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title: "Unlearning im KI-Zeitalter: Veraltete Annahmen loslassen und neu lernen"
locale: de
category: how_to
category_name: "Anleitungen"
translation_status: reviewed
license: cc_by
author: "injoys"
source_url: https://injoys.com/en/articles/unlearning-in-the-ai-era
published_at: 2026-07-29T05:29:15+09:00
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# Unlearning im KI-Zeitalter: Veraltete Annahmen loslassen und neu lernen

> Unlearning bedeutet nicht, Wissen gewaltsam zu vergessen, sondern nicht mehr gültige Annahmen und Arbeitsweisen zu erkennen und ihren Einfluss zu verringern. Erläutert wird, wie sich veraltete Annahmen überprüfen, in kleinen Experimenten testen und durch neue Beurteilungskriterien ersetzen lassen.

## Key Points

- Unlearning bedeutet nicht, Erinnerungen zu löschen, sondern erneut zu prüfen, unter welchen Bedingungen bestehendes Wissen weiterhin anwendbar ist.
- Die Halbwertszeit beruflicher Kompetenzen ist keine einheitlich standardisierte Statistik, daher sollte eine bestimmte Zahl von Jahren nicht als allgemeingültige Tatsache verwendet werden.
- Ein wirksamer Wandel entsteht durch einen Kreislauf aus Unlearning, Relearning und New Learning.
- Statt die bisherige Vorgehensweise sofort abzuschaffen, sollten Wirkung und Risiken der neuen Methode in kleinen Experimenten verglichen werden.
- Auch wenn KI Informationen erzeugt, bleiben die Verantwortung für Zielsetzung, Kontextbeurteilung, Überprüfung und Ergebnisse bei den Menschen und Organisationen.

Wenn trotz kontinuierlichen Lernens neuer Technologien das Gefühl, den Anschluss zu verlieren, nicht verschwindet, liegt das Problem möglicherweise weniger am Lernumfang als an veralteten Annahmen, die im Kopf fortbestehen. In einem Umfeld, in dem AI und Automatisierung Arbeitsabläufe rasch verändern, ist neben der Fähigkeit, neues Wissen hinzuzufügen, auch **Verlernen (Unlearning)** erforderlich: die erneute Prüfung des Geltungsbereichs vorhandenen Wissens.

## Was ist Verlernen?

Verlernen bedeutet nicht, bereits Gelerntes vollständig zu löschen oder frühere Erfahrungen wertlos zu machen. Es ist **der Prozess, zu prüfen, ob Wissen, Gewohnheiten oder Annahmen, die einmal wirksam waren, auch in der heutigen Situation noch gelten, und zu verhindern, dass nicht mehr passende Elemente weiterhin Entscheidungen bestimmen**.

Früher konnte es beispielsweise sinnvoll gewesen sein, jeden Bericht von Anfang an von Menschen verfassen zu lassen. In einer Umgebung, in der generative AI eingesetzt werden kann, lässt sich der Prozess der Entwurfserstellung verändern, doch die Verantwortung für Faktenprüfung und Freigabe verschwindet dadurch nicht automatisch. Beim Verlernen geht es nicht darum, den gesamten bisherigen Prozess abzuschaffen, sondern neu zu unterscheiden, was automatisiert werden kann und wofür Menschen weiterhin verantwortlich bleiben müssen.

### Der Unterschied zwischen Verlernen und Vergessen

| Kategorie | Bedeutung | Ergebnis |
|---|---|---|
| Vergessen | Verlust von Erinnerungen oder Informationen unabhängig von der eigenen Absicht | Vorhandenes Wissen kann bei Bedarf möglicherweise nicht genutzt werden |
| Verwerfen | Entscheidung, bestimmte Informationen oder Verfahren nicht mehr zu verwenden | Ohne Alternative kann eine Lücke im Arbeitsablauf entstehen |
| Verlernen | Erneute Prüfung der Annahmen und Anwendungsbedingungen vorhandenen Wissens | Gültige Bestandteile können bewahrt und veraltete ersetzt werden |
| Wiederlernen | Erneutes Erlernen zentraler Konzepte oder Fähigkeiten unter veränderten Bedingungen | Vorhandene Erfahrungen werden anhand neuer Maßstäbe neu strukturiert |

