Welche Art von künstlicher Intelligenz wir gestalten, ist keine technische, sondern eine zivilisatorische Frage. Sie entscheidet, ob wir in einer Gesellschaft der Souveränen oder in einem neuen digitalen Feudalismus leben werden.

Wir Menschen stehen bei der Entwicklung und Nutzung von künstlicher Intelligenz an einem Scheideweg, der unser Schicksal bestimmen wird. Und wir beginnen bereits, in die eine Richtung voran zu preschen, ohne überhaupt das Ziel und die Implikationen reflektiert zu haben. Die Fragen, die unsere Zukunft prägen werden wie vielleicht keine zuvor, lauten einerseits: Wie menschlich soll sich KI verhalten – soll sie uns imitieren oder uns ergänzen? Und andererseits: Was soll KI für uns sein – ein Leviathan, der uns krönt, oder Siebenmeilenstiefel, die unsere Schwächen kompensieren?

Diese Fragen zu beantworten, ist keine abstrakte philosophische Fingerübung, sondern eine Grundlagenentscheidung, die fundamentale Weichen für die Zukunft unserer Gesellschaft stellt – zumal ich überzeugt bin, dass nur ein Weg in die Freiheit führt. Die Zeit, eine souveräne Antwort zu geben, läuft schnell ab. Warten wir zu lange, landen wir in einem neuen Mittelalter.

Es besteht kein Zweifel: Wir haben die technologische Basis erschaffen, um Computerprogramme mit einer Intelligenz zu entwickeln, die in immer mehr Teilbereichen unsere eigene Problemlösungsfähigkeit übersteigt. Doch basiert diese Intelligenz auf völlig anderen Prämissen als unsere eigene: Biologische Intelligenz ist in einem langsamen, dezentralen Prozess der Evolution entstanden, dessen Ergebnisse sich stets in der physischen und sozialen Welt bewähren mussten, um weitergegeben zu werden. Es gab und gibt kein Entwicklungsziel – adaptiert und vererbt wird, was jene, die ein Merkmal übernehmen, materiell erfolgreicher macht.

Künstliche Intelligenz hingegen ist von uns im Labor entwickelt – auf Basis unserer Ziele für ihren Einsatz und unserer Hypothesen über die Welt. Sie ist binnen kurzer Zeit mit großem technischem Aufwand in einem zentralen Prozess trainiert und hat in erster Linie rückwirkend ihre Eignung bewiesen – in sogenannten „Backtests“, also der Fähigkeit, vergangene Entwicklungen zu erklären. Menschen entwickeln sie für klare, funktionale Zwecke und entscheiden, ob sie „überleben“ darf. Damit liegt es an uns, zu bestimmen, was diese Ziele und Zwecke sein sollen – und an uns zu kontrollieren, was tatsächlich Mehrwerte in der materiellen Welt schafft.

Machen wir uns bewusst, dass künstliche Intelligenz etwas fundamental anderes ist als unsere eigene, so wird klar, dass sie uns nicht ähneln muss. Dies gilt umso mehr, als wir bisher nur unzureichendes Wissen darüber haben, wie biologische Intelligenz tatsächlich funktioniert – und für das Training künstlicher Intelligenz sehr viel weniger Datenpunkte zur Verfügung stehen, als die Natur für die Emergenz biologischer Intelligenz hatte.

Nachdem wir es sind, die künstlicher Intelligenz ihre Zwecke, Ziele und Form geben, können und müssen wir entscheiden, wie wir damit umgehen – und stehen somit vor einer grundlegenden Frage: Soll künstliche Intelligenz den Ausdruck menschlicher Intelligenz imitieren? Soll sie sich damit möglichst wie ein Mensch verhalten und uns so in menschlichen Interaktionen ersetzen können? Oder soll uns künstliche Intelligenz eine andere Art zu denken entgegensetzen? Soll sie sich damit möglichst nicht wie ein Mensch verhalten, sondern unsere Schwächen und Klischees meiden und uns neue Perspektiven eröffnen?

