Überall heißt es, 2025 sei das Jahr gewesen, in dem KI endlich „geklickt“ hat. Für mich war es das Jahr, in dem mir auffiel, wie oft ich aufgehört habe, selbst zu denken. Ich verbrachte den Großteil des Jahres umgeben von Tools, Experimenten, halbfertigen Ideen und dem konstanten Gefühl, schneller sein zu müssen. Machine Learning hier. Ein Plugin-Update dort. Nebenbei YouTube.
Auf dem Papier sah das produktiv aus. In der Realität fühlte es sich laut an. Das Erste, was mir klar wurde, war das Thema Energie. Nicht Motivation. Nicht Inspiration. Machine Learning verschlingt davon absurd viel. Hardware, Infrastruktur, Wartung. Die meisten KI-Demos lassen diesen Teil komplett weg. Sie zeigen das Ergebnis, nicht den Preis.
Die zweite Erkenntnis war unangenehmer. KI ist extrem gut im Vortäuschen. Und mir wurde bewusst, wie bereitwillig ich das geglaubt habe – vor allem, wenn ich müde war, ausgelaugt von Nebenbaustellen und Arbeit, die sich für mich persönlich leer angefühlt hat. In diesem Moment wurde mir klar: Der eigentliche Schaden kam nicht von schlechten Tools. Er kam daher, wie leicht ich Verantwortung und kreatives Denken gegen oberflächliche Ergebnisse eingetauscht habe. An KI. An Ambition.
Dieser Artikel fasst zusammen, was ich daraus gelernt habe – und was das für meine Arbeitsweise 2026 bedeutet.
KI wirkt klüger, als sie ist – und genau das ist gefährlich
Was mich am meisten überrascht hat, war nicht, dass KI versagt. Sondern wie selten ich sie hinterfragt habe, wenn sie selbstbewusst klang. Manchmal war ich zu müde oder gestresst, um Antworten zu prüfen. Manchmal steckte ich zu tief in Beschäftigungstherapie. Das Ergebnis sah sauber aus, strukturiert, gut genug. Und genau das reichte oft, um weiterzumachen. Dort begannen die Probleme.
Seien wir ehrlich: Die meisten KI-Produkte sind heute näher an Vaporware als an robusten Systemen.
- Sie glänzen in Demos.
- Sie scheitern im chaotischen Alltag.
- Sie verschleiern Energie- und Wartungskosten.
KI funktioniert gut in engen Bahnen. Echte Arbeit tut das fast nie.
Das Problem ist nicht, dass KI scheitert. Scheitern ist normal, erwartbar, sogar gesund. Das eigentliche Problem ist, dass KI leise scheitert – und wir Menschen oft zu beschäftigt, zu abgelenkt oder zu bequem sind, um nachzufragen. Das Ergebnis wirkt poliert genug, um Vertrauen zu erzeugen, aber nicht stabil genug, um sich darauf zu verlassen. In dieser Lücke zwischen Schein und Substanz entsteht echter Schaden.
Sobald wir aufhören, Ergebnisse zu hinterfragen – weil sie selbstsicher klingen, Zeit sparen oder unser Bedürfnis nach Bequemlichkeit bedienen – geben wir unser Urteilsvermögen ab. Am deutlichsten sehe ich das bei Code-Generierung, Workshop-Planung oder professionellen Workflows, in denen Präzision entscheidend ist.
Was mich fast noch mehr frustriert, ist, wie achtlos KI-generierte Inhalte heute verbreitet werden. Menschen veröffentlichen sie ohne Reflexion, monetarisieren sie ohne Mehrwert und überfluten die Welt mit Lärm, der wie Erkenntnis aussieht, aber unter Druck sofort kollabiert. Manche tun das bewusst. Andere ist es egal. Das Ergebnis ist dasselbe: Erosion von Vertrauen, Handwerk und Verantwortung.
