Alle reden von AGI – wir nutzen nur ANI
20.09.2026
Schwache KI, starke KI, ANI, AGI, ASI – drei Dimensionen, die zeigen, wo wir mit künstlicher Intelligenz heute wirklich stehen. Die Verwirrung beginnt bei den Begriffen. Und sie führt zu Fehleinschätzungen in der Praxis.
Ich habe die Recherche gemacht. Was wir nutzen, ist nicht das, worüber wir reden. Und die Geschichte lehrt uns Bescheidenheit.
Schwache KI ist alles, was wir heute haben
Schwache KI löst genau eine Aufgabe, starke KI würde flexibel denken wie ein Mensch. Alle heutigen Systeme sind schwach, auch die beeindruckendsten. Laut Keyweb AG befinden sich selbst die leistungsfähigsten Modelle aus der Claude-Reihe, von OpenAI und Google noch im Bereich schwacher KI, Stand Sommer 2026.
Starke KI existiert nicht. Ob sie jemals existieren wird, ist offen. Das ist keine Schwarzmalerei, das ist der Stand der Forschung.
ANI, AGI, ASI – drei Stufen, von denen nur eine real ist
Artificial Narrow Intelligence ist das, was wir heute haben: spezialisiert, leistungsstark, aber begrenzt. Artificial General Intelligence wäre menschenähnlich in ihrer Anpassungsfähigkeit. Artificial Super Intelligence würde uns in allen Bereichen übertreffen.
Laut ELSEN GRC beziehen sich alle heutigen Compliance-Pflichten ausschließlich auf ANI, weil AGI und ASI hypothetisch bleiben. Das heißt: Wer heute KI einsetzt, arbeitet mit Narrow Intelligence. Jedes Chatbot-Projekt, jede Automatisierung, jede Datenanalyse.
In einem Beratungsprojekt vor vier Monaten habe ich erlebt, wie ein Mittelständler eine „AGI-Roadmap" entwickeln wollte. Das Problem: Es gab nichts zu planen. AGI existiert nicht, und niemand weiß, wann oder ob sie kommt. Wir haben die Roadmap auf ANI-Anwendungen umgestellt – konkret, machbar, messbar.
Die drei Wellen der KI-Entwicklung
Die DARPA unterteilt die KI-Entwicklung in drei Phasen, wie BigData-Insider beschreibt. In der ersten Welle ab den 1950er Jahren wurde Wissen handgefertigt – regelbasierte Systeme, Expertensysteme, symbolische KI. Die zweite Welle ab den 1990er Jahren brachte statistisches Lernen – neuronale Netze, die aus Daten lernen, ohne dass jede Regel programmiert werden muss.
Die dritte Welle, an der wir heute arbeiten, soll kontextuelles Anpassen ermöglichen – Systeme, die erklären können, warum sie eine Entscheidung treffen. Das ist der Punkt, an dem wir stehen. Nicht bei AGI, nicht bei Superintelligenz.
Die Geschichte lehrt uns Bescheidenheit
Die Dartmouth Conference im Sommer 1956 gilt als Geburtsstunde der KI. John McCarthy prägte dort den Begriff Artificial Intelligence. Die Forscher glaubten, innerhalb von 20 Jahren eine vollständig intelligente Maschine zu bauen.
Es folgten zwei KI-Winter – Phasen, in denen Finanzierung und Interesse einbrachen, weil die Versprechen nicht eingelöst wurden. Der erste KI-Winter begann in den 1970er Jahren, der zweite in den 1980er Jahren, wie Mind Verse dokumentiert.
Der heutige Boom ruht auf solideren Fundamenten. Der globale Markt für generative KI wurde laut Global Market Insights 2025 auf 53,7 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2035 auf 988,4 Milliarden US-Dollar wachsen, bei einer jährlichen Wachstumsrate von 31,6 Prozent. OpenAI hält mit über 23,6 Prozent den größten Marktanteil, gefolgt von Microsoft, Google, AWS und NVIDIA, die zusammen 71 Prozent des Marktes kontrollieren.
Was das für den Mittelstand bedeutet
Wir nutzen ANI, keine AGI. Wir arbeiten mit der zweiten und dritten Welle, nicht mit einer fernen Science-Fiction-Vision. Und wir sollten die Lehren aus den KI-Wintern nicht vergessen – realistische Erwartungen schützen vor Enttäuschungen.
Stellen Sie sich vor dem nächsten KI-Projekt drei Fragen: Welches konkrete Problem löst die Anwendung? Wer trifft die letzte Entscheidung, wenn das System eine Empfehlung gibt? Und: Messen wir den Erfolg an der Wertschöpfung oder an der Technologie?
Prüfen Sie in Ihrem nächsten KI-Gespräch, ob vom ANI-Stand oder von AGI-Versprechen die Rede ist.
Quellen
- Keyweb AG, Starke und schwache KI: Was kann künstliche Intelligenz wirklich?, 2026,
https://www.keyweb.de/de/keyweb/mehr-erfahren/blog/software-und-anwendungen/starke-vs-schwache-ki - ELSEN GRC, Artificial Narrow Intelligence (ANI) - Definition und Bedeutung, 2026,
https://elsengrc.com/wiki/artificial-narrow-intelligence-ani/ - mindsquare AG, Künstliche Intelligenz im Überblick, 2026,
https://mindsquare.de/knowhow/kuenstliche-intelligenz/ - Avast, Unterschiedliche Formen künstlicher Intelligenz (KI), die Sie kennen müssen, 2025,
https://www.avast.com/de-de/c-types-of-ai-explained - Wikipedia, Dartmouth Conference, 2015,
https://de.wikipedia.org/wiki/Dartmouth_Conference - BigData-Insider, Quo vadis KI? Die drei Wellen der Künstlichen Intelligenz, 2019,
https://www.bigdata-insider.de/quo-vadis-ki-die-drei-wellen-der-kuenstlichen-intelligenz-a-846146/ - Mind Verse, Zyklen der Hoffnung und Enttäuschung in der KI Entwicklung: Eine Analyse der AI-Winter, 2024,
https://www.mind-verse.de/news/zyklen-der-hoffnung-und-enttaeuschung-in-der-ki-entwicklung-analyse-der-ai-winter - That's AI, Eine kurze Geschichte der KI, o.J.,
https://www.thats-ai.org/de-CH/units/eine-kurze-geschichte-der-ki - Global Market Insights, Generative KI Marktgröße & Aktien, Wachstumschance, 2026,
https://www.gminsights.com/industry-analysis/generative-ai-market - Statista, Generative KI - Marktanteile 2024, 2024,
https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1478289/umfrage/marktanteile-generative-ki-modelle-und-plattformanbieter/
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