KI Implementierung

KI ist nicht, was du denkst – Mythen, Missverständnisse und was wirklich zählt

In der Geschäftswelt kursieren zahlreiche Mythen über KI. Viele glauben, „KI“ sei ein magisches Etikett, das jede Software schlau und jedes Gerät wertvoller macht. Dabei gilt: „Doch nicht alles, was nach KI aussieht, ist tatsächlich KI. Daher brauchen wir diese Grundlage unbedingt, wenn wir uns näher mit KI befassen möchten“ (KI jetzt!, S. 20). Mit anderen Worten: Nicht jede moderne Software verwendet tatsächlich lernfähige KI – und manchmal steckt KI an Orten, wo man sie gar nicht vermuten würde. Dieser Artikel nimmt die gängigsten Missverständnisse unter die Lupe und zeigt, was Entscheider:innen im Mittelstand wirklich über KI wissen müssen.

Mythos 1: Überall wo KI draufsteht, ist auch KI drin

Der Begriff KI wird heutzutage geradezu inflationär gebraucht. Ob in Werbung für Staubsaugerroboter oder „intelligente“ Toaster – das Kürzel KI prangt oft auf Produkten, um Innovationskraft zu suggerieren. In Wahrheit basieren viele solcher Geräte nur auf fest einprogrammierten Regeln statt auf echter Intelligenz. „Viele Roboter, so z. B. Rasenmäher-, Staubsauger- oder Industrierobo- ter, sind ebenfalls nicht KI-basiert, auch wenn sie möglicherweise so wirken. Zwar verfügen diese Geräte über jede Menge Computerchips und Sensorik, doch die Software dahinter ist oft nicht viel mehr als ein kompliziertes Regelwerk“ (KI jetzt!, S. 26). Das heißt, sie reagieren nach vordefinierten Mustern auf Befehle oder Umweltreize, ohne sich an neue Situationen anzupassen. Ein Saugroboter zum Beispiel umfährt ein Hindernis oder stoppt – aber er lernt nicht dazu, wenn man ihm nicht explizit neue Befehle einprogrammiert.

Diese Verwechslungsgefahr hat sogar einen Namen: AI-Washing. Ähnlich wie beim „Greenwashing“ (dem ungerechtfertigten grünen Image) sprechen Fachleute von AI-Washing, wenn Unternehmen ihre Produkte als KI-getrieben anpreisen, obwohl kaum oder gar keine echte KI dahintersteckt. Marketingabteilungen nutzen den KI-Hype schamlos aus – selbst Alltagsgegenstände wie Waschmaschinen werden als „KI-gestützt“ beworben [1]. Für Verbraucher und Geschäftskunden ist das irreführend. Mehr noch: Es besteht Wettbewerbsrisiko, denn falsche KI-Versprechen können rechtliche Konsequenzen haben. Entscheider:innen sollten daher kritisch hinterfragen, ob bei angeblichen KI-Produkten wirklich Maschinelles Lernen oder intelligente Algorithmen im Spiel sind – oder nur einfache Automatismen.

Mythos 2: Künstliche Intelligenz denkt wie ein Mensch

Ein weiteres Missverständnis ist die Annahme, KI würde „denken“ wie wir. Oft entsteht dieses Bild durch Sci-Fi-Filme oder medienwirksame Beispiele wie menschenähnliche Roboter. Faktisch handelt es sich bei nahezu allen aktuellen KI-Anwendungen um sogenannte schwache KI. Das bedeutet, sie sind spezialisiert auf eng umrissene Aufgabenbereiche und beherrschen genau das, wofür sie trainiert wurden – nicht mehr. „Schwache KI ist alles, was wir jetzt schon an KI-Anwendungen sehen“ (KI jetzt!, S. 23). Ein Sprachassistent kann beeindruckend flüssig reden, weiß aber nichts über andere Themen, für die er nicht programmiert wurde.

Demgegenüber steht die Vision der starken KI, die wirklich eigenständig handelt und generell denken könnte wie ein Mensch. Viele Science-Fiction-Filme basieren auf dieser Idee. Doch eine starke KI wäre gegeben, wenn eine Maschine oder Software plötzlich eigenständige Motive oder Lösungswege aufzeigt – und genau das hat bisher kein System getan. Weder ChatGPT noch selbstfahrende Autos haben eigene Absichten; sie führen nur das aus, wofür sie gemacht oder trainiert wurden. Elon Musk prophezeite zwar, dass schon in den nächsten Jahren eine Superintelligenz entstehen könnte, die schlauer ist als wir [2]. Solche Aussagen heizen die öffentliche Debatte an. Viele Forschende – darunter die Autoren von KI jetzt! – halten solche Prognosen jedoch für überzogen. Von einer tatsächlich agentischen KI, die aus eigenem Antrieb handelt, sind wir in Wahrheit noch weit entfernt.