Das ist das Paradoxon dieser Zeit. Die KI-Revolution ist faszinierend. Aber der Umgang damit – die Abkürzungen, die Bequemlichkeit, die Bereitschaft, Denken auszulagern – ist beunruhigend. Das Tool ist nicht das Problem. Das Problem ist, wie leicht wir es gegen uns selbst einsetzen. KI hält uns einen Spiegel vor. Was wir darin sehen, ist nicht ihr Versagen, sondern unseres als moderne Gesellschaft.
KI ist ein großartiger Begleiter – und ein miserabler Ersatz
KI ist hervorragend darin, Verständnis zu simulieren. Sie spiegelt Struktur, Tonalität und Muster extrem gut. Das ist nützlich. Und riskant.
Im Coding wird das schnell gefährlich. KI baut gerne Abstraktionen ein, die niemand wollte. Sie dupliziert Logik unter dem Deckmantel von Sauberkeit. Gibt man ihr zu viel Spielraum, verwandelt sie eine solide Codebasis in ein fragiles Spaghetti-Monster mit hübscher Architektur.
KI versteht dein System nicht. Sie imitiert Muster überzeugend. Und hier liegt der unbequeme Teil: Unser Gehirn liebt das. Wir sind effizient. Manchmal faul. Und geben anstrengendes Denken gerne ab, wenn das Ergebnis professionell genug aussieht.
Kurzfristig fühlt sich das schneller an. Langfristig erzeugt es mehr Arbeit, mehr Debugging und mehr Zeitverschwendung.
Perfektion ist der leise Tod von Produktivität
Beim Erkunden neuer Themen fiel mir ein vertrautes Muster in meiner Arbeitsweise auf. Je mehr mir etwas bedeutete, desto langsamer wurde ich.
Perfektion tarnt sich als Qualität. Der Aufwand steigt. Alles fühlt sich schwerer an. Überforderung führt zu Erschöpfung. Erschöpfung zu Prokrastination. Dieses Gewicht motiviert mich nicht. Es saugt mich leer. Und dann wird nichts fertig.
Am stärksten traf mich das bei meinen Figma-Plugins.
- Sie helfen Designern.
- Sie sparen Zeit.
Die meisten Nutzer zahlen nicht, weil kostenlose Alternativen „gut genug“ sind. Das ist okay. Ich nutze und pflege diese Plugins trotzdem täglich. Aber finanziell ist das Aufwand-Ertrag-Verhältnis katastrophal. Wirklich katastrophal.
Und trotzdem habe ich sie weiter optimiert. Das liegt in meiner Natur. Wenn ich etwas kommerziell veröffentliche, soll es sich stabil anfühlen. Durchdacht. Verlässlich. Ich gehe gerne die Extrameile für Menschen, die meinen Tools vertrauen – auch wenn das bedeutet, nachts Edge-Cases zu fixen oder Features einzubauen, die kaum jemand bemerkt.
Man sieht das bei Notely, Contently oder Color Extractly. Sie sind für den Alltag gebaut. Sie sind nicht stark, weil sie Kreativität ersetzen, sondern weil sie sie beschleunigen.
Das Problem war nicht die Arbeit. Es war das Ignorieren der Kosten, so viel zu care’n.
Handwerk ist mir wichtig. Aber ohne Grenzen frisst es leise Zeit, Energie und Fokus. Optimierung fühlt sich verantwortungsvoll an. Oft ist sie es nicht.
Als KI meinen Code verschlechtert hat
Ich habe einmal KI ein Refactoring für eine Codebasis machen lassen, die ich gut kannte. Oberflächlich sah alles großartig aus. Saubere Struktur. Logische Namen. Alles fühlte sich richtig an.
Zwei Wochen später kam die Wahrheit ans Licht. Das System war schwerer zu durchdenken. Bugs zu fixen dauerte länger. Absichten zu verstehen wurde zur Arbeit.
Das Rückgängigmachen dieses Refactorings kostete mehr Zeit, als den Code direkt selbst zu schreiben. Die Lektion war simpel: KI ist nicht gescheitert. Ich habe versäumt, selbst verantwortlich zu bleiben.
