Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert zahlreiche Branchen – von Text- und Bildgenerierung bis zur Datenanalyse. Doch KI hat auch Grenzen: Sie kann Fehler machen, inkonsistent sein und ethische Fragen aufwerfen. Dieser Artikel beleuchtet Chancen, Herausforderungen und den verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Praxis.
Eine kurze Definition von KI
In diesem Artikel sprechen wir von Künstlicher Intelligenz (KI) so, wie der Begriff derzeit in den Medien verwendet wird. Zur Klarstellung folgt eine kurze Definition.
Wenn heute von KI die Rede ist, geht es in der Regel um Algorithmen des maschinellen Lernens (Machine Learning) und in den meisten Fällen um Large Language Models (LLMs). Diese werden von Menschen programmiert, trainiert und optimiert. Damit ein solcher Algorithmus funktioniert, benötigt er ein bestimmtes Set an Daten, auf denen er basiert. Grosse Unternehmen wie OpenAI, Microsoft oder Google trainieren ihre Modelle auf generellen und riesigen Datensätzen. Diese werden dann für generellere Modelle wie ChatGPT, Gemini oder Copilot gebraucht.
Neben diesen allgemein trainierten Modellen gibt es auch spezialisierte KI-Anwendungen, die gezielt für bestimmte Aufgaben entwickelt wurden. Ein Beispiel ist LoRA (Low-Rank Adaptation of Large Language Models), eine Technik zur Anpassung grosser Sprachmodelle. Ein Beispiel für diese spezialisierteren KI sind Schreibassistenten wie Grammarly oder Sudowrite, die Texte auf Stil, Tonalität und Korrektheit prüfen. Auch KI-gestützte Bildgeneratoren nutzen spezialisierte Algorithmen, um gezielte Stile zu erzeugen – ein Beispiel sind die beliebten Avatar-Filter in diversen Apps. LoRAs kommen immer dann zum Einsatz, wenn für etwas eine hochspezialisierte Anwendung benötigt wird.
Mit Grammarly kann man nicht nur Grammatikfehler korrigieren, sondern die App gibt auch nützliche Schreibvorschläge.
In der TikTok-eigenen App CapCut können eine Vielzahl von Filtern verwendet werden, um einen in verschiedene Arten von Charakteren zu verwandeln. Das perfekte Beispiel einer Low-Rank Adaptation (LoRA).
Aufgrund des Trainings an diesen Daten trifft der Algorithmus probabilistische Vorhersagen. Bei Text-Generatoren wird ermittelt, welches Wort am wahrscheinlichsten als Nächstes in einem Satz erscheint. Bildgeneratoren wie Midjourney oder Adobe Firefly konstruieren Bilder mit mathematischen Modellen aus einem Ausgangsrauschen.
Vorteile und Grenzen von KI
Die Nadel im Informationsheuhaufen
KI eignet sich besonders gut zur Durchsuchung grosser Datenmengen und kann relevante Informationen extrahieren. In manchen Fällen kann eine KI-Suche sogar effektiver sein als eine klassische Suchmaschine, da sie Inhalte zusammenfasst und kombiniert. Allerdings gibt es zwei zentrale Einschränkungen:
- Fehlinformationen und Halluzinationen – KI kann falsche Informationen generieren. Dies kann passieren, wenn keine oder nur wenige Informationen zu einer Thematik vorhanden sind, oder die Anfrage falsch oder zu wenig spezifisch formuliert wurde.
- Scheinlösungen und Vorurteile – Eine KI präsentiert oft eine einzige Antwort, auch wenn es in der Realität mehrere korrekte oder interpretierbare Lösungen gibt. Dies hängt sowohl von der Anfrage als auch von den in den Trainingsdaten enthaltenen Vorurteilen ab (siehe ethische Bedenken weiter unten).
Das bedeutet, dass KI-Ergebnisse stets menschlicher Kontrolle bedürfen. Alle Informationen sollten mit anderen Quellen abgeglichen werden – idealerweise mit wissenschaftlichen Publikationen oder Informationen offizieller Institutionen. Besonders wichtig ist es, sich nicht von der ersten KI-Antwort leiten zu lassen, sondern kritisch zu hinterfragen, ob die Information wirklich korrekt ist.
