1.2 | Leistungsfähigkeit & Grenzen: Wo KI heute steht

Hier werfen wir einen genauen Blick darauf, wo KI-Tools im Arbeitsalltag helfen – Stand Juli 2025.

Lernziele:

  • Verstehen, welche Tools und KI-Agenten zu welchen Aufgaben passen.
  • Wichtige Kriterien erkennen: Kontext, logisches Denken, Bedienbarkeit und Kosten.
  • Fundierte Auswahl treffen statt reiner Marketing‑Entscheidung.
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Sehr gut geeignet

★★★★★

Diese Tätigkeiten können KI-Tools und -Agenten mittlerweile sehr zuverlässig erledigen:

  • Standardisierte Kommunikation & Content-Erstellung (E‑Mails, Blog-Entwürfe, Social-Media-Posts).
  • Hochwertige Bild- & Videogenerierung (Midjourney V7, Sora, Runway Gen-4).
  • Sprach‑ & Datenverarbeitung (Echtzeit-Transkription, Übersetzung, Klassifizierung, Zusammenfassungen).
  • Autonome Automatisierung von Routineaufgaben durch KI-Agenten (z. B. Recherche und Zusammenfassung, Reiseplanung, Dateneingabe).
Eine menschliche Endkontrolle bleibt entscheidend für Qualität, Fakten-Check und die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien.
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Gut geeignet (mit Experten-Kontrolle)

★★★★

Bei diesen Aufgaben liefern KI‑Tools starke Unterstützung, erfordern aber eine fachkundige Prüfung:

  • Komplexe Analysen & Berichte (Marktanalysen, Prozessdokumentationen, Präsentationserstellung).
  • Anspruchsvolle Fachübersetzungen & Code-Generierung.
  • Strategische Kreativarbeit (Ideenfindung, Designkonzepte, Kampagnenentwürfe).
  • Datenanalyse & Dashboards (insb. mit RAG zur Anbindung an aktuelle Unternehmensdaten).
Menschliche Expertise ist zur Überprüfung von Logik, strategischer Ausrichtung, Nuancen und Fakten unerlässlich.
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Mittelmäßig bis herausfordernd

★★★

Diese Bereiche erfordern weiterhin hohe menschliche Kompetenz und strategisches Urteilsvermögen:

  • Tiefes Kausalverständnis & Problemlösung in völlig neuartigen Situationen (Halluzinationen bleiben ein Restrisiko).
  • Emotionale Intelligenz, Empathie und komplexe Verhandlungsführung.
  • Rechtliche & ethische Verantwortung (z. B. im Rahmen des EU AI Act, dessen Kernpflichten seit August 2025 greifen).
  • Finale strategische, disruptive oder unternehmenskritische Entscheidungen.
  • Interpretation von mehrdeutigen, stark unstrukturierten oder emotional aufgeladenen Daten.
KI‑Ergebnisse sind als fundierte Vorschläge zu betrachten, nicht als unfehlbare Anweisungen.

Wichtige KI‑Tools im Überblick (Juli 2025)

  • ChatGPT (OpenAI)
    Für: Allround-Aufgaben, multimodale Interaktion, kreative Inhalte und autonome Agenten-Tasks.
    Aktuelles Modell: GPT-5 wird für den Sommer 2025 erwartet und soll verschiedene spezialisierte Modelle (wie GPT-4o für Multimodalität und o3 für Logik) vereinen.
    Stärken: Sehr intuitiv, schnell und flexibel; der neue „Agent“-Modus kann selbstständig mehrstufige Aufgaben online erledigen.
    Schwächen: Bei komplexen Analysen können Ungenauigkeiten auftreten, die Qualität ist stark vom zugrundeliegenden Modell abhängig.
  • Claude (Anthropic)
    Für: Anspruchsvolle Textarbeit, Analyse langer Dokumente, Programmierung, zuverlässige und sichere Anwendungen.
    Aktuelle Modelle: Claude 4 Familie (Opus 4 & Sonnet 4), veröffentlicht im Mai 2025.
    Kontextfenster: 200.000 Token.
    Stärken: Exzellent in Logik, Code-Generierung und Erstellung nuancierter, professioneller Texte. Opus 4 gilt als eines der führenden Modelle für komplexe Programmieraufgaben.
    Schwächen: Das Kontextfenster ist kleiner als bei Gemini; in der Kreativität manchmal etwas konservativer.
  • Gemini (Google)
    Für: Analyse extrem großer Datenmengen, multimodale Aufgaben (Text, Code, Bild, Video, Audio), tiefe Integration in Google Workspace & Cloud.
    Aktuelles Modell: Gemini 2.5 Pro / Flash-Lite (stabil seit Juli 2025).
    Kontextfenster: Standardmäßig 1 Million Token, experimentell bis zu 2 Millionen.
    Stärken: Das riesige Kontextfenster erlaubt die Analyse ganzer Codebasen oder umfangreicher Berichte in einem Durchgang. Starke Integration in das Google-Ökosystem.
    Schwächen: Die Verarbeitung sehr großer Kontexte kann die Antwortzeit verlängern und erfordert eine sorgfältige Handhabung, um die Genauigkeit im Detail zu gewährleisten.
  • Bild- & Videogeneratoren (Midjourney, Sora, Runway)
    Für: Erstellung von hochwertigen Bildern, Marketingmaterialien, Storyboards und kurzen Videoclips.
    Aktuelle Versionen: Midjourney V7 (seit Q1/Q2 2025), OpenAI Sora, Runway Gen-4.
    Stärken: Erzeugen teils fotorealistischer und künstlerisch anspruchsvoller Ergebnisse mit verbesserter Kohärenz und Detailtreue.
    Schwächen: Erfordert Übung beim „Prompting“; Urheberrecht und ethische Fragen sind weiterhin intensiv in der Diskussion.
  • GitHub Copilot / Amazon CodeWhisperer
    Für: Autonome Programmierunterstützung, Code-Modernisierung, Debugging und Testautomatisierung.
    Stärken: Entwicklung hin zu „AI Agents“, die selbstständig Aufgaben wie die Modernisierung von .NET-Anwendungen übernehmen können. Tiefe IDE-Integration.
    Schwächen: Generierter Code muss zwingend auf Sicherheit, Effizienz und verborgene Fehlerquellen geprüft werden. Ersetzt nicht das Verständnis der Codebasis.
Hinweis: Die KI-Landschaft entwickelt sich rasant. Ständig kommen neue Tools und verbesserte Modelle auf den Markt. Wichtig ist, die grundlegenden Fähigkeiten und Grenzen zu verstehen.

Wir hoffen, dieses Modul hat dir einen klaren und aktuellen Überblick über die Möglichkeiten und Grenzen der KI im Arbeitskontext gegeben. Im nächsten Modul gehen wir darauf ein, wie du KI-Assistenten durch effektives „Prompting“ optimal nutzt.