Schnell, effizient, hilfreich: KI im Arbeitsalltag
Wir geben es zu: Die KI ist bei uns mittlerweile fest in zahllose Prozesse und Abläufe integriert. Denn sie kann unglaublich schlau sein. In Null-Komma-Nichts haben wir einen Textentwurf für den nächsten Artikel – einmal durcharbeiten, Lektorieren und fertig ist der Blogbeitrag. Themenrecherche für Fach- und Presseartikel geht deutlich schneller, wenn Inhalte blitzschnell zusammengefasst und übersichtlich präsentiert werden. Und auch bei SEO-Arbeiten unterstützt die KI mit Keyword Recherche, Wettbewerbsvergleichen und Seitenanalysen.
Damit profitieren wir von dem, was auch alle anderen an der Technologie begeistert – die KI ist einfach zu bedienen, schnell und sorgt für Ergebnisse. Einziger Wehrmutstropfen: Was bei der ersten oder zweiten Anfrage mitunter rauskommt, ist nicht immer gleich perfekt.
Aber mit ein wenig Feintuning und Nachbearbeitung erhalten wir im organisatorischen und analytischen Bereich (fast) immer brauchbare Ergebnisse. Erfahren Sie, warum KI nicht immer tut, was wir von ihr erwarten, und wie man ihre Stärken gezielt nutzen kann, ohne sich von ihren Grenzen überraschen zu lassen.
Wo die KI Probleme hat
Ein Blick in die Programmierung zeichnet ein anderes Bild. Hier treten des Öfteren Probleme auf. Größere Projekte funktionieren gar nicht. Nur in kleinen Portionen und mit reichlich Zwischenkontrolle versteht die KI, was von ihr gewünscht ist und liefert entsprechende Ergebnisse. Ohne Programmierkenntnisse geht hier zudem ebenfalls gar nichts. Dass KI die Softwareentwickler ersetzt, ist, zumindest nach unserer Erfahrung, noch in weiter Ferne.
Auch das Verstehen von Kontext und Bedeutung bereitet ChatGPT und Co. Probleme. Ironie, Sarkasmus, Humor, Wortspiele, Redewendungen und kulturelle Referenzen verstehen die Systeme nicht. Bitten Sie die KI Ihrer Wahl mal darum, Ihnen einen Witz zu erzählen. Das Ergebnis ist bestenfalls dürftig, meist vollkommen sinnfrei.
Ein weiterer Bereich, in dem KI immer wieder Fehler macht, sind faktenbasierte Ergebnisse. Fakten sind in der KI-Welt ein zweischneidiges Schwert. Erklärungen, Einsatz und Herleitungen klingen zwar absolut plausibel, können aber dennoch komplett erfunden sein. Sogar bei Verweisen und Zitaten handelt es sich häufig um frei generierte Testschnipsel ohne Bezug zu realen Quellen. Ein Problem, das sich bei einer geringen Datenbasis, wie es bei Fachthemen oft der Fall ist, noch verstärkt.
Ursachen auf den Grund gehen und verstehen
Um zu verstehen, warum KI-Systeme so oft nicht das liefern, was wir erwarten, lohnt sich ein Blick auf ihre Funktionsweise. Denn auch, wenn die Ergebnisse beeindruckend wirken: KI „denkt“ nicht. Sie versteht weder Inhalte noch Zusammenhänge im menschlichen Sinne.
Stattdessen arbeiten moderne KI-Systeme mit Wahrscheinlichkeiten. Sie berechnen auf Basis riesiger Datenmengen, welches Wort, welcher Satz oder welche Struktur statistisch am wahrscheinlichsten als nächstes passt. Ob diese Ausgabe logisch, wahr oder sinnvoll ist, spielt dabei zunächst keine Rolle – entscheidend ist allein, wie gut sie zu den gelernten Mustern passt.
Kein Verständnis, sondern Mustererkennung
Das erklärt auch, warum KI bei Kontext, Ironie oder Humor scheitert. Begriffe haben für ein KI-System keine Bedeutung, sondern nur eine Position in einem Muster – sind also vielmehr mathematische Gleichung, als Inhalt mit Bedeutung. Ein Wortspiel wird nicht als solches erkannt, sondern als Abfolge von Zeichen gewertet, die in Trainingsdaten ähnlich vorkam. Fehlt dieses Muster oder ist es selten, wird das Ergebnis entsprechend schwach.
Auch längere Zusammenhänge sind problematisch. Je komplexer ein Thema wird, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass die KI widersprüchliche Aussagen trifft oder frühere Informationen aus dem Gespräch nicht sauber berücksichtigt.
