Buchreflexion: Wahnsinnig intelligent – Die verborgenen Potenziale neurodivergenter Menschen

Buchreflexion: Wahnsinnig intelligent – Die verborgenen Potenziale neurodivergenter Menschen

Autor: Prof. Dr. André Frank Zimpel
Erschienen: 23.04.2025

Zimpel ist Professor (Uni Hamburg) und arbeitet wissenschaftlich zu Lernen, Entwicklung und Neurodiversitätsforschung.

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Aufmerksamkeit als Zukunftskompetenz
‍Ein Plädoyer für neurodivergente Perspektiven im KI-Zeitalter

Ich habe in meinen letzten beiden Beiträgen schon über Neurodivergenz geschrieben – und seitdem lässt mich das Thema nicht mehr los. Einerseits wegen meiner eigenen Diagnose. Andererseits, weil ich glaube: Wir stehen erst am Anfang zu begreifen, was neurodivergente Perspektiven für Arbeit, Bildung, Führung – und ja, auch für KI – wirklich bedeuten. Und genau deshalb trifft dieses Buch bei mir einen Nerv.

Zimpel stellt eine These in den Raum, die erstmal simpel klingt – und dann immer größer wird: In Debatten rund um Neurodiversität und KI verwechseln wir ständig Intelligenz und Aufmerksamkeit. Nicht die “Intelligenz” ist das Problem (oder die Lösung), sondern die Art, wie Aufmerksamkeit funktioniert – wie sie gelenkt, überfordert, entlastet, fokussiert, verloren oder geschützt wird. Und wenn du jetzt denkst: „Okay, klingt spannend – aber was heißt das konkret?“ Dann lies weiter. Ich nehme dich mit durch die Gedanken, die bei mir hängen geblieben sind – und durch die Stellen im Buch, die mich zum Nachdenken gebracht haben.

Intelligenz ist nicht gleich Aufmerksamkeit (und das ist mehr als Wortklauberei)

‍Wir reden oft über Intelligenz, als wäre sie eine Art Zahl. Ein Score. Ein Ergebnis. Ein Ranking. Zimpel dreht den Blick: Er beschreibt, wie sehr das, was wir als intelligent bewerten, davon abhängt, worauf jemand Aufmerksamkeit richten kann – und unter welchen Bedingungen. Genau hier wird Neurodivergenz relevant: Nicht, weil neurodivergente Menschen “mehr” oder “weniger” intelligent wären – sondern weil Aufmerksamkeit anders organisiert sein kann. Und weil diese Unterschiede in unserer Welt (und in unseren Systemen) entweder Potenzial freisetzen oder Menschen ausbremsen. Im Buch – Kapitel 5 „Aufmerksamkeitsdefizit und Hyperfokus: Zu intelligent für Intelligenztests?“ (ab S. 221) – zeigt Zimpel sinngemäß an einer einfachen Zahlenreihe, wie trügerisch das Bedürfnis nach der einen richtigen Antwort ist: Je nachdem, welche Regel man annimmt, sind mehrere Fortsetzungen plausibel. Und genau das ist für mich ein Spiegel auf unsere Arbeitswelt. Denn wenn „gute Lösungen“ nur noch bedeuten, dass alle zum gleichen Ergebnis kommen, dann entsteht vor allem eins: Konvergenz. Man erfüllt den Standard – aber man unterscheidet sich kaum von anderen. Wirklich spannend wird es erst dort, wo Teams mehrere Logiken zulassen, Hypothesen nebeneinanderstellen und bewusst entscheiden: Welche Perspektive eröffnet den größeren Möglichkeitsraum? Welche Annahme führt zu etwas Neuem – statt nur zum Erwartbaren? In einer Welt, die ständig nach Innovation ruft, ist „die eine richtige Lösung“ oft nicht das Ziel, sondern die Grenze.
Was ich daran mag: Das ist kein romantisierendes “Superpower”-Narrativ. Es ist ein Realitätscheck: Wie bauen wir Umgebungen, die Aufmerksamkeit nicht permanent verheizen? Und wie erkennen wir Fähigkeiten, die außerhalb der Norm-Logik liegen?