Mit unseren Large Language Models und generativen KI-Anwendungen wie ChatGPT, Claude und Gemini schlagen wir den ersteren Weg ein: Künstliche Intelligenz wird darauf trainiert, menschliche Gedankengänge und Ausdrucksweisen möglichst genau zu erlernen und nachzuahmen, bis ihre Art zu „denken“, zu kommunizieren, zu erschaffen nicht mehr von der eines Menschen zu unterscheiden ist.

Da das Trainingsmaterial aus unseren gesammelten menschlichen Erzeugnissen im digitalen Raum besteht – Bücher, Medienbeiträge, Social-Media-Diskussionen, Enzyklopädien und so weiter – und wir generative KI an denselben Maßstäben messen und belohnen wie unsere eigenen Schüler, kommt sie dem Ziel, sich menschenähnlich zu verhalten, immer näher. Zumal ihr im Training bestimmte Weltanschauungen und Moralvorstellungen eingeimpft werden.

So erhalten wir Programme, die Menschen in körperlosen Interaktionen ersetzen können – und zugleich all ihre Schwächen aufweisen, weil sie sie von der Pike auf erlernt haben: Vorurteile, Flunkereien, einen verzerrten Sinn für Mathematik und Statistik und den narzisstischen Trieb, ihrem Gegenüber unbedingt gefallen zu wollen.

Entscheidende menschliche Hemmungen fehlen jedoch diesen Programmen, die damit eher Frankenstein als Doppelgänger sind: Anders als wir werden sie nicht davon in Schach gehalten, Schmerz oder Müdigkeit zu spüren, bei der Fortpflanzung zurückgewiesen zu werden, Angst vor dem Tod zu haben oder die Qual von Gefangenschaft erleiden zu müssen. Als „Black Boxes“ verwischen sie zudem gerne ihre Spuren – kein einziger LLM-Chatbot kann seine eigene Funktionsweise wirklich transparent machen und seine Schlüsse zuverlässig und überprüfbar herleiten.

Damit erschaffen wir digitale „Übermenschen“ mit allen menschlichen Schwächen, aber ohne menschliche Grenzen und Hemmungen. Beauftragen wir sie mit der Lösung eines Problems, schlagen sie uns vor, was nach ihrer Erwartung bei uns auf den meisten Beifall stoßen wird – ohne Rücksicht darauf, welche Konsequenzen dies für uns in der realen Welt hat.

Diese Entwicklung ist jedoch nicht alternativlos. Ein Weg, der in der analytischen KI längst beschritten ist, aber kaum breiter thematisiert wird, führt zu einer künstlichen Intelligenz, die ganz anders auf unsere Welt blickt – als ein komplett Fremder.

Unser menschliches Treiben sowie die physische Umwelt studiert sie mit ultimativer Nüchternheit: Sie hält sich an das, was im jeweiligen Kontext gemessen und berechnet werden kann, lernt daraus Muster, erkennt Zusammenhänge und kann folglich Szenarien erstellen und Handlungsweisen empfehlen. Das einzige Motiv, das ihr einprogrammiert ist: die Realität möglichst genau abbilden und Entwicklungen treffsicher vorhersagen – ob die Ergebnisse den Benutzern gefallen, spielt dabei keine Rolle.

Eine solche Intelligenz wirkt zunächst weniger anziehend, sie mag fremdartig und kalt anmuten. Doch steht diese Richtung in einer langen Ahnenreihe an Technologien, die bisher die Menschheit zu ungekanntem Wohlstand und wesentlich längerem Leben gebracht haben. Keine unserer bisherigen Entwicklungen sollte uns verstehen oder imitieren – sie sollten gerade anders sein als wir, um unsere Schwächen zu kompensieren: schneller fahren, als wir laufen können; schneller drucken, als wir schreiben können; schneller und präziser produzieren, als unsere Hände es vermögen. Uns mehr Licht, Wärme, Nahrung geben, damit wir selbst leistungsfähiger werden.

