Tiny Experiments: Warum Planen nicht immer weiterhilft

(Ein Blog inspiriert von diesem Video von Anne-Laure Le Cunff, Neurowissenschaftlerin, Unternehmerin und Autorin des Buchs Tiny Experiments.)

„Wann hast du das letzte Mal etwas ausprobiert, ohne zu wissen, wohin es führt?“

Wir bauen Systeme. To-Do-Listen, Routinen, Jahrespläne. Wir optimieren, messen, vergleichen – auf sozialen Netzwerken sehen wir in Echtzeit, wer schneller vorankommt, wer produktiver ist, wer erfolgreicher wirkt. Anne-Laure Le Cunff beschreibt das als „giant leaderboard“: eine permanente Rangliste, auf die wir alle starren (Le Cunff, 2024).

Die implizite Logik dahinter: Wenn ich hart genug arbeite, wenn ich produktiv genug bin – dann werde ich erfolgreich. Und dann werde ich glücklich.

Doch wenn man Menschen fragt, die tatsächlich zufrieden mit ihrem Leben sind, wie sie ihre Leidenschaft gefunden haben, erzählen sie selten von durchgeplanten Karrieren. Sie sagen: „Ich bin da irgendwie reingerutscht.“ Sie sind ihrer Neugier gefolgt, nicht ihrer Checkliste.

Ich bringe oft das Beispiel von Kindern: Sie probieren einfach aus. Je älter wir werden, desto mehr folgen wir durchgetackteten Prozessen und Mustern. Sie vermitteln das Gefühl von Sicherheit und funktionieren, solange die Welt um sie herum stabil wirkt. Doch unsere Umwelt verändert sich ständig – und damit auch die Rahmenbedingungen. Welche Herangehensweisen passen, ist nicht sofort ersichtlich. Um das herauszufinden, braucht es Experimente.

Das Problem: Zu viel Information, zu wenig Raum

Wer sich mit dem Thema Lernen beschäftigt, kommt an der Cognitive Load Theory von Sweller (2011) nicht vorbei. Sie beschreibt, dass unser Arbeitsgedächtnis nur begrenzt Informationen verarbeiten kann – und bei zu viel überfordert ist (engl. cognitive overload).

Diese kognitive Begrenzung ist grundlegend – nicht weil unser Gehirn „veraltet“ wäre, sondern weil Aufmerksamkeit und Arbeitsgedächtnis biologisch limitierte Ressourcen sind. Doch die moderne Arbeitswelt ignoriert diese Grenzen systematisch: Ständige Erreichbarkeit, Multitasking-Erwartungen und Informationsflut fordern uns auf eine Weise, für die unser kognitives System nicht ausgelegt ist – unabhängig davon, wie anpassungsfähig unser Gehirn ist.

Die Folge: permanente Unsicherheit. „Bin ich schnell genug? Produktiv genug? Ambitioniert genug?“ Diese ständige Selbstüberwachung erzeugt Angst und schränkt ein.

Gleichzeitig folgen wir einem linearen Erfolgsmodell: Erst A, dann B, dann C – und am Ende wartet der Erfolg. Dieses Modell hat zwei Probleme:

1. Es setzt voraus, dass du weißt, wo du hin willst. Doch Ziele verändern sich. Die Welt verändert sich.
2. Es behandelt Unsicherheit als Problem. Dabei ist Unsicherheit die Voraussetzung für Lernen.

Diese Kombination – kognitive Überlastung und permanenter Erfolgsdruck – hat eine fatale Wirkung auf unser Denken. Der Psychologe Daniel Kahneman unterscheidet zwei Modi des Denkens: System 1 arbeitet schnell und automatisch, System 2 langsam und bewusst (Kahneman, 2011). Unter kognitiver Belastung übernimmt System 1 – wir reagieren automatisch, statt bewusst zu entscheiden. Der Raum für Reflexion verschwindet.

Drei Haltungen, die uns festhalten

Le Cunff beschreibt drei Mindsets, die entstehen, wenn wir Unsicherheit nicht mehr aushalten (Le Cunff, 2024):

• Das zynische Mindset hat weder Neugier noch Ambition. Es scrollt durch schlechte Nachrichten und glaubt nicht mehr daran, dass Veränderung möglich ist.
• Das escapistische Mindset ist neugierig, aber ohne Ambition. Es plant Traumurlaube und schaut Serien – alles, um nicht jetzt handeln zu müssen.
• Das perfektionistische Mindset hat hohe Ziele, aber keine Offenheit. Es versucht, Unsicherheit durch Arbeit zu beseitigen – und erzeugt dabei permanenten Druck.

Diese Mindsets sind keine Persönlichkeitsmerkmale. Sie sind Reaktionen auf Unsicherheit. Und sie sind veränderbar.

Als Alternative – Ihr Vorschlag: das experimentelle Mindset: hohe Neugier, hohe Ambition – aber ohne Zwang zur Perfektion.

Es ersetzt die Frage „Was will ich erreichen?“ durch „Was will ich herausfinden?“

Wie Tiny Experiments funktionieren

Ein Tiny Experiment ist kein Ziel. Es ist eine Frage mit begrenzter Laufzeit.

