Was daran neu ist und was nicht

Wenn in einer Besprechung das Wort „KI“ fällt, meinen selten alle dasselbe. Der eine denkt an ChatGPT, der andere an eine Software, die Rechnungen sortiert, der dritte an etwas Unbestimmtes, das irgendwann Arbeitsplätze kostet. Alle drei haben recht, und deshalb reden sie aneinander vorbei.

Dieser Artikel sortiert das. Er erklärt nicht, wie ein Sprachmodell funktioniert — das braucht ihr nicht, um zu entscheiden. Er erklärt, welche drei verschiedenen Dinge unter demselben Wort laufen, welches davon tatsächlich neu ist, und warum die Unterscheidung euch bei jeder Angebotsprüfung hilft.

Drei Dinge, die alle „KI“ heißen

Das Erste ist regelbasierte Automatisierung. Wenn eine Mail von dieser Adresse kommt, lege sie in diesen Ordner. Wenn das Feld leer ist, schicke eine Erinnerung. Wenn der Betrag über zehntausend liegt, hole eine zweite Freigabe ein. Das gibt es seit Jahrzehnten, es heißt Makro, Workflow oder Regel, und es ist ungefähr so intelligent wie ein Lichtschalter. Es ist aber verlässlich, nachvollziehbar und billig — und es erledigt in den meisten Betrieben den größten Teil dessen, was am Ende „Automatisierung“ genannt wird.

Das Zweite ist klassisches maschinelles Lernen. Ein Programm bekommt zehntausend Beispiele und leitet daraus ein Muster ab: Welche Kunden kündigen wahrscheinlich, welche Überweisung sieht nach Betrug aus, welche Postleitzahl gehört zu diesem verwaschenen Adressfeld. Das ist seit den 2010er-Jahren im täglichen Einsatz, in eurer Bank, in eurem Mailfilter, in der Texterkennung eures Scanners. Neu ist daran nichts, es fällt nur nicht auf.

Das Dritte sind große Sprachmodelle. Sie sind auf sehr großen Textmengen trainiert und können deshalb etwas, das die ersten beiden nicht können: mit Sprache umgehen, die niemand vorher in eine Form gebracht hat. Ein Vertrag, eine Mail, ein Besprechungsprotokoll, eine Beschwerde. Sie fassen zusammen, ordnen zu, formulieren um, ziehen Angaben heraus. Das ist das Neue, und es ist ungefähr seit Ende 2022 breit verfügbar.

Was wirklich neu ist

Der Unterschied lässt sich an einem Satz festmachen: Vorher musste jemand die Struktur vorgeben, jetzt nicht mehr.

Wolltet ihr vor fünf Jahren aus tausend Mails die herausziehen, in denen ein Mandant eine Frist erwähnt, brauchtet ihr entweder eine Liste von Suchbegriffen — die immer unvollständig ist — oder ein trainiertes Modell, für das jemand erst tausend Mails von Hand markieren musste. Heute beschreibt ihr in einem Satz, wonach gesucht wird, und bekommt eine brauchbare Antwort. Nicht eine perfekte, aber eine brauchbare.

Das klingt nach einer Kleinigkeit und ist es nicht. Der Grund, warum in Kanzleien und Beratungen so wenig automatisiert war, ist nicht Technikfeindlichkeit. Es ist, dass die Arbeit dort fast vollständig aus unstrukturiertem Text besteht — aus Schriftsätzen, Verträgen, Protokollen, Korrespondenz — und dass für unstrukturierten Text bis vor kurzem schlicht kein Werkzeug existierte. Genau diese Lücke ist zugegangen.

Was nicht neu ist und trotzdem die meiste Arbeit macht

Hier kommt die unbequeme Hälfte. In fast jedem Vorhaben, das wir bauen, macht das Sprachmodell den kleinsten Teil aus. Der Rest ist Rohrleitung: Dateien einsammeln, Formate umwandeln, in ein System schreiben, Fehler abfangen, protokollieren, benachrichtigen, wiederholen, wenn etwas hängt.

