Künstliche Intelligenz (KI) hat beachtliche Fortschritte im Bereich des mathematischen Schließens gezeigt, ihre Integration in die Praxis mathematischer Forschung bleibt jedoch begrenzt. In dieser Studie untersuchen wir, wie das KI-System Mathematician (AIM) nicht lediglich als reiner Problemlöser, sondern als Forschungspartner agieren kann. Anhand eines anspruchsvollen Problems der Homogenisierungstheorie analysieren wir die autonomen Schlussfolgerungstrajektorien von AIM und integrieren gezielte menschliche Eingriffe, um den Entdeckungsprozess strukturiert zu gestalten. Durch die iterative Zerlegung des Problems in handhabbare Teilziele, die Auswahl geeigneter analytischer Methoden sowie die Validierung von Zwischenergebnissen zeigen wir, wie menschliche Intuition und maschinelle Rechnung sich gegenseitig ergänzen können. Dieser kooperative Ansatz erhöht die Zuverlässigkeit, Transparenz und Interpretierbarkeit der resultierenden Beweise und gewährleistet gleichzeitig menschliche Aufsicht für formale Strenge und Korrektheit. Die vorgeschlagene Methode führt zu einem vollständigen und verifizierbaren Beweis und demonstriert darüber hinaus, wie systematisches menschlich-KI-kooperatives Schließen die Grenzen der mathematischen Entdeckung voranbringen kann.