Künstliche Intelligenz ist längst kein reines Zukunftsthema mehr. Sie unterstützt uns beim Schreiben von Texten, beim Erstellen und Bearbeiten von Bildern, bei Recherchen, Analysen, Programmierungen und bei der Automatisierung alltäglicher Arbeitsabläufe.
Richtig eingesetzt kann KI viel Zeit sparen, neue Perspektiven eröffnen und Tätigkeiten vereinfachen, die bisher einen hohen manuellen Aufwand verursacht haben. Sie kann als Ideengeberin, Sparringspartnerin und Werkzeug zur Qualitätssteigerung dienen.
Zur Nutzung von KI im Unternehmen, gehen wir in unserem Blogbeitrag „KI im Unternehmen sinnvoll einsetzen“ genauer ein.
Doch mit der regelmäßigen Nutzung entsteht auch eine neue Form der Betriebsblindheit.
Je häufiger wir mit KI-Systemen arbeiten und je besser die Ergebnisse auf den ersten Blick wirken, desto größer wird die Gefahr, dass wir deren Ausgaben nicht mehr mit derselben Aufmerksamkeit kontrollieren. Man gewöhnt sich an bestimmte Formulierungen, Bildstile und Arbeitsweisen. Fehler fallen dadurch teilweise nicht mehr sofort auf.
Gerade im Detail zeigt sich jedoch: KI ist leistungsfähig, aber nicht unfehlbar.
Typische KI-Formulierungen, die kaum jemand selbst verwenden würde
Bei KI-generierten Texten gibt es sprachliche Muster, die mittlerweile sehr häufig auftreten. Dazu gehören besonders förmliche oder altertümlich wirkende Begriffe, ungewöhnliche Satzkonstruktionen und Formulierungen, die zwar grammatikalisch korrekt sind, im normalen Sprachgebrauch aber kaum jemand verwenden würde.
Manche Texte klingen dadurch auf den ersten Blick professionell, gleichzeitig aber unpersönlich oder künstlich. Besonders auffällig wird es, wenn ein Unternehmen normalerweise direkt und unkompliziert kommuniziert und plötzlich Texte veröffentlicht, die wie aus einem historischen Geschäftsbrief oder einem Lehrbuch stammen.
Ein weiteres Erkennungsmerkmal sind Satz- und Sonderzeichen, die im eigenen Schreibstil sonst praktisch nie vorkommen.
Ein gutes Beispiel dafür sind die unterschiedlichen Arten von Bindestrichen beziehungsweise Gedankenstrichen:
- Der normale Bindestrich:
- - Der Halbgeviertstrich:
– - Der lange Gedankenstrich beziehungsweise Geviertstrich:
—
Vor allem der extrem lange Gedankenstrich wird von KI-Systemen gerne verwendet.
Daher eine durchaus provokante Frage:
Wer von Ihnen weiß spontan, wie man diesen langen Gedankenstrich — ohne Kopieren und Einfügen — auf der eigenen Tastatur erzeugt?
Unter Windows funktioniert dies beispielsweise über eine Tastenkombination mit dem Nummernblock, auf dem Mac wiederum über eine andere Kombination. Viele Menschen wissen das nicht und würden dieses Zeichen in einem selbst geschriebenen Text niemals verwenden.
Trotzdem taucht es plötzlich mehrfach in einem angeblich persönlichen Beitrag auf.
Das bedeutet nicht, dass Gedankenstriche grundsätzlich schlecht sind. Entscheidend ist, ob sie zum bisherigen Schreibstil, zur Marke und zur Zielgruppe passen. Ein Text sollte nicht nur korrekt sein, sondern auch so klingen, als wäre er tatsächlich von der jeweiligen Person oder dem jeweiligen Unternehmen geschrieben worden.
Bildbearbeitung: Ähnlich ist nicht automatisch identisch
Auch bei der Erstellung und Bearbeitung von Bildern mit KI gibt es erhebliche Fortschritte. Personen können in unterschiedliche Szenen versetzt, Gruppenbilder kreativ verändert oder bestehende Aufnahmen in neue Bildstile übertragen werden.
Die größte Herausforderung bleibt jedoch häufig die originalgetreue Darstellung von Gesichtern.
Wir haben mithilfe künstlicher Intelligenz ein lustiges Gruppenbild unseres Teams erstellen. Dabei zeigte sich ein interessantes und zugleich problematisches Ergebnis: Zwar fügte die KI die Personen anhand der Referenzbilder in das Gruppenbild ein, doch bei abweichenden Posen und Blickwinkeln fehlten ihr wichtige Informationen. Kleidung und Frisuren wurden weitgehend korrekt übernommen, fehlende Gesichtsmerkmale hingegen von der KI ergänzt beziehungsweise erfunden. Dadurch entsprechen die dargestellten Personen nicht mehr eindeutig dem Original.
Das folgende KI-generierte Bild veranschaulicht dieses Problem: Es zeigt eine Collage von Mitarbeitenden der mea IT Services bei einem gemeinsamen Grillfest. Der Vergleich mit den Referenzbildern macht deutlich, dass die KI die Gesichter teilweise erheblich verändert hat.
Ob es sich dabei um einen systematischen Bias, einen Schutzmechanismus des verwendeten Systems oder schlicht um Schwächen des jeweiligen Modells handelte, lässt sich anhand eines einzelnen Beispiels nicht seriös feststellen.
Das Ergebnis zeigt dennoch ein grundlegendes Problem:
Ein KI-System kann ein Bild technisch hochwertig erzeugen und gleichzeitig die Identität einzelner Personen verändern.
