Es gab Zeiten, da stand ich um vier Uhr morgens auf und arbeitete bis 22 Uhr.
Nicht jeden Tag. Aber oft genug, um mir einzureden, dass ein riesiger Workload eben einen riesigen Arbeitstag brauche.
Am Abend war ich erschöpft und gleichzeitig unzufrieden. Ich hatte E-Mails beantwortet, Dinge sortiert, Zahlen geprüft, Texte angefasst, Tools getestet und an zehn Baustellen ein bisschen gearbeitet.
Nur die eine wichtige Sache war häufig nicht fertig.
Das ist für mich heute die brauchbarste Definition von oberflächlicher Arbeit: Sie erzeugt Aktivität, aber kein klares Ende.
Deep Work ist für mich das Gegenteil: keine heroische Sechs-Stunden-Trance und kein Produktivitätskloster, sondern eine geschützte Arbeitsphase mit einem eindeutig benannten Ergebnis.
KI kann dabei enorm helfen. Sie kann Deep Work aber ebenso zuverlässig zerstören, wenn ich während des Schreibens jede Idee sofort an drei Modelle weiterreiche und mich anschließend durch zwanzig Varianten arbeite.
Das Werkzeug entscheidet nichts.
Der Ablauf tut es.
Buch · Die Journalisten-Methode
Vom Rohmaterial zum eigenständigen Beitrag.
Wenn du mit KI arbeitest, aber nicht wie alle anderen klingen willst, zeigt dir die Journalisten-Methode einen belastbaren Weg: eigene Quellen, bessere Fragen und menschliche Endabnahme.
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Deep Work bedeutet für mich: ein wichtiges Ergebnis ohne unnötigen Wechsel bauen
Ich nutze den Begriff pragmatisch. Eine Deep-Work-Phase besitzt vier Merkmale:
- Es gibt ein konkretes Ergebnis.
- Die Aufgabe verlangt echte Denkarbeit oder Gestaltung.
- Unterbrechungen werden für einen begrenzten Zeitraum reduziert.
- Die Session endet mit einem sichtbaren Stand.
Ein Ergebnis kann sein:
- ein vollständiges Artikelbriefing;
- ein recherchierter Rohentwurf;
- die neue Struktur einer Leistungsseite;
- ein ausgewertetes Interview;
- eine redaktionelle Endfassung;
- eine Entscheidungsmatrix für einen Workflow.
„Am Blog arbeiten“ ist kein Ergebnis. „Die Einleitung und Kernargumentation des Beitrags bis 11 Uhr fertigstellen“ schon.
Externe Quelle: Sophie Leroy: Why Is It So Hard to Do My Work? The Challenge of Attention Residue When Switching Between Work Tasks.
Warum der ständige Wechsel so viel Kraft frisst
Sophie Leroy zeigte in Experimenten zum sogenannten Attention Residue, dass beim Wechsel zwischen Aufgaben ein Teil der Aufmerksamkeit an der vorherigen Aufgabe hängenbleiben kann – besonders dann, wenn sie nicht sauber abgeschlossen wurde. Die Leistung in der nächsten Aufgabe kann darunter leiden.
Das passt zu meiner Arbeitserfahrung: Ich öffne eine Nachricht „nur kurz“, antworte halb, entdecke darin eine neue Aufgabe, springe zur Website, sehe dort einen technischen Fehler und sitze zwanzig Minuten später in einer völlig anderen Realität.
Der ursprüngliche Text ist noch offen. Im Kopf laufen nun mehrere Prozesse weiter.
Unterbrechungen sind nicht immer vermeidbar und nicht jede kleine Aufgabe zerstört den Tag. Problematisch wird das Muster: ständige offene Schleifen, keine klaren Übergänge, jederzeitige Erreichbarkeit.
Die Lösung ist nicht, acht Stunden lang jede Außenwelt abzuschalten. Für mich reicht häufig eine ernsthaft geschützte Phase von 60 bis 120 Minuten.
KI ist im Deep Work entweder Werkzeug oder Spielautomat
KI kann eine konzentrierte Arbeitssession beschleunigen:
- Rohmaterial strukturieren;
- Dokumente vergleichen;
- offene Fragen extrahieren;
- Quellen finden;
- Gegenargumente entwickeln;
- Text auf Logik, Fakten oder Tonalität prüfen;
- repetitive Formatierung übernehmen.
