Die Umkehrung: Traditionelle Experten-Programmierer vs. ADHS-Entwickler im KI-Zeitalter

Die Tabelle der Vorteilsumkehrung

Dimension	Traditioneller Experte	ADHS-Entwickler
Syntax-/API-Wissen	Tiefe Investition (jetzt zur Ware geworden)	Hat sich nie darauf verlassen (keine versunkenen Kosten)
Denkstil	Konvergent (ein richtiger Weg)	Divergent (erkundet viele Wege)
Reaktion auf KI-Vorschlaege	Widerstand (bedroht Expertise)	Offenheit (ein weiteres externes Werkzeug)
Identitaet	Aufgebaut auf technischer Meisterschaft	Aufgebaut auf Kreativitaet und Anpassungsfaehigkeit
Komfort mit Iteration	Bevorzugt es, beim ersten Mal richtig zu liegen	Natuerliche Trial-and-Error-Mentalitaet
Detail vs. Gesamtbild	Glaenzt bei Implementierungsdetails	Glaenzt bei der Vision, delegiert Details
Externe Werkzeuge	Bevorzugt interne Meisterschaft	Verlaesst sich bereits auf externe Systeme
Problemtyp	Problem Solving (bei klar definierten Problemen)	Problem Finding (sehen, was gebaut werden soll)
KI-Produktivitaetseffekt	METR: 19% langsamer bei vertrautem Code	25% hoehere Zufriedenheit mit KI-Tools
Workflow-Stoerung	”Workflows aendern ist die groesste Huerde"	"Flexibilitaet und Anpassungsfaehigkeit” sind zentral

METR 2025 RCT: KI-Tools machten erfahrene Entwickler 19% langsamer bei vertrauten Codebasen
Sie sagten voraus, KI wuerde sie 24% schneller machen — 40+ Prozentpunkte Wahrnehmungsluecke
Akzeptierten weniger als 44% der KI-Vorschlaege, 75% lasen jede Zeile, 56% nahmen groessere Aenderungen vor
Junior-Entwickler sehen 21-40% Produktivitaetsgewinne vs. Senior-Entwickler mit 7-16%
“The Revenge of the Junior Developer”: Senior-Status war “eine Meritokratie des Narbengewebes, aufgebaut auf Syntax-Memorierung” — jetzt zur Ware geworden

Forschung zu Mensch-KI-Co-Creation: Nutzer konvergieren zu schnell zu “gut genug”-Ergebnissen
Experten mit eingefahrenen Mustern sind besonders anfaellig fuer “Design-Fixierung”
Die produktivste KI-Interaktion erfordert die Entkopplung von Exploration und Constraint-Satisfaction — genau das, womit konvergente Denker kaempfen

Nur 3% vertrauen KI-generiertem Code ohne Review
Erfahrene Entwickler zeigen hoechstes Misstrauen (20% berichten “ueberhaupt kein Vertrauen”)
Ingenieure, die KI nutzen, erhielten Bewertungen, die 9% niedriger lagen fuer identische Arbeit (Kompetenz-Strafe)
3 von 4 Unternehmen: Workflows aendern ist die schwierigste Implementierungshuerde
Unter Druck greifen Fachleute auf vertraute Werkzeuge zurueck

Psychology Today: “KI loest die erzwungene Demontage der Identitaet selbst aus” fuer jene, die auf professioneller Kompetenz aufgebaut sind
“The Programmer Identity Crisis” (Hojberg): Entwickler werden zu “blossen Operatoren”, die KI-Output ueberpruefen
“AI Skill Threat” (Developer Success Lab, n=3.000+): Angst, dass aktuelle Faehigkeiten obsolet werden
Ganze Hacker-News-Threads widmen sich der “Identitaetskrise als Software-Ingenieur wegen KI”

