Akalytics Top 5 KI for Dummies: Die Suche nach dem grünen Elefanten - "Wahrhaftigkeit" in der KI

Der Grüne Elefant tritt in unser Leben

AKALYTICS Top 5: Wahrhaftigkeit in der KI

Wer ist bereits dem "grünen Elefanten" begegnet? Wer fühlt sich Fit für KI?

Eine Studie von „SaferInternet.at“ von Ende 2025 befragte 500 Jugendliche im Alter zwischen 11 und 17 Jahren zu ihren Nutzungsverhalten von KI-Chatbots. Immerhin 40% empfanden es „oft als hilfreicher, ein KI zu befragen, als einen Menschen“. KI ist – ob es uns gefällt oder nicht – mitten in unserem Alltag gelandet.

Die programmierte Freundlichkeit von Chatbots und die schnelle Antwortfähigkeit bei Anfragen ist beeindruckend. ChatGPT hat sich gerade auf dass überzeugende Antworten in Alltagsfragen fokussiert. Diese Stärke ist ein wirksames Werbemittel für komplexere Aufgaben und Anfragen. Zusätzlich werden Jugendliche geprägt. KI-Ergebnisse werden zu Selbstverständlichkeiten, wie früher ein Fernseher, das Auto oder der Kühlschrank.

Die Veränderungen und Auswirkungen von KI-Modellen sind jedoch viel bedeutender als die allmähliche Gewöhnung an Convenience Food und TV-Serien. KI-Modelle sind mächtiger in der Auswirkung auf unsere Alltagstauglichkeit als alle Verkehrsmittel, alle Lieferdienste, alle Streamingportale und Gamingdienste zusammen. KI bildet eine neue Realität.

Akalytics.com agiert als Wegweiser, um im Dickicht des KI-Dschungels den Überblick zu behalten. Wenn KI uns heute, wie das Navigationsgerät auf dem Handy scheinbar in Echtzeit manövriert, sollten wir uns besser fragen: Wer geleitet uns hier eigentlich durch unser Leben?

Und: Ist die KI auch bei komplexeren Anfragen wie z.B. bei Job-Herausforderungen oder strategischen Fragestellungen vertrauenswürdig? Wer will uns hier steuern oder wem vertrauen wir heute bereits?

Hier aktuelle TOP 5 AKALYTICS: KI for Dummies (Wir streiten gemeinsam für den Erhalt der echten, noch lebenden afrikanischen und indischen Elefanten...):

TOP 1: KI als Mensch: KI reagiert höflich und trickst – wie Menschen

TOP 2: KI spiegelt viele Unzulänglichkeiten unserer, eigenen Welt

TOP 3: Master in Prompting: Wie rede ich effektiv und zielführend mit einer KI?

TOP 4: Nutzungsprogramme bei KI: Qualität ist nicht umsonst!

TOP 5: KI "Prüfung der Wahrhaftigkeit": Doppelte und dreifache Prüfung sind essenziell

TOP 1: KI ALS MENSCH: KI reagiert höflich und trickst – wie Menschen 

Wie oft schimpfen wir auf eine „erstaunliche und belustigende“ Dummheit von KI-Antworten? Sich über andere Menschen aufzuregen ist eine beliebte Beschäftigung, die wir quasi schon im Elternhaus oder auch in der Schule anerzogen bekommen. Sich über andere zu erhöhen, hilft scheinbar auf wunderbare Weise über eigene Unzulänglichkeiten hinweg. Gerade angesichts der oft hochgelobten KI-Fähigkeiten, fühlen sich manche besser, wenn sie in einen Chor der Belustigung gegen die KI einstimmen.

Findige Programmierer haben für augenfällige Unwahrheiten bei KI-Antworten einen verfänglichen Euphemismus erfunden. Statt Lüge heißt es „Halluzination“. Vielleicht auch zu Recht, denn die KI weiß eigentlich nicht, dass sie dem unerfahrenen Nutzer eine unverfrorene Lüge auftischt. Der KI wurde beigebracht (also ein-programmiert) auf diese Weise bei Wissenslücken zu reagieren. Quasi: Immer etwas sagen, anstatt „ehrlich“ zuzugeben: „Ich weiß leider keine Antwort“. KI agiert also allzu menschlich. Sie lügt. Und um es nicht so schlimm erscheinen zu lassen, nennen ihre Schöpfer diese Programmierung: Die KI „halluziniert“ Antworten. Wie schön?!

