only sounds smart — but is wrong? That is exactly what this is about — keeping your own judgment.
Beispiel aus dem Büro: Um 17:48 liefert die KI ein fertig wirkendes Angebot. Es liest sich fertig — aber ob man das wirklich liefern kann und wie gut es am Ende ist, hat niemand geprüft. Genau für diesen Moment gibt es hier Wörter und Werkzeuge. An example from the office: At 17:48 the AI delivers a proposal that looks finished. It reads as finished — but no one has checked whether it can really be delivered, or how good it actually is. This is the moment the words and tools on this page are made for.
Was bringt das konkret?What does this do for you, concretely?
Im ArbeitsalltagIn everyday work
Teams arbeiten längst mit Künstlicher Intelligenz — aber niemand hat Wörter für das, was dabei schiefgeht. Ein Entwurf wirkt fertig, obwohl ihn niemand geprüft hat. Zwei Kollegen übernehmen denselben KI-Vorschlag — und keiner fühlt sich verantwortlich. Mit genauen Wörtern kann ein Team diese Momente ansprechen, bevor sie Geld kosten: in der Besprechung, im Rückblick, in der Einarbeitung.Your team already works with artificial intelligence — but no one has words for what goes wrong along the way. A draft looks finished although no one has checked it. Two colleagues adopt the same AI suggestion — and neither feels responsible. With precise words, a team can speak up about these moments before they cost money — in meetings, in reviews, and when new people join.
Nächster Schritt, den Sie selbst prüfen können: Im Erstgespräch benennen wir einen echten Moment aus Ihrem Arbeitsalltag, und Sie nehmen ein Wort dafür mit. Ob das Wort sich bewährt, zeigt sich an diesem einen Moment — nicht an einer Liste von Versprechen.A next step you can check: in the first conversation we name one real moment from your working day — you leave with a word for it. Whether it holds is visible in that one moment, not on a list of promises.
Die Lern-SchleifeThe learning loop
Eine Art, mit KI zu üben, ist eine Schleife, die man immer wieder durchläuft: versuchen → Rückmeldung bekommen → anpassen → neu versuchen. Im Sport-Labor wird genau diese Schleife dokumentiert — Bewegung, Messung, nächster Versuch. Dasselbe funktioniert beim Schreiben, Entscheiden und Lernen, wenn man die einzelnen Momente benennen kann: Wo hilft die Rückmeldung? Wo beginnt die Abhängigkeit?One way to practise with AI is a loop: try → feedback → adjust → try again. In the sports lab, this loop runs, fully documented — movement, measurement, next attempt. The same loop works for writing, deciding and learning, if you can name its moments: where does the feedback help? Where does dependence begin?
Nächster prüfbarer Schritt: Nehmen Sie ein Wort aus dem freien Lexikon mit in Ihre nächste Lern-Schleife — ob es trägt, merken Sie beim ersten echten Versuch.A next step you can check: take one word from the free dictionary into your next learning loop — in your first real attempt you will see whether it works.
Gespannte Saiten, wandernder Goldstaub — Leistung ist Spannung, die zu Licht wird.Taut strings, drifting gold dust — performance is tension turned into light.
Spürbar überall, selten ausgesprochenFelt everywhere, rarely said out loud
- Was es bringt, sehen Sie schwarz auf weiß.You see clearly what it brings.
Wer seine Momente benennt, sieht schwarz auf weiß, was bei der Arbeit mit KI passiert. Ob und wie stark es im Einzelfall trägt, lässt sich auf dieselbe Weise messen. Name your moments, and you see clearly what happens when you work with AI. Whether it helps in your case, nobody can know in advance — by naming your moments, it becomes visible and measurable. - Am Ende steht ein Mensch für das Ergebnis.In the end a person answers for the result.
Am Ende steht ein Mensch für das Ergebnis — gut so, wenn er der Maschine gewachsen ist. Genau dieses Können lässt sich trainieren. In the end a person answers for the result — and rightly so, as long as they can keep up with the machine. Exactly that skill can be trained. - Heikle Daten gehören nicht in fremde Hände.Sensitive data does not belong in outside hands.
Sensible Daten bei einem fremden Anbieter im Internet abzulegen (in einer „Cloud“), ist für viele keine ernsthafte Option. Handing sensitive data to someone else's cloud is, for many, no serious option. - Nur zu zeigen, welche Knöpfe man drückt, reicht nicht.Showing people which buttons to press isn't enough.
Nur zu zeigen, welche Knöpfe man drückt, reicht nicht. Können wächst, wenn die eigenen Momente Namen bekommen — genau da setzt die Methode an. Showing people which buttons to press isn't enough. Skill grows when your own moments get names — that is where this method starts.
