Mehr Orientierung für Heimwerker im KI-Baumarkt!

In meinem letzten Beitrag habe ich gezeigt, wie sich KI-Potenziale aus Geschäftsprozessen ableiten lassen. Ein zentraler Gedanke war: Wenn wir Prozesse mit KI unterstützen wollen, müssen wir verstehen, welche menschlichen Fähigkeiten dafür notwendig sind – und welche künstlichen Fähigkeiten KI-Systeme mitbringen, um sie zu ergänzen oder nachzubilden.

Ein Beispiel: Wenn wir Beratungs- oder Kundenserviceprozesse mit KI unterstützen wollen, spielen Sprach- und Kommunikationsvermögen, soziale und emotionale Intelligenz sowie Fachwissen eine zentrale Rolle. Entsprechend sollten auch die KI-Systeme über vergleichbare oder ergänzende Fähigkeiten verfügen, um diese Prozesse wirksam zu unterstützen.

Diesen Gedanken habe ich weitergeführt und versucht, menschliche und künstliche Fähigkeiten systematisch zuzuordnen – mit dem Ziel, eine praxisnahe Übersicht über Fähigkeiten und passende KI-Anwendungen zu entwickeln. In der Theorie klang das ziemlich vielversprechend – in der Umsetzung klappte das leider weniger gut. Aber seht selbst – hier ein kleiner Auszug.

BILD_1 — Auszug aus dem Fähigkeiten-Mapping

🚧 Warum das reine Fähigkeitsdenken nicht reicht

In der Praxis zeigen sich schnell mehrere Herausforderungen, wenn man versucht, KI-Fähigkeiten systematisch zu kategorisieren:

Fähigkeitendiffusion: Viele KI-Anwendungen verfügen gleichzeitig über eine Vielzahl von Fähigkeiten. Eine eindeutige und abschließende Zuordnung ist deshalb kaum möglich, zumal Hersteller selten in Fähigkeitskategorien denken und ihre Produkte in ganz eigenen Begriffswelten beschreiben.
Technische Fachsprache: Die Beschreibung von KI-Fähigkeiten vermischt sich häufig mit der Darstellung technischer KI-Methoden. So entstehen Begriffe wie Natural Language Processing, Computer Vision oder Reinforcement Learning, die nur bedingt auf einzelne menschliche Fähigkeiten übertragbar sind.
Hohe Dynamik: Die KI-Welt entwickelt sich rasant. Ständig entstehen neue Ansätze und Methoden. Es fehlt an Stabilität, um die bestehenden Konzepte zu konsolidieren und klar zu bestimmen, welche menschlichen Fähigkeiten heute tatsächlich künstlich nachgebildet werden können und bereits Marktreife erreicht haben.
Fehlende Standardisierung: Es mangelt an einer einheitlichen Sprache und standardisierten Begriffen zur Beschreibung von KI-Systemen. Was die eine Lösung als „Textanalyse“ bezeichnet, nennt die andere „semantische Verarbeitung“ – und beides kann dasselbe oder etwas völlig anderes bedeuten.

Für die meisten von uns Praktikerinnen und Praktiker wird es dabei schnell unübersichtlich – wir sind schließlich keine Machine-Learning-Profis, AI-Experts oder Data Scientists.

Wenn man es mit der Handwerksbranche vergleicht, sind wir keine Bauprofis, sondern eher ambitionierte Heimwerkerinnen und Heimwerker, die im „Baumarkt der KI“ versuchen, sich zwischen Werbeslogans und Hochglanzverpackungen zurechtzufinden und die richtigen Werkzeuge auszuwählen, um ihr nächstes Projekt umzusetzen.

🔨 Das Baumarkt-Problem

Doch im Vergleich zu klassischen Baumärkten ist unsere Lage noch schwieriger, denn in der analogen Welt ist weitgehend klar, welches Werkzeug für welchen Zweck geeignet ist:

🖼️ Ein Bild soll an die Wand? → Hammer oder Bohrmaschine.
🌱 Ein Loch im Garten? → Schaufel und Spitzhacke.
🪚 Holz zuschneiden? → Säge oder Axt.

Im „KI-Baumarkt“ dagegen sieht es ganz anders aus. Es ist ein völlig neuer Werkzeugmarkt entstanden – riesig, unübersichtlich und voller glänzender Tools, die alle irgendetwas können. Und wir – die Hobbyhandwerker – stehen wie Kinder in der Eingangstür, staunen über die Regale voller Tools und fragen uns:

🧭 In welchen Gang gehe ich zuerst – den mit Natural Language Processing und Pattern Recognition oder lieber den mit Emotion Recognition und Sentiment Analysis?
🧰 Wo finde ich das Profi-Equipment und was sind die günstigen Einsteigermodelle?
🤔 Und wofür ist dieses glänzende Ding mit den vielen Knöpfen eigentlich gut?

Und weil KI-Profis rar sind und die Welt voller ambitionierter Hobbyhandwerkerinnen und -handwerker ist, führt aus meiner Sicht kein Weg daran vorbei: Wir brauchen mehr Ordnung im KI-Baumarkt – und deutlich einfachere Erklärungen, die uns helfen zu verstehen, welches Werkzeug wofür gedacht ist.

🧰 Ein Katalog für den KI-Baumarkt

Ich stelle mir einen KI-Katalog vor – einen Wegweiser für uns Heimwerker, die sich im riesigen Baumarkt der KI zurechtfinden wollen. Kein technisches Handbuch für Spezialisten, sondern eine einfache und verständliche Orientierungshilfe, die zeigt, welche „Werkzeugkategorien“ es gibt, wofür sie gedacht sind, und welche konkreten Produkte oder Anbieter existieren – vom Einsteigermodell bis zum Profiwerkzeug.

Ich möchte meinen bisherigen fähigkeitsbasierten Ansatz daher weiterentwickeln. Statt nur zu fragen, welche menschlichen Fähigkeiten eine KI nachbildet, will ich stärker betrachten, was sie tatsächlich tut – also welche Funktionen sie hat, welche Aufgaben sie im Prozess übernimmt und welche Ergebnisse sie liefert.

Besonders wichtig ist dabei natürlich auch eine verständliche, alltagstaugliche Sprache. Denn auch im Baumarkt würden wir nicht nach einem „Schlagwerkzeug zur kinetischen Energieübertragung mit ergonomischem Griff“ fragen – sondern einfach nach einem Hammer.

Genauso sollte es auch mit KI sein. Wir müssen nicht wissen, ob ein Tool mit Natural Language Processing oder Pattern Recognition arbeitet – wir sollten verstehen, wofür wir es einsetzen können:

💬 Wir wollen Kundenanfragen automatisch beantworten → Chatbot oder E-Mail-Assistent.
🎨 Wir wollen Bilder für den Jahresbericht gestalten → Design- oder Bildgenerierungstool.
🕵️ Wir wollen verdächtige Transaktionen erkennen → Fraud-Detection-System.

Ich arbeite bereits an einem Draft des KI-Katalogs und hoffe, bald eine erste Version davon mit euch teilen zu können! Bis dahin wünsche ich euch einen guten Start in die neue Woche 🙂