KI verrät sich oft im Detail
Besonders bei Bildern sind typische Fehler in Musterstrukturen, Gitterlinien oder geometrischen Formen zu finden. Am zuverlässigsten funktioniert KI bei Tieren und bei Gegenständen (z.B. Essen), die keine allzu repetitiven, geometrischen Formen aufweisen. Viele KI-generierte Bilder wirken auf den ersten Blick überzeugend, offenbaren jedoch Ungereimtheiten bei genauem Hinsehen.
Gerade mit den Möglichkeiten von Tools wie Botika oder uWear, werden immer häufiger Shops mit KI-Produktbildern erstellt. Diese sind oft sehr einfach zu erkennen.
Tiere und Essen hingegen sind Bereiche, in denen KI tendenziell bessere Ergebnisse liefert.
Konsistenz ist keine Stärke
KI hat Schwierigkeiten mit Konsistenz. Auch wenn ChatGPT und DeepSeek mittlerweile komplexere logische Aufgaben in mehreren Schritten lösen können, besteht hier seitens des Algorithmus kein Verständnis für die Worte oder Bilder, die er reproduziert. Das heisst, dass von der KI her auch kein Verständnis dafür besteht, Kausalitäten zu erkennen und Zusammenhänge korrekt wiederzugeben. Bei Texten schleichen sich oftmals Logikfehler ein. Bei Bildgeneratoren ist es praktisch unmöglich, ohne viel Aufwand einen Gegenstand oder einen komplexeren Charakter über mehrere Bilder hinweg zu replizieren. Videos verlieren nach 15–30 Sekunden oft an Stabilität. Die Bildfrequenz und Details verändern sich oder lösen sich ins Chaos auf.
Ethische Bedenken
Schon seit einiger Zeit stehen diverse ethische Bedenken in der Diskussion um KI im Vordergrund. Zum einen werden viele der Algorithmen noch immer mit Datensätzen von geistig geschützten Inhalten trainiert. Die meisten Firmen legen ihre Datensets aus diesem Grund auch nicht offen. Rechtlich ist diese Praxis auch in der Schweiz noch nicht vollständig geklärt (siehe digilaw und dieser Artikel auf Vischer).
Da viele Datensätze älter sind, spiegeln sie oft problematische Stereotypen wider. Rassismus, Diskriminierung und veraltete Denkweisen können somit unbeabsichtigt in KI-generierte Inhalte einfliessen.
Nutzer sollten sich dieser Probleme bewusst sein und KI-Outputs immer kritisch hinterfragen. Weitere Informationen dazu finden sich in diesem Artikel von Forbes.
Wie setzt man KI erfolgreich ein?
Wegen der oben genannten Grenzen den Einsatz von KI grundsätzlich abzulehnen, ist jedoch nicht die richtige Lösung. KI ist Teil unserer Realität geworden und wird zwangsläufig dazu eingesetzt, Prozesse zu vereinfachen und Arbeitswege zu verschnellern. Wie benutzt man also KI?
Mehr Wissen bedeutet mehr Erfolg
Je besser man sich mit einem Thema auskennt, desto effektiver kann man KI einsetzen. Dies hat zwei Gründe: zum einen hängt es damit zusammen, dass eine Eingabe mit Themenverständnis spezifischer formuliert werden kann. Mit einer spezifischeren Formulierung, erhält man auch bessere Resultate. Zum anderen kann man auch besser abschätzen, ob die KI Fehlinformationen liefert.
Gerade in unbekannten Fachgebieten sollte man deswegen KI-generierte Inhalte mit verlässlichen Quellen abgleichen oder Fachleute konsultieren.