In Zeiten von Navigationshilfen fragen wir nicht mehr oft nach dem Weg. Aber falls sich jemand noch daran erinnert, wann sie oder er in einem Urlaub, an unbekanntem Ort, nach dem richtigen Weg fragte…

In wie vielen Fällen waren die erhaltenen Antworten richtig? Nur sehr selten hat der oder die gefragte zugegeben: „Oh Entschuldigung, das weiß ich nicht“. Viel wahrscheinlicher erhielten wir einfach eine Erklärung, der jeder Bezug zur Realität fehlte. Aus Freundlichkeit wurde uns eben irgendein (falscher) Weg erläutert. Ist das nicht menschlich?

Wenn jemand im Job danach gefragt wird, wann eine Aufgabe denn fertig werde: „Warum nicht einfachen einen Termin ausdenken und nennen, auch wenn wir wissen, dass dieser keinesfalls zu halten sei? Halluzinieren wir in diesen Fällen? Nein. Menschen verstecken Unwissenheit gern hinter falschen Angaben. Und niemals Unwissenheit zugeben!

Auch in manchen Kulturen wird es nicht als höflich angesehen, auf Fragen mit einem direkten „Nein“ zu antworten. Und jeder von uns wird sich an einige Momente erinnern, in denen eine Frage nicht beantwortet werden konnte, aber dafür ein anderes Thema angesprochen und begonnen wurde. Der KI fehlt (noch) diese Geschicktheit. Die „sachliche und fachliche Ratlosigkeit“ wird bei der KI bisher schlicht mit falschen oder „erfundenen“ Themen überdeckt.

Vielleicht hilft es uns, weniger über die KI zu „lästern“, sondern einen Moment innezuhalten und zu überlegen, was eigentlich hinter menschlichem Verhalten steckt. Wir lernen von unseren Eltern, in der Schule, an Universitäten, beim Job. Ja, wir lernen wie wir uns im Straßenverkehr bewegen, wir lernen Autofahren und – im letzten Jahrzehnt – wozu ein Handy so alles eingesetzt werden kann.

Wir lernen, unsere eigenen Verhaltensweisen im sozialen Kontext, wie wir in Gruppen agieren oder mit Kolleg*innen im Team arbeiten. Nur den Umgang mit KI sollten wir ohne Übung meistern? Lieber nicht.

KI wurde von ziemlich hoch ausgebildeten, „schlauen“ Datenanalysten erschaffen. Die der KI zugrunde liegenden LLMs (large language models) sind so komplex, dass diese nur wenige Datenspezialisten wirklich enträtseln oder „verstehen“ können. Und echte KI ist eben so komplex – die geprüften Datenmengen pro Millisekunde übersteigen schnell die menschliche Vorstellungskraft. Nur 10.000 Apothekenzeitschriften werden uns nicht helfen, eine kniffelige Entscheidung beim Hauskauf zu treffen oder uns durch die Stadt manövrieren. Auch KI benötigt Zugang zu relevanten (und korrekten!) Daten!

Wenn wir in eine fremde Stadt reisen, versuchen wir die dortigen Eigenheiten zu verstehen. Wenn wir in ein Nachbarland reisen, bleibt uns viel der lokalen Lebensweisen ohne spezielle Fachkenntnisse verschlossen. Für weit entfernte Länder wie Japan oder Indien oder Megacities wie New York City oder Mexico City prägten wir sogar Begriffe wie „Kulturschock“.

Ich plädiere dafür, dass wir statt Kulturschock, mehr respektvolle Neugier für „uns Fremdes“ entwickeln. Doch bevor ich dort anschließe, bin ich davon überzeugt, dass wir einen gesunden Kulturschock für KI entwickeln müssen und uns gegenüber KI so verhalten, als reisten wir in eine uns fremde Welt.

KI ist eine völlig neue Welt. Dass diese „fremde Welt“ unsere Sprache spricht, birgt etwas nicht ungefährlich Vertrautes. Doch obwohl wir die Worte der KI verstehen, diese sogar mit uns sprechen kann – KI ist eine komplett fremde und mathematisch, analytische Datenwelt!

Diese fremde Welt wurde von Menschen erschaffen und birgt daher auch alle Makel, Fehler und Unzulänglichkeiten von uns Menschen.

Akalytics.com TOP 1 KI-Insight:

KI verhält sich wie ein – sehr, sehr schlauer – aber uns vollkommen unbekannter Mensch.