Blick ins Innere: Statistik statt Bewusstsein

Wie „denken“ heutige KI-Systeme nun wirklich? Vereinfacht gesagt, basiert ihre Intelligenz auf Statistik, nicht auf Bewusstsein. Ein neuronales Netzwerk wie GPT-4 berechnet aus Abermillionen Beispielen die wahrscheinlich passendste Antwort – es versteht aber nicht im menschlichen Sinne die Bedeutung. Das führt zu erstaunlichen Fähigkeiten, aber auch zu Fehlern: KI kann logisch wirken und doch groben Unsinn ausgeben, wenn die Datenlage dürftig ist. So entstehen Halluzinationen, etwa falsche Fakten, weil dem Modell Kontext oder Weltwissen fehlt.

Wichtig ist, zwischen cleverer Programmierung und echter Lernfähigkeit zu unterscheiden. Nicht in jeder Schlussfolgerung auf der Basis von Big Data steckt zwangsläufig KI. Viele Analysen mit großen Datenmengen folgen festen Algorithmen, ohne dass das System dazulernt. Ein klassisches Business-Analytics-Tool kann etwa Kauftrends erkennen, arbeitet aber mit vordefinierten Rechenregeln. Statistische Modelle enthalten nicht unbedingt KI. Erst wenn ein System selbständig Muster aus neuen Daten ableitet und seine „Strategie“ anpasst, sprechen wir von Machine Learning – dem Kern echter KI. Doch selbst dann: Die Maschine hat kein eigenes Bewusstsein oder Gefühl für das, was sie tut. Sie erkennt Korrelationen, keine Bedeutungen.

Autonom vs. automatisch: Wo liegen die Grenzen?

Wenn wir von autonomen Systemen hören – autonome Fabriken, autonome Fahrzeuge – klingt das nach Maschinen, die völlig allein Entscheidungen treffen. In gewissem Rahmen stimmt das: Eine moderne KI kann im Bruchteil von Sekunden selbständig entscheiden, z. B. ob ein Objekt auf der Straße ein Mensch ist, und bremsen. Doch diese Autonomie ist relativ: Das System befolgt immer noch Regeln und Ziele, die der Mensch vorgegeben hat (etwa „Unfälle vermeiden“).

Ein oft übersehener Punkt: Selbstlernende KI ist nicht gleich selbstbestimmte KI. Erst wenn das System in der Lage ist, aus den Umgebungsdaten eigenständig zu lernen, ohne jede vorgegebene Schablone, kann man von KI-Systemen sprechen. Heutige KI lernt zwar in Trainingsphasen, aber im Einsatz folgt sie ihrem erlernten Modell. Sie wird nicht spontan kreativ oder rebellisch. Bestes Beispiel: Trotz der Bezeichnung "Full Self-Driving" ist das Autopilot-System von Tesla keineswegs voll autonom – es erfordert ständige menschliche Überwachung, weil die KI im Auto nicht mit jeder unvorhergesehenen Verkehrssituation allein klarkommt. Der viel beschworene „Roboter-Aufstand“ bleibt Fiktion – reale KI-Systeme haben keine eigenen Antriebe außerhalb der Aufgaben, die wir ihnen stellen.

Die aktuelle Debatte um Agentic AI – also KI, die eigenständig Ziele verfolgt – ist hauptsächlich theoretischer Natur. Forschende diskutieren Sicherheitsmechanismen, um zu verhindern, dass fortgeschrittene KI sich verselbständigt. Aber Stand heute zeigen selbst die klügsten Modelle keinerlei echte Selbstinitiative. Wenn überhaupt, treten Probleme auf, weil KI zu wörtlich unseren Anweisungen folgt oder unerwartete Schlupflöcher nutzt (Stichwort: Prompt Injection, wo KI dazu gebracht wird, Regeln zu umgehen). Die Verantwortung liegt also nach wie vor beim Menschen: Wir definieren die Ziele, und KI führt sie aus – im Guten wie im Schlechten.

Was Maschinen heute schon besser können – und was nicht

Trotz ihrer Grenzen leisten schwache KI-Systeme Erstaunliches. In engen Domänen übertreffen sie uns längst: Bilderkennung, Sprachübersetzung, Schach und Go spielen – überall dort, wo es um Datenmuster und Rechenpower geht, haben Maschinen die Nase vorn. Ein modernes KI-Modell kann Millionen Dokumente in Sekunden analysieren und Zusammenhänge finden, die kein Mensch je entdecken würde.