Trainingsdaten bestimmen die Grenzen
Grundlage für die Ergebnisse der KI sind ihre Trainingsdaten. Sie kann am Ende nur das reproduzieren, was in ausreichender Menge und Qualität vorhanden war. In stark spezialisierten Fachgebieten, bei neuen Themen oder in Nischenmärkten ist die Datenbasis oft dünn. Die Folge: Die Systeme füllen Wissenslücken mit für den zugrundeliegenden Algorithmus plausiblen Annahmen – und erzeugen damit genau jene falschen Fakten, die auf den ersten Blick seriös wirken.
Das betrifft auch Quellenangaben. Da viele Modelle darauf trainiert sind, wissenschaftlich oder journalistisch klingende Texte zu erzeugen, werden Zitate und Verweise formal korrekt aufgebaut, inhaltlich aber nicht überprüft. Sie wirken dann real, sind es aber nicht – und damit als Beleg wertlos.
Warum große Aufgaben besonders schwierig sind
Dass KI bei größeren Projekten, wie es Programmierarbeiten oft sind, schnell an ihre Grenzen stößt, ist ebenfalls systembedingt. Die Modelle sind nicht dafür gemacht, langfristig zu planen oder komplexe Aufgaben eigenständig zu strukturieren. Ohne klare Zwischenschritte, präzise Vorgaben und regelmäßige Korrekturen verliert sich die KI im Detail oder driftet thematisch ab.
Deshalb funktionieren kleine, klar abgegrenzte Aufgaben oft erstaunlich gut – während umfangreiche Konzepte, komplette Websites oder mehrstufige Strategien nur mit intensiver menschlicher Steuerung brauchbar werden.
Praxistipps: KI braucht Führung – wie ein externes Teammitglied
Ein hilfreicher Perspektivwechsel ist, die KI nicht als Alleskönner zu betrachten, sondern wie ein externes Teammitglied. Auch hier gilt: Je besser das Briefing, desto besser das Ergebnis.
Ein Prompt wie „Schreib mir einen Blogartikel über KI im Marketing“ ist zu offen. Deutlich zielführender ist: „Schreibe eine dreiteilige Einleitung für einen Blogartikel über KI im Marketing, sachlich, aus Agenturperspektive und für Entscheider verständlich.“ Die Detailtiefe im Prompt ist einer der wichtigsten Hebel für Qualität.
Warum gutes prompten kein Extra, sondern Pflicht ist
KI arbeitet am Ende nur so gut, wie sie angeleitet wird. Präzises prompten ist deshalb keine Kür, sondern Voraussetzung für konsistente Ergebnisse.
Bewährt haben sich dabei einige Grundprinzipien:
- Klare Zieldefinition: Vor jeder Anfrage sollten Zielgruppe, Medium, Länge, Tonalität und Ziel klar sein. Je konkreter die Aufgabe formuliert ist, desto besser das Resultat.
- Schrittweises Vorgehen: Große Aufgaben in kleine, logische Schritte zerlegen. Erst denken lassen, dann schreiben, dann optimieren.
- Kontext bewusst wiederholen: Die KI „vergisst“ schnell. Wichtige Eckdaten sollten in neuen Prompts kurz wiederholt werden, um Stil und Richtung zu halten.
- Beispiele und Referenzen liefern. Stil, Ton und Erwartung werden deutlich besser getroffen, wenn Beispieltexte, Referenzabsätze oder Styleguides mitgegeben werden.
- Feedbackschleifen nutzen: Ergebnisse prüfen, gezielt nachschärfen und weiterentwickeln, statt immer neu anzusetzen.
- Grenzen akzeptieren und kombinieren: KI ist schnell und vielseitig, aber schwach bei Strategie, Mehrstufigkeit und emotionaler Feinjustierung. Die finale Bewertung gehört in menschliche Hände.
Wer diese Prinzipien konsequent anwendet, merkt schnell: KI wird vom Zufallshelfer zum echten Assistenten. Sie spart Zeit, liefert konsistentere Ergebnisse und lässt sich sinnvoll in Prozesse integrieren, ohne ihre Schwächen zu überdecken.
KI bleibt Werkzeug, nicht Wunderwaffe
Am Ende ist Künstliche Intelligenz vor allem eines: ein leistungsfähiges, aber begrenztes Werkzeug. Sie hilft, schneller zu schreiben, besser zu strukturieren und Routineaufgaben effizienter zu erledigen – sie nimmt uns jedoch weder Strategie noch Verantwortung ab.
Gute Ergebnisse entstehen am Ende dort, wo menschliche Erfahrung und strategisches Denken auf klar formulierte Prompts und gut geführte KI-Prozesse treffen. Wer Aufgaben sauber definiert, Zwischenergebnisse prüft und Erwartungen an die technischen Grenzen anpasst, erlebt KI als echten Produktivitätsbooster – nicht als Enttäuschung.
Ich möchte wissen, wie ich KI in meine Systeme integrieren kann