Ein typischer Ablauf, der Eingangsrechnungen den richtigen Mandanten zuordnet, besteht vielleicht zu einem Zehntel aus dem Schritt „lies diese Rechnung und sag mir, zu wem sie gehört“. Die anderen neun Zehntel sind Postfach abfragen, Anhänge trennen, Dubletten erkennen, in die Ablage schreiben, Unklares in eine Prüfliste schieben, jemanden informieren. Das ist Handwerk aus Kategorie eins — und wer es überspringt, hat kein Werkzeug, sondern eine Vorführung.

Daran könnt ihr auch Angebote messen. Wenn jemand vor allem über das Modell spricht, redet er über ein Zehntel.

Warum euch die Unterscheidung praktisch nützt

Die drei Kategorien verhalten sich in vier Punkten grundverschieden, und alle vier tauchen in jeder Entscheidung auf.

• Verlässlichkeit: Eine Regel macht bei gleicher Eingabe immer dasselbe. Ein Sprachmodell nicht unbedingt. Das ist kein Mangel, sondern die Bauart — aber es heißt, dass alles, was exakt sein muss, in eine Regel gehört und nicht in ein Modell. Beträge addiert man nicht mit einem Sprachmodell.
• Nachvollziehbarkeit: Bei einer Regel kann man nachlesen, warum etwas passiert ist. Bei einem Modell kann man es nicht in gleicher Weise — man kann nur festhalten, was hineinging und was herauskam. Für alles, was gegenüber Mandanten, Prüfern oder Gerichten begründet werden muss, ist das ein harter Unterschied.
• Kosten: Eine Regel kostet Strom. Ein Sprachmodell kostet pro Aufruf. Bei zwanzig Vorgängen am Tag ist das gleichgültig, bei zwanzigtausend nicht mehr. Wer beide mischt, sollte den teuren Teil so spät wie möglich einsetzen — erst filtern, dann fragen.
• Datenschutz: Eine Regel läuft, wo eure Daten ohnehin liegen. Ein Modell läuft dort, wo der Anbieter es betreibt — es sei denn, ihr betreibt es selbst. Das ist die Frage, an der die meisten Vorhaben in Kanzleien hängen, und sie hat nichts mit der Qualität der Technik zu tun.

Drei Sätze, bei denen ihr nachhaken solltet

„Die KI lernt aus euren Daten und wird immer besser.“ Das stimmt bei klassischem maschinellem Lernen und in aller Regel nicht bei der Art, wie Sprachmodelle im Betrieb eingesetzt werden. Ein Modell, das ihr über eine Schnittstelle ansprecht, lernt aus eurem gestrigen Vorgang nichts. Wer das behauptet, meint entweder etwas anderes oder weiß es nicht.

„Das macht die KI vollautomatisch.“ Rückfrage: Was passiert, wenn sie sich irrt? Wenn darauf keine Antwort kommt, die einen Menschen, eine Prüfliste oder eine Schwelle enthält, ist der Ablauf nicht zu Ende gedacht.

„Wir trainieren ein eigenes Modell auf euren Daten.“ Das ist technisch möglich, aber es ist selten das, was gebraucht wird, und es ist teuer. In den meisten Fällen reicht es, einem vorhandenen Modell die richtigen Unterlagen in die Frage zu legen. Wer gleich vom Training spricht, sollte erklären können, warum der einfachere Weg nicht reicht.

Was sich seit 2022 geändert hat und was nicht

Geändert hat sich, dass Text maschinell verarbeitbar geworden ist, ohne dass jemand ihn vorher in Felder gepresst hat. Das ist viel, und es ist der Grund, warum in Berufen, die mit Text arbeiten, gerade viel in Bewegung ist.

Nicht geändert hat sich fast alles andere. Ein Ablauf muss immer noch jemandem gehören. Fehler müssen auffallen. Ergebnisse müssen abgelegt, gefunden und belegt werden. Menschen müssen wissen, was das Werkzeug tut, sonst benutzen sie es nicht oder falsch. Und die Frage, ob sich der Aufwand lohnt, beantwortet sich nach wie vor nicht aus der Technik, sondern aus der Anzahl der Vorgänge.

Wer in den letzten Jahren Software eingeführt hat, weiß das alles bereits. Es gilt unverändert. Der Unterschied ist, dass eine Sorte Aufgabe dazugekommen ist, die vorher nicht ging.

