WHEN NOT TO USE GENAI: WARUM GENAI NICHT IMMER DIE BESTE WAHL IST

Generative KI begeistert mit beeindruckenden Möglichkeiten, doch sie ist nicht überall die beste Wahl. Während sie in vielen Bereichen innovativ eingesetzt wird, gibt es klare Grenzen, die nicht ignoriert werden sollten. Besonders wenn es um Ethik, Sicherheit, Kosten oder technische Einschränkungen geht, stößt GenAI auch mal an ihre Grenzen. Es lohnt sich, genauer hinzusehen und abzuwägen, wo der Einsatz wirklich sinnvoll ist – und wo klassische KI-Ansätze besser passen.

GenAI basiert auf Wahrscheinlichkeiten und erzeugt Texte oder Inhalte, die sich überzeugend anhören – aber nicht immer stimmen. Dieses Problem nennt sich „Halluzination“ und kann fatale Folgen haben. In sensiblen Bereichen wie der Finanzwelt oder der Steuerung von Maschinen, können Fehler weitreichende Konsequenzen haben. Niemand möchte einen Trading-Bot einsetzen, der auf Basis falscher Annahmen agiert, oder eine autonome Fahrsoftware, die mit unklaren Entscheidungen operiert. Solange wir nicht genau verstehen, warum und wann diese Halluzinationen auftreten, bleibt der Einsatz von GenAI in solchen Umfeldern ein Risiko.

Ein weiteres großes Thema ist die ethische Verantwortung. KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden – und diese enthalten oft unbewusste Vorurteile. In der Vergangenheit haben generative Modelle diskriminierende oder unangebrachte Inhalte erzeugt, was besonders in sensiblen Bereichen kritisch ist. Wenn eine KI beispielsweise einer bestimmten Bevölkerungsgruppe benachteiligende Empfehlungen gibt oder Kinder fragwürdige Ratschläge erhalten, entstehen ernsthafte Probleme. Der unreflektierte Einsatz von GenAI kann hier schnell Schaden anrichten, der oftmals zu lange unbemerkt bleibt.

Sensible Daten und generative KI sind eine heikle Kombination. Regelmäßig gelingt es Nutzer:innen, KI-Modelle auszutricksen und Informationen herauszuholen, die diese nicht preisgeben sollten. Gerade dort, wo Unternehmen mit personenbezogenen oder hochsensiblen Daten arbeiten, ist das ein enormes Risiko. Wer haftet, wenn eine KI Geschäftsgeheimnisse oder interne Informationen ausspuckt? Bisher gibt es darauf keine zufriedenstellende Antwort – ein weiteres Argument, in sicherheitskritischen Bereichen auf bewährte Systeme zu setzen.

Anders als klassische Software liefert GenAI keine deterministischen, also 100 % vorhersehbaren Ergebnisse. Das bedeutet, dass zwei gleiche Eingaben nicht zwangsläufig immer zur gleichen Antwort führen. In Bereichen, in denen klare Verantwortlichkeiten bestehen müssen, kann das ein Problem sein. Wer übernimmt die Haftung, wenn eine KI in der Rechtsberatung fehlerhafte Informationen liefert oder ein automatisiert erzeugter Vertragstext nicht rechtssicher ist? Ohne klare Regeln und Kontrollmechanismen ist der Einsatz von GenAI hier ein gefährliches Spiel.

GenAI kann beeindruckende Texte, Bilder oder Musik generieren – doch wem gehört das Ergebnis? Diese Frage ist rechtlich nicht abschließend geklärt. Besonders in kreativen Branchen stellt sich die Herausforderung, ob KI-generierte Inhalte geschützt sind oder ob sie von anderen genutzt werden dürfen. Unternehmen, die auf Originalität setzen, sollten sich bewusst sein, dass KI-generierte Werke in einer rechtlichen Grauzone existieren.

Nicht jede Aufgabe benötigt ein hochentwickeltes, teures GenAI-Modell. In vielen Fällen sind klassische Machine-Learning-Ansätze oder regelbasierte Systeme nicht nur günstiger, sondern auch zuverlässiger. GenAI ist rechenintensiv und verursacht hohe Kosten, die sich dann in den Nutzungsgebühren der Modelle niederschlagen. Besonders bei Aufgaben, bei denen es um eindeutige Ja/Nein-Entscheidungen oder um Klassifikation geht, sind klassische Algorithmen nach wie vor unschlagbar. Ein weiteres Problem: Sprachmodelle verstehen keine Formate. Wer schon einmal versucht hat, GenAI eine JSON- oder XML-Struktur generieren zu lassen, kennt das Problem. Trotz genauer Anweisungen kann das Modell nicht immer die gewünschte Ausgabeform liefern. In datengetriebenen Prozessen kann das zu Frustration und zusätzlichen manuellen Korrekturen führen.

Die Begeisterung für generative KI ist groß – und das zu Recht. Doch sie ist nicht für jeden Anwendungsfall die richtige Wahl. In sicherheitskritischen, ethisch sensiblen oder hochregulierten Bereichen birgt sie erhebliche Risiken. Auch in technischer Hinsicht gibt es unter Umständen effizientere, kostengünstigere Alter-nativen. Wer über den nächsten möglichen GenAI Use Case nachdenkt, sollte sich genau fragen: Ist es wirklich die beste Lösung oder gibt es smartere Wege?

GenAI ist ein starkes Werkzeug – aber eben nicht für alles. Der bewusste, verantwortungsvolle Umgang mit der Technologie entscheidet darüber, ob sie echten Mehrwert bringt oder mehr Probleme schafft, als sie löst.