10 Mythen über Künstliche Intelligenz

Die Befürchtung, KI werde menschliche Arbeit weitgehend überflüssig machen, taucht in vielen Gesprächen auf. Insbesondere Arbeitnehmer fürchten die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz. Dabei zeigt ein Blick in die Historie, dass technische Revolutionen immer neue Jobs geschaffen haben [1]. Aktuelle Untersuchungen zeigen jedoch ein differenzierteres Bild. KI führt in erster Linie zu einer Verlagerung und Neusortierung von Aufgaben, nicht zu einem pauschalen Wegfall von Berufen [2].  In Unternehmen, die bereits erste Erfahrungen mit KI gesammelt haben, zeigt sich eine Entwicklung hin zu klareren Rollenprofilen. Routine- und Standardaufgaben werden automatisiert, während Tätigkeiten, die Urteilsvermögen, Kommunikation oder kreative Problemlösung erfordern, an Bedeutung gewinnen [3]. 

Die Geschwindigkeit, mit der neue KI-Dienste erscheinen, kann den Eindruck erzeugen, man sei automatisch zu spät, wenn man nicht direkt aktiv wird. Ein Blick auf aktuelle Erhebungen zeigt jedoch ein anderes Bild. Nur ein kleiner Teil der Unternehmen nutzt KI bisher tatsächlich regelmäßig, viele testen oder beobachten noch [4, 5]. Wer sich nicht von der Geschwindigkeit Einzelner unter Druck setzen lässt, sondern sich bewusst fragt, wo ein sinnvoller Anfang liegt, hat die besseren Karten. Erfahrungsgemäß bringt nicht der schnellste Start den größten Nutzen, sondern derjenige, der an einer realen Aufgabe andockt.

Große Sprachmodelle wirken auf den ersten Blick erstaunlich kompetent. Doch wie Untersuchungen des National Institute of Standards and Technology und der Stanford University zeigen, können diese Systeme mit großer Überzeugung Dinge behaupten, die inhaltlich nicht zutreffen. Dieser Widerspruch zwischen sprachlicher Sicherheit und fachlicher Unsicherheit ist entscheidend. Wer KI nutzen möchte, braucht daher nicht nur Zugriff auf die Werkzeuge, sondern auch eine klare Vorstellung davon, an welcher Stelle menschliche Kontrolle unverzichtbar bleibt [6,7]. 

Viele Unternehmen denken, sie müssten zunächst große Datenpools und Rechenkapazitäten aufbauen, bevor ein Einstieg sinnvoll ist. Verfahren wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) [8] und LoRA [9] zeigen jedoch, dass bereits kleinere, gut fokussierte Datensätze genügen, um produktive Anwendungen zu erproben. Die Herausforderung besteht weniger in der Datenmenge, sondern in der Frage, ob Informationen einem konkreten Zweck zugeordnet werden können.

Viele KMU gehen noch immer davon aus, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) mit hohen Investitionen, groß angelegten Digitalisierungsprogrammen und spezialisierten Expertenteams verbunden ist. Tatsächlich zeigen viele Praxisbeispiele, dass erfolgreiche Einstiege auch mit kleinen, klar abgegrenzten Projekten möglich sind, die konkrete Ziele und messbaren Nutzen verfolgen. Anstelle eigener Entwicklungen können KMU auf standardisierte Lösungen oder KI-as-a-Service-Angebote zurückgreifen, die geringes technisches Wissen und überschaubare Investitionen erfordern [10]. Entscheidend für den Erfolg ist weniger die Höhe des Budgets als die Fähigkeit, geeignete Anwendungsfelder zu identifizieren und vorhandene Daten sinnvoll zu nutzen. So kann KI schrittweise, praxisnah und ohne hohe Einstiegshürden eingeführt werden [10, 11]. Auch der Mangel an KI-Fachkräften sollte KMU nicht davon abhalten, relevante Einsatzmöglichkeiten zu prüfen und eine passende Strategie zu entwickeln. Dafür ist vor allem das vorhandene Domänenwissen über Branche, Kostenstrukturen und Geschäftsmodelle ausschlaggebend [10]. 

