Eine neue Großstudie der Université de Montréal mit über 100.000 Teilnehmern bringt Klarheit in eine der meistdiskutierten Fragen der KI-Debatte: Wie kreativ sind Sprachmodelle wirklich – und wo liegen ihre Grenzen?
KI übertrifft Durchschnittsmenschen bei Kreativitätstests – mit einer wichtigen Einschränkung
Studie im größten Maßstab bisher
Die Untersuchung, veröffentlicht in Scientific Reports (Nature Portfolio) und mitverantwortet vom renommierten KI-Forscher Yoshua Bengio, ist der bislang umfangreichste direkte Vergleich zwischen menschlicher und maschineller Kreativität. Getestet wurden mehrere führende Sprachmodelle – darunter ChatGPT, Claude und Gemini – anhand standardisierter Tests zur sogenannten divergenten Kreativität. Dabei sollen Probanden möglichst originelle und vielfältige Ideen zu einem vorgegebenen Begriff oder Problem entwickeln.
Die KI-Systeme erzielten bei diesen strukturierten Aufgaben überdurchschnittliche Ergebnisse. Studienleiter Professor Karim Jerbi vom Fachbereich Psychologie der Universität Montréal kommentiert:
„Unsere Studie zeigt, dass einige auf Large Language Models basierende KI-Systeme inzwischen die durchschnittliche menschliche Kreativität bei klar definierten Aufgaben übertreffen können. Dieses Ergebnis mag überraschend – sogar beunruhigend – wirken.”
Die Grenze liegt beim oberen Kreativitätsspektrum
Trotz dieser Ergebnisse zeichnet die Studie kein einseitiges Bild. Die kreativsten zehn Prozent der menschlichen Teilnehmer übertrafen sämtliche getesteten KI-Modelle deutlich. Besonders ausgeprägt war dieser Unterschied bei anspruchsvolleren Formaten wie Lyrik und Erzähltexten – dort bleiben Tiefe, Mehrdeutigkeit und kontextuelle Originalität Stärken, die Sprachmodelle bislang nicht zuverlässig reproduzieren.
KI liefert bei standardisierten Ideenfindungsaufgaben solide bis starke Ergebnisse – im Bereich hochgradig individueller oder kulturell verwurzelter Kreativleistung jedoch nicht.
Diese Differenzierung ist für die Praxis wesentlich und sollte die Grundlage jeder strategischen KI-Entscheidung bilden.
Was das für den Unternehmenseinsatz bedeutet
Für Unternehmen, die Generative AI in kreative Arbeitsprozesse integrieren, liefert die Studie eine sachliche Orientierung. Large Language Models eignen sich als Werkzeug für:
- Ideengenerierung und Brainstorming
- Variantenentwicklung im Marketing und in der Produktentwicklung
- Konzeption von Kommunikationsmaterialien
In diesen Kontexten kann KI Arbeitsprozesse beschleunigen und Engpässe beim initialen Ideenvolumen verringern. Gleichzeitig belegt die Studie, dass Mitarbeiter mit ausgeprägten kreativen Fähigkeiten weiterhin einen messbaren Mehrwert gegenüber KI-Systemen erbringen – und das nicht nur in künstlerischen Berufen, sondern überall dort, wo originelle Problemlösungen gefragt sind.
Einordnung für deutsche Unternehmen
Für deutsche Unternehmen, die KI-Strategien entwickeln oder ausbauen, liefert diese Studie ein differenziertes Argument gegen zwei verbreitete Extrempositionen:
Weder die pauschale Ablehnung von KI als kreativem Werkzeug noch die vollständige Substitution menschlicher Kreativleistung ist durch die Datenlage gedeckt.
Sinnvoller ist eine klare Aufgabenteilung:
- KI für skalierbare Ideenproduktion und strukturierte Kreativaufgaben
- Menschliche Expertise für komplexe, kontextsensitive und strategisch bedeutsame Kreativarbeit
Unternehmen, die diese Trennung konsequent umsetzen, dürften den größten Produktivitätsgewinn erzielen – ohne auf die Stärken qualifizierter Mitarbeiter zu verzichten.
Quelle: ScienceDaily AI