Sie kann aber auch zum digitalen Spielautomaten werden.
Es folgen eine weitere Variante, ein neuer Prompt, der nächste Modellvergleich und wieder eine neue Gliederung. Jede Antwort erzeugt fünf neue Möglichkeiten; statt einen Gedanken zu entwickeln, kuratiere ich irgendwann nur noch einen endlosen Vorschlagsstrom.
Deshalb gilt für mich:
KI kommt in einer Deep-Work-Phase nur mit einer klaren Rolle hinein.
Der Auftrag lautet deshalb nicht „Hilf mir irgendwie“, sondern beispielsweise:
- „Markiere aus diesem Transkript die fünf stärksten belegbaren Thesen.“
- „Finde Widersprüche zwischen Briefing und Entwurf.“
- „Prüfe diese zehn Tatsachenbehauptungen gegen die verlinkten Primärquellen.“
- „Vergleiche beide Fassungen und nenne nur inhaltliche Verluste.“
Je enger die Rolle, desto geringer die Gefahr, dass das Werkzeug den Arbeitsauftrag neu erfindet.
Mein Deep-Work-Ablauf für einen anspruchsvollen Beitrag
Der folgende Ablauf ist kein starres Rezept. Er zeigt, wie ich Denken, Diktat, Recherche, KI und redaktionelle Prüfung trenne.
0. Am Vorabend: das eine Ergebnis bestimmen
Mein Arbeitstag beginnt häufig am Abend vorher.
Ich frage:
Welches Ergebnis würde morgen den größten Wert schaffen?
Dann formuliere ich einen Abschlusszustand:
„Morgen um 11 Uhr liegt eine vollständige, quellenfähige Rohfassung des KI-Strategie-Beitrags vor.“
Zusätzlich notiere ich:
- welche Materialien benötigt werden;
- welche Entscheidung noch offen ist;
- was ausdrücklich nicht Teil der Session ist;
- was danach folgt.
Damit beginnt der Morgen nicht mit Auswahlstress.
1. Offene Schleifen aus dem Kopf holen
Vor dem Start notiere ich alles, was mich während der Session wahrscheinlich anspringt:
- E-Mail an Person X;
- Rechnung prüfen;
- Plugin aktualisieren;
- Idee für einen anderen Beitrag;
- Termin verschieben.
Diese Punkte kommen auf eine Parkliste. Ich muss sie nicht lösen, sondern meinem Gehirn nur zeigen, dass sie nicht verloren gehen.
Anschließend schließe ich Mail, Messenger und nicht benötigte Tabs. Das Smartphone liegt nicht sichtbar neben der Tastatur. Physische Entfernung funktioniert bei mir besser als die 37. Fokus-App.
2. Zehn Minuten sprechen, bevor ich formuliere
Für viele Texte beginne ich nicht mit dem ersten Absatz. Ich beginne mit einem Diktat.
Ich beantworte frei:
- Was ist meine direkte Antwort auf die Kernfrage?
- Warum halte ich sie für richtig?
- Welche eigene Erfahrung gehört dazu?
- Was ist das stärkste Gegenargument?
- Welche Aussage muss recherchiert werden?
- Was soll der Leser anschließend anders verstehen oder tun?
Dieses Diktat muss nicht elegant sein. Es ist Rohmaterial.
Der Vorteil: Ich starte mit meinem eigenen Denken, bevor ein Modell mir zwanzig plausible Richtungen anbietet.
3. Material sortieren und Lücken markieren
Jetzt darf KI strukturieren.
Sie trennt beispielsweise:
- eigene Erfahrung;
- Tatsachenbehauptungen;
- Meinung;
- Hypothese;
- Beispiele;
- offene Fragen;
- mögliche Quellenbedarfe.
Ich prüfe die Sortierung. Danach steht eine Arbeitsgliederung, die aus dem Material entstanden ist – nicht aus der üblichen Liste „Definition, Vorteile, Tipps, Fazit“.
4. Recherche in einem eigenen Block
Recherche und Schreiben gleichzeitig zu betreiben, zieht mich schnell aus dem Text.
