Macht KI Menschen kreativer? Laut Forschung ja.

Eine Studie der Universität Swansea mit über 800 Teilnehmern zeigt: KI-gestützte Designvorschläge steigern Kreativität, Engagement und Ergebnisqualität. Der Schlüssel liegt in der Vielfalt der Vorschläge, nicht in der Optimierung.

Geht es Ihnen auch so? Sie nutzen ein KI-Tool, und statt Inspiration liefert es immer denselben polierten Einheitsbrei. Die Universität Swansea hat in einer der bislang größten Studien zur Mensch-KI-Zusammenarbeit untersucht, ob das auch anders geht. Die Antwort: ja, und zwar deutlich.

Das Wichtigste in Kürze

• Über 800 Teilnehmer designten in einem Online-Experiment virtuelle Autos mit KI-Unterstützung
• KI-generierte Designgalerien mit bewusst breiter Vielfalt steigerten Engagement, Verweildauer und Ergebnisqualität
• Auch absichtlich schlechte Vorschläge halfen: Sie lösten kreative Blockaden und ermutigten zu unkonventionellen Ansätzen
• Die Forscher fordern neue Bewertungsmethoden für KI-Tools, die über reine Effizienzmetriken hinausgehen

Wie lief das Experiment ab?

Das Team um Dr. Sean Walton vom Informatik-Fachbereich der Universität Swansea setzte eine Methode namens MAP-Elites ein. Statt im Hintergrund ein einzelnes „bestes“ Ergebnis zu optimieren, erzeugte das System visuelle Galerien mit einer bewusst breiten Palette an Fahrzeugdesigns: leistungsstarke Entwürfe, ungewöhnliche Konzepte und absichtlich fehlerhafte Varianten, alles nebeneinander.

Die Teilnehmer, die mit diesen Galerien arbeiteten, verbrachten mehr Zeit mit der Aufgabe, probierten mehr Varianten aus und lieferten bessere Ergebnisse. Der entscheidende Faktor war nicht die Qualität einzelner KI-Vorschläge, sondern deren strukturierte Vielfalt.

„Teilnehmer reagierten am positivsten auf Galerien mit einer großen Bandbreite an Ideen, einschließlich schlechter“, sagte Dr. Walton. „Diese halfen ihnen, ihre anfänglichen Annahmen zu überwinden und einen breiteren Designraum zu erkunden.“

Warum sind auch schlechte Vorschläge wichtig?

Viele KI-Designtools arbeiten unsichtbar: Sie optimieren im Hintergrund und präsentieren ein fertiges Ergebnis. Das klingt effizient, bremst aber die kreative Exploration. Die Swansea-Studie zeigt das Gegenteil: Wenn Menschen auch fehlerhafte oder ungewöhnliche Optionen sehen, brechen sie aus eingefahrenen Denkmustern aus. Die bewusst eingebauten „Fehler“ verhinderten frühzeitige Fixierung auf eine Lösung und ermutigten zu kreativem Risiko.

„KI ersetzt Kreativität nicht, sie macht den Raum größer. Wer seinen Teams KI-Tools gibt, die nur das ‚beste‘ Ergebnis ausspucken, verschenkt den eigentlichen Nutzen.“ — Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web

Was bedeutet das für den Unternehmensalltag?

Die Studie, veröffentlicht in den ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, kritisiert gängige Bewertungsmethoden für KI-Tools. Kennzahlen wie Klickraten oder Kopieraktionen erfassen nicht, wie KI menschliches Denken und Engagement beeinflusst. Die Forscher fordern ganzheitlichere Maßstäbe, die emotionale, kognitive und verhaltensbezogene Dimensionen berücksichtigen.

Für Entscheider in kreativen und technischen Berufen lautet die praktische Erkenntnis: KI-Tools, die Vielfalt statt Perfektion liefern, bringen bessere Ergebnisse. Das gilt für Produktdesign ebenso wie für Architektur, Spieleentwicklung oder Marketingkampagnen. Die Studie liefert die wissenschaftliche Grundlage dafür, KI nicht als Ersatz, sondern als kreativen Sparringspartner zu betrachten.

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Quellen

Swansea University – Can AI make us more creative? New study reveals surprising benefits of human-AI collaboration – https://www.swansea.ac.uk/press-office/news-events/news/2025/11/can-ai-make-us-more-creative-new-study-reveals-surprising-benefits-of-human-ai-collaboration.php – besucht am 24.03.2026

ScienceDaily – Scientists discover AI can make humans more creative – https://www.sciencedaily.com/releases/2026/03/260315004355.htm – besucht am 24.03.2026

Walton, S. P., Evans, B. J., Rahat, A. A. M., Stovold, J., Vincalek, J. – From Metrics to Meaning: Time to Rethink Evaluation in Human–AI Collaborative Design – ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, 2026; 16 (1): 1 – DOI: 10.1145/3773292

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