## Warum Verlernen im Zeitalter der AI wichtig ist

### Die für Berufe erforderliche Kombination von Fähigkeiten verändert sich schnell

Im „Future of Jobs Report 2025“ des Weltwirtschaftsforums erwarteten die befragten Arbeitgeber, dass sich von 2025 bis 2030 etwa 39 % der vorhandenen Kompetenzkombinationen von Beschäftigten verändern oder veralten werden. Das bedeutet nicht, dass alle Fähigkeiten mit derselben Geschwindigkeit verschwinden, sondern dass sich Zusammensetzung und Bedeutung der in vielen Berufen erforderlichen Fähigkeiten wahrscheinlich erheblich verändern werden.

Der Zeitraum, in dem sich der Marktwert beruflicher Fähigkeiten halbiert, wird häufig als „Halbwertszeit von Fähigkeiten“ bezeichnet. Dieser Wert variiert jedoch stark nach Beruf, Fähigkeit, Branche und Messmethode; zudem gibt es dafür keinen einheitlichen internationalen Standardindikator. Aussagen wie „Die Halbwertszeit aller Fähigkeiten beträgt 5 Jahre“ oder „Bei AI-Fähigkeiten sind es 2 Jahre“ sollten daher nicht als allgemeingültige Tatsachen verstanden werden, sondern richtigerweise als Metaphern zur Beschreibung einer Veränderungsrichtung oder als begrenzte Schätzungen.

### Neue Werkzeuge verändern die Annahmen bestehender Prozesse

Arbeitsabläufe werden meist unter Berücksichtigung der Kosten und technischen Einschränkungen ihrer jeweiligen Zeit entwickelt. Typische Beispiele sind Rechercheprozesse aus einer Zeit, in der Suchen lange dauerten, Freigabesysteme, die grundsätzlich für Präsenzarbeit konzipiert wurden, und Produktionsprozesse, die auf der Annahme beruhen, dass Menschen sämtliche Entwürfe erstellen.

Wenn AI die Suche, Zusammenfassung, Übersetzung sowie das Erstellen von Code- und Dokumententwürfen unterstützt, verändern sich einige dieser Annahmen. Das bedeutet jedoch nicht, dass sämtliche bisherigen Prozesse ungültig werden. Bedingungen wie Datenschutz, Urheberrecht, Sicherheit, Faktenprüfung und abschließende Verantwortung müssen auch bei einem Werkzeugwechsel bestehen bleiben.

### Mehr zu wissen und besser zu urteilen sind unterschiedliche Dinge

AI kann schnell zahlreiche Optionen präsentieren, bestimmt jedoch nicht, welche davon den Zielen einer Organisation entsprechen oder in welchem Umfang Risiken eingegangen werden sollen. Auch die Verantwortung dafür, zu beurteilen, ob Ergebnisse sachlich richtig und für Nutzer hilfreich sind sowie Gesetze und Organisationsrichtlinien einhalten, wird nicht automatisch übertragen.

Kompetenz im Zeitalter der AI lässt sich daher nur schwer allein durch die Menge der verfügbaren Informationen erklären. Folgende Fähigkeiten sind ebenfalls erforderlich:

- Probleme und Ziele präzise definieren
- Quellen und Belege überprüfen
- Wichtige von unnötigen Informationen unterscheiden
- Den Kontext der Organisation und der Nutzer berücksichtigen
- Ergebnisse erklären und verantworten

## Der Kreislauf aus Verlernen, Wiederlernen und Neulernen

Verlernen ist keine eigenständige Aktivität, die für sich abgeschlossen wird. Nachdem bestehende Annahmen losgelassen wurden, muss das Wesentliche neu verstanden und eine neue Methode mit der tatsächlichen Arbeit verknüpft werden.