Deshalb sammle ich zunächst die Aussagen, die externe Prüfung brauchen:
- aktuelle Regeln;
- Zahlen;
- Studien;
- Produktangaben;
- Namen und Daten;
- strittige Kausalbehauptungen.
Dann recherchiere ich gebündelt und bevorzuge Primärquellen. Jede Quelle bekommt eine konkrete Funktion. Ich suche nicht weiter, nur weil noch ein Artikel existiert.
Die Recherche endet, wenn:
- die tragenden Aussagen ausreichend belegt oder begrenzt sind;
- relevante Gegenpositionen berücksichtigt wurden;
- offene Datenlücken sichtbar markiert sind;
- weitere Quellen die Entscheidung voraussichtlich nicht verändern.
Das ist wichtig. Recherche ohne Stop-Regel ist Analyse-Paralyse mit Browserfenstern.
Content · Redaktion · KI-Workflows
Wenn aus einer guten Idee ein verlässlicher Prozess werden soll.
Ich unterstütze stille Experten und kleine Teams dabei, Fachwissen in klare Inhalte, belastbare Redaktionsabläufe und sinnvolle KI-Workflows zu übersetzen.
Ein paar klare Sätze reichen. Keine automatisierte Verkaufsschleife.
5. Den Text bauen – nicht permanent evaluieren
Nun schreibe oder diktiere ich die vollständige Fassung.
Währenddessen versuche ich, nicht jeden Satz sofort zu beurteilen. Ich brauche erst den argumentativen Bogen:
- konkrete Szene oder Beobachtung;
- Kernthese;
- Erklärung;
- Belege;
- Gegenargument;
- praktische Konsequenz.
Unklare Stellen markiere ich mit kurzen Hinweisen wie PRÜFEN oder BEISPIEL FEHLT. Ich verlasse nicht für jede Unsicherheit den Text.
Der erste Entwurf ist kein Endprodukt. Er muss nur vollständig genug sein, dass man ihn redigieren kann.
6. KI als Prüfer einsetzen – mit getrennten Pässen
Nach dem Entwurf wechselt die KI ihre Rolle.
Ich lasse nicht einfach „optimieren“. Das führt gern zu glattgebügelten Texten, unnötigen Überschriften und neuen Behauptungen.
Stattdessen trenne ich die Prüfungen.
Briefing-Pass
- Ist die Kernfrage beantwortet?
- Fehlt ein verlangter Bestandteil?
- Gibt es irrelevante Umwege?
Fakten-Pass
- Welche Aussagen benötigen Belege?
- Tragen die Quellen die konkrete Formulierung?
- Wo wird aus Zusammenhang zu schnell Kausalität?
Logik-Pass
- Folgt die Schlussfolgerung aus dem Material?
- Gibt es Widersprüche?
- Ist das Gegenargument fair behandelt?
Voice-Pass
- Wo klingt der Text generisch?
- Wo wurde meine Haltung weichgespült?
- Welche Wiederholung erzeugt Druck – und welche nur Länge?
Copy-Pass
- Grammatik;
- Zeichensetzung;
- Begriffe;
- Links;
- Metadaten.
Nicht jeder Text braucht fünf vollständige Schleifen. Das Prinzip zählt: Fehlerarten getrennt prüfen.
7. Menschlich abschließen
Die Endabnahme bleibt bei mir.
Ich lese den Text nicht nur auf Fehler. Ich stelle drei Fragen:
- Würde ich diese Aussage im Gespräch vertreten?
- Ist klar, was Erfahrung, Fakt und Schlussfolgerung ist?
- Hilft der Text einer konkreten Person bei einer echten Frage?
Dann folgen Metadaten, interne Links, Bildbriefing und technische Kontrolle.
Erst danach ist die Session abgeschlossen.
Eine Deep-Work-Session braucht ein sauberes Ende
Offene Aufgaben können einen Teil der Aufmerksamkeit binden. Deshalb beende ich die Arbeitsphase mit einem kleinen Übergaberitual:
- aktuellen Stand speichern;
- offene Punkte notieren;
- nächste Handlung formulieren;
- Dateien sinnvoll ablegen;
- Parkliste prüfen;
- bewusst Pause machen.
Der Satz „Morgen weitermachen“ ist zu vage.
