Das Blog im Apfelpürée

Seit DEVONthink eine KI-Integration bietet, könnte die Frage auftauchen: Wird jetzt aus einem präzisen Wissenswerkzeug plötzlich ein smarter Schwätzer oder gar „Plauderautomat“? Oder zumindest ein Produzent von Masse statt Klasse.

Die kurze Antwort lautet: Das hängt davon ab, wie man die KI benutzt.

Die längere Antwort ist spannender – und genau darum geht es hier.

Warum sich KI manchmal schlauer anfühlt, als sie ist

Sprachmodelle sind heute erstaunlich gut darin, flüssig, strukturiert und „selbstbewusst“ zu formulieren. Das erweckt leicht den Eindruck von Verständnis oder sogar von Denken. Tatsächlich berechnen diese Modelle jedoch lediglich Wahrscheinlichkeiten für Wörter, basierend auf riesigen Textmengen, die sie während ihres Trainings verarbeitet haben.

Ohne Zugriff auf konkrete Inhalte ist eine KI auf ihr allgemeines Wissen angewiesen. Sie mag zwar plausibel klingen, gibt aber keine Einblicke in deine Texte, dein Archiv oder deine Gedanken. Dadurch bleibt sie im Repetitiven, das sie sprachlich neu aufbereitet. Manchen mag das reichen…

Genau hier entscheidet sich, ob man mit KI arbeitet – oder mit einem Plauderautomaten.

Zwei Wege, KI in DEVONthink zu nutzen

DEVONthink selbst ist zunächst einmal ein neutrales Werkzeuge. Die KI-Integration in DEVONthink zwingt dich weder zu sinnvollem Arbeiten noch zu leerem Gerede. Sie eröffnet lediglich zwei sehr unterschiedliche Nutzungsweisen.

Weg 1: KI-Nutzung ohne Dokumentenbezug

Du kannst die KI in DEVONthink ganz ähnlich verwenden wie ChatGPT: Du stellst eine freie beliebige Frage, ohne ein Dokument auszuwählen oder Text zu markieren. Die Antwort basiert dann ausschließlich auf dem allgemeinen Trainingswissen des jeweiligen Sprachmodells.

Das Ergebnis ist dann oft:

• sprachlich glatt
• thematisch korrekt im Allgemeinen
• aber ohne Bezug zu deinem Dokuzmentenarchiv

Für Brainstorming oder grobe Einordnungen kann das nützlich und ausreichend sein. Für ernsthafte, kreative Wissensarbeit, die etwas Neues schaffen will, ist es jedoch problematisch, weil nichts überprüfbar ist und die Antwort genauso gut in jedem anderen Kontext hätte entstehen können.

Weg 2: KI mit konkretem Kontext – Lesen statt Raten

Der zweite Weg ist der eigentlich spannende. Hier nutzt Du DEVONthink so, wie es gedacht ist: als Archiv. Du wählst Dokumente aus, markierst Textstellen oder arbeitest mit Suchergebnissen – und bittest im Chat die KI, genau diese Inhalte zu analysieren, zusammenzufassen oder miteinander in Beziehung zu setzen.

Die KI antwortet nicht mehr instinktiv, sondern stützt sich auf das bereitgestellte Material. Dadurch kann sie langsamer und manchmal auch unhandlicher werden, gewinnt aber an Belastbarkeit. Aussagen sind nachvollziehbar, überprüfbar und können in einen Kontext gesetzt werden.

Funktional entspricht das weitgehend dem, was man heute ein RAG-System nennt.

Was bedeutet RAG – einfach erklärt

RAG, kurz für Retrieval-Augmented Generation, mag zwar technisch klingen, beschreibt aber im Grunde einen ganz normalen Vorgang: erst nachschlagen, dann antworten. Im Gegensatz zu klassischen Sprachmodellen (LLMs), die aus ihrem allgemeinen Wissen antworten, sucht ein RAG-System zunächst relevante Informationen aus einer Wissensbasis und nutzt diese als Grundlage für seine Antwort.

Der Unterschied lässt sich so zusammenfassen:

DEVONthink kann – richtig genutzt – genau diese zweite Rolle einnehmen.

KI in DEVONthink: Zwei Nutzungsweisen im Vergleich

Lass uns diese Unterscheidung einmal unter den Gesichtspunkten von DEVONthink und seinen Funktionen betrachten:

Wird DEVONthink zum „Plauderautomaten“?

Nein, DEVONthink selbst bleibt das, was es immer war: ein Werkzeug für strukturierte Wissensarbeit. Es ermöglicht jedoch „Plauderei“ oder intelligentes KI-Geschwätz, wenn du es zulässt. Die KI in DEVONthink denkt nicht für dich; sie liest für dich. Wenn du ihr nichts zum Lesen gibst, beginnt sie zu sprechen, bei schlechten Prompts gar zu schwätzen. Wenn du ihr dein Archiv zur Verfügung stellst, beginnt sie zu arbeiten Und gibt dir so die Chance Neues zu schaffen, statt im Repetitiven stecken zu bleiben.

Kurz gesagt, DEVONthink wird nicht durch KI schlechter, sondern durch falsche Erwartungen an die Fähigkeiten der KI.