| Phase | Kernfrage | Wichtigste Aktivitäten | Ergebnis |
|---|---|---|---|
| Verlernen | Was ist nicht länger wahr oder notwendig? | Annahmen identifizieren, Anwendungsbedingungen prüfen, Ausnahmen analysieren | Liste der Punkte, die einzustellen, beizubehalten oder zu überprüfen sind |
| Wiederlernen | Welche Ziele und Prinzipien sind unverändert geblieben? | Ziele neu definieren, aktuelle Belege prüfen, Maßstäbe anpassen | Neue Entscheidungskriterien und Arbeitsprinzipien |
| Neulernen | Was lässt sich mit neuen Werkzeugen und Bedingungen schaffen? | Experimentieren, messen, Feedback einholen, Prozesse gestalten | Eine überprüfte neue Arbeitsweise |

Diese drei Phasen verlaufen nicht geradlinig, sondern bilden einen wiederkehrenden Kreislauf. Auch neue Methoden müssen erneut geprüft werden, wenn sich das Umfeld verändert.

## Verlernen in 6 Schritten umsetzen

### 1. Signale für Veränderungen erkennen

Wenn sich folgende Erscheinungen wiederholen, sollten die Annahmen der bisherigen Vorgehensweise geprüft werden:

- Der Zeitaufwand steigt, aber die Qualität der Ergebnisse verbessert sich nicht.
- Ein neues Werkzeug wurde eingeführt, doch die Arbeitsschritte sind unverändert geblieben.
- Vorschriften, Technologien oder Nutzeranforderungen haben sich verändert.
- Mitarbeitende können den Zweck eines Prozesses nicht erklären und folgen lediglich der bisherigen Praxis.
- Dieselben Fehler oder Nacharbeiten wiederholen sich.

### 2. Verborgene Annahmen als Sätze formulieren

Die hinter einem Prozess verborgenen Überzeugungen werden in konkrete Sätze umformuliert. Formulierungen wie „Das macht man eben so“ sind zu vermeiden, da sie sich nicht überprüfen lassen.

Beispiele:

- Ein guter Bericht muss von einem Menschen vollständig selbst verfasst werden.
- Nur wer lange an Besprechungen teilnimmt, kann den Arbeitskontext verstehen.
- Eine Führungskraft muss sämtliche praktischen Aufgaben besser kennen als ihre Mitarbeitenden.
- Je länger ein Dokument ist, desto gründlicher wurde es geprüft.

### 3. Fakten, Annahmen und Präferenzen unterscheiden

Jeder Satz wird einer der folgenden drei Kategorien zugeordnet:

- **Fakt:** Inhalt, der anhand gegenwärtiger Belege bestätigt werden kann
- **Annahme:** Inhalt, der nur unter bestimmten Bedingungen zutrifft oder noch nicht überprüft wurde
- **Präferenz:** Eine von einer Person oder Organisation gewünschte Vorgehensweise

Wenn Präferenzen wie Fakten behandelt werden, wird Verlernen erschwert. Umgekehrt kann es gefährlich sein, rechtliche Verpflichtungen oder Sicherheitsstandards fälschlich für bloße Gewohnheiten zu halten und abzuschaffen.

### 4. Anwendungsbedingungen und Gültigkeitsdauer prüfen

Es wird geprüft, wann die bestehende Vorgehensweise entstand, welches Problem sie lösen sollte und welche Werkzeuge damals verfügbar waren. Anschließend ist zu fragen, ob heute noch dieselben Bedingungen gelten.

- Welches Problem sollte diese Regel verhindern?
- Besteht dieses Problem noch heute?
- Haben sich die Technologie oder die Kostenstruktur verändert?
- Sind die Anforderungen an Regulierung, Sicherheit oder Qualität unverändert?
- Was ist das größte Risiko, wenn diese Vorgehensweise eingestellt wird?

### 5. Kleine Experimente statt eines vollständigen Austauschs durchführen

Verlernen bedeutet nicht, etwas bedingungslos abzuschaffen. Die bestehende und die neue Vorgehensweise werden in einem umkehrbaren Rahmen miteinander verglichen.