Besser:
„Morgen prüfe ich zuerst die drei markierten Aussagen gegen die Originalquellen und entscheide danach über Abschnitt 4.“
So muss ich beim nächsten Einstieg nicht die gesamte geistige Baustelle neu vermessen.
Was nicht in eine Deep-Work-Phase gehört
Posteingänge offen halten
Das ist Bereitschaftsdienst, keine Konzentration.
während des Entwurfs Social Media prüfen
Ein vermeintlich kurzer Blick liefert zu viele neue Reize und Themen.
drei Modelle ohne klare Frage vergleichen
Modellvergleich ist eine eigene Aufgabe. Im Textprozess wird er sonst zur Flucht vor der Entscheidung.
administrative Kleinigkeiten „schnell noch“ erledigen
Kleinigkeiten vermehren sich, sobald man ihnen Aufmerksamkeit gibt.
Perfektion als Abschlusskriterium
Eine Session endet mit einem vorher definierten Stand, nicht mit dem Gefühl metaphysischer Vollendung.
Mein 14-Tage-Test
Wer seinen eigenen Ablauf prüfen möchte, braucht keine neue Lebensphilosophie. Zwei Wochen genügen für erste Daten.
Vor jeder Session notierst du:
- gewünschtes Ergebnis;
- geplante Dauer;
- wichtigste Materialien;
- erlaubte KI-Rolle;
- tatsächlichen Abschluss.
Danach erfasst du:
- Wie oft wurde unterbrochen?
- Was wurde fertig?
- Welche Aufgabe blieb offen?
- Wo half KI wirklich?
- Wo erzeugte sie zusätzliche Schleifen?
- Wie lange brauchte der Wiedereinstieg am nächsten Tag?
Nach zehn Sessions können sich erste Muster zeigen: Vielleicht ist dein stärkster Block 45 Minuten lang oder du brauchst zuerst Bewegung. Vielleicht funktioniert Recherche am Nachmittag und Schreiben am Morgen – oder dein Problem liegt nicht in der Konzentration, sondern in einem unklaren Auftrag.
Die Daten sind interessanter als irgendeine allgemeine Morgenroutine eines Menschen, dessen Leben mit deinem wenig zu tun hat.
Deep Work ist keine Ausrede gegen Zusammenarbeit
Konzentrierte Einzelarbeit ist für Schreiben, Analyse und Gestaltung wichtig. Gute Inhalte entstehen trotzdem nicht im luftleeren Raum.
Interviews, Fachchecks, Feedback und Gespräche gehören dazu. Die Frage ist nur, wann.
Ich trenne:
- gemeinsames Klären;
- konzentriertes Bauen;
- gemeinsames Prüfen.
Wenn alles gleichzeitig passiert, entstehen Meetings mit Textbearbeitung im Kollektiv. Das ist selten die Sternstunde der Sprache.
Fazit: Nicht mehr Stunden – weniger Richtungswechsel
Deep Work hat meine Arbeitszeit nicht magisch halbiert. Solche Versprechen klingen gut und sind ohne saubere Messung wenig wert.
Was sich verändert hat: Ich erkenne deutlicher, wann Arbeit ein Ergebnis baut und wann sie nur Aufmerksamkeit verbraucht.
Mein System lautet:
- ein klares Ergebnis wählen;
- offene Schleifen parken;
- eigenes Denken zuerst diktieren;
- Material und Recherche bündeln;
- den vollständigen Entwurf bauen;
- KI in getrennten Rollen prüfen lassen;
- menschlich freigeben und sauber abschließen.
In meiner Arbeit macht KI diesen Ablauf schneller und gründlicher, wenn sie eine klare Aufgabe hat. Ohne diese Aufgabe produziert sie vor allem Möglichkeiten – und davon besitzt ein zerfaserter Arbeitstag bereits genug.
Quellen und weiterführende Hinweise
- Sophie Leroy: Why Is It So Hard to Do My Work? The Challenge of Attention Residue When Switching Between Work Tasks
- University of Washington Magazine: Einordnung der Attention-Residue-Forschung
Den Content-Prozess weiterdenken
Wie aus Diktat, Transkript, Recherche und Prüfung ein vollständiger redaktioneller Ablauf wird, zeige ich in meinem Beitrag über den Workflow mit Apple-Geräten. Für Teams beschreibt die KI-Strategie Rollen, Kontext und Evaluation des gesamten Systems.
