KI-Marketing vs. Realität: Nicht überall, wo KI drauf steht, steckt auch KI drin – und das ist längst nicht das einzige Problem.
KI. Diese beiden Buchstaben sind seit dem ChatGPT-Boom omnipräsent. Drei Jahre nach dem großen Hype hat sich die Künstliche Intelligenz tatsächlich in vielen Bereichen etabliert – aber längst nicht überall, wo mit KI geworben wird. Der Begriff ist zum Marketing-Buzzword verkommen. Plötzlich steckt angeblich überall „KI“ drin: In Beauty-Filtern, Staubsauger-Robotern und sogar im Toaster. Aber stimmt das überhaupt?
Das Problem: KI als Schlagwort verkauft sich gut. Doch zwischen echten KI-Systemen wie GPT-4, Claude oder Gemini und simplen Algorithmen liegen Welten.
Der entscheidende Unterschied: KI vs. Algorithmen
Klären wir erst mal die Basics: Künstliche Intelligenz bezeichnet Systeme, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. KI kann Bilder verstehen („Das ist eine Katze auf dem Sofa“), natürliche Sprache verarbeiten oder komplexe Entscheidungen treffen. Moderne KI-Systeme wie ChatGPT, Claude oder die neuen GPT-4o-Modelle zeigen beeindruckende Fähigkeiten in der Textgenerierung, Bilderkennung und sogar beim Programmieren.
Algorithmen hingegen sind klassische Programme – eine strikte Abfolge von Anweisungen: „Wenn dies, dann das“. Sie berechnen nach festen Regeln, ohne zu verstehen oder zu lernen.
Der Kernunterschied: Algorithmus werden programmiert, KI wird trainiert. KI-Systeme lernen aus riesigen Datenmengen und entwickeln dabei Fähigkeiten, die ihre Programmierer nicht explizit eingebaut haben. Ein beeindruckendes Beispiel sind die „emergenten Fähigkeiten“ großer Sprachmodelle – Fähigkeiten, die erst bei einer bestimmten Größe des Modells spontan auftreten.
Algorithmen geben dem Computer genau vor, was er zu tun hat
Der problematische Begriff „Künstliche Intelligenz“
Der Begriff selbst ist Teil des Problems. „Intelligenz“ weckt Erwartungen an menschenähnliche Denkfähigkeiten. Viele KI-Forscher plädieren daher für nüchternere Begriffe wie „Machine Learning“ oder „autonome Systeme“.
In der Forschung wird inzwischen zwischen verschiedenen KI-Stufen unterschieden: Die heutige „Narrow AI“ (schwache KI) ist auf spezifische Aufgaben spezialisiert. Die theoretische „Artificial General Intelligence“ (AGI) würde menschliche Intelligenz in allen Bereichen erreichen oder übertreffen. Letztere existiert noch nicht – auch wenn manche Unternehmen wie OpenAI behaupten, kurz davor zu stehen.
Wo KI heute wirklich glänzt
Echte KI-Anwendungen sind bereits beeindruckend: In der Medizin erkennen KI-Systeme Hautkrebs oft zuverlässiger als Dermatologen. Radiologie-KI entdeckt winzige Anomalien in CT-Scans. Google DeepMind hat mit AlphaFold die Proteinstruktur-Vorhersage revolutioniert – ein Durchbruch für die Medikamentenforschung.
In der Softwareentwicklung generiert GitHub Copilot inzwischen über 40% des Codes in unterstützten Editoren. Autonome Fahrzeuge wie Waymo fahren bereits millionenfach durch San Francisco. KI-Systeme optimieren Logistikketten, erkennen Kreditbetrug und übersetzen in Echtzeit zwischen über 100 Sprachen.
Besonders spannend: Multimodale KI-Modelle wie GPT-4o oder Gemini können gleichzeitig Text, Bilder, Audio und Video verarbeiten – und dabei komplexe Zusammenhänge verstehen.
Fake-KI überall: Die Marketing-Masche
Doch viel zu oft ist „KI“ nur ein Marketing-Trick. Staubsauger-Roboter, die ihre Route planen? Das sind Pfadfindungsalgorithmen aus den 1960ern. „Intelligente“ Thermostate, die Heizmuster lernen? Klassische Regel-basierte Systeme. Beauty-Filter in Instagram? Meist simple Bildverarbeitung.
Selbst bei ernsteren Anwendungen wird getrickst: Viele „KI-gestützte“ Kreditentscheidungen basieren auf traditionellen Scoring-Algorithmen. Chatbots im Kundenservice folgen oft noch immer simplen Entscheidungsbäumen, auch wenn sie mit „KI-powered“ beworben werden.
Das Problem verstärkt sich durch „KI-Washing“ – Unternehmen behaupten, KI zu nutzen, um Investoren oder Kunden zu beeindrucken, obwohl dahinter konventionelle Technik steckt.
Regulierung: Zwischen Innovation und Kontrolle
Die EU hat 2024 mit dem AI Act das weltweit erste umfassende KI-Gesetz verabschiedet. Es klassifiziert KI-Systeme nach Risikostufen und verbietet bestimmte Anwendungen wie Social Scoring oder manipulative KI. In den USA arbeitet die Biden-Administration an ähnlichen Regelungen.
Doch die Regulierung hinkt der Entwicklung hinterher. Während Politiker noch über Definitionen diskutieren, trainieren Unternehmen bereits die nächste Generation von KI-Systemen. Der Wettlauf um die „Superintelligenz“ ist in vollem Gange – mit ungewissem Ausgang.
Die Zukunft: Zwischen Hype und Realität
Drei Jahre nach dem ChatGPT-Boom wird klar: KI wird tatsächlich viele Bereiche revolutionieren, aber nicht alle Marketing-Versprechen werden Realität. Die wichtigste Lektion? Fragt nach, wenn ein Produkt mit „KI“ beworben wird. Echte KI erkennt ihr an kontinuierlichem Lernen, der Fähigkeit zur Generalisierung und oft auch an der Unvorhersagbarkeit der Ergebnisse.
Die nächsten Jahre werden zeigen, ob wir den Hype in nachhaltige Innovation verwandeln können – oder ob „KI“ das Schicksal früherer Buzzwords wie „Cloud“ oder „Big Data“ teilt: Erst überhypt, dann alltäglich, schließlich unverzichtbar.
Zuletzt aktualisiert am 19.02.2026
