4 Minuten gelesen
In jeder Präsentation von Technologieanbietern scheint der Begriff “KI-gestützt” oder “Nutzung künstlicher Intelligenz (KI)” aufzutauchen. Aber die unbequeme Wahrheit ist folgende: ein großer Teil dessen, was als “KI” bezeichnet wird, ist nicht wirklich KI, zumindest nicht in einer sinnvollen, geschäftswirksamen Weise.
Was ist AI-Washing?
KI-Washing liegt vor, wenn ein Unternehmen ein Produkt, eine Funktion oder einen Prozess als “KI” vermarktet, obwohl dies nicht der Fall ist. In der Praxis sieht es so aus, dass einfache Regeln oder Skripte in “KI” umetikettiert werden und Autonomie suggeriert wird, obwohl es keine gibt. Das verschwendet Zeit und Budget für die falschen Lösungen, verwirrt Käufer und Nutzer und untergräbt das Vertrauen, was die Menschen skeptisch macht.
Realitätslücke
Ein kürzlich veröffentlichter Bericht des Massachusetts Institute of Technology (MIT) ergab, dass etwa 95% der generativen KI-Pilotprojekte in Unternehmen liefern keine messbaren Auswirkungen auf Gewinn und Verlust - Forbes
Daraus folgt: Wenn Sie Ihrem Produkt oder Prozess einfach nur “KI” hinzufügen, wird er nicht auf magische Weise transformativ.
Wie “Nicht-wirklich-AI” aussieht
Hier sind ein paar Muster, die Sie sehen werden:
- Ein Anbieter behauptet “KI-gesteuert”, obwohl die Lösung in Wirklichkeit eine herkömmliche regelbasierte Automatisierung oder Skripterstellung mit wenig oder gar keinem maschinellen Lernen oder adaptivem Verhalten ist.
- In den Marketingunterlagen wird die “KI” hervorgehoben, aber es fehlt eine Dateninfrastruktur, ein klarer Anwendungsfall oder eine Integration in die Geschäftsabläufe, so dass kein Mehrwert entsteht.
- Der Begriff “KI” wird locker verwendet, um Investitionen, Presse oder Kunden anzuziehen, während die eigentliche Technologie minimal oder oberflächlich ist. Das Phänomen wird oft als “AI-Wäsche.” - Bernard Marr
- Dem Anbieter oder dem Unternehmen fehlt die Transparenz darüber, was KI ist und was Legacy-Software.
Wenn “KI” nur “irgendein Algorithmus” oder “irgendeine Automatisierung” bedeutet und nicht etwas, das sich anpasst, lernt oder die Entscheidungsfindung sinnvoll ergänzt, verdient sie diese Bezeichnung vielleicht nicht.
Mehr als nur lästig
KI-Washing ist nicht nur ärgerlich, sondern verursacht auch echte Kosten. Unternehmen jagen “KI” wegen des großen Interesses und verfangen sich in endlosen Pilotprojekten, die Zeit, Talent und Budget verschlingen, ohne jemals Ergebnisse zu liefern. Da jeder Anbieter ein KI-Etikett auf gewöhnliche Software aufklebt, haben Käufer und Benutzer Mühe zu erkennen, was tatsächlich einen Wert schafft. Das Signal-Rausch-Verhältnis kollabiert und die Entscheidungsfindung verlangsamt sich.
Wiederholte Enttäuschungen untergraben das Vertrauen: Mitarbeiter, Kunden und Stakeholder werden skeptisch und beginnen, selbst die Tools abzulehnen, die wirklich helfen könnten. In der Zwischenzeit steigen die Opportunitätskosten: Ressourcen, die in überbewertete oder falsch bezeichnete Initiativen gesteckt werden, hätten in unkomplizierte digitale Verbesserungen oder - noch besser - in die gezielte Datenarbeit und -integration investiert werden können, die für den Erfolg echter KI erforderlich sind.
