Rezension: Isabella Buck: Wissenschaftliches Schreiben mit KI. 2., überarbeitete und erweiterte Auflage. München: UVK/utb 2026. Rezensiert von Meike Meliss. Zeitschrift für Interkulturellen Fremdsprachenunterricht 31: 2, 335–338. https://doi.org/10.48694/zif.6182

Mit der rasanten Verbreitung generativer Künstlicher Intelligenz (KI) haben sich die Bedingungen wissenschaftlichen Arbeitens grundlegend verändert. Insbesondere seit der öffentlichen Verfügbarkeit großer Sprachmodelle wird intensiv diskutiert, welche Rolle KI-Systeme im akademisch-wissenschaftlichen Schreibprozess einnehmen können und wie ihr Einsatz mit den Prinzipien guter wissenschaftlicher Praxis vereinbar ist (vgl. Li et al. 2024; Naznin et al. 2025; Sanz-Tejeda et al. 2026). In diesem Spannungsfeld positioniert sich Isabella Bucks Wissenschaftliches Schreiben mit KI, das 2026 in zweiter, überarbeiteter und erweiterter Auflage erschienen ist. Die Autorin verfolgt das Ziel, Studierenden und Promovierenden einen reflektierten Umgang mit generativer KI zu vermitteln und zugleich praktische Hilfestellungen für den Einsatz entsprechender Werkzeuge bereitzustellen. Das Werk erscheint in der etablierten utb-Reihe Studieren, aber richtig und richtet sich vor allem an Personen, die bereits erste Erfahrungen mit wissenschaftlichem Schreiben gesammelt haben.

Inhaltlich gliedert sich das Buch in fünf aufeinander aufbauende Kapitel. Nach einer kurzen Einführung erläutert Buck zunächst in Kapitel 2 (Was ich über KI wissen sollte) die Grundlagen generativer KI. Dabei werden zentrale Begrifflichkeiten, Funktionsweisen sowie das Phänomen der Halluzinationen erläutert und aktuelle Herausforderungen verständlich dargestellt. Die Autorin erklärt, wie große Sprachmodelle arbeiten, und diskutiert zugleich ihre Grenzen. Themen wie Halluzinationen, Verzerrungen in Trainingsdaten, mangelnde Transparenz algorithmischer Systeme sowie datenschutzrechtliche und ethische Fragen werden sachlich und differenziert behandelt. Hervorzuheben ist, dass die Darstellung weder techniklastig noch vereinfachend ausfällt. Vielmehr gelingt es Buck, komplexe Zusammenhänge für ihre Zielgruppe nachvollziehbar aufzubereiten.

Das dritte Kapitel (Was ich über das wissenschaftliche Schreiben mit KI wissen sollte) bildet das theoretische Zentrum des Buches. Buck versteht wissenschaftliches Schreiben nicht als reine Textproduktion, sondern als Erkenntnis-, Denk- und Kommunikationsprozess. Entsprechend betont sie, dass KI wissenschaftliche Eigenleistung nicht ersetzt, sondern lediglich unterstützen kann. Zwar eignen sich KI-Systeme für Aufgaben wie Themenfindung, Forschungsfragenentwicklung, Gliederungserstellung oder sprachliche Überarbeitung, Verantwortung für Inhalte, Argumentation und Schlussfolgerungen verbleibt jedoch stets bei den Schreibenden.

Darüber hinaus diskutiert die Autorin die Anforderungen guter wissenschaftlicher Praxis beim Einsatz von KI. Transparenz, kritische Quellenprüfung, Eigenständigkeit und Verantwortlichkeit bleiben auch im Umgang mit KI unverzichtbar. Ergänzend stellt Buck Kriterien zur Auswahl geeigneter KI-Tools vor, darunter Datenschutz, Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit. Neu in der zweiten Auflage ist ein Abschnitt zum Context Engineering, der die Bedeutung präziser Eingaben und relevanter Kontextinformationen für die Qualität KI-generierter Ergebnisse hervorhebt. Die zentrale Botschaft des Kapitels lautet: KI ersetzt wissenschaftliche Kompetenz nicht, sondern setzt sie voraus.

Das vierte Kapitel (Wie ich mit KI wissenschaftlich schreibe) bildet den praxisorientierten Schwerpunkt des Buches. Buck beschreibt den Einsatz von KI entlang des gesamten wissenschaftlichen Schreibprozesses, von der Planung über die Literaturarbeit und Datenauswertung bis hin zur Rohfassung und Überarbeitung. Dabei betont sie, dass KI stets zielgerichtet und unter Berücksichtigung fachlicher, rechtlicher und datenschutzbezogener Rahmenbedingungen eingesetzt werden sollte. Besonders ausführlich behandelt die Autorin die Potenziale und Grenzen von KI in der Literaturarbeit und Forschung. KI kann bei der Themenentwicklung, der Formulierung von Forschungsfragen, der Strukturierung von Literatur, der Entwicklung von Erhebungsinstrumenten sowie bei ersten Analyse- und Schreibschritten unterstützen. Gleichzeitig warnt Buck vor einer unkritischen Übernahme KI-generierter Inhalte oder Quellenangaben und betont die Verantwortung der Forschenden für die fachliche und methodische Qualität ihrer Arbeit. Den größten Mehrwert sieht sie in der Überarbeitungsphase, etwa bei sprachlicher Optimierung, Kohärenzprüfungen oder Feedback zur Argumentationsstruktur. Insgesamt überzeugt das Kapitel durch seine hohe Praxisnähe, zahlreiche Anwendungsbeispiele und Prompt-Vorschläge. Buck macht deutlich, dass KI wissenschaftliches Arbeiten sinnvoll unterstützen kann, ohne die zentrale Bedeutung menschlicher Reflexion, Urteilsfähigkeit und Eigenverantwortung infrage zu stellen.

