Inhaltsverzeichnis
- KI macht Fehler. Na und?
- Die falsche Erwartung: Perfektion von der Maschine
- Fehler verschwinden nicht – sie verändern sich
- Menschen machen dieselben Fehler – nur mit mehr Überzeugung
- KI ist nicht perfekt – aber sie ist verdammt effizient
- Die Komfortzone – unser größtes Problem
- Angst vor Veränderung ist kein Argument
- KI in der Praxis: Vom Lager bis zum Pflegeheim
- Der blinde Fleck: Unsere Sozialsysteme
- Maschinensteuer oder: Wenn Roboter die Rente retten
- Effizienz ist kein Selbstzweck – sie ist Verantwortung
- Fazit: Fehler sind Fortschritt
KI macht Fehler. Na und?
Ja, KI macht Fehler.
Ganz klar: Das ist nicht das Problem.
Viel spannender ist, wie wir als Menschen mit diesen Fehlern umgehen – und was sie über uns aussagen. Denn oft ist die Empörung über KI-Fehler weniger ein technisches, sondern ein kulturelles Phänomen. Wir reagieren auf Maschinenfehler, als hätte uns jemand persönlich beleidigt. Dabei vergessen wir, dass Menschen täglich und überall Fehler machen – und das in deutlich größerem Stil. Also, wtf, warum können wir das bei Maschinen nicht hinnehmen?
Falsche Erwartung: Perfektion von der Maschine
Wir sind es gewohnt, dass unsere Geräte „funktionieren“.
Computer sollen rechnen, nicht zweifeln. Smartphones sollen verbinden, nicht überlegen. Und eine KI soll bitte richtige Ergebnisse liefern, keine Fehler.
Aber das ist eine völlig falsche Erwartung.
Wenn wir ehrlich sind, war Technologie noch nie fehlerfrei.
Wer mit Windows 95, MS-DOS oder den ersten Office-Versionen gearbeitet hat, weiß: Das war eine Katastrophe. Abstürze, Datenverlust, Endlosinstallationen – und trotzdem haben wir gelernt, damit zu leben. Wir haben uns arrangiert, weil es besser war als Papier, Stempel und Fax.
Heute funktioniert Software weitgehend zuverlässig. Aber das war ein Lernprozess – für die Systeme und für uns als Nutzer. Warum sollten wir also von KI erwarten, dass sie aus dem Stand fehlerfrei funktioniert?
Fehler verschwinden nicht – sie verändern sich
Die Diskussion über KI-Fehler erinnert stark an frühere Digitalisierungsschritte.
Ich erinnere mich noch gut an 2009, als ich ein Dokumentenmanagementsystem eingeführt habe. Endlich kein Papierchaos mehr. Alles digital, durchsuchbar, ordentlich. Dachte ich.
In der Praxis?
Neue Fehler. Nicht gescannte Seiten. Genau dasselbe wie vorher – nur anders. Früher lag der Beleg im falschen Ordner, jetzt war die Seite gar nicht gescannt. Ergebnis: Bei beiden, Totalverlust des Dokuments.
Fehler verschwinden nicht. Sie verändern sich.
Das gilt auch für KI. Wenn ein Sprachmodell halluziniert, ist das kein „Systemversagen“, sondern Teil eines Lernprozesses. So wie ein Azubi, der beim ersten Monatsabschluss noch danebenliegt. Der Unterschied: KI lernt schneller.
Menschen machen Fehler – nur mit mehr Überzeugung
Ich finde es immer wieder amüsant, wenn Menschen auf Fehler von KI zeigen, ohne die eigenen zu sehen.
Gerade im Steuerberatungskontext sehe ich das aktuell sehr deutlich. Da meckern einige, dass automatisierte Buchungssoftware angeblich zu viele Fehler produziert. Die Belegsortierung stimme nicht, Kontierungen seien falsch, und überhaupt – das könne man Menschen doch nicht zumuten.
Haben die Menschen vorher alles richtig gemacht?
Ganz sicher nicht. Jeder, der mal mit Buchhaltung zu tun hatte, weiß, wie viele Fehler in manuellen Prozessen stecken. Falsche Zuordnungen, vertauschte Konten, Tippfehler, verlorene Belege. Der Unterschied ist nur: Bei menschlichen Fehlern gibt es ein Verständnis. Bei KI-Fehlern eine Schlagzeile.
