Wo KI heute schon funktioniert — die Spec+DoD-Formel

Wenn man verstehen will, wo KI funktioniert und wo nicht, sind zwei Fragen essentiell: Kann man vorher präzise aufschreiben, was man will? Und kann man am Ende prüfen, ob das Ergebnis stimmt?

KI-Agenten arbeiten in Schleifen — versuchen, prüfen, korrigieren, nochmal. Wie ein Navi das ständig die Route neu berechnet. Aber ohne Zieladresse dreht das Navi Kreise. Und ohne "Ziel erreicht"-Meldung fährt es einfach weiter, auch wenn man längst da ist.

In der Softwareentwicklung können gute Entwickler beides herstellen — klare Spezifikation, automatisierte Tests. Deshalb funktioniert KI dort so gut. Aber das Prinzip geht über Software hinaus. Datenabgleiche, Dokumentenprüfung, strukturierte Auswertungen — überall wo Aufgaben nach klaren Regeln ablaufen und das Ergebnis überprüfbar ist, liefern KI-Agenten bereits starke Ergebnisse.

Nur: Solche Agenten zuverlässig zum Laufen zu bringen ist technisch anspruchsvoll. Das unterschätzen viele — egal ob die IT-Abteilung es "nebenbei" aufsetzen will oder ein Fachbereich sich etwas mit ChatGPT zusammenbastelt. Zwischen einer beeindruckenden Demo und einem zuverlässigen Prozess liegt ein erheblicher Aufwand.

Bei Unternehmensstrategie, kreativer Arbeit oder komplexer Beratung fehlen beide Voraussetzungen noch weitgehend. Dort ist KI heute eine nützliche Unterstützung, aber kein Autopilot. Ob sich das mit den heutigen Modellen grundlegend ändert, ist offen — dafür bräuchte es vermutlich andere Architekturen. Umso wichtiger: Wer heute bei klar definierten Aufgaben anfängt, sammelt die Erfahrung die später den Unterschied macht.