Was kann KI wirklich? Und wo sie (noch) danebenliegt

Beeindruckend, aber nicht unfehlbar.

So beschreiben viele ihre Erfahrungen mit KI-Tools. Die eine liefert perfekte Texte in Sekunden. Die andere halluziniert Quellen, als wären sie echt. Aber woran liegt das? Und wie erkennen Sie, wo KI heute wirklich zuverlässig ist, und wo nicht?

Dieser Artikel gibt einen ehrlichen Überblick. Ohne Hype. Ohne Schwarzmalerei. Sondern mit klaren Beispielen aus der Praxis.

Wo KI heute stark ist

KI kann heute schon sehr viel. Vor allem, wenn es um Muster, Sprache und Daten geht. Im Folgenden einige Bereiche, in denen sie zuverlässig liefert, mit konkreten Szenarien aus dem Berufsalltag:

1. Texte zusammenfassen und strukturieren

Ob lange E-Mails, Meeting-Mitschriften oder Fachartikel, KI kann in Sekunden den Kern herausfiltern. Das spart Zeit und Nerven. Besonders im Arbeitsalltag.

Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie erhalten ein 12-seitiges Protokoll eines Kundentermins. Statt mühsam alles durchzulesen, lassen Sie die KI eine stichpunktartige Zusammenfassung mit den wichtigsten To-dos, Entscheidungen und offenen Fragen erstellen, in unter einer Minute.

2. Daten erkennen und zuordnen

In der Buchhaltung ordnet KI Rechnungen automatisch den richtigen Kostenstellen zu. Im Marketing erkennt sie, welche Kundensegmente am besten auf eine Kampagne reagieren. Immer dann, wenn es viele Zahlen und klare Muster gibt, ist KI in ihrem Element.

Beispiel: Ein mittelständisches Unternehmen spart durch den Einsatz von KI bei der Verarbeitung von Lieferantenrechnungen mehrere Personentage pro Monat ein. Die KI erkennt nicht nur die Rechnungssumme, sondern gleicht auch Bestellnummern mit dem ERP-System ab. Und erkennt Unstimmigkeiten, bevor sie in der Buchhaltung landen.

3. Bilder und Videos analysieren

Computer Vision erkennt auf Fotos z. B. Risse, Etiketten oder fehlende Teile, meistens schneller als das menschliche Auge. In der Logistik, Fertigung oder Sicherheit hat das einen riesigen Hebel und verbessert die Möglichkeiten der Präzession und Effizienz dadurch enorm.

Beispiel: In einer Produktionshalle erkennt eine Kamera mithilfe von KI minimale Kratzer auf lackierten Oberflächen, die mit bloßem Auge kaum sichtbar sind. Das System meldet automatisch den Defekt, und sorgt so dafür, dass keine fehlerhafte Ware an den Kunden geht. Kundenzufriedenheit und Verkauf steigen. Die Menge an Retour-Ware sinkt.

4. Sprache verarbeiten

Moderne Sprachmodelle wie GPT schreiben Texte, beantworten Fragen oder simulieren Dialoge. Für E-Mails, Ideenfindung oder erste Entwürfe spart das enorm viel Zeit.

Beispiel: Eine Teamleiterin im Customer Support nutzt ein Sprachmodell, um aus Notizen zu Kundengesprächen automatisch freundliche, individuelle Antwortmails zu erstellen. So spart sie täglich eine Stunde. Und verbessert gleichzeitig die Qualität der Kommunikation.

5. Wiederkehrende Aufgaben automatisieren

KI eignet sich hervorragend für Workflows, die immer gleich ablaufen, z. B. bei Reporting, Sortieren oder Standardantworten.

Beispiel: Ein Vertriebsleiter lässt sich jeden Montagmorgen automatisch ein PDF-Report generieren, das aufzeigt, welche Leads aus dem CRM besonders aktiv waren. So kann er gezielt nachfassen, ohne händisch Daten zu durchsuchen.

Wo KI (noch) versagt, und warum

So beeindruckend viele Anwendungen sind, KI ist kein Wunderding. Sie ist nicht „intelligent“ im menschlichen Sinne, sondern folgt Wahrscheinlichkeiten. Und genau da lauern auch ihre größten Schwächen.