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Synästhesie: Wenn Sinne sich vernetzen – und Denken sichtbar wird

‍Zimpel schreibt auch aus einer sehr persönlichen Perspektive: Er ist Synästhetiker. Das heißt (grob gesagt): Sinneseindrücke können sich bei synästhetischen Menschen koppeln – z. B. dass Töne Farben auslösen oder Zahlen eine räumliche Form haben. Synästhesie ist keine “Einbildung”, sondern eine stabile Wahrnehmungsform, die viele Betroffene lebenslang begleitet.
Warum ich das wichtig finde: Weil es sofort zeigt, was Neurodivergenz im Kern bedeutet – eine andere Art, Welt zu erleben. Und weil es eine Brücke schlägt: Manche Künstler:innen sprechen ganz selbstverständlich darüber, dass Musik “Farben” hat – Lady Gaga ist ein prominentes Beispiel dafür und hat das in Interviews beschrieben.
Für mich steckt darin eine Einladung: Wenn Wahrnehmung so unterschiedlich sein kann – warum tun wir dann so, als gäbe es die eine “normale” Form von Denken?

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Bilddenken & KI: Was Maschinen (noch) nicht wirklich können

‍Ein Punkt, der mir besonders hängen geblieben ist: Zimpel beschreibt bildliches Denken als eine Form von Intelligenz, die in unserer Kultur oft unterschätzt wird – und die gerade im Kontext von Autismus, ADHS, Dyslexie oder Dyskalkulie eine große Rolle spielen kann.
Er verweist dabei u. a. auf Temple Grandin, die immer wieder beschreibt, wie sehr Bild- und Sprachdenkende aneinander vorbeireden können – nicht aus bösem Willen, sondern weil sie Informationen komplett unterschiedlich “repräsentieren”.
Und dann kommt die KI-Perspektive: Wir sprechen bei Computern so selbstverständlich über Rechenleistung. Bei Menschen ist Intelligenz viel schwerer greifbar – und gerade dieses anschauliche, bildhafte, räumliche Denken bleibt (trotz aller Fortschritte) etwas, das Maschinen eher “nachbauen” als wirklich “erleben”.
Das fand ich als UX-Designerin besonders spannend, weil wir im Design ständig zwischen Sprache und Bildern übersetzen: mentale Modelle, Abläufe, Systeme, Bedeutungen. Und weil genau dort Aufmerksamkeit entscheidet, ob etwas verständlich wird – oder ob es in kognitiver Überforderung endet.

KI und Mangel an Diversität: Bias ist kein Bug

Jetzt der Part, der weh tut – weil er so real ist. Zimpel streift das Thema fehlende Diversität in Datensätzen und die Folgen, zum Beispiel bei Gesichtserkennung. Ein sehr konkretes Beispiel dazu gab es 2023 in Detroit: Porcha Woodruff, eine schwangere Schwarze Frau, wurde zu Unrecht verdächtigt und festgenommen – weil eine Gesichtserkennungssoftware ihr Gesicht fälschlich mit einer Person auf Überwachungsaufnahmen abglich und sie als „Treffer“ markierte. Später stellte sich heraus: Sie war es nicht.

Solche Fälle sind keine Randnotiz. Sie zeigen, was passiert, wenn Systeme den "Durchschnitt" lernen – und Abweichungen als Fehler behandeln. Und hier verbindet sich Zimpels Argument für mich mit einem größeren Punkt: Je besser KI darin wird, den Durchschnitt zu reproduzieren, desto wichtiger werden Menschen, die nicht dem erwartbaren Durchschnitt entsprechen. Nicht, weil sie „stören“ – sondern weil sie Varianz reinbringen. Perspektiven. Korrektive. Widerstand gegen monotone Muster.

Und genau da sehe ich die Brücke zu meiner täglichen Arbeit in Projektteams: Diversität ist kein Nice-to-have, sondern ein Qualitätsfaktor. Wenn wir nur mit ähnlichen Erfahrungswelten, ähnlichen Annahmen und ähnlichen Daten arbeiten, bekommen wir am Ende auch ähnliche Lösungen – und übersehen systematisch die Menschen, die nicht in diese Norm passen. In der Praxis heißt das für mich: vielfältige Perspektiven in Workshops, inklusiveres Recruiting in Research, mehr Aufmerksamkeit für Edge Cases – und ein Teamklima, in dem Widerspruch nicht als Störung gilt, sondern als Signal: Da fehlt uns gerade noch etwas.
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Hightech und Autismus: Warum so viele neurodivergente Menschen in Tech-Jobs landen

‍Zimpel greift auch die Beobachtung auf, dass in MINT- und Tech-Kontexten viele neurodivergente Menschen arbeiten – und dass Organisationen anfangen, das systematischer zu verstehen. Nach einer Schätzung von Auticon (die in verschiedenen Artikeln aufgegriffen wird) geht davon aus, dass in der Technologiebranche rund 2–3 % der Beschäftigten im Autismus-Spektrum sein könnten – höher als in der Allgemeinbevölkerung.
Und: Unternehmen wie SAP haben schon früh Programme aufgebaut, z. B. Autism at Work (Start 2013) – mit dem Ziel, neurodivergente Talente nicht “trotz”, sondern wegen ihrer besonderen Stärken einzubinden.