Wir lernen seit Kindesbeinen, nicht jedem Menschen zu vertrauen. Den Marktschreiern auf Wochenmärkten und der Fernsehwerbung nicht jede Behauptung zu glauben. Gesundes Misstrauen lehren wir unseren Kindern. Gesundes Misstrauen und den Umgang zu erlernen ist alles, was es benötigt, um KI wirkungsvoll einzusetzen.

Immer wieder lesen und hören wir von der „Entrüstung“ darüber, dass KI Vorurteile „verstärke“ oder „falsche Behauptungen spiegelt“. KI macht genau das, was Menschen auch tun. Menschen sind nicht frei von Vorurteilen. Menschen schummeln, lügen und betrügen und erfinden die abstrusesten Behauptungen.

Die KI hält uns nur einen Spiegel vor. KI ist wie wir Menschen. Das was der „Maschine KI“ beigebracht wurde, spiegelt sie wieder – mit allen perfekten und guten Seiten. Aber auch mit allen Schwächen und negativen Aspekten der menschlichen Welt. KI ist voll mit „menschlichem Versagen“.

Beim Umgang mit KI würde es uns helfen, ähnliche Herangehensweisen wie im Umgang mit fremden/ unbekannten Menschen und fremden Kulturen anzuwenden. Erstes stetes Lernen von Verhaltensweisen (wie bei Kindern) und zweitens fremde Sichtweisen zu verstehen und auf sich wirken zu lassen.

Sind wir überrascht, wenn wir erfahren, dass Kinder geschummelt haben oder Kolleg*innen im Job etwas „nicht ganz astreine“ Methoden angewendet haben, um sich besser darzustellen? Ich glaube nicht. Ebenso wenig sollte es uns verwundern, wenn KI sich täuscht oder etwas Falsches als Antwort auftischt.

Vielleicht wurde das „Falsche“ ja nur als „Richtig“ der KI gefüttert? Wir brauchen keinen KI-Führerschein, den wir in 10 Schulungsstunden trainieren. Kinder lernen jahrelang, Fremden zu misstrauen. Was wir brauchen ist gesundes Misstrauen gegenüber der KI zu trainieren. Lernen wir, KI als sehr, sehr schlaue Mitmenschen zu behandeln. Dies würde uns heute sehr weiterhelfen und uns zukünftig vor großen Fehlern bewahren.

TOP 2: KI SPIEGELT VIELE UNZULÄNGLICHKEITEN unserer, eigenen Welt

Woher kommt es, dass KI als „der Weisheit letzter Schluss“ angesehen wird? Die derzeitigen Erfolgsbeispiele von funktionieren KI-Anwendungen liegen bei leicht und häufig wiederholten, gleichen Abläufen. Die Stärke der heutigen KI ist es, (einfache) Arbeitsabläufe abzubilden und (weitgehend selbstständig, nach „Training“) umzusetzen.

Leider ist es so: Jugendlichen bei Fragen des Erwachsenwerdens mit Antworten zu helfen ist leider nicht allzu schwer. Und oft fallen falsche Ratschläge eben gar nicht auf, denn Jugendliche werden nicht jeden Ratschlag „auf die Goldwaage“ legen.

Im Vergleich zu gleichaltrigen Freund*innen ist es vielleicht auch gar nicht so schwer, schlauer zu wirken. Die KI hat – vermeintlich – leichtes Spiel, gut anzukommen. Insbesondere, da die KI eben keine (wie Eltern oft) „dumme Gegenfragen stellt“.

KI lernt von jeder erhaltenen Frage für die nächste Anfrage. Das ist die Kunst von KI. Diese funktioniert verblüffend gut, bei weniger komplexen Themenbereichen. Daher stammt auch der „gute Ruf von ChatGPT“: KI-Prozesse decken (noch!) eher simple Abläufe ab, die sie sehr beeindruckend meistern. Doch was, wenn die Anfragen schwieriger und „komplex“ werden?

Die tatsächlich „Welt bewegende“ Innovation der LLM ist es, viel mehr Daten als ein Mensch oder sogar als heutige PCs verarbeiten zu können – in irrsinnig kurzer Zeit. KI wirkt daher schlau!

Doch Vorsicht: Die KI verarbeitet „nur“ Unmengen von Daten, die zum Großteil von Menschen geschaffen, geschrieben und verarbeitet wurden. Oder die Fragen von Menschen gestellt wurden!

