Können KIs promovieren? Tabea und Daniel nehmen die Frage zum Anlass, über KI als Arbeitstool in der Forschung zu sprechen: Zwischen Schreibprozess, Literaturrecherche, Programmieren und dem Gefühl, dass sich gerade in Echtzeit die Spielregeln akademischer Arbeit verschieben. Es geht um echte Produktivitätsgewinne, neue Möglichkeiten beim Coden und Datenaufbereiten, aber auch um die Kehrseite: Kontrollverlust, inhaltsleere Texte, wachsende Ungleichheiten durch besseren Zugang zu teuren Tools und die Sorge, dass gerade Einstiegsjobs unter Druck geraten. Nebenbei wird klar: KI hilft enorm bei Sidequests, aber Denken, Verstehen und Kontrollieren bleibt (noch) Menschenarbeit.
• KI als Forschungstool: Schreiben, Literaturrecherche, Coden und Datenaufbereitung
• Produktivitätsschub vs. Skill-Verlust: was leichter wird und was man trotzdem selbst können muss
• Agents, Automatisierung und neue Arbeitsweisen in der Forschung
• Warum Datenverständnis und Kontrolle wichtiger bleiben denn je
• KI beim Schreiben: sprachlich stark, inhaltlich oft leer ohne eigenen Kern
• Sidequests outsourcen: Mails, Struktur, kleine Alltagsprobleme und To-do-Listen
• Größere Frage dahinter: Arbeitsmarkt, Einstiegsjobs und neue Ungleichheiten durch KI-Zugang
KI ist im PhD längst mehr als Spielerei: Sie spart Zeit, senkt Einstiegshürden und kann viele nervige oder technische Aufgaben massiv beschleunigen. Gleichzeitig ersetzt sie weder Urteilsvermögen noch echtes Datenverständnis. Wer sie klug nutzt, gewinnt Produktivität – wer ihr blind vertraut, produziert schnell Fehler mit gutem Sound.
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