Wichtig ist mir dabei: Das ist nicht automatisch eine Happy-Story. Neurodivergente Menschen profitieren nicht von einem PR-Programm, sondern von passenden Bedingungen: klare Kommunikation, sichere Routinen, reizärmere Settings, faire Auswahlverfahren, echte Entwicklungspfade. Ohne das bleibt es die Alibi-Diversität.

„Ökologisch teuer“: KI kostet nicht nur Aufmerksamkeit – sondern Ressourcen

‍Ein Satz, der mich beim Lesen richtig nachdenklich gestimmt hat: KI ist ökologisch teuer.
Und damit das nicht abstrakt bleibt, ein konkretes Beispiel, das häufig zitiert wird und das Zimpel im Buch ebenfalls aufgreift: Forschende schätzen, dass das Training eines GPT-3-ähnlichen Modells in US-Rechenzentren in der Größenordnung von rund 700.000 Litern sauberem Süßwasser als Verdunstung für Kühlung verursachen kann. (Quelle: „Making AI Less ‘Thirsty’“, Li et al., 2023)

700.000 Liter. 🥵

Kein Wunder, dass dann auf Bühnen schnell Sätze fallen wie: „Jeder Chat kostet einen halben Liter Wasser.“ Nur: Als Pauschalaussage ist das problematisch. Der Ressourcenverbrauch hängt massiv davon ab, wo ein Modell läuft (Kühlung, Klima, Wetter, Strommix) und wie es genutzt wird (Länge, Modell, Last). Seriöse Schätzungen sprechen eher davon, dass Dutzende Anfragen zusammen in die Größenordnung einer 500-ml-Flasche fallen können – nicht jede einzelne Anfrage.

Was ich daran aber wichtig finde: Wir sollten nicht bei der moralischen Einzelanfrage hängen bleiben, sondern über die eigentliche Dynamik sprechen. Denn hier greift das Jevons-Paradox: Wenn KI effizienter und günstiger wird, steigt die Nutzung – und mit ihr der Gesamtverbrauch. Parallel entstehen gerade Agenten- und Automatisierungsnetzwerke, die nicht „ein Prompt“ sind, sondern dauerhaft laufende Workflows. Und der globale Strombedarf von Rechenzentren soll bis 2030 deutlich wachsen – unter anderem getrieben durch KI.
Das ist genau die Art Zahl, bei der mein Kopf kurz stoppt, weil sie plötzlich ein Bild erzeugt. Und plötzlich ist „KI“ nicht mehr nur ein Tool, sondern auch: Infrastruktur. Energie. Wasser. Politik.

Und genau an dieser Stelle stellt Zimpel (auch in seinem re:publica-Talk) die Machtfrage: Wenn KI so ressourcenintensiv ist, sollten wir sehr genau hinschauen, wer diese Technologie kontrolliert – und ob wir sie wirklich von wenigen großen Tech-Konzernen (und ihren Milliardären) bestimmen lassen wollen. Für mich heißt das nicht „KI ist schlecht“. Aber es heißt: Wir brauchen Verantwortung, Regeln und echte Leitplanken.

Wofür setzen wir diese Technologie ein? Wer profitiert? Wer zahlt die Kosten – und wo? Und ganz konkret: Wofür setze ich KI ein – und wofür nicht?
Und genau hier schließt sich für mich der Kreis zu Zimpels Kerngedanken: Wenn KI immer stärker den Durchschnitt reproduziert, brauchen wir neurodivergente Perspektiven – nicht nur für bessere Systeme, sondern auch für verantwortungsvollere Entscheidungen darüber, wofür wir diese Ressourcen überhaupt einsetzen.

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ADHS, Ritalin, Neurofeedback: Wenn Aufmerksamkeit eine Geschichte bekommt

‍Einer der spannendsten Teile für mich war, wie Zimpel Aufmerksamkeit historisch aufzieht – bis hin zu sehr greifbaren Anekdoten:

• Die Geschichte, dass Ritalin – 1944 synthetisiert – seinen Namen vom Spitznamen „Rita“ der Frau des Chemikers Leandro Panizzon erhielt, macht Wissenschaft auf einmal sehr menschlich (und zeigt, wie jung manches Wissen eigentlich ist).
  
