Künstliche Intelligenz (KI) zeigt sich in manchen Bereichen erstaunlich kompetent – in anderen dagegen völlig überfordert. Dieser scharfe Widerspruch, der als „jagged edge“ (zackige Kante) bezeichnet wird, beschreibt die ungleichmäßige Leistungsfähigkeit moderner KI-Systeme wie ChatGPT. Während KI bei komplexen Aufgaben wie mathematischen Berechnungen, Textgenerierung oder Codeerstellung beeindruckende Ergebnisse liefert, versagt sie bei einfachen, alltäglichen Aufgaben – etwa dem Eintragen von Terminen in einen Kalender oder dem Verstehen von Kontext. Oft reagiert sie nicht mit einer ehrlichen „Ich kann das nicht“, sondern erfindet fiktionale Lösungen, was Vertrauen untergräbt. Dieses Phänomen ist nicht nur ein persönlicher Ärger, sondern ein zentrales Hindernis für die breite Unternehmensanwendung von KI. Laut einer Studie des MIT erzielten 95 % der Unternehmen keine messbare Rendite aus ihren KI-Investitionen, was die Angst vor einer KI-Blase verstärkt. Dennoch ist die Technologie nicht zu stoppen. Die entscheidende Frage lautet daher nicht, ob KI langfristig funktionieren wird, sondern: Wo ist sie heute zuverlässig einsetzbar, und wo bleibt sie weiterhin unbrauchbar? Unternehmen testen derzeit in Echtzeit, welche Prozesse automatisiert werden können – etwa Kundenservice, Dokumentenverarbeitung oder Datenanalyse – und wo menschliche Intelligenz unverzichtbar bleibt. Die Antwort ist nicht einheitlich: KI ist ein „Ferrari in der Mathematik, aber ein Esel im Kalendereintragen“, wie LMArena-Chef Anastasios Angelopoulos formulierte. Diese Uneinheitlichkeit bedeutet, dass KI nicht als allgemeiner Ersatz für menschliche Arbeit gedacht werden darf, sondern als Werkzeug mit klar definierten Stärken und Schwächen. Die Branche erkennt die Notwendigkeit, KI-Systeme besser zu benchmarken und transparenter zu machen, was sie können und was nicht. Tools wie LMArena helfen, Leistungsunterschiede zu messen und Unternehmen bei der Auswahl geeigneter KI-Lösungen zu unterstützen. Gleichzeitig wächst der Druck, KI nicht nur leistungsfähiger, sondern auch verlässlicher zu machen – besonders in sicherheitskritischen Bereichen wie Medizin oder Finanzen. Langfristig könnte die Entwicklung hin zu spezialisierten, kontextbewussten KI-Modellen die „zackige Kante“ glätten. Doch bis dahin bleibt die Realität: KI ist kein Allheilmittel. Sie ist eine mächtige, aber uneinheitliche Kraft – brillant in bestimmten Feldern, völlig hilflos in anderen. Für Unternehmen und Privatanwender heißt das: KI sinnvoll nutzen, aber niemals blind vertrauen. Die Zukunft der KI liegt nicht in ihrer Universalität, sondern in der klugen Auswahl der richtigen Aufgaben.