Illustration Absmeier foto freepik

Seit dem Aufkommen von ChatGPT ist künstliche Intelligenz (KI) allgegenwärtig, meist im Zusammenhang mit Sprachmodellen wie Chatbots. Dabei gerät oft in den Hintergrund, dass KI weit mehr leisten kann: Sie unterstützt komplexe Entscheidungen und optimiert Prozesse, etwa in der Produktion, Logistik, im Finanzwesen oder der Telekommunikation. Das Aachener Softwareunternehmen INFORM räumt mit vier verbreiteten Irrtümern über KI auf und zeigt, wo ihr Einsatz in der Praxis echten Mehrwert schafft.

Irrtum 1: KI ist gleich ChatGPT

Sprachmodelle wie ChatGPT stehen derzeit im Mittelpunkt der öffentlichen Aufmerksamkeit. Sie können Texte schreiben, Code generieren oder Bilder erstellen und zeigen eindrucksvoll das Potenzial moderner KI. Doch sie sind nur ein Teil eines viel größeren Ganzen. Künstliche Intelligenz umfasst ein breites Spektrum an Methoden: von Machine Learning über Optimierung und Simulation bis hin zu regelbasierten Systemen. In der Praxis, etwa in der Luftfahrt oder der Produktion, sorgt KI schon seit Jahren mit solchen Verfahren für effizient abgestimmte Prozesse. KI ist also weit mehr als ChatGPT und längst fester Bestandteil vieler Branchen.

Irrtum 2: KI ersetzt alle menschlichen Entscheidungen.

Die Vorstellung, KI könne Entscheidungen vollständig übernehmen, greift zu kurz. In der Praxis wird sie – zumindest bis jetzt – meist als Assistenzsystem eingesetzt, das Daten analysiert, Szenarien bewertet und Vorschläge generiert. Unter anderem in der Personalplanung erstellt KI beispielsweise optimierte Schichtpläne, während die finale Entscheidung beim Menschen bleibt – etwa, wenn soziale Aspekte oder kurzfristige Änderungen berücksichtigt werden müssen. KI ersetzt den Menschen also nicht, sondern unterstützt ihn dabei, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen.

Irrtum 3: KI ist eine Black Box und nicht nachvollziehbar.

Nicht jede KI arbeitet im Verborgenen. Neben komplexen Sprach- oder Bildmodellen gibt es viele Verfahren, deren Entscheidungen transparent und erklärbar sind. In stark regulierten Branchen, etwa im Finanzwesen, kommen erklärbare Hybridmodelle zum Einsatz, die Regeln und lernende Komponenten kombinieren. So lässt sich nachvollziehen, warum eine Transaktion als auffällig markiert wurde. KI ist also nicht zwangsläufig eine Black Box. Entscheidend ist die Wahl der passenden Technologie.

Irrtum 4: KI ist nur für digitale Vorreiter interessant.

KI schafft längst Mehrwert über Technologieunternehmen hinaus. In der Fahrzeuglogistik etwa optimiert sie die Verladung von Autos, in der maritimen Industrie verkürzt sie Umschlagszeiten, und im Handel verbessert sie Absatzprognosen. Die Vorteile reichen von Zeit- und Kostenersparnis bis hin zu mehr Nachhaltigkeit und Resilienz. KI ist somit kein Zukunftsthema für digitale Pioniere, sondern bereits heute ein zentraler Wettbewerbsfaktor in vielen Branchen.

Fazit

Künstliche Intelligenz ist kein monolithisches System, sondern ein Werkzeugkasten. Erfolg entsteht dann, wenn Unternehmen für jeden Anwendungsfall die passende Methode einsetzen. Wer KI differenziert betrachtet, steigert Effizienz, verbessert die Entscheidungsqualität und sichert sich entscheidende Wettbewerbsvorteile.

Weitere Irrtümer über KI

Viele verbreitete Irrtümer über KI beruhen auf Missverständnissen über ihre Technik, Fähigkeiten und Grenzen. KI‑Systeme sind spezialisierte, datengetriebene Werkzeuge — keine denkenden Wesen — und sie liefern nur so gute Ergebnisse wie ihre Daten und ihr Design.

Häufige Irrtümer und die Realität

»KI = ChatGPT«

Viele Menschen setzen KI gleich mit großen Sprachmodellen wie ChatGPT. Generative Sprachmodelle sind nur ein Teilbereich der KI; es gibt zahlreiche andere Verfahren (z. B. Optimierung, klassische Machine‑Learning‑Modelle, regelbasierte Systeme), die in Industrie und Forschung weit verbreitet sind.

»KI denkt wie ein Mensch«

KI erkennt Muster und berechnet Wahrscheinlichkeiten, sie hat kein Bewusstsein, keine Intentionen und kein echtes Verständnis. Die Ausgabe wirkt oft menschenähnlich, weil Modelle statistisch passende Antworten erzeugen, nicht weil sie »verstehen«.

»KI ist neutral und objektiv«

KI spiegelt die Daten wider, mit denen sie trainiert wurde. Vorurteile, Verzerrungen und systematische Fehler in Trainingsdaten führen zu unfairen oder falschen Ergebnissen — deshalb ist Datenqualität und -kontrolle entscheidend.

»KI ersetzt alle Jobs«

KI automatisiert bestimmte Aufgaben, vor allem repetitive oder datenintensive Tätigkeiten. Sie verändert Arbeitsrollen, schafft aber auch neue Aufgabenfelder (Überwachung, Datenaufbereitung, KI‑Design). Die endgültige Entscheidung bleibt oft beim Menschen.

»KI ist immer korrekt« (Halluzinationen)

Große Modelle können falsche oder erfundene Fakten ausgeben (»Halluzinationen«). Deshalb sind Quellenprüfung und menschliche Validierung unerlässlich, besonders bei kritischen Anwendungen.

»KI lernt von allein«

KI‑Modelle benötigen große, kuratierte Datensätze, menschliche Anleitung und wiederholtes Training. Sie »lernen« nicht autonom im Sinne von Selbstbewusstsein; ohne sorgfältige Datenaufbereitung entstehen Fehler und Missbrauchsrisiken.

Praktische Konsequenzen (kurz)

Transparenz und Explainability sind wichtig, aber nicht immer trivial umzusetzen.

Datenschutz, Governance und Monitoring müssen von Anfang an geplant werden.

Einsatzszenarien prüfen: KI ist stark bei klar definierten, datenreichen Problemen; weniger geeignet für komplexe ethische Entscheidungen.

Albert Absmeier & KI

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