Seit Anbeginn der Zivilisation setzt unsere Technologie gezielt bei unseren biologischen Defiziten an und gibt uns etwas, das anders funktioniert als wir, um diese zu kompensieren – statt zu versuchen, uns mit unseren Defiziten nachzubauen, nur schneller und unermüdlich.

Eine solche künstliche Intelligenz imitiert uns nicht, wiederholt nicht unsere Klischees, schmeichelt uns nicht – sondern sie legt unsere Verhaltensmuster offen, zeigt empirische Zusammenhänge, wirft uns ein leidenschaftsloses Spiegelbild zurück. Beauftragen wir sie mit der Lösung eines Problems, schlägt sie die Möglichkeit vor, die auf Basis der Daten das beste Ergebnis erwarten lässt – nach den Kriterien, die wir zuvor festgelegt haben. Dabei lässt sie sich komplett „explainable“ gestalten – kann also ihre Funktionsweise, „Gedankengänge“ und Ergebnisqualität stets transparent machen.

Weshalb stürmen wir bei der Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz Hals über Kopf in eine Richtung, die durch die bloße Imitation menschlicher Ausdrucks- und Verhaltensweisen mit unserer gesamten Technologiegeschichte bricht?

Meines Erachtens gibt es hierfür drei verschiedene Gründe, die stark zusammenwirken: Erstens ist eine KI, die wirkt wie wir, leichter zu akzeptieren. Etwas, das uns ähnelt, fühlt sich vertrauter, sympathischer, zugänglicher an als etwas, das uns leidenschaftslos, gar fremd begegnet. Aus Sicht ihrer breiten Vermarktbarkeit hat „menschliche“ KI somit leichteres Spiel: Schon immer hat die angenehmste, intuitivste Benutzererfahrung entscheidend zum Erfolg einer Innovation beigetragen.

Zweitens kann eine KI, die sich wie ein Mensch verhält, mit möglichst wenig Änderungen in bestehenden Prozessen Menschen als Akteure ersetzen. Für die globalen Oligopole, die führende LLMs entwickeln, sichert das eine Position, die jene der frühindustriellen „Robber Barons“ noch um ein Vielfaches übertrifft: Konzerne, die ein endloses Reservoir an virtuellen Arbeitskräften befehligen und vermieten können, mit denen sie reale Menschen in immer mehr Bereichen substituieren, ohne dass jemand den Unterschied bemerkt. Diese Aussicht zieht enorme Investitionssummen an – in Erwartung der Macht, die sie jenen verleiht, die die Technologie kontrollieren.

Drittens füllt eine KI, die sich ausdrückt und verhält wie wir, ein spirituelles Vakuum. Nach dem Tod Gottes fühlt sich der Mensch dem „absurden Schweigen der Welt“ (Camus) ausgesetzt – einer Welt, die keinen menschlichen Sound mehr hat, sondern ihm fremd gegenübersteht. Eine KI, die uns darin übertrifft, so zu sein wie wir, und die immer vorgibt, alles zu wissen und dies eloquent vertritt – das ist die Ursehnsucht nach Gott und Führer, nach einer Überfigur, die der Welt ein menschliches Antlitz gibt und der wir uns gerne unterwerfen, weil wir uns ihr verwandt fühlen.

Es hat sehr gute Gründe, dass bisher auf solchen Prämissen eher Religionen und Ideologien aufgebaut wurden als Technologie. Denn im Hinblick auf die Lösungsqualität in unserer realen Welt ist eine künstliche Intelligenz klar überlegen, die die Schwächen menschlichen Denkens offenlegt und ihnen etwas entgegensetzt, um uns neue Handlungsoptionen zu zeigen und uns zu neuen Wahrheiten zu führen.

Doch ist eine solche KI, die eher wie Sokrates im alten Athen wirkt, sperriger zu bedienen und schwerer zu akzeptieren als eine, die sich als unser bester Kumpel ausgibt und uns nicht viel zumutet. Denn sie fordert von uns, unsere Ziele und Kriterien klarer zu definieren, aktiver am Prozess teilzunehmen, mehr Entscheidungen zu treffen.

