So deutlich die Potenziale sind, so unübersehbar sind die Risiken. Das zentrale Risiko besteht im „Deskilling“ (Reinmann, 2023) – nicht nur im Verlust einzelner Kompetenzen, sondern auch in der schleichenden Erosion von Urteilskraft, Problemlösefähigkeit und methodischer Selbstständigkeit. Die neuere Literatur beschreibt dies als Dissoziation von Performance und Learning (vgl. Crowston & Bolici, 2025). Werden Planen, Formulieren, Strukturieren und Prüfen dauerhaft an KI delegiert, kann die Qualität der Ergebnisse steigen, während die zugrunde liegenden kognitiven und metakognitiven Prozesse ausdünnen (vgl. Fernandes et al., 2025). Zhai et al. (2024) zeigen Zusammenhänge zwischen AI Dependency und nachlassenden analytischen Fähigkeiten, Yan et al. (2025) warnen davor, Performanzgewinne mit Lernen gleichzusetzen, und Bastani et al. (2025) weisen experimentell nach, dass Leistungszuwächse nach Wegfall der Unterstützung nicht zwangsläufig bestehen bleiben. Deskilling ist damit keine kulturkritische Befürchtung, sondern eine empirisch ernst zu nehmende Möglichkeit (vgl. Ferdman, 2026).