• Neurofeedback als Alternative/Ergänzung: Gehirnaktivität in Echtzeit messen (oft via EEG) und durch Feedback trainieren – eine Idee, die seit Jahrzehnten immer wieder auftaucht und gerade heute durch neue Tools wieder interessanter wirkt.

Und ja: Da musste ich sofort an mich denken, weil ich seit 2018 mit dem Muse-EEG-Stirnband meditiere und das Thema Aufmerksamkeitsregulation für mich nicht nur Theorie ist. Meine Erfahrung hatte ich 2024 in diesem Artikel geteilt: Link

Mir gefällt an Zimpels Zugang, dass er nicht bei Diagnosen stehen bleibt, sondern fragt: Welche Spielräume brauchen Menschen, um ihre Aufmerksamkeit gut zu führen – ohne sich permanent zu verbiegen?

Rain Man, Einstein – und die gefährliche Verengung von „Genialität“

Ein Klassiker in der Popkultur ist Rain Man: Nicht jede:r kennt den Film oder die Referenz. Kurz erklärt: Rain Man ist ein Film von 1988. Darin gibt es die Figur Raymond Babbitt (gespielt von Dustin Hoffman), die als autistischer Savant dargestellt wird. Der Film hat viel Aufmerksamkeit auf Autismus gelenkt – aber er hat auch ein hartnäckiges Klischee verstärkt: Autismus = mathematisches Genie.Zimpel macht (für mein Empfinden) etwas sehr Wichtiges: Er würdigt außergewöhnliche Fähigkeiten, ohne daraus eine Norm zu machen. Denn: Viele Menschen im Spektrum sind nicht “Rain Man”. Und Intelligenz ist nicht nur Primzahlen. 

In diesem Zusammenhang taucht auch Albert Einstein auf – als Beispiel dafür, wie sehr wir im Nachhinein versuchen, Genialität neurobiologisch zu erklären (ADHS? Autismus? beides? nichts davon?). Für mich ist der springende Punkt nicht die Ferndiagnose, sondern die Perspektive: Wie viele Einsteins verlieren wir, weil wir Aufmerksamkeit nur durch die Brille von Anpassung bewerten? Und ganz ehrlich: Beim Lesen hat das auch etwas in mir angestoßen. Ich frage mich plötzlich: Ist mein Vater Autist? Bin ich selbst autistisch?

Dazu kommt ein Gedanke, den Zimpel über den Psychiater Edward Hallowell (selbst von ADHS betroffen) aufgreift und der bei mir komplett resoniert hat:

‍Menschen mit ADHS suchen oft die Reibung – Probleme, Komplexität, Herausforderung – weil das Einfache schnell langweilig wird. Und gleichzeitig sind Menschen mit ADHS, unabhängig vom Alter, oft intellektuell überschäumend. Dieser natürliche Glanz kann aber durch jahrelange Kritik, ständiges Korrigieren, Umerziehung, mangelnde Wertschätzung und wiederholte Enttäuschungen, Frustrationen und Misserfolge regelrecht ausgelöscht werden.

Ich habe beim Lesen sofort gedacht: Ja. Genau das. Und dann kam direkt die nächste Frage hinterher: Wie oft bauen wir Arbeit so, dass sie neurodivergente Menschen entweder unterfordert, überfordert – oder in ein dauerhaftes Masking drückt?

Ein kurzer Blick zurück: Woher kommt „Neurodiversität“ eigentlich?

‍Auch das fand ich stark: Zimpel ordnet den Begriff historisch ein. Der Begriff Neurodiversität wird häufig mit Judy Singer (Honours Thesis von 1998) und zeitgleichen Veröffentlichungen (z. B. Harvey Blume) in Verbindung gebracht. Was mir daran gefällt: Es zeigt, wie jung diese Bewegung ist – und wie viel Deutungsarbeit noch vor uns liegt.

Und jetzt? Was ich aus dem Buch mitnehme

‍Wenn ich Wahnsinnig intelligent in einem Satz zusammenfassen müsste, wäre es dieser:
Aufmerksamkeit ist eine begrenzte Ressource – und neurodivergente Perspektiven helfen uns, sie besser zu verstehen, fairer zu gestalten und klüger zu nutzen.

Ganz konkret nehme ich für mich (und für Organisationen) diese Fragen mit:

• Wo verschwenden wir Aufmerksamkeit durch schlechte Systeme?
  (Meetings, Prozesse, Tools, Kommunikation)
• Wo verwechseln wir Anpassung mit Leistung?
• Wo fehlt Varianz im Denken – weil wir nur “Teamfit” nach Norm messen?
• Welche Bedingungen machen aus “Auffälligkeit” ein Potenzial?

