Wir kennen die Prozesse und Anforderungen im editorischen Geschäft und wissen, wie wir von A (Überlieferung) nach B (Editionen) kommen wollen. Aktuelle KI-Anwendungen sind Werkzeuge, die darauf hin zu untersuchen sind, an welchen Stellen im Editionsprozess sie in welcher Weise produktiv eingesetzt werden können. Die aktuellen generativen KIs auf der Basis von LLMs haben spezifische Stärken und Schwächen, die einen Einsatz in bestimmten Bereichen eher nahelegen als in anderen. Auf dieser Basis müssen wir jetzt explorative Nutzungen für Anwendungsszenarien entwickeln und evaluieren. Dabei reichen die Optionen von einer direkten Nutzung generischer Anwendungen (wie ChatGPT) über das Entwickeln(-lassen) von Programmcode bis hin zu problemspezifischen Anwendungen und möglicherweise eigens erweiterten und trainierten LLMs. Dieser Blick in den Werkzeugkasten greift aber immer noch zu kurz, wenn er die Frage nach dem möglichen disruptiven Charakter der kommenden KI-Anwendungen unterschlägt. Es ist zu erwarten, dass diese nämlich nicht nur Werkzeuge für die gleichen Probleme sein, sondern unsere Verfahrensweisen, Fragestellungen und Perspektiven verändern werden. Zu den möglichen epistemologischen Folgefragen könnten solche gehören (1.) nach unserem Werkzeug-Begriff, (2.) dem Verhältnis zwischen dem Unschärfe-Paradigma der aktuellen KI-Anwendungen und dem auf Explizierung, Modellierung und Formalisierung beruhenden Kernprogramm der DH oder (3.) der Rolle kritischer Editionen im Wissenschaftssystem.