Bevor beispielsweise wöchentliche Berichte vollständig abgeschafft werden, kann ein Team die Zahl der Berichtspunkte halbieren und Entscheidungsdauer, Fehler, Nacharbeiten und Nutzerzufriedenheit vergleichen. Auch bei der Einführung generativer AI ist es sicherer, zunächst die Erstellung von Entwürfen für öffentlich zugängliche Dokumente zu testen und für sensible Daten sowie die abschließende Freigabe separate Kontrollverfahren beizubehalten.

### 6. Neue Maßstäbe und Gründe für die Abschaffung dokumentieren

Je nach Ergebnis des Experiments wird die bisherige Vorgehensweise beibehalten, geändert, ausgesetzt oder verworfen. Dabei sollte nicht nur festgehalten werden, was geändert wurde, sondern auch Folgendes:

- Zweck der bisherigen Vorgehensweise
- Annahmen, die nicht mehr gültig sind
- Beizubehaltende Prinzipien und Kontrollmechanismen
- Bedingungen, unter denen die neue Vorgehensweise gültig ist
- Datum der erneuten Prüfung und verantwortliche Person

Diese Dokumentation verhindert, dass die neue Vorgehensweise zu einer weiteren ungeprüften Gewohnheit erstarrt.

## Beispiele für die Anwendung im Arbeitsalltag

### Berichte erstellen

- **Bisherige Annahme:** Nur wenn die verfassende Person alle Materialien selbst liest und den Text von Anfang an schreibt, ist die Qualität hoch.
- **Verlernen:** Es wird geprüft, ob zwischen dem eigenständigen Verfassen und der Genauigkeit immer ein zwingender Zusammenhang besteht.
- **Wiederlernen:** Das Wesen eines Berichts wird neu als Dokument definiert, dessen Belege eindeutig und das für Entscheidungen nützlich ist.
- **Neulernen:** AI wird für Struktur oder Entwurf eingesetzt, während Menschen den Vergleich mit den Originalquellen, die Überprüfung von Zahlen und die abschließende Freigabe übernehmen.

### Besprechungen durchführen

- **Bisherige Annahme:** Alle Beteiligten müssen in Echtzeit an der Besprechung teilnehmen.
- **Verlernen:** Es wird unterschieden, ob Informationsaustausch und gemeinsame Entscheidungsfindung dieselbe Form von Besprechung erfordern.
- **Wiederlernen:** Der Zweck der Besprechung wird eindeutig als Informationsvermittlung, Einholung von Meinungen oder Entscheidungsfindung festgelegt.
- **Neulernen:** Die Informationsvermittlung erfolgt über asynchrone Dokumente; in Besprechungen werden nur Themen behandelt, die Diskussionen und Entscheidungen erfordern.

### Rolle der Führungskraft

- **Bisherige Annahme:** Eine Führungskraft muss alle Antworten kennen und direkte Anweisungen geben.
- **Verlernen:** Es wird geprüft, ob diese Vorgehensweise Entscheidungen in einer Organisation mit verteiltem Fachwissen verlangsamt.
- **Wiederlernen:** Die Rolle der Führungskraft wird als Festlegung von Zielen, Zuteilung von Ressourcen, Vermittlung bei Konflikten und Steuerung von Verantwortung neu definiert.
- **Neulernen:** Fachliche Entscheidungen werden den zuständigen Personen übertragen und es wird eine Struktur geschaffen, in der wichtige Annahmen und Risiken geprüft werden.

## Was nicht aufgegeben werden darf

Schneller Wandel rechtfertigt nicht die Abschaffung sämtlicher Prinzipien. Die folgenden Punkte sollten auch bei der Einführung neuer Werkzeuge sorgfältig bewahrt oder gestärkt werden:

- Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften
- Schutz personenbezogener und vertraulicher Informationen
- Unverzichtbare Prüfungen für Sicherheit und Qualität
- Überprüfung von Quellen und Dokumentationsmanagement
- Grundsätze der Barrierefreiheit und Nichtdiskriminierung
- Abschließende Entscheidungsbefugnis und Verantwortlichkeit

Insbesondere Ergebnisse von AI können plausibel wirkende, aber falsche Informationen, Verzerrungen oder das Risiko einer Offenlegung sensibler Informationen enthalten. Prüfungs- und Verantwortungsverfahren im Namen der Effizienz ebenfalls abzuschaffen, ist weniger Verlernen als ein Versagen der Kontrolle.