Und damit schließt sich für mich der Kreis zur KI: KI kann Aufmerksamkeit entlasten – aber sie kann auch Aufmerksamkeit fressen (durch Overload, durch ständiges Prompten, durch Dauer-Beschleunigung). Entscheidend ist, wie wir sie einsetzen – und wer am Tisch sitzt, wenn wir Regeln dafür machen.

Zimpel hat dazu auch auf der re:publica 2025 gesprochen („Hilfe, wir werden dümmer!“) und genau dieses Spannungsfeld aufgemacht: Neurodiversität + KI als Chance – aber nur, wenn wir demokratische, diverse, verantwortliche Leitplanken ernst nehmen.‍

Wer den Beitrag gerade nicht anschauen kann, hier der Textausschnitt, der mich persönlich sehr räsoniert hat.
Er antwortet auf die wichtige Frage: Gibt es ein Heilmittel gegen die Polarisierung in unserer Gesellschaft? 

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Die Antwort:
Neurodivergente Menschen. Weil Neurodivergente menschen haben gelernt dass sie mit Schwarmintelligenz nicht weit kommen. Das sind die Leute, die am ehesten bereit sind, eine Meinung zu vertreten, weil sie es gar nicht anders kennen. Die von anderen nicht geteilt wird auch wenn sie dafür für dumm, geistig behindert bezeichnte werden. Das sind die Menschen, die diesen Mut haben. Sie sind ehrlich und deswegen so unangenehm. Die sagen einem wirklich Dinge ins Gesicht, die man jetzt gerade nicht gerne hört möchte oder hören wollte.

Aber andererseits tut das unserer Gesellschaft gerade gut. Das ist das, wovon gut KI lebt, nämlich von der unabhängigen Meinung vieler. Weisheit der vielen oder Intelligenz der Masse nenne und möglichst wenig Schwarmintelligenz. Und immer wenn die KI schlecht läuft, dann ist es Schwarmintelligenz. Behindertenfeindlich, rassistisch, sexistisch, das sind genau die Ergebnisse aus Social Media, die wir in KI nicht brauchen. Die dann ganz teuer wieder raus prompted werden müssen. Deshalb wünsche ich mir hier ein Umdenken! Ich wünsche mir, dass wir begreifen, dass wir es mit Mechanismen zu tun haben, die uns auf Dauer die Demokratie kaputt machen und dass wir auch mit KI eine sehr ökologisch teure Technik haben. 70.000 Liter zur Kühlung von Chat GPT sind notwendig. 250 Mio Dollar nur die Stromkosten dafür, das ist so viel Energie, dass wir meiner Meinung nach solche tolle Technik nicht in den Händen von Tech-Milliardäre lassen können. Wir sollten uns überlegen, ob wir eine EU-weite Kontrolle brauchen und ob wir hier nicht viele Arbeitsplätze für neurodivergente Personen schaffen könnten.

Was ich mir beim Lesen zusätzlich gewünscht hätte (kleine Kritik)

‍Das Buch ist sehr reich, manchmal fast zu reich: Viele Beispiele, viele Bögen, viel historischer Kontext. Das ist gleichzeitig Stärke und Herausforderung. Ich hätte mir stellenweise noch klarere „Landepunkte“ gewünscht – so nach dem Motto: Okay, und was bedeutet das jetzt ganz konkret für Schule, Unternehmen oder Teams?
Aber: Vielleicht ist genau das auch der Punkt. Es ist kein „10-Tipps-Ratgeber“. Es ist ein Buch, das den Blick verschiebt.

Fazit: Für wen lohnt sich das Buch?

Wenn du dich für eines (oder mehrere) dieser Themen interessierst, ist das Buch eine sehr gute Investition:

• Neurodivergenz jenseits von Klischees (Autismus, ADHS, Dyslexie & Co.)
• Aufmerksamkeit als Schlüsselkompetenz
• KI-Debatten, die nicht bei “Hype vs. Angst” stehen bleiben
• Organisation & Bildung: Wie wir Systeme bauen, die Vielfalt nicht plattbügeln

Und wenn du – so wie ich – gerade sowieso in dieser Welt zwischen UX, Arbeitskultur, Neurodivergenz und KI unterwegs bist, dann ist es ein Buch, das nicht nur Wissen liefert, sondern Haltung.
Wenn du danach noch tiefer einsteigen willst: Meine beiden letzten Buchreflexionen zum Thema sind ein guter Anschluss – einmal breiter über “anders sein” und einmal das Handbuch “ADHS bei Erwachsenen”.

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