Die KI spiegelt uns also wieder, was andere Menschen zuvor bearbeitet oder gefragt haben. Dies bedeutet ganz einfach: Alle menschlichen Fehler, Schummeleien und (absichtliche oder irrtümliche) Falschinformationen werden vollkommen gleich verarbeitet und für die Ergebnisse genutzt.

Akalytics.com Top 2 Insight:

KI reflektiert nicht – KI spiegelt Unzulänglichkeiten & Fehler – ebenso wie Wissen – weiter.

Wir haben – im optimalen Fall und „früher“ – das Wissen der Menschheit in Bibliotheken gelagert (also vor 10 Jahren!). Es gab einen Ausbildungsberuf, bei dem gelernt wurde, was wir mit dem „In Bibliotheken“ vorhandenen Wissen umgehen (die Bibliothekarin!). Die Bibliothekarin weiß, in welchem Buch, von welchem Herausgeber, wir gesuchte Informationen finden.

Heute – ohne Bibliothek und ohne Bibliothekar – wer hilft uns? Die KI? Früher existierte, eine direkte Korrelation zwischen dem renommierten Herausgeber einer Publikation und der Vertrauenswürdigkeit der darin enthaltenen Informationen. Denn weitere, ausgebildete Personengruppen hatten die Inhalte des Buches zuvor geprüft, „lektoriert“ und gekonnt veröffentlicht. Und heute? Alles macht die KI?

Als ich zu Beginn der 1990er meine zukünftige US-Universität für ein bestimmtes Fachgebiet auswählen wollte, musste ich die realen Bibliotheken an USA und kanadischen Unis bemühen, um verlässliche Informationen „aus erster Hand“ zu erhalten.

Bis vor zwei Jahren genügte es wiederum, eine Eingabe in eine „renommierte“ Online-Suchmaschine einzugeben und jeder erhielt in Sekunden mehr oder weniger verlässliche Antworten. Quasi Lektor, Verleger und Bibliothekarin waren in der Suchmaschine. Doch heute?

Wir können unserem Handy einfach eine mündliche Frage stellen und erhalten sofort eine „überzeugende“ Antwort. Doch Stopp! Welches Buch haben wir mit dieser „modernen Anfrage“ aufgeschlagen? Welcher Quelle vertrauen wir? Unserem Handy-Hersteller? Einem LLM-Hersteller? Einer KI? Oder – neuerdings – den Werbetreibenden auf der Suchmaschine?

Genau hier liegt die heutige Herausforderung. Eigentlich wissen wir nicht mehr, wen wir befragt haben und welche „Quellen“ uns die Antworten „fabrizieren“. Können wir uns heute noch auf das erste Ergebnis einer Suchmaschine verlassen? Ja, wenn wir Geld ausgeben wollen und Produkte der Werbetreibenden kaufen wollen. Ansonsten, ist es eher keine allzu gute Idee der raschen und sofortigen Antwort zu vertrauen. Leider.

Setzen wir – trotz der heutigen Schnelligkeit – nochmals einen kurzen Stopp. Wenn wir ernsthaft erkrankt sind. Zum Beispiel ein verdrehtes Knie vom Sport. Wen fragen wir um Rat?

Unseren Nachbarn? Die Oma? Unseren Chef? Den Zahnarzt? Suchen wir nicht Rat bei einem Spezialisten auf dem Fachgebiet? Einem Orthopäden? Und wenn dieser Orthopäde uns etwas Unangenehmes rät, was machen wir dann? Ich denke, viele von uns würden eine sogenannte Zweitmeinung, eines zweiten auf Knieverletzungen spezialisierten Arzt setzen. Dieses empfehlenswerte Vorgehen sollten wir bei Fragen an die KI ebenfalls und stets beherzigen.

Akalytics.com Top 2 Insight:

Bei Antworten von der KI wissen wir nicht, wer uns Rat und Antworten schenkt. Seien wir entsprechend schlau & kritisch. Der Zeitgewinn durch die KI schenkt uns so viele Vorteile, dass es sich lohnt genauer nachzuhaken.

Ich rate hier nicht, KI zu misstrauen. Ich plädiere dafür, die grundlegenden Tugenden, die wir um Umgang mit Daten, Informationen und Menschen seit der Kindheit und seit dem Start unseres Berufslebens umsetzen, in der Interaktion mit KI neu zu entdecken! KI fragen und machen – zeitgemäß aber nicht unbedingt sehr strategisch schlau.

KI ist ein wahres, magisches Wunderwerk, welches die Wunder des Wissens und Unwissens im Weltweiten Web (www) auf neue Höhen hebt. Aber damit dürfen wir nicht, uns schützende Lebensgewohnheiten ablegen.