Zum Beispiel:

• „Ich schreibe zwei Wochen lang jeden Morgen 15 Minuten, ohne Bewertung.“
• „Ich arbeite drei Nachmittage in unterschiedlichen Cafés und beobachte, wie es sich anfühlt.“

Am Ende fragst du: Hat es mir gutgetan? Will ich mehr davon? Oder lasse ich es?

Der Pakt: Wie du anfängst

Jedes Experiment beginnt mit einem Pakt, einer Vereinbarung mit dir selbst. Ein guter Pakt hat drei Eigenschaften (Le Cunff, 2024):

1. Actionable (sofort machbar)
Du kannst jetzt anfangen, ohne zusätzliche Ressourcen oder Hilfe von anderen.

2. Specific duration (begrenzte Zeit)
Es gibt ein klares Enddatum, keine vage „ab jetzt für immer“-Verpflichtung.

3. Purpose (mit Frage verbunden)
Der Pakt dient einer Forschungsfrage, nicht einem Erfolgsziel.

Beispiel:
„Ich gehe drei Wochen lang jeden Mittwoch um 7 Uhr joggen, um herauszufinden, ob Bewegung am Morgen meine Konzentration verändert.“

Kein Zwang. Keine Bewertung. Nur: beobachten, notieren, entscheiden.

Le Cunff empfiehlt, während des Experiments kurze Notizen zu machen, nicht über Erfolg oder Misserfolg, sondern über Beobachtungen: Was spürst du? Was fällt dir auf? Was überrascht dich?

Am Ende analysierst du die Daten und entscheidest:

• Persist: Weitermachen, weil es funktioniert
• Pause: Stoppen, weil es nicht passt
• Pivot: Anpassen und noch mal probieren

Beispiel: Anne-Laure’s YouTube-Experiment

Anne-Laure Le Cunff wollte herausfinden, ob sie YouTuberin werden möchte. Viele Freunde machten das, und es sah nach Spaß aus. Also entwarf sie einen Pakt:

„Ich veröffentliche jede Woche ein Video bis zum Jahresende.“

Am Ende schaute sie auf die Daten:

Externe Daten: Erfolgreich. Gute Abo-Zahlen, positive Kommentare, Reichweite wuchs.

Interne Daten: „I was dreading it.“ Jede Woche, wenn sie vor der Kamera sitzen sollte, spürte sie Angst. Sie liebt es, mit Menschen zu sprechen und ihre Reaktionen zu sehen, aber in eine Kamera ohne Feedback zu sprechen, fühlte sich nicht richtig gut an. Jede Filmwoche war sie so blockiert, dass sie an nichts anderem arbeiten konnte.

Entscheidung: Pause. Sie hörte auf. Nicht, weil es scheiterte, sondern weil sie herausgefunden hatte, was sie wissen wollte: „Ich werde keine YouTuberin. Ich schreibe lieber Newsletter.“

Das Experiment war kein Misserfolg. Es war eine Antwort.

Was du beim Experimentieren beobachten kannst

Le Cunff schlägt vor, dich selbst wie ein Anthropologe zu beobachten (Le Cunff, 2024). Achte während deines Experiments auf drei Ebenen:

• Emotionen: Was fühlst du? Wann fühlt es sich leicht an, wann schwer?
• Energie: Was lädt dich auf? Was entleert dich?
• Executive Function: Wann bist du handlungsfähig? Wann gelähmt?

Diese Beobachtungen sind deine Daten. Sie zeigen, ob ein Experiment zu dir passt, unabhängig davon, ob es nach außen „erfolgreich“ aussieht.

Fazit: Neugier als Navigationssystem

Sich nicht zu überfordern heißt nicht, ohne Richtung zu leben. Es heißt, die Richtung nicht in Stein zu meißeln.

Verändern wir diesen Blickwinkel, dann ändert sich die Frage die wir uns stellen können von:

Was ist mein großes Ziel? zu Was will ich diese Woche herausfinden?

Neurowissenschaftliche Forschung zeigt, dass Information Seeking ähnliche Belohnungssysteme im Gehirn aktiviert wie das Stillen von Durst (Le Cunff, 2024). Neugier ist neurologisch gesehen kein Luxus, sondern ein motivationales System.

Das experimentelle Mindset ersetzt nicht Ziele durch Beliebigkeit. Es ersetzt Gewissheit durch Lernfähigkeit. Wer experimentiert, bleibt anpassungsfähig in einer sich verändernden Welt.

Also: Was könntest du diese Woche ausprobieren – nur um herauszufinden, was passiert?

Wenn du möchtest, nutze hierfür gerne mein Template. Einfach ausdrucken uns ausfüllen.

Mehr?

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Bereit, weiterzudenken?

Referenzen

Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. New York: Farrar, Straus and Giroux.
Le Cunff, A.-L. (2024). Tiny Experiments: How to Live Freely in a Goal-Obsessed World. Profile Books.
Sweller, J., Ayres, P., & Kalyuga, S. (2011). Cognitive load theory. Springer.