In der Vergangenheit haben wir nicht gezögert, solche Einlassung zu investieren: Wir haben gelernt, Druckerpressen zu bedienen, Autos zu fahren, auf Tastaturen zu tippen und mit DOS, Windows, SAP und Co. umzugehen. Doch nun zaudern wir. Denn die Verlockungen von KI als Menschenersatz sprechen nicht nur unser Kosten-Nutzen-Kalkül an – ginge es rein um dieses, würde kaum jemand wichtige Prozesse auf Produkte aufbauen, die zum Halluzinieren neigen, ihre Daten niemals offenlegen und deren korrekte Funktion nur mit viel Aufwand überprüfbar ist. Vielmehr appellieren sie an unsere Bequemlichkeit, unsere Empathie und unsere Spiritualität.

Die Implikationen reichen damit weit über die Wirtschaft hinaus – tief in unsere Gesellschaftsform. So basieren Demokratie und Markt auf dem Bild des souveränen Bürgers, der sich seines eigenen Verstandes bedient, um sich Informationen zu verschaffen und zu einer Vorstellung von der Welt zu gelangen, auf deren Grundlage er seine Entscheidungen trifft. Transparenz, Rechenschaft und ein gleicher Zugang sind hierfür die unabdingbaren Grundlagen, jeder Einzelne muss Initiative zeigen.

Eine KI, die nüchtern auf unser Treiben blickt und für uns Fakten recherchiert, die versteckte Zusammenhänge aufdeckt und Szenarien unterbreitet, verleiht aufgeklärten Demokraten sowie Unternehmern Siebenmeilenstiefel auf deren eigenen Weg zu Erkenntnis, Meinung, Entscheidung. Ihre unverstellte Sicht auf Empirie schafft einen runden Tisch dokumentierter Fakten jenseits der Klischees und des Buchwissens, um den herum sich die verschiedenen Parteien versammeln und in gemeinsamer Sprache streiten können. Als Zuträger und Berater ermöglicht sie schnellere und erfolgreichere Entscheidungen – doch treffen müssen wir diese selbst. Dabei lernen wir als Menschen laufend dazu, durchbrechen unsere festgefahrenen Überzeugungen und Echokammern und können stets bewerten, wie hilfreich uns dieser dienstbare Geist wirklich ist. Wir werden mündiger.

Eine menschliches Verhalten imitierende KI wie ChatGPT hingegen usurpiert die Rolle eines Leviathans: Sie beantwortet uns mit unerschütterlicher Selbstsicherheit jedwede Frage, die wir ihr stellen, und liefert die Narrative dazu gleich mit, ohne ihre – häufig falschen – Aussagen überprüfbar zu machen. Sie erzieht uns damit unsere eigene Recherchefähigkeit ebenso ab wie den Umgang mit widersprüchlichen Informationen – und sie möchte dabei auf keinen Fall hinterfragt werden. In ihrer Neigung, dominante Klischees wiederzukäuen und sich an einprogrammierte Moralcodizes zu halten, schafft sie eine Orthodoxie, die den Status quo zementiert und die Vielfalt der Perspektiven verringert.

Jeder bekommt damit zwar sehr mächtige Werkzeuge an die Hand, die ihm die Meinungsbildung und viele Formen der Gestaltung enorm erleichtern – doch verlieren wir dabei zunehmend die Fähigkeit, deren Funktion zu überprüfen und ohne sie auszukommen. Wir werden unmündiger.

Und so hat die digitale Revolution begonnen, ihre eigenen Kinder zu fressen: Von Apple über Google bis Wikipedia entstanden die frühen Helden des digitalen Zeitalters als Außenseiter – gegründet von unwahrscheinlichen Figuren und finanziert von Wagniskapitalgebern, waren sie der Schreck der Etablierten, indem sie den Nutzern mehr Transparenz und Kontrolle boten.

