KI-Systeme im Praxistest: Revolution bleibt aus
Aktualisiert am 19. Februar 2026, 09:16 Uhr. In der vergangenen Woche habe ich neben Wintersportaktivitäten auch Zeit gefunden, die neuesten Entwicklungen in der KI-Branche zu verfolgen. Die Börsenkurse von Softwarekonzernen sind seit Jahresbeginn eingebrochen, angeblich bedrohen KI-Assistenten deren Geschäftsmodelle. Diese Nachrichten lassen einen gruseln. Daher stellte ich mir die Frage: Wann übernimmt die KI eigentlich meinen Job?
Vier KI-Systeme im direkten Vergleich
Um eine Antwort zu finden, testete ich vier führende KI-Systeme: ChatGPT, Claude von Anthropic, Copilot von Microsoft und Gemini von Google. Die Aufgabe war klar: Sie sollten mir helfen, diesen Wirtschaftsnewsletter zu schreiben, indem sie die wichtigsten Nachrichten zusammenstellen und kurze Teaser verfassen. Das Ergebnis war jedoch ernüchternd. Oder positiv betrachtet: So schnell werden die Systeme meine Arbeit nicht übernehmen.
Bis auf Gemini hatten alle KI-Systeme erhebliche Probleme, tagesaktuelle Nachrichten zu liefern. Claude gestand auf Nachfrage sogar ein, nicht hinter die Bezahlschranken regionaler Zeitungen schauen zu können. Die Verlage haben hier offensichtlich ein klares Stoppschild aufgestellt. Einzig Gemini war dazu in der Lage. Die Google-Suche ist für Verlage anscheinend zu wichtig, daher darf diese KI auch hinter Paywalls blicken.
Grundlegende Limitationen der KI-Technologie
Auf geschützte Daten können die meisten Systeme nicht zugreifen. Dabei ist KI nur dann effektiv, wenn sie auf große, frei verfügbare Datenmengen zugreifen und diese erlernen kann. Da die meisten Unternehmen ihre sensiblen Daten nicht freigeben, dürfte der Nutzen von Large-Language-Modellen in vielen Bereichen begrenzt bleiben.
Doch vielleicht irre ich mich. Deshalb rief ich beim Magdeburger KI-Professor Sebastian Stober an. Meine Erwartung: Er würde erklären, wie KI-Assistenten selbstständig programmieren und unser Leben radikal verändern werden. Doch schon wieder wurde ich enttäuscht. „KI kann durchaus Programmcode erzeugen, doch die Qualität schwankt stark. Oft sieht der Code auf den ersten Blick gut aus, enthält aber ineffiziente oder fehlerhafte Lösungen“, sagt Stober.
Die Systeme werden zwar kontinuierlich besser, ein Grundproblem bleibt laut Stober jedoch bestehen: „Ziel der KI ist nicht das Abrufen von Fakten, sondern das Erzeugen plausibel klingender Texte. Deshalb können diese Systeme auch falsche oder erfundene Inhalte produzieren – sogenannte Halluzinationen. Das liegt nicht an einem Fehler, sondern an der Funktionsweise selbst. Das Modell optimiert sprachliche Wahrscheinlichkeit, nicht Wahrheit.“ Mehr dazu folgt bald in einem ausführlichen MZ-Interview.
Zukunft bleibt ungewiss
Ich bin jedoch weit davon entfernt, nun beruhigt zu sein. Auch wenn ChatGPT „nur“ Wahrscheinlichkeitsrechnung betreibt, kann das Programm bereits Texte und Interviews in atemberaubender Qualität zusammenfassen. Grundsätzlich basiert die KI auf neuronalen Netzwerken, die dem menschlichen Gehirn ähneln. Mit immer mehr Rechenpower werden die Systeme daher zwangsläufig besser werden.
Eine kleine Person in meiner Familie erfindet ebenfalls ständig Dinge, wenn sie bei einem Thema nicht weiterweiß. Ich nenne sie daher manchmal scherzhaft „meine kleine KI“. In einigen Jahren wird sich das ändern – bei ihr und wohl auch bei der KI. Wenn Ihnen dieser Newsletter gefällt, empfehlen Sie ihn gerne weiter. Hier geht es zur Anmeldung.
Bis kommende Woche, herzlichst Steffen Höhne
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Innovation und Landwirtschaft
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