Gehen Sie bitte nicht bei Zahnschmerzen zum Orthopäden. Und forschen Sie bitte kritisch nach, was die KI in Sekundenbruchteilen als Weisheit „verkauft“. Die KI ist zwar vielleicht Professor, Lehrer, Kollegin, Pfarrer, Zahnarzt, Orthopäde, Sprachtrainer, Gesundheitscoach, Koch und beste Freundin und Freund in Einem. Aber wir sollten dem Rat des Kochs beim Lernen von Sprachen ebenso wenig trauen, wie Kolleg*innen bei ärztlichen Fragen. Dies mag alles lachhaft und banal klingen. Doch in Realität handeln heute viele genauso, wenn Sie dem Rat der Handy-KI blind folgen.

KI verlangt, das wir unsere menschlichen, geistigen und sozialen Erfahrungen im Umgang mit Ratgebenden beherzigen und erinnern. Kritische Distanz hilft vor bösen Überraschungen.

TOP 3: MASTER IN PROMPTING: Wie rede ich effektiv und zielführend mit einer KI?

Der Eintrittsweg und Kommunikationskanal zur KI bildet die Eingabefläche. Das sog. Prompting. Flasche und wirre Antworten der KI schaffen es inzwischen sogar in die Tagespresse. Die vermeintliche Schwäche der KI wird zur Attraktion und bloßgestellt. Das allein hilft leider niemandem.

Präziser wäre es, das Prompting zu untersuchen, welches zu den eher wirren Antworten führte. Auch in unserem Alltag führen selten klare Fragen zu hilfreichen Antworten. Oft setzt die antwortende Seite ganz andere Prioritäten und Kommunikation zwischen Fragendem und Antwortenden verläuft alles andere als einfach und effizient.

Ebenso verloren, wie wir uns als Mitteleuropäer in einem originalen und lokalen Restaurant in Shanghai fühlen mögen, ergeht es uns in der Kommunikation mit KI. Fragen und Antworten funktionieren, wenn beide Kanäle ein gleiches Wertverständnis teilen und im gleichen Umfeld agieren. Um KI effizient zu nutzen, muss der Fragende im Prompting der „seelenlosen oder kulturlosen Maschine“ alle wichtigen und relevanten Komponenten, die für eine hilfreiche Antwort notwendig sind, aufführen.

Ich habe bereits vor 18 Jahren Projektteams in Indien aufgebaut. Die kulturelle Annäherung  zwischen indischer und mitteleuropäischer Arbeitswelt benötigte damals Zeit. In großartigen Fällen konnten in wenigen Wochen beachtliche Fortschritte erreicht werden. Ja – sogar nachhaltig!

Doch in Realität werden auch heute eher die Unterschiede betont, als die Kraft verschiedener Arbeits- und Denkweisen als Vorteile und Chancen begriffen. Mit der KI ist es ähnlich. KI ist ein „fremder Mitarbeitender“. KI ist nicht Hamburgerisch, nicht Kölsch, nicht Thüringisch, nicht Sächsisch und auch nicht Bayerisch. Zusammenarbeit mit KI ist noch komplexer als effektive Interation in einem menschlichen Team mit Südafrikanern, Amis, Chinesen, Indern und Japanern. Viel schlimmer: KI besitzt (noch) wenig Kenntnis über das kulturelle Umfeld, in dem sich der Fragende befindet.

Der Umgang mit der KI bildet ebenso, wie Expert*innen in fernen Ländern eine Ressource, die wir lernen müssen, effektiv einzusetzen. Das Wissen in der KI ist unglaublich tief und weit. Eine Frage allein wird nicht zum bestmöglichen Ergebnis führen. Ebenso wenig wie in unserem Alltag. Lasst uns daran arbeiten, die Stärken von KI zu nutzen.

Sinnhaftes und zielgerichtetes Prompting bedeutet jeweils, eine kleine Wissensreise zu beginnen. Ebenso, wie wir auf einer Reise in ferne Länder und Kulturen, mit jedem Tag mehr Erfahrungen „mit der anderen Seite“ sammeln, gilt es die Erfahrungen im Umgang mit KI aufzubauen.

Prompting bedeutet auch Neues zu Lernen. Denn KI ist eben keine „Weiterentwickelte Suchmaschine“. Wer einen Begriff in eine Suchmaschine eingibt oder der Suchmaschine eine Frage stellt, bekommt (meistens) auf gleiche Anfragen, sehr ähnliche, wenn nicht sogar identische Antworten.