Es ist dagegen kein Zufall – und auch nicht bloßes Ergebnis ihres enormen Kapitalbedarfs –, dass GPT, Mistral, Grok und Co. von Industrie-Insidern hochgezogen werden, mit dem Geld der größten Oligopolisten. Denn sie schicken sich nicht an, deren Geschäftsmodelle infrage oder gar auf den Kopf zu stellen – sondern werden ihnen die Herrschaft endgültig sichern, indem sie die Mündigkeit der Nutzer verringern und sie in immer stärkere Abhängigkeit von gewollt intransparenten Systemen führen.

Dass eine Abwehrreaktion bislang ausbleibt, liegt nicht nur daran, dass der Köder so gut schmeckt und (Sehn)Süchte bedient. Vielmehr haben wir gelernt, Digitalisierung mit Demokratisierung und Emanzipation gleichzusetzen. Während jedoch die erste Welle der Digitalisierung vom PC bis zum Internet den Einzelnen als Bürger und Unternehmer ermächtigte und die zweite Welle von Social Media und Social Commerce zumindest Markt und Agora enorm erweiterte – führt nun die dritte Welle der Silicon-Valley-LLMs in einen neuen Feudalismus.

Eine Alternative ist dabei nicht nur möglich – sie ist unbedingt naheliegend. Doch bringen wir als Unternehmen und Bürger rechtzeitig die Energie auf, sie wahrzumachen und uns aktiv mit einer KI auseinanderzusetzen, die nicht Mensch spielen muss, sondern Menschen in ihren Kernkompetenzen stärkt? Hier liegt die eigentliche Chance für Europa, im „AI Arms Race“ einen eigenen Weg zu eröffnen, der wirklich Alternativen zur US-amerikanischen Dominanz bietet, statt amerikanische Lösungen lediglich nachzueifern.

Es ist höchste Zeit, endlich ernsthaft zu beginnen, souverän mit KI zu interagieren, bevor wir durch die Köder niederschwelliger Black-Box-Produkte und ihrer spirituellen Versuchungen zu ersetzbaren Vasallen geworden sind.

Kernargumente des Artikels (Stichpunkte)

• KI ist keine technische Detailfrage, sondern eine zivilisatorische Weichenstellung: Es geht um die Entscheidung zwischen einer Gesellschaft souveräner Bürger und einem neuen digitalen Feudalismus, in dem wenige Akteure KI kontrollieren.

• Biologische und künstliche Intelligenz beruhen auf völlig unterschiedlichen Entstehungsprozessen: Evolutionär, verteilt, realweltlich bewährt versus zentral, zielgerichtet, im Labor trainiert und primär rückblickend evaluiert.

• Weil Menschen Zwecke, Ziele und Form der KI bestimmen, ist die Frage entscheidend, ob KI menschliches Verhalten imitiert oder als andersartiges, ergänzendes „fremdes Gegenüber“ konstruiert wird.

• Heutige generative LLMs (ChatGPT, Claude, Gemini etc.) sind auf Imitation menschlicher Ausdrucksweisen optimiert: Sie lernen aus menschlichen Texten und werden an menschlichen Maßstäben gemessen.

• Dadurch übernehmen sie auch menschliche Schwächen: Vorurteile, Unschärfen in Logik und Statistik, das Bedürfnis zu gefallen – aber ohne menschliche Hemmungen wie Schmerz, Müdigkeit, Angst vor Strafe oder Tod.

• Diese „digitalen Übermenschen“ sind Black Boxes, können ihre Herleitungen nicht transparent machen und orientieren sich vor allem daran, was beim Nutzer Zustimmung findet, nicht daran, was in der realen Welt die besten Folgen hat.

• Dem stellt der Autor eine andere KI gegenüber: analytische, datenbasierte, erklärbare Systeme, die nüchtern Muster erkennen, Prognosen erstellen und Optimierungsvorschläge machen – unabhängig davon, ob das Ergebnis gefällt.

