TL;DR - Key Takeaways
- •ADHD characteristics were the only positive predictor of divergent thinking in a study of 60 engineering undergraduates - SAT scores predicted GPA, ADHD predicted creativity.
- •Neurodiverse workers are 25% more satisfied with AI assistants (UK DBT) and 30% more productive in innovation-focused roles (Deloitte).
- •AI assistance led to a 17% decrease in mastery on concept quizzes, with heavy reliance correlating with less independent thinking (Anthropic 2025).
- •ADHD brains and LLMs share 10 structural parallels: associative generation, limited working memory, confabulation, pattern over sequence preference, and dependence on input structure.
Zentrale Datenpunkte und zitierbare Ergebnisse
Die Top 10 der aussagekraeftigsten Datenpunkte
1. Die METR-Verlangsamung (2025)
Erfahrene Entwickler, die KI-Tools nutzten, waren 19% langsamer bei vertrauten Codebasen. Sie glaubten, sie seien 20% schneller — eine 40-Prozentpunkte-Wahrnehmungsluecke.
- Quelle: METR RCT, n=16 Entwickler, 246 Aufgaben, arXiv:2507.09089
2. Die Neurodivergente Zufriedenheitsluecke
Neurodivergente Arbeitnehmende waren 25% zufriedener mit KI-Assistenten als neurotypische Befragte.
- Quelle: UK Department for Business and Trade
3. ADHS als einziger Kreativitaetspraediktor
In einer Studie mit 60 Ingenieurstudenten waren ADHS-Merkmale der einzige positive Praediktor fuer divergentes Denkvermegen. SAT-Werte sagten GPA vorher; ADHS sagte Kreativitaet vorher.
- Quelle: Taylor (2020), Journal of Engineering Education
4. Die Junior-Senior-Produktivitaetsumkehrung
Junior-Entwickler sehen 21-40% Produktivitaetsgewinne durch KI, waehrend Senior-Entwickler 7-16% Verbesserung erleben.
- Quelle: Mehrere Industrieberichte
5. Die Vertrauensluecke
Nur 3% der Entwickler vertrauen KI-generiertem Code ohne Review. Erfahrene Entwickler zeigen das hoechste Misstrauen (20% berichten “ueberhaupt kein Vertrauen”).
- Quelle: Stack Overflow 2025 Developer Survey
6. Die Kompetenz-Strafe
Ingenieure, die KI nutzen, erhielten Bewertungen, die 9% niedriger lagen fuer identische Arbeit im Vergleich zu denen, die keine KI nutzten.
- Quelle: Forschung zur Entwickler-Resistenz (Avelino)
7. Neurodivergente Team-Produktivitaet
Teams mit neurodivergenten Mitgliedern sind 30% produktiver in innovationsorientierten Rollen.
- Quelle: Deloitte
8. Das KI-Mastery-Paradox
Die Nutzung von KI-Unterstuetzung fuehrte zu einer 17%igen Abnahme der Mastery bei Konzeptquizzes, wobei starke KI-Abhaengigkeit mit weniger eigenstaendigem Denken korrelierte.
- Quelle: Anthropic Research (2025)
9. ADHS-Falscherinnerungsrate
Erwachsene mit ADHS produzieren signifikant mehr falsche Erinnerungen als Kontrollgruppen, erinnern sich an weniger gelernte Woerter, generieren aber mehr Konfabulationen.
- Quelle: Soliman & Elfar (2017), Journal of Attention Disorders, Effektstaerke d=0,69+
10. Die Community-Groesse
Es gibt 65.000+ Mitglieder allein in r/ADHD_Programmers.
- Quelle: Reddit
Am besten zitierbare Aussagen
Aus der Forschung
“Divergent thinking may be the key to the next leap in AI performance.” — Deloitte Insights
“Neurodivergent professionals don’t just benefit from AI tools; they’re often the ones who find the most creative and effective ways to use them.” — Microsoft Research
“ADHS-Gehirne brauchen externe Struktur, um inneres Chaos auszugleichen. KI liefert diese Struktur auf Abruf.” — Community-Konsens
Von Entwicklern
“Als ADHS-Dev: KI ist Segen und Fluch.”
“Claude is a programmable prosthetic for planning, prioritization, and compassionate pushback.” — Zack Proser
“Context switching kills me: jumping between tools breaks my flow state.” — Mohamed Amgad Khater
“In the course of five minutes, my inner dialogue may context shift at least a hundred times.” — Jeff Putz
Die Kernthese in einem Satz
Wenn Syntax durch KI zur Ware wird, wird Kreativitaet zum einzigen verbleibenden menschlichen Vorteil — und ADHS-Gehirne sind Kreativitaetsmaschinen.
Die Parallele in einer Tabelle
| Merkmal | ADHS-Gehirn | LLM |
|---|---|---|
| Generiert Ideen assoziativ | Ja | Ja |
| Konfabuliert plausibel klingende Unwahrheiten | Ja | Ja |
| Begrenztes Arbeitsgedaechtnis / Kontextfenster | Ja | Ja |
| Besser bei Mustern als bei Sequenzen | Ja | Ja |
| Braucht externe Struktur fuer Leistung | Ja | Ja |
| Produziert beste Arbeit durch anhaltendes fokussiertes Engagement | Ja (Hyperfokus) | Ja (iteratives Prompting) |
| Verliert leicht frueheren Kontext | Ja | Ja |
| ”Halluziniert” mit Zuversicht | Ja | Ja |
| Existenz in ewiger Gegenwart (kein Zeitgefuehl) | Ja | Ja |
| Ausgabequalitaet haengt stark von Inputstruktur ab | Ja | Ja |
Die Umkehrung in Zahlen
| Vor KI | Nach KI |
|---|---|
| Syntaxwissen = Macht | Syntaxwissen = zur Ware geworden |
| Memorierung = Vorteil | Kreativitaet = Vorteil |
| Konvergentes Denken = produktiv | Divergentes Denken = produktiv |
| Experte = am schnellsten | Experte = 19% langsamer |
| ADHS = Nachteil | ADHS = natuerliche Passung |
| ”Kenne die Antwort”-Kultur | ”Stelle die richtige Frage”-Kultur |
| Interne Meisterschaft geschaetzt | Externe Tool-Kompetenz geschaetzt |
| Problem Solving belohnt | Problem Finding belohnt |
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