Das abschließende Kapitel (Wohin die Reise (vielleicht) gehen wird) bietet einen Ausblick auf die Zukunft des wissenschaftlichen Schreibens mit KI. Ausgehend von zehn Thesen skizziert Buck mögliche Entwicklungslinien und betont zugleich die Vorläufigkeit aller Prognosen angesichts der rasanten technologischen Entwicklung. Sie geht davon aus, dass KI-Systeme leistungsfähiger und stärker in akademische Arbeitsprozesse integriert werden, ohne jedoch wissenschaftliches Schreiben oder Forschende zu ersetzen. Statt einer vollständigen Automatisierung erwartet Buck eine Verschiebung der erforderlichen Kompetenzen: Neben Fach- und Methodenwissen gewinnen KI-Kompetenz, kritische Urteilsfähigkeit und Qualitätskontrolle an Bedeutung. Damit vertritt sie eine ausgewogene Position, die die Zukunft wissenschaftlichen Arbeitens in einer reflektierten Kooperation von Mensch und KI sieht, während zentrale wissenschaftliche Fähigkeiten wie kritisches Denken, Argumentation und Urteilsbildung weiterhin unverzichtbar bleiben.

Die Literaturgrundlage des Bandes überzeugt durch ihre hohe Aktualität sowie ihre interdisziplinäre Verankerung an der Schnittstelle von Linguistik, Schreibdidaktik, Hochschuldidaktik und KI-Forschung. Dadurch gelingt es der Autorin, technische, pädagogische und schreibwissenschaftliche Perspektiven produktiv miteinander zu verbinden. Didaktisch zeichnet sich das Werk durch eine stringent aufgebaute Kapitelstruktur, zahlreiche praxisorientierte Beispiele sowie ergänzende digitale Ressourcen aus. Die Kombination aus Zielsetzungen, zusammenfassenden Kernaussagen und weiterführenden Online-Materialien unterstützt sowohl die systematische Lektüre als auch die gezielte Nutzung als Nachschlagewerk.

Eine besondere Stärke des Buches liegt in seiner differenzierten und ausgewogenen Einordnung generativer KI. Buck entwickelt eine reflektierte Perspektive auf den Einsatz von KI im wissenschaftlichen Schreibprozess. Hervorzuheben ist insbesondere die konsequente prozessorientierte Ausrichtung: KI wird nicht als Instrument zur automatisierten Textproduktion konzipiert, sondern als Werkzeug zur Unterstützung von Reflexions-, Strukturierungs- und Überarbeitungsprozessen. Damit knüpft die Autorin an etablierte schreibdidaktische und wissenschaftstheoretische Vorstellungen wissenschaftlichen Schreibens als erkenntnisgenerierenden Prozess an.

Kritisch anzumerken ist jedoch, dass einzelne Toolbeschreibungen und Anwendungsszenarien aufgrund der hohen Innovationsdynamik generativer KI zwangsläufig Gefahr laufen, rasch an Aktualität zu verlieren. Darüber hinaus richtet sich das Buch primär an Leserinnen und Leser mit Vorkenntnissen im wissenschaftlichen Arbeiten. Für Studienanfängerinnen und Studienanfänger dürfte daher ergänzende Literatur zu den Grundlagen wissenschaftlicher Methodik erforderlich sein. Ferner könnte eine stärkere Berücksichtigung fachspezifischer Schreib- und Wissenschaftskulturen den Erkenntnisgewinn für fortgeschrittene Forschende weiter erhöhen.

Insgesamt legt Buck mit Wissenschaftliches Schreiben mit KI ein wissenschaftlich fundiertes, didaktisch durchdachtes und zugleich praxisnahes Handbuch vor. Das Werk zählt gegenwärtig zu den umfassendsten deutschsprachigen Publikationen zum KI-gestützten wissenschaftlichen Schreiben. Für Studierende, Promovierende, Lehrende sowie Akteurinnen und Akteure der Schreibberatung bietet es eine wertvolle Orientierung und einen substantiellen Beitrag zur aktuellen Debatte über die Transformation wissenschaftlicher Arbeits- und Schreibprozesse im Zeitalter generativer KI.