Immer von der Realität ausgehen
KI funktioniert besonders gut, wenn sie auf bestehenden realen Referenzen aufbaut. Dies gibt der KI eine klare Richtung und erhöht die Qualität des Ergebnisses. Texte profitieren von genauen inhaltlichen und stilistischen Vorgaben. Bei Bildgeneratoren ist es von Vorteil, Referenzbilder zu verwenden. Auch Videos wirken realistischer, wenn sie auf Fotos statt KI-generierten Bildern basieren. Diese realen Referenzen können auch dabei helfen, das gewünschte Ergebnis einzugrenzen und visuelle Details zu präzisieren.
KI sollte nicht die Hauptinformationsquelle sein
KI kann keine hundertprozentig korrekten oder realistischen Daten liefern. Daher sollte sie nur als ergänzendes Werkzeug genutzt werden.
In der Bildbearbeitung kann KI hilfreich sein, wenn es um leichte Anpassungen geht, etwa durch Inpainting (das Ergänzen oder Ersetzen von Bildbereichen) oder Outpainting (das Erweitern eines Bildes über den ursprünglichen Rahmen hinaus). Bei Videos zeigt sich KI besonders nützlich im Inpainting und bei der Frame Generation, also der Erweiterung eines Videos um zusätzliche Bildsequenzen. Doch auch hier sind die Ergebnisse nicht immer konsistent, weshalb eine manuelle Nachbearbeitung erforderlich sein kann.
Medien, die ausschliesslich mit KI erstellt wurden, sehen noch immer etwas befremdend und unrealistisch aus (siehe Uncanny Valley).
Die Werbung für Lacalut-Zahnpasta setzt als erstes in der deutschen Werbelandschaft exklusiv KI-Videos für ihr Bildmaterial ein.
Coca-Cola war Ende 2024 mit einer Werbung in den Schlagzeilen, die nur aus KI-Video-Sequenzen bestand.
Wie setzen wir bei Hoststar KI ein?
Support durch KI-Chatbot "Mike"
Unser KI-gestützter Chatbot Mike unterstützt unser Support-Team, indem er einfache und repetitive Anfragen beantwortet. Er ersetzt keine Mitarbeiter, sondern entlastet sie, damit sie sich auf komplexere Fälle konzentrieren können. Die Datenbank, auf der Mike trainiert wurde, sind dabei ausschliesslich unsere Support-Artikel.
Programmierung
Wir nutzen KI zunehmend für programmiertechnische Automatisierung, um Prozesse effizienter zu gestalten. Gerade hier sind ein solides Basiswissen und menschliche Kontrolle unerlässlich.
Bildbearbeitung
KI spielt eine zunehmend wichtige Rolle in der Bildbearbeitung. Wenn wir Bilder für unsere Webseite oder unser Werbematerial benötigen, können wir mit KI-gestützten Tools schneller Bildformate anpassen, Objekte freistellen oder unerwünschte Elemente entfernen.
Datenquellen
Ein zentrales Thema ist bei uns der Schutz sensibler Daten. Wir nutzen keine Kundendaten für unsere KI-Datenbanken. Unser Fokus liegt darauf, repetitive Prozesse zu beschleunigen und zu vereinfachen, ohne dass dabei personenbezogene Informationen verwendet werden.
Fazit
In diesem Artikel haben wir gezeigt, dass KI zwar vielfältige Anwendungsformen erlaubt, aber dennoch mit Vorsicht genutzt werden sollte. Während sie Prozesse beschleunigen, kreative Aufgaben unterstützen und grosse Datenmengen effizient analysieren kann, sind ihre Grenzen und Risiken nicht zu unterschätzen. Fehlende Konsistenz, mögliche Fehlinformationen und ethische Fragestellungen machen deutlich, dass KI stets unter menschlicher Aufsicht bleiben muss.
Der Schlüssel liegt in einem bewussten und verantwortungsvollen Einsatz. KI sollte als Werkzeug verstanden werden, das bestehende Arbeitsabläufe ergänzt, jedoch nicht ersetzt. Besonders in Bereichen wie Bildbearbeitung, Programmierung und Recherche kann sie wertvolle Unterstützung bieten – vorausgesetzt, sie wird mit Fachwissen und kritischer Prüfung eingesetzt.
Letztendlich ist Künstliche Intelligenz nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert, und die Menschen, die sie steuern.