Doch wenn das Umfeld unvorhersehbar und komplex wird, stoßen Maschinen an Grenzen. Ein KI-gesteuerter Kundenchat kann einfache Anfragen blitzschnell beantworten, scheitert aber womöglich an einer ironischen Bemerkung des Nutzers. Flexibilität und gesunder Menschenverstand – das berühmte Common Sense – fehlen der KI. Sie kennt keine echten Emotionen, versteht keine moralischen Werte (außer wir modellieren sie grob als Regeln) und kann nicht spontan von einem Fachgebiet ins nächste wechseln.

Ein Beispiel: OpenAI’s neueste Modelle GPT-4o („o“ für omni) und nun auch GPT-5 beeindruckt dadurch, dass es Text, Bild und Audio gleichzeitig verarbeiten kann. Man kann ihm eine Aufgabenstellung quer durch verschiedene Formate geben – es beschreibt ein Bild, hört eine Frage und antwortet in Text. Trotzdem bleiben alle GPTs Beispiele für schwache KI: Sie glänzen in dem, wofür sie trainiert wurden (multimodale Konversation), aber sie entwickeln keine eigenen Ziele. Sie können etwa aus einem Foto und einer Frage schlussfolgern, was der Benutzer wissen will, kann aber nicht entscheiden, plötzlich ein ganz anderes Problem anzugehen, das ihm niemand gestellt hat. Es besitzt keine Alltagsintuition, sondern rechnet brav innerhalb seiner Parameter. Auch nicht mit Agenten-KIs.

Heutige KI glänzt vor allem dort, wo es um spezifische, klar definierte Probleme geht:

• Bilderkennung: KI-Systeme identifizieren Gesichter oder diagnostizieren Krankheiten auf Röntgenbildern oft präziser als Menschen.
• Sprachverarbeitung: Chatbots beantworten Kundenanfragen rund um die Uhr, Übersetzungs-KI wie DeepL liefert in Sekunden hochwertige Übersetzungen.
• Datenanalyse: Im Finanzwesen spürt KI Betrugstransaktionen auf, in der Produktion prognostiziert sie Wartungsbedarfe, bevor Maschinen ausfallen.

All diese Leistungen basieren auf Mustern in gewaltigen Datenmengen – hier spielt KI ihre Stärken aus.

Doch es gibt nach wie vor Bereiche, in denen Menschen unschlagbar bleiben:

• Kreativität und Strategie: KI kann millionenfach gelernte Stile imitieren (etwa in der Bild- oder Texterzeugung), aber keine wirklich originellen Ideen aus dem Nichts schöpfen.
• Sozialkompetenz: Führung, Teamwork, Verhandlungen – überall dort, wo Empathie und Menschenkenntnis gefragt sind, kommt KI an ihre Grenzen.
• Gesunder Menschenverstand: Was für uns selbstverständlich ist (z. B. physikalische Grundregeln oder moralische Intuition), muss einer KI erst umständlich beigebracht werden – und vieles davon kann sie (noch) nicht erfassen.

Der Mensch bleibt also in vielen Rollen unverzichtbar, gerade wenn es um das große Ganze, um Ethik oder um komplexes multidisziplinäres Denken geht. KI ist ein kraftvolles Werkzeug, kein Ersatz für menschliche Intelligenz.

Fazit: Klarheit über KI – was zählt wirklich

Für den Mittelstand ist KI Chance und Herausforderung zugleich. Umso wichtiger ist es, Klarheit zu haben, was KI leisten kann – und was nicht. Lassen Sie sich nicht von Buzzwords blenden: Ein einfaches Regelwerk macht noch keine Künstliche Intelligenz. Die wirklich revolutionären KI-Anwendungen zeichnen sich dadurch aus, dass sie aus Daten lernen, adaptiv handeln und Aufgaben übernehmen, die bislang menschliche Domäne waren.

Statt blind dem Hype zu folgen, sollten Entscheider:innen die Mythen entzaubern und mit grundlegendem KI-Verständnis agieren. Wenn Sie wissen, wie KI tickt (dazu mehr im nächsten Beitrag dieser Reihe) und worauf es ankommt – nämlich Datenqualität, Kontext und das Zusammenspiel von Mensch und Maschine – dann sind Sie gewappnet, um die echten Chancen der KI für Ihr Unternehmen zu nutzen.

Neugierig geworden? Im Buch "KI jetzt!", von Mark Brinkmann und Kai Gondlach, erfahren Sie noch mehr über die wahren Potenziale der Künstlichen Intelligenz und wie Sie Mythen von Fakten trennen können. Lassen Sie sich inspirieren und sichern Sie sich Ihren Wissensvorsprung – KI jetzt! ist Ihr Begleiter in die Zukunft der Arbeitswelt.

[1] https://www.cmshs-bloggt.de/rechtsthemen/kuenstliche-intelligenz/ai-washing-vermeiden-rechtssicher-werben-mit-kuenstlicher-intelligenz/

[2] https://x.com/elonmusk/status/1871083864111919134?lang=en

by Kai Gondlach