1.2 | Leistungsfähigkeit & Grenzen: Wo KI heute steht

Hier werfen wir einen genauen Blick darauf, wo Künstliche Intelligenz (KI) heute (Stand April 2025) in der Praxis wertvolle Unterstützung leistet und in welchen Bereichen menschliche Expertise und Kontrolle unverzichtbar bleiben. Unser Ziel ist es, dir ein realistisches Bild der aktuellen KI-Landschaft zu vermitteln, damit du KI-Tools effektiv und verantwortungsbewusst einsetzen kannst.

Dieses Modul trägt zu folgenden übergeordneten Lernzielen bei:

Einschätzung des aktuellen Stands und der Leistungsfähigkeit von KI-Technologien
Identifikation von geeigneten Anwendungsfällen für KI im Arbeitsalltag
Bewertung der Chancen, aber auch der Grenzen und Risiken beim Einsatz von KI

✓

Sehr gut geeignet

★★★★★

Diese Aufgaben erledigt KI oft schnell, effizient und mit hohem Mehrwert:

Texte erstellen & überarbeiten: Entwürfe für E-Mails, Berichte, Code-Snippets, Blogartikel, Social-Media-Posts. Korrekturlesen (Grammatik, Stil), Zusammenfassen langer Dokumente, Übersetzungen (häufige Sprachen).
Bilder & Grafiken generieren: Erstellung von Illustrationen, Grafiken, fotorealistischen Bildern aus Textbeschreibungen (Prompts). Anpassung bestehender Bilder (begrenzt).
Sprach- & Datenverarbeitung: Transkription von Audio/Video, Erstellung von Meeting-Zusammenfassungen, Erkennung von Mustern in strukturierten Daten, Klassifizierung von Informationen.
Routineaufgaben automatisieren: Dateneingabe aus strukturierten Quellen, E-Mail-Sortierung & -beantwortung (Standard), Terminplanung, Erstellung einfacher Skripte.

Wichtig: Auch wenn KI diese Aufgaben sehr gut beherrscht, ist eine abschließende menschliche Prüfung unerlässlich, um Qualität, Korrektheit und Kontext sicherzustellen.

Gut geeignet (mit Kontrolle)

★★★★

Hier liefert KI solide Unterstützung – menschliche Überprüfung und Anpassung sind aber wichtig:

Komplexere strukturierte Inhalte: Erstellung von Prozessdokumentationen, Checklisten, FAQ-Sammlungen, Marktanalysen (Basis), Präsentationsgliederungen.
Kontextbezogene Aufgaben: Anspruchsvollere Übersetzungen (mit Fachjargon-Risiko), Erstellung von Dialogen/Skripten, Personalisierung von Inhalten (Basis).
Kreative Unterstützung & Design: Generierung von Design-Ideen, Erstellung komplexerer Präsentationsfolien, Unterstützung bei der Ideenfindung (Brainstorming).
Datenanalyse & Visualisierung: Erkennung von Trends in größeren Datensätzen, Erstellung einfacher Dashboards und Diagramme, Segmentierung von Kundendaten (Basis).

Hinweis: In diesen Bereichen ist KI ein wertvoller Assistent. Eine sorgfältige Prüfung auf logische Schlüssigkeit, stilistische Konsistenz, korrekte Wiedergabe von Nuancen und fachliche Richtigkeit ist jedoch notwendig.

Mittelmäßig bis Herausfordernd

★★★

Hier stößt KI aktuell an ihre Grenzen oder erfordert besondere Vorsicht:

Echtes Verständnis & Schlussfolgerung: KI beherrscht (noch) kein tiefes kausales Verständnis. Sie reproduziert Muster, was zu plausibel klingenden, aber falschen Aussagen („Halluzinationen“) führen kann. Komplexe Problemlösung ist begrenzt.
Feinheiten & Kontextsensitivität: Ironie, Sarkasmus, kulturelle Nuancen, hochspezialisierter Fachjargon (Recht, Medizin etc.) werden oft nicht korrekt erfasst oder wiedergegeben.
Ethik, Bias & Rechtliches: KI-Modelle können Vorurteile (Bias) aus Trainingsdaten übernehmen und reproduzieren. Datenschutz (DSGVO!), Urheberrecht bei generierten Inhalten und Transparenz sind kritische, menschlich zu prüfende Bereiche.
Echte Originalität & strategische Entscheidungen: KI ist exzellent im Kombinieren von Bekanntem, aber echte, bahnbrechende Innovation oder komplexe strategische Planung erfordert menschliches Urteilsvermögen.
Umgang mit unstrukturierten/neuartigen Daten: KI kann bei mehrdeutigen oder völlig neuen Informationen versagen. Risiko der schnellen Verbreitung von Fehlinformationen.

Wichtig: In diesen Bereichen ist höchste Vorsicht geboten. Verlassen Sie sich nicht blind auf KI-Ergebnisse. Menschliche Expertise, kritisches Denken und ethische Verantwortung sind hier entscheidend. Prüfen Sie Fakten, Quellen und mögliche Implikationen sorgfältig.

Typische Einsatzmöglichkeiten im Unternehmen

Marketing & Content: Schnelle Entwürfe für Social Media, Newsletter, Produktbeschreibungen, SEO-Optimierungsvorschläge.
Kundenservice: Chatbots für Standardfragen (First-Level-Support), Generierung von Antwortvorschlägen für Agenten.
Interne Kommunikation: Meeting-Protokolle automatisch erstellen, E-Mails & Dokumente zusammenfassen, erste Entwürfe für interne Ankündigungen.
Organisation & Verwaltung: Automatisiertes Erfassen von Daten aus Rechnungen/Formularen, Unterstützung bei der Terminplanung, Priorisierungsvorschläge für Aufgaben.
Softwareentwicklung: Code generieren, debuggen, Code erklären, Tests schreiben.
Forschung & Analyse: Unterstützung bei Literaturrecherchen, Zusammenfassen von Studien, Generieren von Datenvisualisierungen.
Ideengenerierung & Brainstorming: KI als „Sparringspartner“ für neue Ansätze und Perspektiven.

Beispiel-Tools (Stand April 2025)

ChatGPT (OpenAI)
Vielseitiges Textmodell für Dialog, Inhaltserstellung, Code etc.
Google Gemini
Multimodales Modell (Text, Bild, Audio, Code), stark integriert in Google-Dienste.
Claude (Anthropic)
Stark bei der Verarbeitung langer Texte, bekannt für Fokus auf Sicherheit und Zuverlässigkeit.
Midjourney / DALL·E 3 / Stable Diffusion
Führende Tools zur Bildgenerierung aus Textbeschreibungen.
GitHub Copilot / Amazon CodeWhisperer
Spezialisierte KI-Assistenten für die Softwareentwicklung.

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.

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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.