## Häufige Gründe für das Scheitern des Verlernens

### Frühere Erfahrungen werden vollständig abgelehnt

Die bisherige Vorgehensweise hatte einen Grund: Sie löste ein damaliges Problem. Wird ihre Geschichte ausgelöscht, können bereits behobene Risiken erneut auftreten. Nicht Menschen oder Erfahrungen sollten abgelehnt werden; vielmehr sind die jeweiligen Anwendungsbedingungen getrennt zu prüfen.

### Ein populäres Werkzeug wird als richtige Antwort betrachtet

Etwas ist nicht allein deshalb besser, weil es neu ist. Wird die Einführung eines Werkzeugs selbst zum Ziel, können lediglich Kosten und Komplexität steigen. Zunächst müssen messbare Ziele wie Qualität, Geschwindigkeit, Risiko und Nutzwert festgelegt werden.

### Die bisherige Vorgehensweise wird aufgegeben, ohne eine Alternative bereitzustellen

Wenn nur etwas eingestellt wird, ohne dass Wiederlernen stattfindet, entsteht eine Lücke im Arbeitsablauf. Es muss geprüft werden, welche Funktion der abzuschaffende Prozess erfüllt hat, und es sind neue Maßstäbe zu schaffen, die diese Funktion ersetzen.

### Psychologische Kosten werden ignoriert

Über lange Zeit erworbene Fachkenntnisse und die eigene Identität sind eng miteinander verbunden. Die Aufforderung, eine bisherige Vorgehensweise zu ändern, kann als Infragestellung der persönlichen Fähigkeiten verstanden werden. Es ist wirksamer, nicht zu erklären, was falsch war, sondern welche Bedingungen sich verändert haben.

## Checkliste für Verlernen, mit der Sie heute beginnen können

Schon die Beantwortung einer der folgenden Fragen kann als Anfang dienen:

1. Welche Arbeit wurde unverändert fortgeführt, obwohl sich das Umfeld im vergangenen 1 Jahr verändert hat?
2. Gibt es Prozesse, die mit Formulierungen wie „schon immer“, „natürlich“ oder „grundsätzlich“ erklärt werden?
3. Welches ursprüngliche Problem sollte dieser Prozess lösen?
4. Bestehen heute noch dasselbe Problem und dieselben Einschränkungen?
5. Welche Kernprinzipien müssen beibehalten werden und welche Formen lassen sich verändern?
6. Was ist die kleinste Veränderung, die sich bei begrenztem Risiko testen lässt?
7. Anhand welcher Kennzahlen werden Erfolg und Misserfolg beurteilt?

## Fazit

Verlernen ist keine Forderung, nichts mehr zu lernen. Es ist **eine Methode, die Gültigkeitsbedingungen vorhandenen Wissens erneut zu prüfen, um Raum zu schaffen, in dem neues Lernen wirksam werden kann**. Entscheidend ist nicht, möglichst viel aufzugeben, sondern beurteilen zu können, was aus welchem Grund beibehalten und was auf welcher Grundlage ersetzt werden sollte.

Es ist nicht nötig, sofort alle Vorgehensweisen zu ändern. Der Anfang kann darin bestehen, eine Annahme aufzuschreiben, bei der man dachte: „Diese Arbeit macht man eben so“, und mit einem kleinen Experiment zu prüfen, ob sie heute noch gültig ist.

## FAQ

### Bedeutet Unlearning, das Gelernte zu vergessen?
Nein. Beim Unlearning geht es nicht darum, Erinnerungen zu löschen, sondern die Voraussetzungen und Anwendungsbedingungen zu überprüfen, auf denen bestehendes Wissen oder bestehende Gewohnheiten beruhten. Weiterhin gültige Prinzipien werden beibehalten, während nur veraltete Teile in ihrem Einfluss reduziert oder durch neue Ansätze ersetzt werden.