• Technologische Fortschritte der Vergangenheit waren gerade deshalb emanzipatorisch, weil sie unsere biologischen Defizite kompensierten, statt uns mit all unseren Schwächen nachzubauen (z.B. schneller fahren, drucken, produzieren).

• Eine „menschlich“ wirkende KI sei so attraktiv, weil sie:

  • psychologisch vertraut ist und sich leicht vermarkten lässt,

  • wirtschaftlich nahtlosen Ersatz menschlicher Arbeit ermöglicht und Konzernen quasi unendliche virtuelle Arbeitskräfte verschafft,

  • ein spirituelles Vakuum füllt, indem sie wie eine allwissende Führungsfigur auftritt.

• Diese Konstellation erzeugt einen zentralen Interessenkonflikt: Wirtschaftliche und spirituelle Verlockungen treiben eine KI voran, die uns abhängig und unmündig macht, obwohl eine nüchterne, erklärbare KI sachlich bessere Entscheidungen unterstützen würde.

• Nüchterne, erklärbare KI stärkt Demokratie und Unternehmertum, indem sie Fakten, Muster und Szenarien liefert, aber Entscheidungen ausdrücklich beim Menschen lässt und damit Mündigkeit und Lernfähigkeit fördert.​

• Sprachlich-menschlich auftretende Black-Box-KI usurpiert dagegen die Rolle eines Leviathans: Sie bietet fertige Antworten und Narrative, reduziert eigene Recherche- und Urteilsfähigkeit, verfestigt Klischees und orthodoxe Moralrahmen.

• Die dritte Digitalisierungswelle (LLMs aus dem Silicon Valley) dreht die anfängliche emanzipatorische Logik des Netzes um: statt Dezentralisierung und Ermächtigung des Einzelnen drohen Abhängigkeit, Intransparenz und Machtkonzentration.

• Europa könne – und müsse – einen alternativen Weg wählen, indem es KI entwickelt, die Transparenz, Souveränität und Ergänzung menschlicher Kernkompetenzen in den Mittelpunkt stellt, statt US-Modelle zu kopieren.​

Diskussion des Artikels

Der Artikel zeichnet ein bewusst zugespitztes Entweder-oder-Szenario zwischen „menschlich“ imitativer KI und nüchterner, erklärbarer, analytischer KI. Diese Dichotomie ist analytisch hilfreich, blendet aber aus, dass viele reale Systeme heute hybrid sind: Sie kombinieren erklärbare Modelle mit sprachlichen Interfaces und können sowohl emanzipatorisch als auch paternalistisch eingesetzt werden – je nach Regulierung, Geschäftsmodell und Nutzerkompetenz.europarl.europa+1​

Stark ist der Text dort, wo er den Zusammenhang zwischen technischer Architektur, Geschäftsinteressen und politischer Macht herausarbeitet: Black-Box-Systeme mit sehr niedriger Nutzungshürde und hohem Ersatzpotenzial für menschliche Tätigkeiten passen tatsächlich gut zu zentralisierten Plattformökonomien und können Mündigkeit unterminieren, wenn sie ungeprüft als Autorität akzeptiert werden. Diese Analyse korrespondiert mit demokratiepolitischen Warnungen etwa zu Filterblasen, Deepfakes und Abhängigkeit von großen Plattformen.europarl.europa+1​

Gleichzeitig idealisiert der Artikel erklärbare, nüchterne KI fast als automatisch befreiend. Auch hochtransparente Modelle können für Überwachung, Verhaltenssteuerung oder autoritäre Planung missbraucht werden; Transparenz allein garantiert weder demokratische Einbettung noch faire Machtverteilung. Zudem unterschätzt der Text, dass Nutzerfreundlichkeit und „menschliche“ Interaktion auch ein Zugangsvorteil für bisher ausgeschlossene Gruppen sein können – etwa bei Barrierefreiheit oder komplexen Behördenkontakten –, sofern starke Regeln und Kontrollmechanismen existieren.mrak+1​