Bei KI ist dies grundsätzlich unterschiedlich. Eine identische Frage an KI zweimal gestellt, kann – bei zwei unterschiedlichen Nutzer*innen ganz verschiedene Ergebnisse zutage fördern.

Suchmaschinen bieten Ergebnisse am, die andere Nutzer*innen auch halfen. KI berechnet Wahrscheinlichkeiten und die jeweils genutzten „Unmengen“ von Daten, können von einer zur zweiten Anfrage vollkommen unterschiedlich sein. Bis wirklich relevante und korrekte Ergebnisse vorliegen sind daher Validierungsintervalle und weitere Anfragen notwendig.

Akalytics.com TOP 3 Insight:

Prompting ist quasi eine Art Sprache im Umgang mit der KI. Diese müssen wir erlernen.

Wir müssen die Ergebnisse der KI zusätzlich auf unser sehr konkretes Bezugssystem (unser Lebensumfeld, unseren Job, unsere Firma etc.) anpassen. Die KI kann (noch) nicht erahnen, welche Antwortfaktoren für den Fragenden wesentlich sind. Zwei identische Anfragen von jeweils einer Mutter aus Shanghai und Wiesbaden werden auf verschiedene Erwartungshorizonte treffen. Wir müssen (noch) der KI mit unserem Prompting helfen, zu welchem genauen Umfeld unsere gesuchte Antwort passen soll.

Um die echte Power aus KI zu ziehen, benötigt es vor allem positives Wollen. (Noch) müssen wir der KI helfen, unser Umfeld besser zu verstehen. KI ist eine digitale Abenteuerreise in neue Dimensionen. Alles nur Klicks entfernt – aber ein Schritt in sehr ferne Welten von Mathematik, Logik und Data-Analytics.

Akalytics.com Top 3 Insight Prompting: Klarheit, Kontext und Kultur.

Klarheit bedeutet, der KI präzise und eindeutige Informationen zu geben.

Kontext meint, der KI umfangreiches Material zu bieten, welches dieser hilft, die Fragestellung umfänglich zu begreifen.

Kultur beschreibt Hinweise darauf, in welchem Umfeld die Anfrage helfen soll. Eine Verwaltung hat andere Rahmenbedingungen als ein führendes Finanzinstitut. Eine Kita besitzt andere Anforderungen als ein Autokonzern. Kultur steht ebenso für industrielle Spezifikation, wie für besondere Einschränkungen oder Rahmenbedingungen.

TOP 4: NUTZUNGSPROGRAMME BEI KI: Qualität ist nicht umsonst!

Ich möchte meinen zuvor angewendeten Bildvergleich nochmals nutzen. Wir bitten die KI um fachliche Hilfe. Meistens bei eher nicht einfachen Fachfragen. Expertise ist gefragt, welche Erfahrungen einbringt, die in ähnlichen Situationen schon positiv angewendet werden konnte. Dieses Prinzip liegt jedem Handwerk, jedem Lehrberuf und der Medizin zu Grunde.

Jede KI greift auf unvorstellbare Datenmengen zurück. Wir hoffen (!), dass „die Schöpfer der KI“ schon genügend Daten „gefüttert“ haben. Nun, bei einer Frage aus der Architektur helfen medizinische Daten eher weniger. Für Fragen der Gesundheit sind geografische Daten wenig von Belang. Doch stellen wir uns einfach vor: Wir gehen zum Zahnarzt und dort sitzt ein Maurer und soll nun mit unseren Zahnschmerzen helfen?

Die Art der Daten ist entscheidend, ob – selbst bei vorbildlichem Prompting – die Fragen sinnvoll beantwortet werden können. Auf vielen unserer Handys werden inzwischen Anbieter-spezifische KI-Modelle angeboten. Über die Qualität dieser KI wissen wir wenig. Für Alltagsabfragen mag es halbwegs tauglich sein – für komplexere Themenstellungen werden diese KI-Lösungen an ihre Grenzen stoßen.

Grundsätzlich gilt bei heutigen KI-Angeboten eine einfache, kapitalistische Einsicht: Ein Angebot ohne (Zusatz-)Kosten wird keine hohe Qualität liefern. Gute Qualität hat nicht nur im Handwerk, bei Architekten, in der Industrie und vielem anderen Dingend des „echten Lebens“ einen – der Qualität entsprechenden – Preis. Bei KI sparen, kann keine gute Idee sein, wenn es auf gute Antworten ankommt.