Warum Menschen sich für echte AI interessieren sollten
Trotz des Hypes und der falschen Alarme, echte KI hat das Potenzial, das Spiel zu verändern wenn man es richtig macht. Der Schlüssel ist, sich zu konzentrieren auf Anwendungsfall + Daten + Prozessintegration + messbare Auswirkungen. Wenn Sie z. B. ein spezifisches Geschäftsproblem finden, stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen Daten, die richtigen Mitarbeiter, den richtigen Arbeitsablauf und eine klare Metrik haben.
Wie es in einem Artikel heißt, ist die Frage “Welches Geschäftsproblem lösen wir?” der richtige Ausgangspunkt. CIO
Die Tatsache, dass viele KI-Projekte scheitern, bedeutet nicht, dass KI nutzlos ist - sie bedeutet oft, dass die Grundlagen nicht bereit waren.
AI Waschen Schilder
Hier sind einige Warnsignale:
- “KI” wird eher als Schlagwort verwendet, anstatt klar definiert zu werden.
- Behauptungen über “KI”, aber keine Erklärung, wie sie lernt, sich anpasst oder in Arbeitsabläufe integriert wird.
- Der Anbieter hat kaum Belege für den Einsatz im Produktionsmaßstab oder messbare Ergebnisse.
- Der Lösung fehlt eine klare Datenverwaltung, und es ist unklar, wie das Modell trainiert oder gepflegt wird.
- Das Projekt ist als “Wir wollen KI ausprobieren” mit vagen Zielen konzipiert und nicht als “Wir haben dieses messbare Ziel, KI ist das Werkzeug”.
Berichte wie der des CFA-Instituts beschreiben “KI-Washing: Anzeichen, Symptome und Lösungsvorschläge” für Investoren und Nutzer gleichermaßen.
Was Sie tun können
Seien Sie offen, was Ihre Bereitschaft angeht. Echte Ergebnisse hängen von sauberen Daten, gut integrierten Arbeitsabläufen, engagierten Beteiligten und einer grundlegenden Governance ab. Wenn diese Grundlagen nicht vorhanden sind, ist die Initiative wahrscheinlich verfrüht. Klären Sie auch den Begriff “KI”. Bitten Sie die Anbieter, genau zu erklären, was die Lösung antreibt.
Bestimmen Sie, ob es maschinelles Lernen, Deep Learning oder adaptive Empfehlungssysteme verwendet, oder ob es sich einfach um eine regelbasierte Automatisierung handelt mit einem neuen Etikett. Transparente Antworten verhindern Verwirrung und Enttäuschung.
Machen Sie einen Plan für die Zeit nach dem Pilotprojekt. Wenn das Projekt die von Ihnen gesetzten Ziele nicht erreicht, sollten Sie sich schnell umorientieren oder das Projekt abbrechen und die Ressourcen neu zuweisen, damit es funktioniert.
Die weitere Finanzierung eines Experiments mit unzureichender Leistung verschwendet Zeit und untergräbt das Vertrauen. Konzentrieren Sie sich auf nachweisbare Ergebnisse. So sichern Sie sich die Aufmerksamkeit Ihres Teams und bauen gleichzeitig die Glaubwürdigkeit von KI dort auf, wo sie wirklich einen Mehrwert bietet.
Schlussfolgerung
KI-Washing ist ein kurzfristiges Risiko, das die Teams bereits ausbremst. Sie vergeuden Zeit in den Piloten, trüben die Erwartungen und untergraben das Vertrauen gerade dann, wenn klare Erfolge nötig sind. Deshalb sind wir jetzt besorgt.
Representative24 liefert Agenten für Kundenerfahrung (CX) die mehr können als nur chatten. Sie stellen eine Verbindung zu Ihren Systemen her und führen echte Aufgaben aus: Termine buchen, Leads qualifizieren, CRM-Datensätze aktualisieren, Tickets öffnen und Meetings planen - über das Web, WhatsApp, Facebook und über API. Der Fokus liegt auf Aktion, Integration und Multichannel-Reichweite, also Die Ergebnisse sind greifbar, nicht kosmetisch.