Dabei ist das Prinzip dasselbe. Nur dass KI die Chance hat, aus jedem Fehler zu lernen – und ihn beim nächsten Mal nicht zu wiederholen.
KI ist nicht perfekt – aber sie ist effizient & rationalisiert Mitarbeitende weg
Wir sollten aufhören, Perfektion zu fordern, und anfangen, Effizienz zu bewerten.
Ich sehe das in meiner eigenen Arbeit jeden Tag.
Ich produziere heute mit KI-Unterstützung das Zehn- bis Zwanzigfache an Content. Und zwar nicht schlechter, sondern besser. Natürlich muss ich gegenlesen, korrigieren, feilen. Ich erkenne Halluzinationen, prüfe Fakten, passe den Stil an. Aber das mache ich in Minuten, nicht in Stunden.
KI ist ein Produktivitätsmotor.
Das scheint viele zu irritieren. Denn wer plötzlich mit weniger Zeit mehr schaffen kann, verändert auch die Maßstäbe für Leistung im Unternehmen. Da entsteht Reibung – und diese Reibung wird oft mit Kritik an der KI verwechselt.
„KI bringt keine Effizienzsteigerung“, heißt es dann in manchen Studien.
Das ist Quatsch.
KI bringt enorme Effizienz. Sie verlangt, dass man sie nutzt, dass man ihr vertraut, dass man sich verändert.
In der Konsequenz ist es so, dass wir für gleiche Leistung weniger Mitarbeitende benötigen. Viel weniger. Das stellt uns in naher Zukunft vor eine große Herausforderung. Diese muss verhandelt werden.
Die Komfortzone – unser größtes Problem
Das eigentliche Hindernis ist nicht die Technik, sondern der Mensch.
Wir hängen in unserer Komfortzone fest und haben vor Angst die Hosen voll.
Die Komfortzone fühlt sich gut an. Sie ist sicher, vertraut, berechenbar. Aber sie ist auch das Ende jeder Weiterentwicklung.
Danach kommt die Lernzone – dort, wo Neues entsteht. Da passieren Fehler, da entstehen Unsicherheiten, da muss man ausprobieren. Und genau das wollen viele nicht.
Die Komfortzonentheorie erklärt wunderbar, warum so viele Menschen KI ablehnen. Sie zwingt uns, Neues zu lernen, Kontrolle abzugeben, Unsicherheiten auszuhalten. Das mögen wir nicht.
Wir wollen Sicherheit, Gewohnheit, Kontrolle. Ist so ein Evolutions-Ding.
Nur: Fortschritt entsteht nie in der Komfortzone.
Er entsteht da, wo Menschen bereit sind, Dinge anders zu machen, sich Fehler zu erlauben und daraus zu lernen.
Angst vor Veränderung ist kein Argument
Es ist völlig normal, dass Menschen auf Innovationen skeptisch reagieren.
Das war immer so.
Als die ersten Dampfmaschinen kamen, fürchteten Menschen um ihre Jobs.
Als Computer in Büros einzogen, hieß es, sie würden Arbeitsplätze vernichten.
Heute ist KI das neue Schreckgespenst.
Aber das Muster bleibt gleich:
Zuerst Ablehnung, dann Gewöhnung, dann Akzeptanz.
KI wird sich durchsetzen, weil sie sinnvoll ist.
Weil sie Arbeit erleichtert, Prozesse beschleunigt, Wissen verfügbar macht und uns Zeit schenkt. Und ja – weil sie uns irgendwann von lästigen Routinen befreit, die keiner vermisst. Der Arbeitsmarkt wird kleiner.
KI in der Praxis: Vom Lager bis zum Pflegeheim
Die großen Effekte werden wir dort sehen, wo Menschen heute manuelle, monotone oder körperlich schwere Arbeit verrichten.
In der Logistik zum Beispiel.
Da werden humanoide Roboter schon bald zum Alltag gehören. Sie heben, sortieren, transportieren – und sie werden das zu Preisen tun, die sich jedes KMU leisten kann.
Das bedeutet:
Die Entscheidung für den ersten Lager-Mitarbeitenden wird bald so lauten:
Stelle ich einen Menschen ein – oder einen Roboter?