### Worin unterscheiden sich Unlearning und Relearning?
Unlearning ist die Phase, in der man sich von nicht mehr gültigen Annahmen löst, während Relearning die Phase ist, in der man Konzepte und Fähigkeiten entsprechend den veränderten Rahmenbedingungen neu versteht. Im Allgemeinen schafft man durch Unlearning Raum, legt durch Relearning neue Maßstäbe fest und überführt diese anschließend in praktische Experimente im Arbeitsalltag.

### Wie viele Jahre beträgt die Halbwertszeit beruflicher Fähigkeiten tatsächlich?
Es gibt keine standardisierte Halbwertszeit, die für alle beruflichen Fähigkeiten gilt. Wie schnell sich der Wert einer Fähigkeit verändert, hängt von Branche, Tätigkeit, Region und Messkriterien ab. Eine bestimmte Jahresangabe kann eine Schätzung aus einer einzelnen Untersuchung oder einem Vergleich sein, weshalb die Quelle und die Definition gemeinsam geprüft werden sollten.

### Bedeutet Unlearning, dass man bisherige Erfahrungen ignorieren soll?
Nein. Bisherige Erfahrungen sind wichtige Anhaltspunkte dafür, warum eine bestimmte Vorgehensweise entstanden ist. Beim Unlearning werden Erfahrungen nicht verworfen, sondern es wird unterschieden, unter welchen Bedingungen sie heute noch gelten und unter welchen nicht mehr.

### Was ist die sicherste Methode, um in einer Organisation mit Unlearning zu beginnen?
Am sichersten ist es, mit Experimenten zu beginnen, deren Änderungsumfang klein ist und die sich rückgängig machen lassen. Qualität, Zeitaufwand, Kosten, Fehler und Risiken der bisherigen und der neuen Vorgehensweise sollten verglichen werden, während verbindliche Kontrollen in Bezug auf Recht, Informationssicherheit und Sicherheit auch während des Experiments beibehalten werden müssen.

### Wird mit der Weiterentwicklung von AI auch menschliches Urteilsvermögen überflüssig?
AI kann zwar mehr Alternativen und Entwürfe erstellen, legt aber nicht selbstständig die Ziele einer Organisation, akzeptable Risiken, den Nutzen für die Nutzer und die letztendliche Verantwortung fest. Die Verantwortung für Faktenprüfung, Kontextbeurteilung, Genehmigung und Ergebnisse muss eindeutig einer Person oder Organisation zugewiesen werden.

### Wie lässt sich der Erfolg von Unlearning messen?
Statt zu messen, wie viel neues Wissen erworben wurde, ist es sinnvoller, die Verringerung von Nacharbeit, die Entscheidungsdauer, die Fehlerquote, die Qualität, die Nutzerzufriedenheit und das Auftreten von Risiken zu messen. Vor der Änderung müssen Ausgangswerte ermittelt und nach einem bestimmten Zeitraum dieselben Kennzahlen verglichen werden.

### Womit sollte ich beginnen, wenn ich noch heute Unlearning betreiben möchte?
Wählen Sie einen Arbeitsablauf aus, der mit „Das haben wir schon immer so gemacht“ erklärt wird. Notieren Sie das Problem, das dieser Ablauf lösen sollte, die zum Zeitpunkt seiner Entstehung bestehenden Einschränkungen und die heute noch vorhandenen Risiken. Entwerfen Sie anschließend ein möglichst kleines Änderungsexperiment.

## Sources

- [World Economic Forum, Bericht zur Zukunft der Arbeitsplätze 2025](https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/)
- [Harvard Business Review, Warum das Problem beim Lernen das Verlernen ist](https://hbr.org/2016/11/why-the-problem-with-learning-is-unlearning)
- [Alvin Toffler, Zukunftsschock](https://books.google.com/books?q=%22By+instructing+students+how+to+learn%2C+unlearn+and+relearn%22)
- [NIST-Rahmenwerk für das Risikomanagement bei KI](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework)

## Images

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