Gerade bei Gruppenfotos fällt dies nicht immer sofort auf. Die Gesamtwirkung stimmt, Farben und Licht passen, die Szene sieht professionell aus und viele Personen wirken korrekt dargestellt. Dadurch wird ein falsch übernommenes Gesicht leicht übersehen.
Bei Bildern mit realen Personen reicht deshalb ein schneller Gesamteindruck nicht aus. Jedes Gesicht muss einzeln mit dem Ausgangsmaterial verglichen werden.
Was gestern funktioniert hat, kann heute bereits anders sein
Eine weitere Stolperfalle besteht darin, dass sich KI-Modelle und deren Funktionen laufend verändern.
Eine Aufgabe, die mit einem Modell problemlos funktioniert hat, kann nach einem Update oder beim Wechsel auf ein vermeintlich weiterentwickeltes Modell plötzlich andere Ergebnisse liefern. Das betrifft nicht nur die Qualität, sondern teilweise auch die grundsätzliche Arbeitsweise.
Bei der Erstellung einer Collage war es beispielsweise zunächst möglich, mehrere bereitgestellte Bilder inklusive der darauf abgebildeten Personen korrekt zu übernehmen. Bei einer späteren Collage wurde eine Person jedoch nicht richtig dargestellt beziehungsweise bei der Verarbeitung praktisch übersehen.
Auf den ersten Blick wirkte das Ergebnis trotzdem stimmig.
Michael Ulm erkannte sich selbst im generierten Bild wieder und konnte auch die meisten anderen Personen richtig zuordnen. Erst bei einer genaueren Betrachtung wurde sichtbar, dass eine Person nicht korrekt übernommen worden war.
Und genau hier liegt der Teufel im Detail.
Auf einem großen Bildschirm und bei direktem Vergleich lässt sich eine solche Abweichung erkennen. In der kleinen Darstellung auf einem Smartphone fällt sie hingegen möglicherweise kaum auf. Wenn das Bild insgesamt passend aussieht, verlässt man sich schnell zu stark auf das KI-Ergebnis.
Der schnelle Blick ist oft das größte Risiko
Ein grob fehlerhafter Text, ein völlig unbrauchbares Bild oder eine klar falsche Darstellung würde sofort auffallen. Gefährlicher sind Ergebnisse, die zu 90 oder 95 Prozent richtig wirken.
Denn genau diese Resultate werden häufig nicht mehr sorgfältig kontrolliert.
Bei Texten betrifft das beispielsweise:
- unpassende Fachbegriffe,
- erfundene Aussagen,
- falsche Namen oder Zahlen,
- ungewöhnliche Schreibweisen,
- einen Stil, der nicht zur jeweiligen Person passt.
Bei Bildern können unter anderem folgende Probleme auftreten:
- veränderte Gesichter,
- fehlende oder zusätzliche Personen,
- falsche Logos und Schriftzüge,
- anatomische Fehler,
- unpassende Details im Hintergrund,
- falsch dargestellte Produkte oder Gegenstände.
Besonders bei kleinen Darstellungen, Social-Media-Beiträgen oder mobilen Endgeräten können solche Fehler lange unbemerkt bleiben.
KI ersetzt nicht die Verantwortung
Künstliche Intelligenz kann Arbeit übernehmen. Die Verantwortung für das veröffentlichte Ergebnis bleibt jedoch beim Menschen beziehungsweise beim Unternehmen.
Der Hinweis, dass ein Text oder Bild durch KI erstellt wurde, schützt nicht vor negativen Auswirkungen. Ein falsch dargestellter Kunde, ein unpassender Text oder eine erfundene Information kann Vertrauen beschädigen – unabhängig davon, wie der Fehler entstanden ist.
Deshalb sollte KI nicht als autonom arbeitende Instanz betrachtet werden, sondern als Werkzeug innerhalb eines kontrollierten Prozesses.
Dazu gehören unter anderem:
- ein klar definierter Verwendungszweck,
- die Kontrolle der Inhalte,
- der Vergleich mit Originalmaterial,
- die Prüfung durch eine zweite Person,
- dokumentierte Freigabeprozesse,
- und bei wiederkehrenden Aufgaben konkrete Qualitätskriterien.
Fazit: KI nutzen, aber nicht blind vertrauen
Ja, auch uns passieren bei der Nutzung künstlicher Intelligenz Fehler.
Wir möchten diese Fehler nicht verstecken, sondern daraus lernen. Gleichzeitig sind wir nicht müde, die Vorteile der KI weiter zu nutzen und zu untersuchen, wie sie uns und unsere Kunden in unterschiedlichen Bereichen der IT tatsächlich unterstützen kann.
Wir zählen zu den Early Adopters und Power Usern. Das bedeutet für uns nicht, jedem neuen Werkzeug unkritisch zu folgen. Es bedeutet, neue Möglichkeiten frühzeitig im praktischen Arbeitsalltag zu testen, Grenzen zu erkennen und herauszufinden, was zuverlässig funktioniert – und was noch nicht.
Gerade aufgrund der beschriebenen Erfahrungen entwickeln wir Qualitätsprüfungen und dokumentierte Arbeitsabläufe. Sie sollen dabei helfen, Fehler durch den Einsatz von KI frühzeitig zu erkennen und nachhaltig zu reduzieren.
Denn die entscheidende Frage lautet nicht, ob künstliche Intelligenz verwendet wird.
Die entscheidende Frage lautet:
Wie wird sichergestellt, dass das Ergebnis am Ende wirklich richtig ist?
