Wenn KI nur auf dem Karton steht
AI-washing macht aus Statistik, Automation und API-Aufrufen eine Revolution. Die Gegenprobe ist einfach.
KI-Inhalte verändern sich schnell. Nächster planmäßiger Audit: 30.08.2026.
KI ist zum Funnelwort geworden. Entscheidend ist nicht das Etikett, sondern welche Komponente welche Aufgabe löst, mit welchen Daten und messbarem Vorteil.
Auch ein dünner Modellaufsatz kann nützlich sein. Problematisch wird es, wenn Anbieter Fähigkeiten, Eigenentwicklung, Datenschutz oder Autonomie größer darstellen als sie sind.
Die fünf Gegenfragen
Welches Problem wird gelöst? Welche Daten fließen wohin? Welches Modell oder Verfahren arbeitet? Was ist messbar besser? Was passiert bei Fehlern oder Anbieterwechsel?
Wrapper ist kein Schimpfwort
Eine gute Oberfläche, branchenspezifischer Kontext und sauberer Prozess können mehr Wert schaffen als ein eigenes Modell. Transparenz über die Abhängigkeit bleibt Pflicht.
ROI ohne Theater
Miss eingesparte Zeit, Ergebnisqualität, Fehlerkosten, Nutzungsrate, Betrieb und Wechselkosten. Ein Demo-Effekt ist noch kein Geschäftsmodell.
Behauptung & Befund
Daten, Prozess, Distribution und messbarer Nutzen sind oft entscheidender als Modellbesitz.
Quellen
- OECD AI Principles und Definition eines KI-Systems Autor/Institution: OECDPublisher: OECD
- Artificial Intelligence Risk Management Framework Autor/Institution: NISTPublisher: NIST
- Künstliche Intelligenz – Analysen und Nachrichten Autor/Institution: heise onlinePublisher: heise online