Post by Matthias Dobmeier

Das hier ist kein KI‑Post.  Das hier ist mein abgeschleppter Golf. Und genau in dieser Situation wurde mir wieder klar, wo KI stark ist –  und wo nicht.  Benzinpumpe defekt.  Auto steht.  Das Problem war nicht die Diagnose.  Das Problem waren die Ersatzteile. Also habe ich ein Reasoning-Modell genutzt:  „Finde mir die zwei verbauten Benzinpumpen inklusive OEM-Nummern.“ (Gekürzte Version, natürlich war es ein sauberer Prompt 😎) Das Modell hat strukturiert gearbeitet.  Hat sinnvolle Rückfragen gestellt.  Und dann kam diese:  Ob noch die originale Jetronic verbaut ist. Klingt plausibel, war aber falsch: Dieses Modell hatte nie eine Jetronic, sondern Digifant. Und genau da brauchst du Erfahrung.  Die KI hat hier nicht „ein bisschen daneben gelegen“.  Sie ist sauber in eine falsche Richtung gegangen. Und ohne Fachwissen merkst du das nicht.  Erst mit der richtigen Einordnung kam sie auf die passenden Teile. Viele sprechen aktuell darüber, dass KI Jobs ersetzt. Meine Erfahrung ist eine andere:  KI ist nur so gut wie die Person, die sie benutzt. Wer Erfahrung hat, nutzt KI als Verstärker.  Wer keine hat, bekommt schneller falsche Antworten – die sich richtig anhören. Gerade bei komplexeren Aufgaben ist das die eigentliche Herausforderung:  Nicht nur die Frage zu stellen. Sondern zu erkennen, wann die Antwort nicht stimmt. Nicht KI entscheidet, wer gewinnt.  Sondern wer erkennt, wann sie falsch liegt.  Wo habt ihr das schon erlebt – dass eine KI sehr überzeugend, aber eigentlich falsch war? #KI #Fachwissen #Digitalisierung