YouTube hat mir geholfen zu sprechen – nicht zu skalieren
YouTube hat mich aus meinem Kopf geholt. Ich habe wieder Freude an Gesprächen gefunden. Ideen laut auszusprechen, statt sie endlos intern zu polieren.
Allein dafür hat sich das Experiment gelohnt – unabhängig von Views oder Wachstum.
Taktisch bin ich an meinen eigenen Zielen gescheitert. Ich habe den Kanal unter Ambition begraben. Bessere Produktion. Mehr Formate. Mehr Output. Ich wollte skalieren, bevor ich Rhythmus hatte.
Das Ergebnis: Rund vier Monate lang habe ich nichts veröffentlicht. Das heißt nicht, dass es vorbei ist. Es heißt, dass ich neu fokussieren und später zurückkehren muss.
Mehr Aufwand bedeutet nicht automatisch mehr Fortschritt.
Ambition ohne Grenzen
Irgendwann waren Ideen überall. Neue Videos. Neue Tools. Verbesserungen. Experimente.
Spoiler: Nichts davon wurde fertig.
Das Problem war nicht Motivation. Es war Richtung. Zu viele Prioritäten drücken alles platt in eine ungesunde Perfektionismus-Schleife.
Was bedeutet das für 2026?
2026 geht es um Fokus, nicht um Expansion. Das bedeutet nicht, die Standards zu senken. Es bedeutet, Care zu bündeln, damit es nicht alles andere auffrisst.
Ich will mehr Energie in Partner investieren, die mir echte Verantwortung anvertrauen.
Statt mich über Plattformen zu verzetteln, fokussiere ich mich auf YouTube. Nicht wegen Reichweite. Nicht wegen Erfolg. Sondern wegen der Freude am Erstellen, Lernen und Wachsen.
Außerdem möchte ich neue Produkte priorisieren, statt bestehende endlos zu perfektionieren. Während ich das hier schreibe, habe ich zwei neue Figma-Plugins veröffentlicht: Masonry und Optimizely. Beide basieren auf einem gemeinsamen Framework, um Qualität zu halten, ohne ständig micromanagen zu müssen.
Ich möchte Produkte verbessern, die Menschen wirklich nutzen – nicht nur solche, die meine Neugier befriedigen.
Weniger Politur. Mehr Relevanz.
Ein simples Framework für die Zukunft
- Maximal drei aktive Projekte
- Harte Zeitlimits setzen
- KI für Entwürfe nutzen, nicht für Entscheidungen
- Outputs Zeile für Zeile prüfen
- Aufwand gegen echten Mehrwert messen
- Projekte killen, die nur dem Ego dienen
- Weniger digitale Reizüberflutung, mehr Zeit für mich
Glaubwürdigkeits-Check
- Mehrere Figma-Plugins gebaut und veröffentlicht, genutzt von Tausenden
- Hands-on-Experimente mit ML und KI über das gesamte Jahr 2025
- Ein volles Jahr YouTube parallel zu Kunden- und Partnerarbeit durchgezogen
Ungeprüften KI-Code zu reparieren hat mich zwei- bis viermal so viel Zeit gekostet, wie ihn selbst zu schreiben. Mehr als einmal habe ich versucht, KI Bugs fixen zu lassen, während ich andere Aufgaben erledigt habe – nur um Tage später wieder am selben Punkt zu stehen. Als ich mich schließlich selbst hingesetzt habe, war das Problem in fünf Minuten gelöst.
Fazit und Frage an dich
2025 hat mich gelehrt, dass KI, Perfektionismus und Ambition auf dieselbe Weise scheitern, wenn sie Denken ersetzen statt unterstützen. Nutze Tools, um deine Arbeit zu heben – aber gib das tiefe Denken nicht ab.
Man kann nur begrenzt viel tragen. Je höher der Aufgabenstapel wächst, desto weniger Raum bleibt für Arbeit, die sich wirklich sinnvoll anfühlt.
Nach diesem Monolog interessiert mich: Was nimmst du mit nach 2026, das du eigentlich zurücklassen solltest?
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