Lawise

Von Ralf Haller
Founder | Product & Growth | GTM Leader in Enterprise AI & SaaS | Innovationen skalieren in Europa und weltweit

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Jede Woche höre ich es aufs Neue: Ein Anwalt, eine HR-Managerin oder ein Treuhänder sagt:
„KI muss zu 100 % korrekt sein – sonst ist sie unbrauchbar.“

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Und im nächsten Satz wird zugegeben: Selbst erfahrene Fachkräfte machen regelmässig Fehler.
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Diese Haltung offenbart einen fundamentalen Widerspruch:
Wir erwarten von Künstlicher Intelligenz eine Fehlerfreiheit, die wir von Menschen niemals verlangen würden.

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Woher kommt dieser doppelte Standard?

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Perfektions-Bias bei Maschinen

Studien von Stanford und MIT zeigen: Menschen überschätzen die Fähigkeiten von KI – und sobald sie einen Fehler macht, sinkt das Vertrauen überproportional (MIT Tech Review, 2023). Selbst wenn KI deutlich genauer ist als der Mensch, gilt sie nach dem ersten Fehler oft als „nicht zuverlässig“.

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Die Illusion der Kontrolle

Menschliche Fehler akzeptieren wir eher, weil wir glauben, Menschen kontrollieren, coachen und „führen“ zu können. KI hingegen wirkt wie eine Blackbox. Wenn sie versagt, wirkt das unkontrollierbar – und macht Angst (Harvard Business Review, 2021).

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Kognitive Dissonanz bei Fachkräften

Viele empfinden KI als Bedrohung für ihre berufliche Identität. Wenn eine KI rechtliche, steuerliche oder HR-Fragen beantworten kann – was sagt das über unsere Ausbildung aus?
Die Forderung nach Perfektion wird so zum psychologischen Schutzmechanismus.

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Was sind die Folgen dieser Haltung?

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Verpasste Chancen
KI-Systeme mit 95 % Genauigkeit könnten heute schon Zeit, Geld und Risiken sparen – doch der Anspruch auf Fehlerfreiheit verzögert die Einführung.
Verschwendung von Ressourcen
Viele Firmen halten an veralteten, manuellen Prozessen fest – obwohl KI-unterstützte Workflows in vielen Bereichen bessere Ergebnisse liefern.
Regulatorisches Ungleichgewicht
Wenn Gesetzgeber denselben Perfektionsmythos übernehmen, drohen überzogene Anforderungen an „nicht perfekte“ KI – während Menschen für Fehler milder beurteilt werden. Ironischerweise kann das die Sicherheit verringern statt erhöhen.

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Wie schaffen wir ein realistisches Bild von KI?

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Vergleiche mit menschlicher Genauigkeit, nicht mit einer Idealvorstellung
Beispiel: Juristen liegen unter Druck in ~85 % der Fälle richtig. Wenn eine KI 95 % erreicht – und auditierbar ist – ist das ein Fortschritt, kein Rückschritt.
Mensch-KI-Zusammenarbeit ermöglichen
Lassen Sie KI die Routinearbeit machen. Menschen behalten die Kontrolle über Grenzfälle, Interpretation und Kontext.
Erklären, wie Systeme lernen
Tools wie Jurilo.ch kombinieren maschinelles Lernen mit juristischer Validierung – die Genauigkeit verbessert sich stetig.
Klein anfangen, gezielt skalieren
Perfektion ist kein Startkriterium. Beginnen Sie in risikoarmen, repetitiven Bereichen – etwa Dokumentenanalyse, Personalrichtlinien oder rechtliche FAQs für KMU.

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Lassen Sie uns ins Gespräch kommen

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Haben Sie selbst erlebt, wie Teams oder Kunden von KI Perfektion fordern?
Was hat geholfen, diese Hürde zu überwinden – was nicht?

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Und wenn Sie KI-Lösungen entwickeln oder einkaufen:
Welches Mass an Automatisierung und Kontrolle ist in Ihrem Bereich realistisch?

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Lassen wir die Maschinen nicht an einem unrealistischen Anspruch scheitern.

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Fragen wir lieber:
Wie nützlich und überprüfbar ist die KI – und wie bauen wir gemeinsam Vertrauen auf?

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👉 Ich freue mich auf Ihre Perspektiven in den Kommentaren – oder direkt per Nachricht.
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PS: Jurilo verifizierte Antworten (in grün hinterlegt) sind zu 100% korrekt und können auch vor Gericht gebraucht werden.