In der Praxis begegnet dir KI heute vor allem als Generative KI wie ChatGPT, als Bilderkennung in der Google-Suche oder als Empfehlungsalgorithmus bei Netflix und Amazon. Die aktuelle Welle basiert fast durchgehend auf neuronalen Netzen, die mit Milliarden Textbeispielen oder Bildern trainiert wurden — bekannt unter dem Begriff Deep Learning. Davor gab es Jahrzehnte einfacherer KI, etwa Schachcomputer oder Spamfilter, die mit deutlich weniger Daten und Rechenleistung auskamen.
Für Unternehmen im DACH-Raum heißt KI 2026 meist: ChatGPT oder Microsoft Copilot für Texte, ein Chatbot im Kundenservice, oder KI-Automatisierung für wiederkehrende Abläufe wie Rechnungsprüfung. Der Fehler, den viele machen, ist KI als Blackbox zu behandeln, die von selbst funktioniert. Sie liefert nur so gute Ergebnisse, wie die Daten und Prompts, mit denen man sie füttert — Stichwort Prompt Engineering.
Bei uns ist KI ein Werkzeug im Werkzeugkasten, kein Selbstzweck: Sie beschleunigt Recherche und Entwürfe, den fachlichen Blick und die Kontrolle übernehmen weiterhin Menschen.