Akalytics.com TOP 4 Insight: In Professional Version investieren & ausprobieren

Wenn wir Experten benötigen, lohnt bei KI ein genauer Blick „hinter die Kulissen“. KI-Modelle können nur so gut in den Ergebnissen sein, wie die Qualität der „gefütterten“ Daten und die Klarheit der angewendeten Entscheidungsstrukturen in der Ergebnisgenerierung. Der IT-Dienstleister Gartner weist in einem der aktuellen Berichte darauf hin, dass es den Nutzer*innen obliegt, aus der Vielzahl von konkurrierenden KIs, die am besten geeignete – selbst – auszuwählen (dies sollte nicht der KI oder Voreinstellungen überlassen werden). (Quelle: „Evolve Your AI Skills for the Next Phase of the AI Era“, Gartner, April 2026).

Die eigene KI-Auswahl und dieser Schritt in Richtung Qualität hat einen Preis. Der Anbieter Perplexity bietet in der bezahlbaren Pro-Version derzeit fünf verschiedene KI-Typen an (Sonar, GPT, Gemini, Claude und GLM). Uns Nutzer*innen muss bewusst sein, dass hinter KI Ergebnissen äußerst komplexe, mathematische Modelle stecken. Wer beste Ergebnisse möchte, kommt nicht daran vorbei, sich mit den Stärken und Schwächen der einzelnen KI-Modelle auseinander zu setzen.

Gartner hebt beispielsweise die Schwäche von GPT bei „komplexen, multi-step Argumentationen“ hervor. Claude dagegen zeige bei diesen „multi-step Argumentationen“ und Handlungsanleitungen Stärken. Kurzum: Gleiche Anfragen werden bei den unterschiedlichen KI-Modellen zu unterschiedlichen Antworten, Ergebnissen und Vorschlägen führen.

Welches KI-Modell letztlich „besser passt“ hängt daher stark von den Fachbereichen und Sachthemen ab. Exzellente Ergebnisse benötigen daher (leider) auch erfahrene und geduldige Nutzer*innen. Ausprobieren lohnt sich und beste Qualität gibt es für diejenigen, die dafür bezahlen. (Bei den irren Investitionskosten für KI-Modelle, wenig verwunderlich und nachvollziehbar).

Digitale KI-Bewertungs-Plattformen wie zum Beispiel „hugging face“ können bei der Tool-Bewertung helfen.

TOP 5: KI-"Prüfung der Wahrhaftigkeit": Doppelte und dreifache Prüfung sind essenziell

Am Ende des KI-Modell Einsatzes stehen konkrete Ergebnisse und Lösungsvorschläge. Die Zeitersparnis bei der Ergebnisfindung sollte als beeindruckend auf der „Haben-Seite“ stehen. Ein Teil der gewonnenen Zeit, könnte nun für die Ergebnisprüfung und-validierung eingesetzt werden.

Bei einem falschen Kochrezept ist der entstandene Schaden durch fehlerhafte KI-Hinweise übersichtlich und wahrscheinlich rasch behebbar. Bei komplexeren Themen, die nicht so „einsichtig oder geschmacklich“ überprüfbar sind, ist eher größere Sorgfalt ratsam, bevor aus den Empfehlungen der KI konkrete nächste Schritte begonnen werden.

Gerade bei Ergebnissen, die den eigenen Erfahrungshorizont überspannen, ist größere Vorsicht im Umgang mit den Ergebnissen unerlässlich. Wer weiß, ob die KI-Modelle, die bestmöglichen (wie oft selbst proklamiert) zu Rate gezogen wurden, ob die Ratschläge wirklich die wichtigsten Eventualitäten bedacht und das jeweilige Umfeld der Firma oder Verwaltung ernsthaft als Rahmenbedingungen berücksichtigt wurden?

Gerade die heutige Undurchsichtigkeit dessen, was die KI als Quellen, Beispiele und „Best Practices“ verwendete und „kopierte“, muss in höchste Aufmerksamkeiten in eine kritische Validierung münden.

Wie oben ausgeführt, wird ein ähnlicher oder identischer Prompting-Auftrag an die KI jeweils sehr verschiedene Ergebnisse liefern. Welche sind nun besser, valider oder für das jeweilige Umfeld passend oder zukunftsweisend? Antwort: Niemand weiß es. Nicht einmal die KI selbst!