1. Fakten erfinden (Halluzinationen)

Fragen Sie ein Sprachmodell nach Quellen, und die Chancen sind hoch, dass es sich welche ausdenkt. Namen, Zahlen, Zitate: Alles klingt plausibel, ist aber manchmal ausgedacht. Besonders gefährlich bei sensiblen Themen wie Recht, Medizin oder Geschichte.

Beispiel: Ein Unternehmen nutzt KI zur Erstellung von Produkttexten. Einer der Texte enthält eine angebliche Studie zu einem Inhaltsstoff, die gar nicht existiert. Der Text klingt fundiert, ist aber faktisch falsch. Erst die manuelle Prüfung deckt den Fehler auf.

2. Verzerrungen durch Trainingsdaten

Wenn eine KI nur mit englischen Daten trainiert wurde, versteht sie womöglich keine deutschen Dialekte oder kulturellen Feinheiten. Das kann zu schrägen Ergebnissen führen, oder sogar zu diskriminierenden Entscheidungen.

Beispiel: Ein Recruiting-Tool bewertet Bewerbungen automatisch. Bewerbungen mit bestimmten Vornamen oder Hobbys erhalten systematisch schlechtere Bewertungen, weil das System in den Trainingsdaten Vorurteile übernommen hat.

3. Fehlendes Weltwissen

KI kennt die Welt nur aus dem Training. Was nach 2023 passiert ist, weiß ein Modell von 2022 nicht. Und was logisch klingt, kann faktisch falsch sein.

Beispiel: Ein User fragt ein Sprachmodell im Jahr 2025 nach den aktuellen politischen Entwicklungen und bekommt veraltete Antworten. Das Modell wurde 2023 trainiert und kennt keine Ereignisse danach.

4. Schwächen bei Emotion und Kontext

Ironie, Witz, Zwischentöne? Schwierig. KI versteht oft die Worte, aber nicht den Ton. Das kann Texte hölzern oder unpassend machen. Besonders in sensibler Kommunikation.

Beispiel: Ein Unternehmen lässt ein Sprachmodell automatisch Geburtstagsmails an Kunden schreiben. Die Mails wirken kalt, formelhaft, und erhalten schlechteres Feedback als manuell geschriebene.

Wie Sie erkennen, ob Sie Ihrer KI vertrauen können

KI ist kein Orakel. Aber mit ein paar einfachen Fragen können Sie die Qualität besser einschätzen. Denken Sie dabei wie ein Coach, nicht wie ein blinder Nutzer.

Checkliste für KI-Outputs:

• Ist das Ergebnis prüfbar? Wenn nicht: skeptisch bleiben.
• Klingt es zu gut, um wahr zu sein? Dann ist es das vielleicht auch.
• Kommt es aus einem aktuellen Kontext? Alte Modelle kennen keine neuen Ereignisse.
• Ist die Sprache vage oder konkret? Präzise Aussagen sind meist zuverlässiger.
• Liefert die KI Belege oder nur Behauptungen? Vertrauen ist gut – Quellen sind besser.

Praxis-Tipp: Wenn Sie mit KI arbeiten, formulieren Sie Ihre Prompts klar und strukturiert. Vermeiden Sie Mehrdeutigkeiten. Und: Wenn ein Ergebnis wichtig ist (z. B. im Job oder bei rechtlichen Dingen), immer gegenprüfen. Menschenverstand ist immer noch viel wert.

Fazit: Wer KI versteht, macht bessere Arbeit

KI ist kein Ersatz für Denken. Es ist ein fantastisches Werkzeug für die, die denken können. Wer ihre Stärken und Schwächen kennt, spart Zeit, nutzt Chancen, bisher Unmögliches möglich zu machen und trifft bessere Entscheidungen.

Statt einfach nur auf Tools zu vertrauen und sie als „große Magie“ zu sehen, lohnt es sich, die Mechanismen zu verstehen: Wie lernt die KI? Woher kommen die Daten? Und wie können Sie Ihre Fragen so stellen, dass die KI liefert, was Sie wirklich brauchen?

Gerade im Unternehmenskontext liegt hier ein riesiges Potenzial: Wer KI gezielt einsetzt, und gleichzeitig kritisch prüft, hat einen klaren Vorteil. Sie erkennen schneller, welche Vorschläge stimmig sind. Und Sie wissen, wann menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar ist.

Im nächsten Teil zeige ich Ihnen, wie Sie Prompts schreiben, mit denen KI wirklich liefert, und woran 90 % der User scheitern.

Bleiben Sie dran.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)