Wie Forschende K.I. nutzen: Ergebnisse einer aktuellen Umfrage

Die Umfrage untersuchte, wie Forschende K.I.-basierte Anwendungen – etwa Chatbots, Textgeneratoren oder Übersetzungstools – im Rahmen ihrer Forschungsaktivitäten nutzen. Ziel war es, den aktuellen Stand der K.I.-Nutzung zu erfassen, Potenziale sichtbar zu machen und zugleich Risiken sowie Unterstützungsbedarfe zu identifizieren.

An der im April 2025 durchgeführten Online-Umfrage beteiligten sich 58 Personen, überwiegend Projektleiterinnen und Projektleiter aus abgeschlossenen oder laufenden DaFNE-Projekten. Die Mehrheit verfügt über langjährige wissenschaftliche Erfahrung: Rund 60 % haben ein Doktorats- oder PhD-Studium abgeschlossen. Besonders stark vertreten waren die Fachbereiche Agrar-, Forst-, Natur- und Nutztierwissenschaften. Die Teilnehmenden arbeiten an Universitäten, Forschungsanstalten sowie land- und forstwirtschaftlichen Bildungseinrichtungen.

K.I. in der Forschung: Grundsätzlich positiv – aber mit Vorbehalten

Der Einfluss von K.I. auf die eigene Forschungsarbeit wird insgesamt eher positiv bewertet. Gleichzeitig zeigt sich jedoch ein ausgeprägtes Problembewusstsein: Zwei Drittel der Befragten äußern Sorgen hinsichtlich ethischer Fragen, etwa in Bezug auf Transparenz, Datenqualität, Autorenschaft oder Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse.

Viele Forschende sehen K.I. klar als Werkzeug – nicht als Ersatz für wissenschaftliche Expertise. Effizienzgewinne, insbesondere bei Routineaufgaben, werden geschätzt. Gleichzeitig wird betont, dass K.I.-generierte Inhalte stets kritisch geprüft werden müssen, vor allem in fachlich sensiblen Bereichen.

Die Umfrage zeigt ein reflektiertes, aber nicht durchgehend sicheres Verständnis von K.I. Zwar kennen viele Teilnehmende grundlegende Begriffe und Definitionen, doch mehr als die Hälfte gibt an, K.I.-Anwendungen nur schwer oder gar nicht erkennen zu können. Auch die Unterscheidung zwischen K.I.- und menschlich erstellten Inhalten fällt vielen schwer.

Sehr deutlich ist hingegen die Zustimmung zur Kennzeichnung von K.I.-Nutzung in wissenschaftlichen Arbeiten. Transparenz, gute wissenschaftliche Praxis und Verantwortlichkeit werden von den Befragten als zentrale Prinzipien hervorgehoben. Gleichzeitig wird ein klarer Bedarf an Schulungen, Leitlinien und Standards gesehen.

Am häufigsten kommen etablierte Tools zum Einsatz:

• ChatGPT/OpenAI wird von über 80 % der Befragten genutzt,

• DeepL von rund 75 %.

Andere Anwendungen – etwa für Recherche, Literaturmanagement oder Datenanalyse – spielen bislang eine deutlich geringere Rolle.

Die tatsächliche Nutzungsintensität ist insgesamt niedrig: Im Median wird K.I. etwa eine Stunde pro Woche im Forschungskontext verwendet. Einzelne Vielnutzer:innen treiben den Durchschnitt nach oben, doch für die Mehrheit ist K.I. (noch) kein fixer Bestandteil des Arbeitsalltags.

Einsatzbereiche: Fokus auf Sprache und Recherche

K.I. wird vor allem für sprachliche Unterstützung eingesetzt – etwa für Übersetzungen, Korrekturen oder stilistische Verbesserungen. Auch bei Literaturübersichten, Abstracts und der Erklärung komplexer Inhalte findet K.I. zunehmend Anwendung.

Deutlich seltener wird K.I. für konzeptionelle oder kreative Aufgaben genutzt, etwa zur Entwicklung von Forschungsfragen, Hypothesen oder Projektideen. Technisch anspruchsvollere Anwendungen wie Simulationen oder Softwareentwicklung spielen derzeit nur eine untergeordnete Rolle.

K.I. als hilfreiches Werkzeug mit Entwicklungspotenzial

Die Ergebnisse zeigen klar: K.I. ist in der Forschung angekommen – jedoch vor allem als unterstützendes Hilfsmittel. Forschende nutzen sie gezielt für Effizienzgewinne, bleiben dabei aber vorsichtig und reflektiert. Gleichzeitig wird deutlich, dass es weiterer Maßnahmen bedarf: Schulungen, klare Richtlinien und eine gemeinsame Kultur des verantwortungsvollen K.I.-Einsatzes sind entscheidend, um das Potenzial von K.I. langfristig sinnvoll und qualitätsorientiert in der Wissenschaft zu nutzen.