Geschwätz oder Wissensarbeit? Woran du den Unterschied  erkennst

Du formulierst einen Prompt und beauftragst die KI mit einer Antwort, unabhängig davon, ob du dies innerhalb von DEVONthink oder außerhalb tust. Viele KI-Antworten wirken auf den ersten Blick überzeugend. Sie sind gut formuliert, logisch aufgebaut und vermitteln ein Gefühl der Sicherheit. Genau hier liegt die Gefahr. Flüssige Sprache wird oft fälschlicherweise mit Denken gleichgesetzt. Dennoch lässt sich überraschend schnell erkennen, ob eine KI lediglich plaudert oder tatsächlich arbeitet.

Perfektion ist ein erstes Warnsignal. „Plaudernde“ Antworten sind rund, glatt und in sich geschlossen. Sie hinterlassen keinen Widerstand, keine offenen Fragen, keine Brüche. Echte Wissensarbeit hingegen ist selten elegant. Sie benennt Unschärfen, zeigt Widersprüche auf oder macht deutlich, dass bestimmte Fragen aus dem vorliegenden Material gar nicht eindeutig beantwortet werden können. Wo alles zu gut passt, wurde oft nicht gelesen, sondern formuliert.

Ein weiterer Unterschied liegt im Grad der Konkretion. Smarte KI-Antworten bleiben abstrakt und sprechen von dem, was „typischerweise“, „meistens“ oder „in der Regel“ geschieht. Solche Formulierungen mögen sachlich klingen, vermitteln aber wenig über einen konkreten Kontext. Wissensarbeit hingegen ist konkret und bezieht sich auf bestimmte Begriffe, Argumentationslinien oder Textstellen. Bei echter Wissensarbeit wird deutlich, dass hier nicht erklärt wird, wie etwas normalerweise ist, sondern was in einem bestimmten Bestand tatsächlich steht.

Eine einfache Gegenprobe kann sehr aufschlussreich sein: Würde diese Antwort genauso gut zu einem ähnlichen oder sogar völlig anderen Artikel bzw. Prompt passen? Wenn ja, ist es wahrscheinlich smarte KI-Plauderei. Wissensarbeit hingegen ist immer an Dokumente gebunden. Sie funktioniert nur, weil sie sich auf ein bestimmtes Archiv, Notizen oder Dokumente stützt. Sie ist nicht austauschbar, sondern eng mit ihrem Kontext verbunden.

Ein weiterer Unterschied zeigt sich im Umgang mit Grenzen. Schwätzende oder plaudernde KI antwortet auf jede Frage, unabhängig von der Verfügbarkeit von Informationen. Sie vermeidet es, Unsicherheiten zu benennen, und sagt selten „weiß ich nicht“. Wissensarbeit hingegen ist ehrlicher. Sie erkennt an, wenn das Material keine klare Aussage zulässt, wenn Quellen sich widersprechen oder wenn bestimmte Aspekte schlichtweg nicht behandelt werden. Gerade dieses Benennen von Grenzen ist ein starkes Indiz dafür, dass die KI tatsächlich mit Texten gearbeitet hat.

Letztendlich läuft alles auf eine entscheidende Frage hinaus: Ist die Antwort, die mir die KI gegeben hat, überprüfbar? KI-Geschwätz zielt darauf ab, zu überzeugen, während Wissensarbeit darauf abzielt, anschlussfähig zu sein. Sie lädt dich ein, nachzulesen, zu widersprechen oder weiterzudenken. Wenn eine Aussage nicht an einer bestimmten Stelle im eigenen Archiv verortet werden kann, bleibt sie eine bloße Behauptung, unabhängig von ihrer Überzeugungskraft.

In der Praxis lässt sich oft schon in wenigen Sekunden feststellen, ob eine KI-Antwort echtes Wissen oder bloßes Blabla ist. Wenn die Antwort auch ohne das eigene Material hätte entstehen können, keine Spuren zum Archiv hinterlässt und keinerlei Reibung erzeugt, ist sie vermutlich Plauderei. Wenn sie hingegen spürbar aus einem Text heraus spricht, Ecken und Kanten zeigt und sich festnageln lässt, dann beginnt Wissensarbeit.

Gerade in einem Werkzeug wie DEVONthink ist dieser Unterschied entscheidend. Dort geht es nicht darum, sich etwas erklären zu lassen, sondern das eigene, in einer Datenbank gesammelte Material besser zu verstehen. Die KI ist kein Ersatz für Denken, sondern ein Werkzeug zum Lesen und Verdichten. Ob sie redet oder arbeitet, hängt nicht von ihrer Eloquenz ab, sondern davon, ob man sie zwingt, sich an Texte zu halten.

Der Unterschied zwischen KI-Blabla und Wissensarbeit liegt im Moment der Fragestellung, nicht in der KI selbst. Ob die KI in DEVONthink redet oder arbeitet, hängt von der Klarheit unserer Anweisungen ab. Indem wir der KI Grenzen setzen, fördern wir Erkenntnis; indem wir ihr Freiraum gewähren, erhalten wir Allgemeinwissen.

Damit rückt ein oft unterschätzter Aspekt in den Mittelpunkt: das Prompting. Nicht als magische Formulierungskunst, sondern als präzise Arbeitsanweisung. Gute Prompts sind keine cleveren Fragen, sondern klare Leseaufträge. Sie definieren Material, Perspektive und Anspruch – und verhindern damit genau jene Plauderei, die viele der KI anlasten.

Damit beschäftigen wir uns in einem Folgeartikel.