künstliche intelligenz

KI ist in deutschen Unternehmen inzwischen deutlich weniger Experiment als noch vor wenigen Jahren. In einer Bitkom-Befragung vom September 2026 gaben 57 Prozent der Unternehmen ab 20 Beschäftigten an, KI bereits einzusetzen. Zwei Jahre zuvor waren es 20 Prozent. Die Technik verändert sich nicht nur schnell – ihre Normalität offenbar auch.

Nicht jede Aufgabe wird besser, nur weil KI daran beteiligt ist. Wenn eine Tabellenformel, Suche oder feste Regel das Ergebnis eindeutig liefert, ist das manchmal genau die bessere Technik. Ein leistungsfähiges Werkzeug muss nicht automatisch für jede Schraube benutzt werden.

Unter „KI“ können heute ziemlich verschiedene Dinge gemeint sein. Ein Empfehlungssystem, Spracherkennung, Bilderzeugung und ein großer Sprachassistent haben nicht automatisch dieselben Stärken, Risiken oder Fehler. Manche Diskussion über KI wäre wahrscheinlich leichter, wenn zuerst geklärt würde, über welche davon gesprochen wird.

Bei wichtigen Entscheidungen würde ich KI gern als zusätzliche Perspektive benutzen, aber ungern als Stelle, an die Verantwortung ausgelagert wird. „Die KI hat es so vorgeschlagen“ beantwortet für mich noch nicht die Frage, wer das Ergebnis geprüft und entschieden hat.

Ich benutze KI gern, um schnell einen Einstieg in ein Thema zu bekommen. Wenn eine konkrete Zahl, Regel oder aktuelle Information wichtig ist, möchte ich danach trotzdem wissen, woher sie kommt. Eine schnelle Antwort und eine überprüfbare Quelle lösen für mich zwei verschiedene Probleme.

Normale Software ändert sich nach einem Update sichtbar: neue Version, neue Funktion, neuer Button. Bei KI kann sich plötzlich auch verändern, wie dieselbe Frage beantwortet wird. Ein Werkzeug kann sich dadurch anders anfühlen, obwohl der eigene Workflow exakt gleich geblieben ist.

Bei KI finde ich den Unterschied zwischen beeindruckend und komplett daneben manchmal erstaunlich klein. Ich kann mir einen komplizierten Begriff erklären lassen und denke: wow, das hätte ich vor ein paar Jahren nicht erwartet. Zehn Minuten später bitte ich dasselbe System, eine Liste nach drei einfachen Kriterien zu sortieren, und irgendeines davon wird einfach ignoriert. Vielleicht ist genau das der Zustand gerade: ziemlich mächtig und gleichzeitig noch oft ein bisschen komisch.

Ein Modell kann in Benchmarks sehr stark sein und bei der einen eigenen Aufgabe trotzdem unpraktisch wirken. Geschwindigkeit, Sprache, Kosten, Kontext, Fehlerarten und Integration zählen im echten Workflow ebenfalls. „Bestes Modell“ ist ohne konkrete Aufgabe ungefähr so präzise wie „bestes Fahrzeug“.

KI wird meistens hilfreicher, wenn sie mehr Kontext bekommt. Genau dort beginnt aber die interessante Grenze: Welche Dokumente, Kundendaten, internen Informationen oder persönlichen Details möchte man dafür überhaupt weitergeben? Mehr Kontext verbessert nicht automatisch jede andere Entscheidung gleich mit.

„Benutzt du KI?“ Kommt darauf an, was zählt. Übersetzung, automatische Bildbearbeitung, Suche, Transkription, Empfehlungen – KI kann inzwischen irgendwo im Produkt stecken, ohne dass jemand dafür einen Chatbot geöffnet hat. Die Ja-Nein-Frage ist langsam schwieriger als früher.