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) wird in der Praxis oft als Hürde wahrgenommen. Ihr Ziel ist jedoch nicht, Innovation zu behindern, sondern Verantwortlichkeit und Transparenz im Umgang mit personenbezogenen Daten zu sichern. Der Europäische Datenschutzausschuss weist in seinen Leitlinien darauf hin, dass Unternehmen KI-Systeme einsetzen dürfen, solange klar dokumentiert ist, auf welcher rechtlichen Grundlage Daten verarbeitet werden, wozu die Daten genutzt werden sollen und wie mit Speicherung und Löschung umgegangen wird. Wichtig ist also nicht die Technologie selbst, sondern dass Verantwortlichkeiten und Datenflüsse nachvollziehbar geregelt sind [12]. 

Viele kleine und mittlere Unternehmen befürchten, dass der EU AI Act den Einsatz von Künstlicher Intelligenz stark einschränkt oder mit zu viel Bürokratie verbindet. Doch das stimmt so nicht. Ziel des Gesetzes ist es nicht, Innovation zu verhindern, sondern klare und faire Spielregeln zu schaffen, damit KI verantwortungsvoll eingesetzt werden kann, unabhängig von der Unternehmensgröße. Der AI Act unterscheidet zwischen verschiedenen Risikostufen von KI-Anwendungen. Nur Systeme, die ein unvertretbares Risiko für Grundrechte oder Sicherheit darstellen werden verboten. Die meisten typischen KI-Anwendungen in KMU, etwa Prognosen, Qualitätssicherung, Prozessoptimierung oder Kundenservice fallen dagegen in die niedrigeren Risikokategorien und bleiben uneingeschränkt erlaubt [13]. Zudem verpflichtet der AI-Act die Mitgliedstaaten zur Einrichtung von Testumgebungen („Regulatory Sandboxes“), in denen Unternehmen KI-Anwendungen kontrolliert erproben dürfen [13].  

Tatsächlich ist unstrukturierte oder unvollständige Datenqualität eine Herausforderung – aber kein KO-Kriterium. Viele Unternehmen und Forschungsinstitutionen berichten, dass mangelnde Datenreife oft als Hürde wahrgenommen wird [14]. Dennoch zeigen erfolgreiche Beispiele, dass KI gerade dabei helfen kann, Ordnung ins Datenchaos zu bringen. Sie kann Datenquellen verknüpfen, Muster erkennen und Qualitätsprobleme sichtbar machen. Der entscheidende Punkt ist nicht, perfekte Daten zu haben, sondern einen strukturierten Umgang mit Daten zu entwickeln, also Prozesse, Verantwortlichkeiten und Werkzeuge, um Daten Schritt für Schritt zu verbessern. Viele Firmen starten mit Proof-of-Concepts, nutzen Data Lakes oder öffentliche Datensätze und bauen ihre Datenbasis erst im Laufe der Projekte aus [14]. Unordentliche Daten sind also kein Grund, auf KI zu verzichten. 

Viele Unternehmen glauben, KI-Projekte seien nur etwas für Konzerne mit eigenen Data-Science-Teams und riesigen Budgets. Das stimmt längst nicht mehr. Heute ermöglichen benutzerfreundliche Tools und fertige KI-Modelle den Einstieg auch ohne internes Spezialteam. Methoden wie LoRA [9] oder Retrieval-Augmented Generation [8] zeigen, dass sich vorhandene KI-Systeme mit überschaubarem Aufwand anpassen und mit eigenen Daten füttern lassen. Entscheidend ist weniger Hightech, sondern praktisches Fachwissen und Neugier in den eigenen Reihen. Viele erfolgreiche Anwendungen starten in den Fachabteilungen, dort wo die Probleme und Chancen im Alltag sichtbar sind.  

Technische Fragen spielen eine Rolle, aber sie sind selten der Grund, warum Projekte ins Stocken geraten. Untersuchungen zeigen, dass fehlende Zieldefinition und mangelnde Verankerung im Alltag häufig größere Hindernisse darstellen [3,11]. Wer einen konkreten Nutzen benennt und Verantwortung klar zuordnet, schafft die Voraussetzung dafür, dass KI nicht als Zusatztechnologie wirkt, sondern als Teil eines belastbaren Arbeitsprozesses.