KI trifft Reality – auf Hype folgen Hausaufgaben

KI kennt man

Punkt eins, die neue „Nutzungsnormalität“ von Wunderwerkzeugen, die wir uns vor Kurzem noch nicht einmal vorstellen konnten, ist schnell abgehakt: Chat GPT oder auch Microsofts Copilot zückt fast jede:r inzwischen als digitales Universaltool für alles Mögliche (manche auch für Unmögliches, logisch). Die Berufswelt durchdringen die Anwendungen so schnell, dass rückblickend sogar das Internet-Einführungstempo lahm erscheint.

Zoomen wir betrachtungsmäßig in unsere PR-Bubble, wandeln sich generative Modelle bei vielen Agenturen zunehmend vom netten Hilfstool zu einem neuen, zusätzlichen Business Case. In der Recherchearbeit tritt unter anderem „Perplexity.AI“ an, Google als Suchmaschine den Rang abzulaufen; dementsprechend ist „Plexen“ statt Googeln angesagt – zumindest so lange, bis Alphabet mit Ähnlichem nachzieht. Die gewaltigen Möglichkeiten der KI-Bild- und -Videowerkzeuge, von Midjourney und Dall-E über Adobe Firefly bis hin zu Synthesia und HeyGen, begeistern Content-Kreierende sämtlicher Könnensstufen. Und das schnelle Übersetzen einfacher Texte – sowie einiges mehr – klappt per „Deepl“ molto bene.

KI ist kein Outlaw

Zweitens geht es um die Freiheiten, die diese Tools bieten. Diese sind nur scheinbar unendlich. Den Anwendungen und damit auch uns als Nutzerinnen sind juristische Grenzen gesetzt. Gerade beim beruflichen KI-Einsatz ist daher Achtsamkeit angesagt. Alles, was die Modelle für uns generieren – „neue“ Texte genauso wie Grafisches – kann Urheberrecht, geistiges Eigentum und Markenrechte verletzen. Füttert man die KI über den eigenen Prompt mit Vertraulichem oder Personenbezogenem aus der Firma, verschafft man schlimmstenfalls der gesamten Web-Öffentlichkeit Zugang dazu. Arbeitgeber kennen diesbezüglich keinen Spaß; auch die EU nicht, wie ihr jüngst veröffentlichter AI Act beweist.

KI kostet

Die Binsenweisheit, dass nichts im Leben umsonst ist, führt direkt zu Punkt drei: Kaum ein KI-Tool ist kostenlos. Gratisversionen bezahlen wir in der Regel mit unseren Daten. Und alles andere kostet Geld. Dabei zeigt sich, dass offenbar alle noch so teuren Einzelabos und Anzeigeneinnahmen zusammen nicht einbringen, was die Anbieter in ihre Modelle investieren müssen.

Alleine die IT-Infrastruktur für die generative KI wird Tech-Konzerne in den nächsten Jahren eine Billion Dollar kosten, schätzt Goldman Sachs. Sequoia Capital kalkuliert, dass die Branche 600 Milliarden US-Dollar jährlich für Chips und Rechenzentren braucht. Ebenso heftig: Um das kommende Chat-GPT-5 zu entwickeln, wird Open AI 5 bis 7 Milliarden US-Dollar locker machen müssen, vermuten Expert:innen (die generellen Finanzierungsrunden laufen aktuell gut). Solche Dimensionen dürften immer mehr kleinere Start-ups ins Straucheln bringen. Selbst die Tech-Giganten können derartige Investitionen bald nur noch stemmen, wenn sie abermals mehr große Unternehmenskunden mit revolutionären Lösungen überzeugen. Denn derzeit – trotz der rasanten Durchdringung – scheint die teure KI dort noch in zu wenigen Bereichen die erhofften transformativen Riesenvorteile zu bringen, noch wirkt sie nicht kosteneffizient genug.