Daher rät auch Gartner in dem aktuellen Report zu höchster Vorsicht. Gartner prägt für diesen notwendigen und erfolgskritischen Schritt einen neuen Begriff: „Veracity Filtering“ („Evolve your AI Skills for the Next Phase of the AI Era“, 24. April 2026, Gartner).

Wie ergründen wir nun – selbst – die „Wahrhaftigkeit“ der KI-Lösungen?

 Spoiler: Wenn die Antwort einfach wäre, würde Gartner hierzu keinen eigenen Begriff prägen (müssen). Die pragmatische Antwort lautet: Reverse Engineering. Also: Die Ergebnisse der KI als Input für Fragen an die KI verwenden! Eine Frage wird nicht genügen. Es geht darum, das die KI selbst die Richtigkeit hinterfragt. Quasi als Prompting-Auftrag erhält, zu prüfen, ob dies sinnvoll und richtig ist.

KI wird niemals – wie ebenfalls oben ausgeführt – (noch nicht) selbstständig auf mögliche Unzulänglichkeiten hinweisen. Auch liegt es der KI fern, Alternativen aufzuzeigen, wo diese sogar existieren. Am wahrscheinlichsten ist, dass die KI sich für die „wahrscheinlichste Variante“ entschied und andere „beiseige legte“. Hier muss die „veracity“ Prüfung ansetzen und Handlungsalternativen aktiv abfragen.

Heute besitzt das (oben erläuterte) „ausgewählte KI“ Modell direkte Auswirkungen darauf, wie „Richtig“ oder wie verlässlich die „Wahrhaftigkeit“ (veracity) der vorgeschlagenen KI-Ergebnisse sind. Schon in naher Zukunft werden KI-Modelle sich selbst beigebracht haben, eigenständige Optimierungen durchzuführen. Ob diese Optimierungen im Sinne des Anfragenden liegen ist pauschal eher anzuzweifeln. Optimierung bedeutet auf wahrscheinliche Szenarien zu setzen.

Es bleibt daher heute und auch in naher Zukunft nichts anderes übrig, als die Resultate kritisch zu hinterfragen. Wollen wir effektiven, sinnhaften und zeitsparenden Mehrwert aus KI-Modellen ziehen, dann müssen wir Zeit und Aufmerksamkeit in die „Prüfung der Wahrhaftigkeit“ investieren. KI-Ergebnisse effektiv zu überprüfen, wird einen der wichtigsten, zukünftigen KI-Skills bilden.

Wen wir heute Prompting als Grundlage des „besseren Umgangs“ mit KI akzeptieren, bildet dies einen wesentlichen Fortschritt um KI nutzbar zu machen. Die Komplexität der KI-Modelle wird zukünftig exponentiell ansteigen.

Akalytics Top 5 Insight: "Prüfung der Wahrhaftigkeit" selbst trainieren ist eine Investition in Deine Zunkunft

Daher wird die „Prüfung der Wahrhaftigkeit“ von Ergebnissen in Zukunft den entscheidenden Erfolgsfaktor bilden, um KI-Ergebnisse effektiv nutzen zu können. Gerade weil wir gar nicht wissen, wer uns was anrät, gilt es kritisch die Ergebnisse zu prüfen. Gerade weil wir in der alltäglichen Interaktion mit den Endgeräten (Handys) nicht prüfen, wer uns was rät, ist es bei den wichtigen Entscheidungen umso essenzieller.

Bereits heute zeigen erste Umfragen, dass Nutzer*innen der KI mehr „Geheimnisse“ anvertrauen, als engen Freunden. Jeder sollte allerdings für sich kritisch prüfen, wem sie oder er eigentlich bei (menschlichen) Ratschlägen vertrauen würde. Eine „Maschine“ wie KI ist keineswegs neutral. Wir kennen nur die Quellen- und Datenberge nicht, die dabei geprüft oder zu Rate gezogen wurden. Wenn wir dies wüssten, würden wir wahrscheinlich viel vorsichtiger mit KI interagieren.

Akalytics.com ist nicht KI-kritisch! Nein. Es geht darum, wie wir möglichst viel Positives aus der Interaktion mit den KI-Modellen gewinnen können. An der „Wahrhaftigkeitsprüfung“ geht leider kein Weg vorbei. Prüfen kommt vor Vertrauen! KI braucht Plausibilitäts-Checks!

Gehen wir’s an. Gemeinsam. Richtig. Smart.

Ich freue mich auf Eure Fragen und Anregungen!

ammer@akalytics.com