# 110 – Der KI-Gap: Zwischen Möglichkeit und gelebter Realität

KI kann theoretisch fast alles – aber was nutzen Menschen
tatsächlich? Der Gap zwischen dem, was technisch schon möglich
ist, und dem, was im Alltag wirklich ankommt, ist riesig. Diese
Folge analysiert, warum das so ist – und was das für uns
bedeutet.





Mind/Machine ist der Podcast, der KI aus der Theorie in die
Praxis holt. Manuela Machner und Eliot Mannoia reden jede Woche
offen darüber, was KI wirklich kann, was sie nicht kann – und wie
wir alle besser damit umgehen.





Was dich in dieser Folge erwartet:





Der Werkzeug-Gap im Alltag


Voice-Features, Video-KI, Agentensysteme – alles längst
verfügbar, kaum jemand nutzt es wirklich. Eliot zeigt live im
Workshop: Wer nutzt Advanced Voice? Vier von zwanzig. Wer macht
Videocalls mit ChatGPT? Einer. Der Multifunktionsdrucker als
Metapher: Das Gerät kann alles, genutzt wird nur Print.





Der Wissens-Gap: Wissen und Können sind nicht
dasselbe


Nur weil jemand jung ist und viel am Handy ist, heißt das nicht,
dass er arbeiten kann damit. Und nur weil jemand täglich in
ChatGPT schreibt, heißt das nicht, dass er KI gut nutzt.
Jugendliche in einem Workshop, die die Shift-Taste nicht kennen –
ein Weckruf.





Der Selbsteinschätzungs-Gap


Viele buchen Fortgeschrittenen-Kurse und kennen keine Custom
Instructions. Von 30 Teilnehmenden haben drei die Memory-Funktion
aktiviert. Der Gap zwischen Selbstbild und tatsächlichem Wissen
ist groß – und das ist keine Kritik, sondern eine Einladung zur
ehrlichen Bestandsaufnahme.





Europa vs. USA: Misserfolge feiern vs. Erfolge
feiern


In Europa wird geschrieben über das, was nicht funktioniert. In
den USA wird gefeiert, was geht. Beide Perspektiven haben ihre
Berechtigung – aber das Verhältnis ist schief. Und der soziale
Druck, sofort alles zu nutzen, macht es nicht besser.





Druck rausnehmen – die Realität ist weniger
dramatisch


McKinsey: 1 von 10 KI-Pilotprojekten ist live. Gartner: 40
Prozent aller Agentenprojekte werden bis 2027 gestoppt. LinkedIn
zeigt die Leuchttürme – nicht die Mehrheit. Niemand muss DeepSeek
getestet haben. Fokus auf den eigenen Kernbereich ist smarter als
Feature-Sampling.





Häufig gestellte Fragen:





Warum nutzen so wenige die verfügbaren KI-Features
wirklich?


Weil wir schnell zufrieden sind, wenn etwas "gut genug"
funktioniert. Der Aufwand, mehr zu lernen, erscheint höher als
der wahrgenommene Nutzen – obwohl das oft nicht stimmt.





Wie erkenne ich, ob meine KI-Selbsteinschätzung
realistisch ist?


Teste die Basics: Hast du Custom Instructions eingerichtet? Weißt
du, welches Modell du nutzt und welchen Wissensstand es hat?
Kannst du KI mit einem Satz erklären? Diese Fragen zeigen
schnell, wo man wirklich steht.





Muss ich wirklich jedes neue Tool ausprobieren?


Nein. Es ist schlicht unmöglich. Fokussiere dich auf
Entwicklungen in deinem Kernbereich. Alles andere kannst du
beobachten, ohne mitzumachen.





Was tun, wenn man im Workshop eine gemischte Gruppe hat –
Anfänger und Experten?


Vorher abfragen. Alle abholen. Expertinnen als
Gruppenführerinnen einbinden. Und klar kommunizieren: Wer schon
weiter ist, bitte um Geduld.









Über die Hosts:





Manuela Machner ist KI-Expertin mit Fokus auf Tourismus und
KMU. Sie berät Unternehmen, hält Workshops und Keynotes und
zeigt, wie KI praxisnah und ohne Hype eingesetzt werden kann.
Mehr: www.kinet.ai






Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und beschäftigt sich
mit dem menschlichen Verhalten im Kontext neuer Technologien. Er
bringt die psychologische Perspektive in die KI-Debatte –
sachlich, fundiert, praxisnah. Mehr: www.brandkarma.at






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