Und das ist keine Science-Fiction.
Das ist Marktlogik.
Auch in der Pflege werden humanoide Roboter eine Rolle spielen. Nicht, um Menschen zu ersetzen, sondern um sie zu unterstützen. Sie übernehmen Routinetätigkeiten, erinnern an Medikamente, helfen beim Aufstehen, hören zu.
Wer einmal gesehen hat, wie ältere Menschen auf soziale Roboter reagieren, weiß, dass das Thema Einsamkeit damit völlig neu gedacht werden kann.
Ich bin mir sicher:
Wenn ich irgendwann alt bin, wird bei mir ein „Klaus“ oder „Johann“ rumlaufen. Ein humanoider Helfer, der aufräumt, Kaffee kocht, zuhört – und mir hilft, in Würde alt zu werden.
Der blinde Fleck: Unsere Sozialsysteme
So weit, so schön.
Aber jetzt kommt der unangenehme Teil.
Wenn Roboter und KI immer mehr Arbeit übernehmen,
wer zahlt dann noch in unsere Sozialsysteme ein?
Das bisherige System basiert auf menschlicher Arbeit.
Arbeitnehmer zahlen Beiträge, Arbeitgeber zahlen Anteile – daraus finanziert sich Rente, Pflege, Arbeitslosengeld.
Wenn aber immer weniger Menschen arbeiten,
und immer mehr Maschinen produzieren,
fällt diese Finanzierungsbasis weg.
Das ist kein Zukunftsproblem – das ist ein realistisches Szenario der nächsten 10 bis 20 Jahre. Und wir haben per se ja schon eine überalternde Gesellschaft.
Maschinensteuer oder: Wenn Roboter die Rente retten
Deshalb wird früher oder später eine Frage auf den Tisch kommen,
die heute noch kaum jemand stellt:
Sollten Roboter Steuern zahlen?
Oder genauer:
Sollte es eine Maschinensteuer geben – eine Abgabe auf den produktiven Einsatz von KI und Robotik, die in die Sozialkassen fließt?
Ich glaube: Ja.
Nicht als Innovationsbremse,
sondern als notwendige Anpassung unseres Systems.
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Wenn Maschinen Wert schaffen, müssen sie auch einen Beitrag leisten, um das soziale Gefüge zu erhalten. Das ist keine Strafe, sondern eine logische Folge. Denn der Mensch fällt etwas aus.
So, wie Arbeitgeber heute Sozialabgaben zahlen, wenn sie menschliche Arbeit einsetzen.
Das ist ein sensibles Thema.
Niemand will die Robotik ausbremsen.
Aber wir müssen ehrlich sein:
Wenn Millionen Maschinen in Fabriken, Lagern, Pflegeheimen und Büros arbeiten, während Menschen in Teilzeit, Pflege oder gar keine Arbeit finden,
dann wird das System kippen – wenn wir es nicht anpassen.
Die Maschinensteuer könnte also genau das tun, was wir verzweifelt versuchen:
die Renten, Pflege und soziale Sicherheit langfristig finanzieren.
Effizienz ist kein Selbstzweck – sie ist Verantwortung
Wir dürfen eines nicht vergessen:
Technologischer Fortschritt ist kein Selbstzweck.
Er verändert Strukturen, Märkte, Lebensläufe – und Verantwortung.
Wenn KI uns effizienter macht,
dann entsteht auch eine neue Pflicht:
diese Effizienz fair zu verteilen.
Nicht nur in Form von Gewinnen,
sondern auch als gesellschaftlicher Ausgleich.
Deshalb müssen Politik, Wirtschaft und Gesellschaft gemeinsam definieren, wie wir mit der neuen Produktivität umgehen.
Und das geht nur, wenn wir Fehler nicht verteufeln, sondern verstehen.
Wenn wir lernen, anpassen, korrigieren.
Genau das, was KI jeden Tag tut.
Fazit: Fehler sind Fortschritt & wir brauchen die Maschinensteuer
KI macht Fehler.
Menschen machen Fehler.
Der Unterschied?
KI lernt daraus. Menschen eher selten.
KI vernichtet Arbeitsplätze. das ist so. Das müssen wir akzeptieren. KI, Maschinen- oder Robotersteuer ist wichtig. Wir müssen reden.
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