Ein Artikel von Sandro Mund, Head of IT bei der bbg Betriebsberatungs GmbH
Die Technologie ist nicht neu – doch ihre leichte Verfügbarkeit verändert alles. Was früher Spezialwissen, Infrastruktur und hohe Investitionen erforderte, steht heute per Browserzugang bereit. Damit entsteht jedoch eine Illusion: dass das Anwenden eines Tools bereits Kompetenz bedeutet. Künstliche Intelligenz lässt sich schnell ausprobieren – aber sie sinnvoll einzusetzen, ist anspruchsvoll. Unternehmen, die KI aus Angst vor Rückstand „irgendwie einführen“, handeln reaktiv – und selten erfolgreich. Die Situation erinnert an den Goldrausch: Viele suchten Gold, doch verdient haben vor allem jene, die Werkzeuge, Wege und Strukturen bereitstellten. Auch bei KI liegt der wahre Wert nicht in der bloßen Nutzung, sondern darin, reale Probleme zu identifizieren und systematisch zu lösen.
KI als weites Feld
In diesem Artikel wird der Begriff künstliche Intelligenz (KI) überwiegend im Sinne von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) verwendet. Diese Systeme basieren auf neuronalen Netzen und gehören zum Bereich des maschinellen Lernens. Der Begriff KI ist jedoch deutlich breiter und umfasst viele weitere Ansätze, darunter regelbasierte Systeme, Computer Vision, Entscheidungsmodelle, Reinforcement Learning und weitere algorithmische Methoden.
Wo KI heute wirklichen Nutzen schafft
Künstliche Intelligenz überzeugt vor allem durch zwei Eigenschaften: Sie ist leicht zugänglich und vielseitig einsetzbar. Aufgaben, die früher Spezialsoftware oder zeitintensive Recherche erforderten, lassen sich heute mit einer einzigen Anfrage erledigen. Moderne Systeme können unterschiedlichste Datenformate – Texte, Tabellen, E-Mails, Bilder oder Dokumente – zusammenführen und daraus verwertbare Informationen ableiten. Besonders in der Wissensarbeit entsteht dadurch eine spürbare Entlastung: Archive, Produktbeschreibungen oder Prozessdokumentationen müssen nicht mehr manuell durchsucht werden – eine gut formulierte Frage reicht.
Viele Modelle liefern inzwischen auch Quellen, Vergleichsargumente oder Alternativen. Doch diese scheinbare Präzision darf nicht täuschen: Ergebnisse müssen weiterhin überprüft werden. Sprachmodelle erkennen Muster – sie verstehen nicht. Sie generieren Wahrscheinlichkeiten, keine Wahrheit. Gleiches gilt für Daten: KI kann Informationen aus verschiedenen Systemen verbinden und Zusammenhänge sichtbar machen – doch welche Daten genutzt werden, wie aktuell sie sind und ob sie korrekt interpretiert wurden, bleibt in der Verantwortung des Menschen.
Wirksame Einsatzfelder entstehen daher vor allem dort, wo Daten digital verfügbar sind, Aufgaben sich wiederholen und Ergebnisse schnell überprüft werden können.
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Sandro Mund 
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