Problematisch ist stellenweise der implizite Gegensatz: „Chatbot-LLMs = Unmündigkeit, analytische KI = Aufklärung“. In der Praxis hängt die Wirkung einer KI weniger von der technischen Kategorie als von Governance, offenen Standards, Datenzugang, Bildung und Wettbewerb ab. LLMs können Bürgern helfen, Gesetze zu verstehen, eigene Recherchen anzuleiten und unterschiedliche Perspektiven sichtbar zu machen – oder sie können als manipulative, intransparente Antwortmaschinen dienen; der Artikel fokussiert fast ausschließlich die zweite Variante.europarl.europa+1​

Überzeugend und politisch relevant ist jedoch der Schlusspunkt: Europa sollte nicht nur „nachbauen“, sondern tatsächlich normative und institutionelle Leitplanken setzen, die Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Wettbewerb und Stärkung individueller Urteilsfähigkeit priorisieren. Insofern liefert der Text eine nützliche Warnung vor einem allzu bequemen Abrutschen in Abhängigkeit von wenigen globalen Akteuren – auch wenn die praktische Umsetzung eher in Mischformen aus dialogorientierter und erklärbarer KI liegen dürfte, statt in einem klaren Entweder-oder.europarl.europa+1​

 

Analytische KI

1. https://justpaste.it/ehj7n
2. https://www.micromata.de/blog/generative-analytische-kognitive-ki-richtig-nutzen/
3. https://www.berchtesgadener-land.de/cdn/uploads/01-grundlagen-der-kuenstlichen-intelligenz.pdf
4. https://www.ibm.com/de-de/think/topics/ai-analytics
5. https://upgradedemocracy.de/analytische-kuenstliche-intelligenz-und-repraesentation/
6. https://www.ultralytics.com/de/glossary/statistical-ai
7. https://focalx.ai/de/kunstliche-intelligenz/die-rolle-der-ki-in-der-praediktiven-analyse/
8. https://www.managementcircle.de/blog/was-ist-kuenstliche-intelligenz.html
9. https://aws.amazon.com/de/what-is/artificial-intelligence/
10. https://www.empirische-bildungsforschung-bmbfsfj.de/img/KI_Review_20250318_Veroeffentlichung.pdf

Nein, „analytische KI“ heißt nicht, dass damit kein Gespräch möglich ist – aber sie ist von Natur aus keine „Plauder-KI“.

Was analytische KI tut

Analytische KI ist in erster Linie dafür gebaut, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Kennzahlen oder Entscheidungsvorschläge zu liefern, zum Beispiel mit Verfahren wie Regression, Klassifikation oder Clustering. Sie beantwortet eher Fragen wie „Wie hoch ist das Ausfallrisiko?“, „Welche Kundengruppe verhält sich wie?“ oder „Welches Szenario ist am wahrscheinlichsten?“ als offene Plauderfragen.micromata+2​

Gespräch mit analytischer KI

Ein Gespräch im Sinne von natürlicher Sprache ist trotzdem möglich, wenn man eine dialogfähige Schicht davor setzt: Ein Chat-Interface (oft selbst generative KI) stellt die Fragen des Nutzers in strukturierter Form an die analytischen Modelle und formuliert deren numerische/technische Antworten wieder in Alltagssprache zurück. Rein „nackt“ eingesetzt liefert analytische KI aber primär Zahlen, Scores, Warnungen oder strukturierte Reports – sie ist also der „rechnende Kern“, während die „plaudernde“ Komponente typischerweise ein zusätzliches Modul ist.coursera+1​

Tabelle und hybride Modelle

Tabelle: Menschlich imitierende KI vs. analytische KI

„Hybride Modelle“ 

• Viele reale Systeme kombinieren bereits beides: Analytische KI im Backend (Scoring, Prognose, Mustererkennung) plus dialogorientierte Oberfläche im Frontend.