Was passiert, wenn zwei Trainer für denselben Fehler zwei verschiedene Wörter finden? What happens when two coaches find two different words for the same mistake?
Welches dieser Muster kennen Sie?Which of these patterns do you recognize?
Viele nutzen die KI — aber es gibt kaum einen Beleg, ob die Arbeit dadurch besser wird.Many use AI — but there is barely any proof that the work gets better.
Erfindet die Maschine etwas und wird es ungeprüft weitergegeben, steht am Ende ein Mensch dafür gerade.If the machine invents something and it is passed on unchecked, in the end a person answers for it.
Sensible Daten bei einem fremden Anbieter im Internet abzulegen (in einer „Cloud“), ist für viele keine ernsthafte Option.Handing sensitive data to someone else's cloud is, for many, no serious option.
Ein, zwei Kurse später ist oft alles wie vorher. Nur zu zeigen, welche Knöpfe man drückt, reicht nicht.A course or two later, things are often back to normal. Showing people which buttons to press isn't enough.
Die Frage ist nicht, ob Menschen mit Künstlicher Intelligenz arbeiten — sondern ob sie gut damit arbeiten — und sofort erkennen, wann die Maschine nur überzeugend klingt.
The question is not whether people work with artificial intelligence — but whether they work well with it — spotting, at once, when the machine merely sounds convincing.
Diese Forschung sucht Wege, das Urteil beim Menschen zu halten.
This research looks for ways to keep the judgment with the human.
In zehn Jahren erinnern Sie sich nicht an den Spielstand — sondern daran, ob die Entscheidung Ihre war. In ten years you will not remember the score — you will remember whether the decision was yours.
Die offene Frage The open question Eine KI klingt immer selbstsicher — auch wenn sie falsch liegt. An AI always sounds confident — even when it's wrong.
Der Mensch führt, die Maschine stütztThe person leads, the machine supports
Konkret heißt das: Aus echten Momenten mit KI entstehen eigene, klare Begriffe — im eigenen Arbeitsalltag. Kein Vortrag, kein fertiges Werkzeug zum Kaufen, sondern eine Methode, die Sie selbst in die Hand nehmen.
Concretely, that means: Real moments with AI turn into your own clear terms — words with a fixed meaning — in your own working day. Not a lecture, not a ready-made tool to buy, but a method you take into your own hands.
Nicht Ersatz — Durchschauen: erkennen, wann die Maschine schmeichelt, sich zu sicher gibt, etwas erfindet oder blockiert — und dabei Herr über das eigene Urteil bleiben, bei einem Menschen, einem Team, einer Firma.
Not replacement — seeing through: noticing when the machine flatters you, sounds too sure of itself, makes things up, or gets stuck — while staying in charge of your own judgment, for a person, a team, a company.
Am Ende steht keine Software, sondern eine eigene Leistungs-Landkarte aus dem Arbeitsalltag: ein Bild davon, was sicher läuft und wo noch Leistung ungenutzt bleibt.
In the end, what you have is not software but your own performance map — in your own working day.
Was das konkret heißtWhat this actually means
Fünf Schritte machen es greifbar: beobachten (eine echte Situation mit KI genau ansehen, so wie ein Trainer erst zusieht, bevor er etwas sagt) → benennen (dafür ein eigenes, klares Wort finden) → festmachen (aus dem Wort einen festen Begriff machen: was er bedeutet, wann er zutrifft) → vernetzen (den Begriff mit anderen verbinden, wie ein Knoten mit vielen Fäden) → wandern (der Begriff taucht in der nächsten ähnlichen Situation von selbst wieder auf).
Five steps make it concrete: observe (look closely at a real situation with AI, the way a coach watches first before saying anything) → name (find your own, clear word for it) → distill (turn the word into a fixed term: what it means, when it applies) → connect (link the term to others, like a knot with many threads) → wander (the term resurfaces by itself in the next similar situation).
Im Kern geht es um Können, nicht um ein Werkzeug: darum, selbst zu beherrschen, wie man mit KI lernt — für einen Menschen oder ein Team. Kein Gerät, das alles besser kann, sondern eine Methode, die man selbst in die Hand nimmt.
At its core, this is about skill, not a tool: learning how to learn with AI on your own — for a person or a team. Not a box that does everything better, but a method you take into your own hands.
Mit der Maschine arbeiten — und dabei das eigene Spiel spielen. For people who want to work WITH the machine — and keep playing their own game.
Fünf Kräfte — aus dem Spitzensport, übertragen auf Mensch und MaschineFive forces — from elite sport, carried over to human and machine
Mehr dazu: Die zweite Messung.More on this: The Second Measurement.