Die Zeitleiste, mit Datum

Weil in Besprechungen gern beides behauptet wird, dass das alles ganz neu sei und dass es das alles schon lange gebe, hier die Daten. Nur datierte Ereignisse, geprüft am 19. September 2026 gegen die englischsprachige Wikipedia.

30.11.2022   ChatGPT öffentlich. Ab hier kann jeder mit Browser Text verarbeiten
             lassen, den niemand vorstrukturiert hat.
18.07.2023   Llama 2 mit offenen Gewichten, auch kommerziell. Ab hier lässt sich
             ein Sprachmodell im eigenen Haus betreiben.
01.08.2024   EU-KI-Verordnung (AI Act) in Kraft, Pflichten gestaffelt.
20.01.2025   DeepSeek-R1 unter MIT-Lizenz. Offene Modelle ziehen bei Aufgaben
             mit mehreren Denkschritten nach.
02.02.2025   AI Act: verbotene Praktiken gelten.
02.08.2025   AI Act: Pflichten für Anbieter von Allzweck-Modellen gelten.
02.08.2026   AI Act: der Großteil der Pflichten gilt.
02.08.2027   AI Act: verlängerte Frist für bestimmte Hochrisiko-Systeme.

Die vollständige Liste mit den Modellversionen dazwischen steht im Leitfaden im Paket. Was sie zeigt: Das Neue ist seit Ende 2022 da, seit Mitte 2023 auch im eigenen Haus, und seit August 2024 gibt es ein Gesetz mit Fristen dazu. Regeln und gelernte Muster stehen nicht auf der Liste, weil sie älter sind als die Liste.

Womit ihr aus diesem Artikel herausgeht

Wenn beim nächsten Mal jemand „KI“ sagt, fragt nach, welche der drei Sachen gemeint ist. In neun von zehn Fällen klärt diese eine Frage die halbe Besprechung. Geht es um Regeln, redet ihr über ein bekanntes, kalkulierbares Projekt. Geht es um ein Sprachmodell, redet ihr über etwas Neues — und dann sind die vier Punkte oben die Tagesordnung.

Und wenn jemand es nicht beantworten kann, ist auch das eine Auskunft.

Zum Nachbauen

Das Paket zu diesem Beitrag enthält den Leitfaden für die Besprechung und die Einordnung der zwanzig Sätze. Entpacken, dann:

• besprechungsleitfaden.md: eine Seite zum Ausdrucken. Die drei Dinge, die alle KI heißen, zum Ankreuzen je Vorschlag, mit den vier Punkten, in denen sie sich unterscheiden; die drei Sätze zum Nachhaken mit Platz für die Antwort; die Zeitleiste seit dem 30. November 2022 mit allen datierten Modellversionen und den Fristen der KI-Verordnung.
• einordnung.csv: die zwanzig Anbieteraussagen aus dem Praxisteil, je mit Kategorie, Begründung und der Nachfrage, die die Kategorie klärt. Semikolon-getrennt, öffnet in jeder Tabellenkalkulation. Zum Vergleichen mit den Sätzen im eigenen Angebot.

Stand dieses Artikels

Geschrieben am 11. September 2026, ergänzt am 19. September 2026 um die Zeitleiste, die Einordnung der zwanzig Sätze und den Leitfaden. Die Daten der Zeitleiste sind am 19. September 2026 gegen die englischsprachige Wikipedia geprüft (Artikel zu ChatGPT, Llama, DeepSeek und zur KI-Verordnung); für GPT-4 und GPT-4o nennt die Quelle nur den Monat, deshalb steht im Leitfaden nur der Monat. Modellversionen nach April 2025 sind nicht aufgeführt, weil wir sie nicht nachgeprüft haben. Die Zuordnung der zwanzig Sätze ist unsere Einschätzung; die Sätze sind typisch formuliert, nicht aus konkreten Angeboten zitiert, und es gibt keine Zählung, wie oft welche Kategorie in echten Angeboten vorkommt. Die Aussage, dass das Sprachmodell in unseren Vorhaben den kleinsten Teil ausmacht, ist Erfahrung aus dem eigenen Bauen, nicht gemessen.

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