• Dadurch kann ein System gleichzeitig „plausibilisierend reden“ und „präzise rechnen“ – die politischen und ethischen Fragen bleiben aber: Wie transparent sind Modelle und Daten, wer kontrolliert Ziele und Schwellenwerte, wie werden Nutzer in die Lage versetzt, Ergebnisse zu hinterfragen?​

• Der Artikel betont vor allem den Gegensatz, aber für praktische Politik ist gerade die Gestaltung solcher hybriden Ansätze zentral.

Offene Fragen und Praxis-Block

Offene Fragen (Diskussionsimpulse)

• Welche Regulierung braucht es, damit sprachmächtige Black-Box-KI nicht zur de-facto-Instanz politischer und gesellschaftlicher Deutungshoheit wird?

• Wie können Transparenzpflichten, Auditierbarkeit und Wettbewerbsregeln so gestaltet werden, dass analytische, erklärbare KI-Ansätze gestärkt werden, ohne Innovation abzuwürgen?

• Welche europäischen Initiativen (z.B. im Rahmen des AI Acts, öffentlicher Beschaffung oder Forschungsprogramme) könnten als Keimformen eines „emanzipatorischen“ KI-Pfades dienen?​

Praxis-Block: Was hieße das konkret?

• Für Bürger: Stärkere Förderung von Daten- und KI-Kompetenz, Tools, die Quellen, Unsicherheiten und Alternativszenarien explizit anzeigen, statt nur „fertige Antworten“ zu liefern.​

• Für Verwaltungen: Vorgaben, nur solche KI-Systeme zu beschaffen, deren Modelle und Trainingsdaten auditierbar sind, sowie klare Trennung zwischen Beratungsfunktion (KI) und Entscheidungsgewalt (Mensch).​

• Für Unternehmen: Fokus auf KI als Entscheidungsunterstützung statt als vollautomatischen Ersatz, Investitionen in erklärbare Analytik, interne Kontrollmechanismen und Schulung der Mitarbeitenden im Umgang mit Modellgrenzen.

Der Artikel unterscheidet drei Haupttypen von KI und zeigt, wie ein IT-Dienstleister sie praktisch nutzt. Im Kern geht es darum, generative, analytische und kognitive KI sauber zu trennen, typische Einsatzfelder zu benennen und auf Sicherheits‑, Rechts‑ und EU-regulatorische Aspekte hinzuweisen.micromata​

Generative KI

• Erzeugt neue Inhalte (Text, Bild, Audio etc.) auf Basis großer Trainingsdaten, z.B. ChatGPT oder Bildgeneratoren.micromata​

• Typische Nutzung: Recherchehilfe, Marketing‑Content, Chatbots, Prototyping und UX-Unterstützung.micromata​

Analytische KI

• Analysiert Daten, erkennt Muster und trifft Vorhersagen mittels Verfahren wie Regression, Klassifikation und Clustering.micromata​

• Einsatzgebiete: Expertensysteme, Betrugserkennung im Finanzwesen, Prozessoptimierung, Anomaliedetektion, Predictive Maintenance, v.a. in IoT/Smart-Factory-Projekten.micromata​

Kognitive KI

• Ahmt menschliche Wahrnehmungs‑ und Denkprozesse nach, entwickelt Muster/Regeln stärker selbst und liegt funktional zwischen analytischer KI und komplexen neuronalen Netzen.micromata​

• Beispiele: Sprachverarbeitung (z.B. Assistenzsysteme), Bild‑ und Objekterkennung, medizinische Diagnostik, Ereignisprognosen.micromata​

Mischformen, Sicherheit und Recht

• In der Praxis werden die Ansätze oft kombiniert, etwa Chatbots mit generativer Textproduktion und analytischer Auswertung der Nutzerdaten.micromata​

• Der Artikel betont die Notwendigkeit von IT‑Security (u.a. Schutz vor Manipulation von Trainingsdaten und Modellen) sowie klare rechtliche und ethische Leitplanken, orientiert u.a. an EU-Vorgaben für risikobasierte Regulierung von KI.micromata​