Im Spitzensport teilt man Leistung seit jeher in einzelne Kräfte auf. Jede lässt sich getrennt verstehen und gezielt verbessern. Dieselbe Sichtweise passt auch auf die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine.
In elite sport, performance has always been broken down into separate forces that can be understood and improved one by one — the same view carries over to how people and machines work together.
Welches dieser Muster kennen Sie?Which of these patterns do you recognize?
Kann ein Mensch über den Tag konzentriert mit der KI arbeiten — und die Aufmerksamkeit den ganzen Tag halten?Can a person work with AI in a focused way — and hold their attention all day?
Beherrscht jemand das Werkzeug wirklich — oder rät er und hofft, dass etwas Brauchbares herauskommt?Does a person truly master the tool — or guess and hope something usable comes out?
Wann ist die KI das richtige Mittel, wann nicht — und wann muss eine Antwort von Hand nachgeprüft werden?When is AI the right means, when not — and when must an answer be checked by hand?
Ruhig bleiben und das eigene Urteil behalten — auch wenn die Maschine noch so selbstsicher klingt.Staying calm and keeping your own judgment — however confident the machine sounds.
Passen Rollen, Abläufe und einfache Regeln so zusammen, dass gute Arbeit nicht vom Zufall abhängt?Do roles, routines and simple rules fit together so good work doesn't depend on luck?
Daraus entsteht eine ehrliche Lagekarte, also eine Übersicht: Was läuft sicher? Wo bleibt noch Leistung ungenutzt? Was ist zuerst dran?
This view gives an honest map: what already works reliably, where unused potential lies, and what to do first.
KonditionCondition
Kann ein Mensch über den Tag konzentriert mit der KI arbeiten — und die Aufmerksamkeit den ganzen Tag halten?
Can a person work with AI in a focused way — and hold their attention all day?
TechnikTechnique
Beherrscht jemand das Werkzeug wirklich — oder rät er und hofft, dass etwas Brauchbares herauskommt?
Does a person truly master the tool — or guess and hope something usable comes out?
KI-erzeugtAI-generatedTaktikTactics
Wann ist die KI das richtige Mittel, wann nicht — und wann muss eine Antwort von Hand nachgeprüft werden?
When is AI the right means, when not — and when must an answer be checked by hand?
HaltungComposure
Ruhig bleiben und das eigene Urteil behalten — auch wenn die Maschine noch so selbstsicher klingt.
Staying calm and keeping your own judgment — however confident the machine sounds.
AufbauSet-up
Passen Rollen, Abläufe und einfache Regeln so zusammen, dass gute Arbeit nicht vom Zufall abhängt?
Do roles, routines and simple rules fit together so good work doesn't depend on luck?
Daraus entsteht eine ehrliche Lagekarte, also eine Übersicht: Was läuft sicher? Wo bleibt noch Leistung ungenutzt? Was ist zuerst dran?
This view gives an honest map: what already works reliably, where unused potential lies, and what to do first.
Diese Lagekarte selbst ist das Ergebnis: keine Bewertung von außen, sondern ein eigenes Bild. So kann eine solche Lagekarte für einen Menschen oder ein Team aussehen — ohne Beteiligung eines KI-Systems und ausdrücklich keine Beurteilung von Beschäftigten.
This map itself is the outcome: no outside scoring, but a picture of your own. This is how such a map can look for a person or a team — with no AI system involved and explicitly not an assessment of employees.
Geprüft, nicht nur behauptetTested, not just claimed
Explorative Grundlagenforschung zur Begriffs- und Feldbildung: Wir haben die Methode bisher in vier internen Versuchsreihen erprobt. Die Zahlen der offen einsehbaren Tests stehen auf der Kern-Probe-Seite.
Exploratory basic research on term and field formation: so far the method has been tested in four internal experimental series. The figures of the open probes are on the core-probe page.
Feingetunt heißt: eine KI wurde mit eigenem Material nachtrainiert. Basis-Modell heißt: dieselbe KI, unverändert.
Fine-tuned means: an AI was further trained on our own material. Base model means: the same AI, untouched.
Alle Zahlen, Testrunden und Daten offen nachlesen →
Read every figure, test rounds and data in the open →
Wo die Daten dabei bleiben, erfahren Sie gleich … Where the data stays while this happens comes in a moment …
Die Daten bleiben beim MenschenThe data stays with the person
- —Vor Ort statt bei einem fremden Anbieter. In dieser Forschung läuft ein zentraler Teil direkt bei den Menschen vor Ort, nicht auf fremden Servern.On-site, not an outside cloud. In this research, a core part runs on site, where the person is — not on outside servers.
- —Die Daten verlassen das Haus nicht. Das macht die Datenschutz-Frage einfacher.The data does not leave the house. That makes the data-protection question simpler.
