Anfang dieses Sommers habe ich ein AMA auf Reddit veranstaltet, um über meinen Werdegang im Bereich KI zu sprechen – von meinen frühen Arbeiten im Bereich Computer Vision bis hin zu meinem heutigen Schwerpunkt auf agentenbasierter KI bei IBM. Die Fragen deckten alles ab, von technischer Zuverlässigkeit und Compliance bis hin zu persönlichen Karriereentscheidungen.

Hier sind fünf zentrale Themen aus der Diskussion sowie Erkenntnisse der AMA.

1. Zuverlässigkeit großer Sprachmodelle

Die Frage: Wie können wir LLMs in kritischen Situationen vertrauen, wenn sie bei einfachen Aufgaben immer noch versagen?

Meine Meinung: LLMs sind großartig, aber auch unzuverlässig, wenn sie naiv verwendet werden. Der Schlüssel ist Context Engineering– der Versorgung der Modelle mit den Informationen, die sie tatsächlich benötigen. Menschen unterschätzen, auf wie viel Hintergrundwissen sie sich verlassen, während LLMs ihr eigenes Selbstvertrauen überschätzen.

Um die Lücke bei kritischen Anwendungen zu schließen, müssen LLMs an die sehr kurze Leine gelegt werden:

• Aufgaben in Mikroschritte einteilen mit klaren Ein-/Ausgaben.
• Niemals frei Text vertrauen, es sei denn, er kann programmgesteuert validiert werden.
• Überwachung, Fallback-Pfade und menschliche Aufsicht hinzufügen.

Es geht nicht darum, „das Modell zu reparieren“, sondern darum, robuste Systeme darum herum zu entwickeln.

2. Generationen von KI

Die Frage: Sind die heutigen großen Sprachmodelle nicht einfach nur schicke Autovervollständigungen? Können wir das wirklich KI nennen? Was kann KI für uns tun?

Meine Meinung: Anstatt alles unter „KI“ zusammenzufassen, verwende ich ein einfaches Framework aus drei Generationen:

1. Traditionelles ML (1980er) – einfaches Zahlenrechnen, denke an Vorhersagen in Excel. Ich habe 10 Spalten und will die 11te vorhersagen.
2. Deep Learning (2012) – hauptsächlich Computer Vision, Kameras und Mustererkennung.
3. GenAI (2021) – LLMs und multimodale Modelle, Text rein → Text raus.

98 % des aktuellen Hypes betrifft die GenAI, aber die beiden anderen Generationen bleiben für Unternehmen äußerst relevant. Die Einordnung der KI-Anwendungsfälle in diese „Generationen“ trägt dazu bei, Verwirrung zu vermeiden.

3. Unternehmensbereitschaft und Compliance

Die Frage: Welche Fallstricke gibt es bei der Integration von agentenbasierter KI? Wie werden Unternehmen „KI-bereit“?

Meine Meinung: Das Schwierigste ist nicht die KI – es sind Ihre Daten und Systeme. Agentische KI deckt IT-Probleme auf, anstatt sie zu beheben. Zu den häufigsten Fallstricken gehören:

• Defekte oder fehlende APIs.
• Daten von geringer Qualität oder isolierte Daten.
• Unklare Prozesse („es kommt darauf an, wer es macht“).
• Schwache Compliance-/Audit-Funktionen.

„KI-bereit“ zu werden bedeutet:

• Aufbau einer Context-First-Architektur (eindeutige Metadaten, konsistente APIs, klare Dokumentation).
• Investition in Datenstrategie und semantische Ebenen.
• Prozesse dokumentieren und klären.
• Hinzufügen von Governance und Rückverfolgbarkeit vom ersten Tag an.

Dies steht im Einklang mit der DSGVO und dem EU-KI-Gesetz, bei denen Rückverfolgbarkeit, Risikoklassifizierung und Überprüfbarkeit nicht verhandelbar sind.

4. Die menschliche Seite der KI

Die Fragen: Wird KI Deinen Job ersetzen? Wie vermeidet man in einem so schnelllebigen Bereich ein Burnout?

Meine Meinung:

• Ja, ich verwende täglich KI-Tools – sowohl den watsonx Code Assistant von IBM als auch private Tools wie Cursor AI. Sie steigern die Produktivität, ersetzen jedoch nicht die Feinheiten menschlicher Urteilskraft, Verhandlungsgeschick oder Intuition.
• Das Tempo ist verrückt. Wissen verfällt schnell, aber dadurch fühlen sich 8 Jahre in der KI auch wie ein „Veteranenstatus“ an. Die praktische Arbeit, auch bei kleinen Projekten, hält mich fit.
• Ersatz? Das ist in absehbarer Zeit sehr unwahrscheinlich. KI kann Aufgaben automatisieren, aber richtige Jobs beinhalten Politik, Persönlichkeiten und unausgesprochene Einschränkungen, auf die LLMs keinen Zugriff haben.

5. Karriere & Einstiegsmöglichkeiten

Die Fragen: Wie bist Du zur KI gekommen? Braucht man einen Abschluss oder kann man sich das Studium auch im Selbststudium aneignen?

Meine Meinung: Ich bin während der letzten Hype-Welle rund um das autonome Fahren in die KI eingestiegen. Die Projekte waren spannend, haben mich aber auch Demut gelehrt – die meisten Hype-Zyklen dauern länger als erwartet.

Für Neulinge:

• Die Universität erleichtert den Einstieg, aber ein Selbststudium ist möglich, wenn du ein starkes Portfolio (Open Source, GitHub-Projekte, freiberufliche Tätigkeiten) aufbaust.
• Lerne nicht nur KI-Bibliotheken. Lerne die Grundlagen der Softwareentwicklung: CI/CD, Cloud-Bereitstellungen, APIs, Docker. Diese Fähigkeiten machen KI in der realen Welt erst nützlich.
• Konzentriere dich sich zu Beginn Ihrer Karriere mehr auf das Lernen als auf die Bezahlung. Dieser Kompromiss hat sich für mich gelohnt.

Abschluss

Agentische KI ist kein Zauberstaub, den man auf bestehende Systeme streut. Es erfordert strukturierte Daten, klare Prozesse und eine starke Governance – andernfalls wird das Chaos nur aufgedeckt. Doch wenn es richtig gemacht wird, steigert es die menschliche Produktivität auf eine Art und Weise, die wir noch nie zuvor gesehen haben.

Dieses AMA hat mir gezeigt, wie sehr sich die Menschen nach praktischen, fundierten Antworten sehnen – nicht nach Hype. Vielen Dank an alle, die sich an der Diskussion beteiligt haben. Lassen Sie uns gemeinsam verantwortungsvoll an der Zukunft der KI arbeiten.

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