Haben sich nie auf Memorierung als primaere Strategie verlassen
“Wenn ich es nicht weiss, finde ich es heraus” — genau die Denkweise, die KI belohnt
Neuheitssuchende Natur = haben nie erwartet, alles zu beherrschen = Komfort mit Lernen im Moment
Stack Overflow: “Programmieren ist ein kreativer Prozess, der staendiges Lernen neuer Dinge beinhaltet”

Das ADHS-Leben ist grundsaetzlich iterativ (allein die richtige Medikation zu finden dauert durchschnittlich 2,56 Versuche)
Tief eingeuebt im Komfort mit Trial-and-Error-Prozessen
Bildet sich direkt ab auf: Prompt -> Review -> Verfeinern -> Wiederholen
“Research Binges” = explorativer divergenter Ansatz, den KI belohnt

ADHS = “Big-Picture-Intelligenz” / “Big-Picture-Begabung”
Wenn sie in winzigen Details versinken, gehen sie verloren — KI uebernimmt die Details
Architekten mit ADHS glaenzen wegen des “staendigen Gedankenstroms und der Tendenz, ueber Grenzen hinweg zu denken”
Entwickler liefert die Vision; KI uebernimmt die Implementierung — perfekter ADHS-Workflow

“Verhaltensflexibilitaet” als zentraler ADHS-Bewaeltigungsmechanismus (ACM SIGACCESS 2025)
ADHS-Gehirne gedeihen bei Flexibilitaet und Anpassungsfaehigkeit
“Iterieren” als Kernstaerke: einschaetzen was funktioniert, Anpassungen vornehmen, verfeinern
Das IST KI-unterstuetzte Entwicklung

Haben ihr ganzes Leben damit verbracht, externe Kompensationssysteme aufzubauen
Visuelle Zeitplaene, Checklisten, digitale Tools, Erinnerungen, “Brain Dumps”
KI-Coding-Tools sind einfach die neueste Ergaenzung dieses Oekosystems
UK Dept. for Business and Trade: neurodivergente Arbeitnehmende 25% zufriedener mit KI-Assistenten
Microsoft: neurodivergente Fachleute “finden oft die kreativsten und effektivsten Wege, KI-Tools zu nutzen”

Ingenieure wandeln sich “von Code-Implementierern zu Orchestratoren von Technologie”
Jetzt wird gefragt “Ist das der richtige Ansatz?” statt “Wie implementiere ich diese Funktion?”
Harvard Business School: Menschen liefern neuartige Vorschlaege, KI erschafft praktische Loesungen
Die kritische menschliche Faehigkeit ist zu wissen, wie man die richtigen Fragen stellt

Problem Finding: “Identifikation, Definition, Ausdruck, Konstruktion” — treibt kreative Leistung
KI ist ein maaechtiger Problem-LOESER; menschlicher Wert liegt im Problem-FINDEN
ADHS-Menschen glaenzen beim Problem Finding: bemerken, was andere herausfiltern
College-Studenten mit ADHS: hoehere Werte bei “konzeptueller Expansion und Ueberwindung von Wissenseinschraenkungen”

Metrik	Quelle	Ergebnis
KI-Verlangsamung fuer Experten	METR 2025 RCT	19% langsamer mit KI-Tools
Wahrnehmungsluecke	METR 2025	Glaubten 20% schneller (40pp Luecke)
Junior vs. Senior KI-Gewinne	Mehrere	21-40% vs. 7-16%
KI-Vorschlagsakzeptanz	METR 2025	<44% akzeptiert
Vertrauen in KI-Code	Stack Overflow	Nur 3% vertrauen ohne Review
Kompetenz-Strafe	Forschung	9% niedrigere Bewertungen fuer KI-Nutzer
Neurodivergente KI-Zufriedenheit	UK DBT	25% zufriedener
Neurodivergente Team-Produktivitaet	Deloitte	30% produktiver bei Innovation
ADHS-Programmierer-Community	Reddit	65.000+ Mitglieder in r/ADHD_Programmers