- —Kein Bewerten, kein Überwachen. Es ist ein Selbst-Spiegel: Sie sehen darin sich selbst. Es ist kein Werkzeug, um einzelne Menschen zu kontrollieren.No scoring, no surveillance. It is a self-mirror — a way to look at your own performance — not a tool to monitor individuals.
Welches dieser Muster kennen Sie?Which of these patterns do you recognize?
In dieser Forschung läuft ein zentraler Teil direkt bei den Menschen vor Ort, nicht auf fremden Servern.In this research, a core part runs on site, where the person is — not on outside servers.
Das macht die Datenschutz-Frage einfacher.That makes the data-protection question simpler.
Es ist ein Selbst-Spiegel: Sie sehen darin sich selbst. Es ist kein Werkzeug, um einzelne Menschen zu kontrollieren.It is a self-mirror — a way to look at your own performance — not a tool to monitor individuals.
Die Daten verlassen das Haus nicht. Das macht die Datenschutz-Frage einfacher.
The data does not leave the house. That makes the data-protection question simpler.
Echtes Foto
Echtes Foto
Es gibt einen Moment in jedem Match, den keine Anzeigetafel zeigt. There is a moment in every match no scoreboard shows.
Die Leistungs-Landkarte — anklickbarThe performance map — interactive
Die Landkarte zeigt, wie sich Leistung in fünf Kräfte zerlegen und sichtbar machen lässt.The map shows how performance splits into five forces and becomes visible.
Das hier ist ein Beispiel für eine solche Landkarte.This is a sample of such a map.
Ziehen Sie die fünf Punkte und zeichnen Sie, wie stark Sie jede Kraft bei sich gerade einschätzen. Drag the five points and sketch how strong you would rate each force right now.
Nichts wird gespeichert, nichts verlässt diese Seite — ein Selbst-Spiegel, kein Werkzeug zum Bewerten. Nothing is saved, nothing leaves this page — a self-mirror, not a tool for scoring.
Dieselbe Methode wirkt auf drei FeldernThe same method works across three fields
Aus Durcheinander klare Begriffe formen — diese Methode lässt sich auf sehr verschiedene Dinge anwenden. Leistung ist eines von drei öffentlichen Arbeitsfeldern der NEOMANITAI-Familie (zu dieser Forschungs-Familie gehören auch die beiden anderen Felder) und heißt dort PERMANITAI.
Turning raw chaos into clear terms — this view applies to very different things. Performance is one of three public fields of work in the NEOMANITAI family (the research family all three fields belong to), where it is called PERMANITAI.
VermächtnisLegacy
Das Denken eines Menschen festhalten, damit es klar und weitergebbar ist.
Holding a person's thinking so it is clear and can be passed on.
Ansehen →View →LeistungPerformance
Was wirklich gute Leistung ausmacht — bei Mensch, Team und Firma — und wie man neben einer KI das eigene Urteil behält.
What truly good performance is — for a person, a team, a company — and how to keep your own judgment alongside an AI.
Diese SeiteThis pageKunstArt
Wie sich Bedeutung und Muster sichtbar machen lassen — als ruhige Form, die man betrachten kann.
How meaning and patterns can be made visible — as a calm, contemplative form.
Ansehen →View →ORCID verifiziertverified 7.000+7,000+ Begriffe im Arbeitsnetz (Zählweise auf der Prüf-Seite) — 101 davon frei nachlesbar terms in the working network (counting method on the verification page) — 101 of them free to read gelistet beilisted on Wikidata
Am Ende steht ein Mensch, mit dem Sie sprechen. In the end, a person you can talk to.
Über diese Forschung sprechenA conversation about this research
Gemeint ist ein persönliches Forschungsgespräch — kein Kurs, kein Produkt zum Kaufen. Es geht darum, ob und wie diese Methode zu Ihrer Situation passt.
What this means is a personal research conversation — not a course, not a product to buy. It's about whether and how this method fits your situation.
Nach der ersten Nachricht folgt zunächst genau dieses eine Gespräch — keine Werbe-Liste. Die Antwort kommt persönlich, meist innerhalb weniger Tage.
After your first message, one conversation comes first — you are not put on a mailing list. The reply is personal, usually within a few days.
Die wissenschaftliche Grundlage ist offen nachlesbar: das Arbeitspapier The Universal Concept Layer — deutsch und englisch, dauerhaft archiviert, zitierfähig.
The scientific basis is openly readable: the working paper The Universal Concept Layer — English and German, permanently archived, citable.
Die Kontakt-Adresse für den wissenschaftlichen Austausch über diese Forschungsfrage steht unten.
The contact address for scientific exchange on this research question is below.
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