Algorithmus trifft KI.

„Das ist doch nur ein Algorithmus.“ Den Satz höre ich ständig. In Meetings. Auf LinkedIn. Am Küchentisch. Meistens von Leuten, die damit meinen: Das ist keine KI. Keine Sorge. Nichts Besonderes.

Und dann gibt es die andere Seite: „KI macht jetzt alles.“ Meistens von denselben Leuten. Nur einen Satz später.

Ich wollte wissen: Wo liegt eigentlich die Grenze? Gibt es die überhaupt? Und weiß irgendjemand, wovon er redet?

81 Prozent kennen das Wort. 10 Prozent wissen, was es bedeutet.

Die Bertelsmann Stiftung hat Tausende Deutsche gefragt. Repräsentativ, über Jahre. Das Ergebnis ist so deutsch wie ein Formular in dreifacher Ausfertigung: Man kennt den Begriff. Man versteht ihn nicht. Und man hat eine Meinung dazu.

81 Prozent haben das Wort „Algorithmus“ schon mal gehört. Klingt gut. Aber nur jeder Zehnte kann erklären, was einer tut. Und 45 Prozent — fast die Hälfte — fällt auf die Frage „Was verbinden Sie damit?“ schlicht nichts ein. Gar nichts.

Und es wird besser: 97 Prozent der Akademiker kennen den Begriff. Bei Menschen mit Haupt- oder Realschulabschluss sind es 54 Prozent. Die Kluft hat sich seit 2018 kaum verringert. Wir reden über Algorithmen und KI, als wären es Alltagsbegriffe. Aber für fast die Hälfte der Bevölkerung ist das Rauschen.

Also gut. Dann fangen wir mal an.

Was ein Algorithmus ist — in echt

Ein Algorithmus ist ein Rezept. Nicht mehr. Nimm Mehl, Wasser, Hefe, Salz. Knete fünf Minuten. Lass den Teig eine Stunde gehen. Backe bei 220 Grad. Fertig: Brot. Immer dasselbe Brot, wenn du dich an das Rezept hältst.

Ein Computer-Algorithmus funktioniert genauso. Er bekommt eine Eingabe, folgt einer festen Abfolge von Schritten und liefert ein Ergebnis. Immer gleiche Eingabe, immer gleiches Ergebnis. Er denkt nicht. Er entscheidet nicht. Er folgt Anweisungen. Wie ein sehr schneller, sehr geduldiger Koch, der nie improvisiert.

Dein Navi berechnet die kürzeste Strecke? Algorithmus. Deine Bank sortiert Überweisungen nach Datum? Algorithmus. Die Suchmaschine findet Ergebnisse zu deiner Frage? Algorithmus — plus, inzwischen, eine ganze Menge mehr. Aber dazu kommen wir noch.

Der Punkt ist: Ein Algorithmus ist nichts Geheimnisvolles. Es ist ein Kochrezept für Maschinen. Und wer das weiß, kann anfangen, die richtige Frage zu stellen: Ab wann ist es mehr als ein Rezept?

Der Netflix-Trick

2006 schrieb Netflix einen Wettbewerb aus. Eine Million Dollar für bessere Empfehlungsalgorithmen. So stand es in der Presse: Algorithmen. Kein Mensch sagte KI.

2024 heißt dasselbe System „AI-Driven Personalisation“. Die Grundtechnologie hat sich weiterentwickelt, ja. Aber der Namenswechsel hat mehr mit Marketing zu tun als mit Technik. Und er hat einen Namen: AI Washing. 2024 wurden mindestens 15 Unternehmen von Regulierern für übertriebene KI-Behauptungen gerügt — doppelt so viele wie im Vorjahr. Typisch: Ein Chatbot wird auf bestehende Software geschraubt, und plötzlich ist alles „KI-gesteuert“.

Das ist kein Kavaliersdelikt. Wer nicht unterscheiden kann, was KI ist und was nicht, kann auch nicht beurteilen, was gerade passiert. Und wer das nicht beurteilen kann, dem wird es erklärt — von denen, die etwas verkaufen wollen.

Wo die EU die Linie zieht

Die Europäische Union hat es versucht. Im AI Act, Artikel 3, steht ein Wort, das die ganze Grenzziehung ausmacht: infers. Schlussfolgern.

Wenn ein System aus Daten eigenständig Schlüsse zieht, die über vorgegebene Regeln hinausgehen — dann ist es KI. Wenn nicht, ist es Software. Klingt einfach. Ist es nicht. Viele EU-Mitgliedstaaten halten die Definition für zu breit und zu vage. Die Richtlinien der EU-Kommission vom Februar 2025 sagen: „case-by-case“. Das hilft in der Praxis ungefähr so viel wie ein Regenschirm im Tornado.

Ein Spamfilter mit festen Regeln — wenn der Betreff „Viagra“ enthält, ab in den Spam — ist ein Algorithmus. Derselbe Spamfilter, der aus Millionen E-Mails lernt, welche Muster Spam ausmachen? Das ist Machine Learning. Das ist KI. Gleiche Funktion. Gleicher Name im Alltag. Fundamental anderer Mechanismus.

Was funktioniert, ist keine KI mehr

Es gibt ein Muster, das mich seit Monaten fasziniert. Larry Tesler hat es um 1970 formuliert: „Intelligence is whatever machines haven’t done yet.“ Sobald ein Computer etwas kann, hört man auf, es „intelligent“ zu nennen.

Schach spielen war „intelligent“ — bis Deep Blue es konnte. Dann war es „Brute Force“. Texterkennung war „KI“ — bis sie in jedem Scanner steckte. Dann war es ein „Feature“. Spam filtern war „KI“ — jetzt ist es eine Checkbox in den Einstellungen.

Pamela McCorduck nannte es 1979 das „odd paradox“: Jeder praktische KI-Erfolg wird in seine Anwendungsdomäne einverleibt und verschwindet als „KI“. Die Leistung bleibt. Das Label verschwindet. Und ChatGPT? Ist heute „KI“. Aber in zehn Jahren? Wenn jeder Texteditor einen Assistenten eingebaut hat? Dann ist es vermutlich einfach — eine Funktion.

Die Medien und der blinde Fleck

Die Bertelsmann Stiftung hat sich nicht nur gefragt, was die Deutschen über Algorithmen wissen. Sie hat auch untersucht, wie Medien darüber berichten — und wer dabei zu Wort kommt. 18.000 Artikel, Nachrichtensendungen und Online-Texte, von 2005 bis 2020.

Das Ergebnis: Die Berichterstattung ist explodiert. Von 17 Erwähnungen pro Monat im Jahr 2010 auf 498 im ersten Halbjahr 2020. Und das war vor ChatGPT. Aber der Ton ist schief: 42 Prozent der Berichte sind positiv, nur 12 Prozent kritisch. Und die Stimmen? 37 Prozent der zitierten Akteure kommen aus der Wirtschaft. 7 Prozent aus der Politik. Und 4 Prozent — vier — aus der Zivilgesellschaft.

Heißt übersetzt: Wer in Deutschland etwas über KI erfährt, erfährt es vor allem von Unternehmen, die KI verkaufen wollen. Nicht von Verbraucherschützern, Gewerkschaften oder Bürgerrechtlern. Die Debatte klingt wie eine Produktpräsentation — nicht wie ein Gespräch über Technologie, die alle betrifft.

Warum mich das beschäftigt

Ich arbeite seit über dreißig Jahren mit Technologie — erst als Agentur-Gründer, dann im Vertrieb, jetzt in der Business Intelligence. Ich nutze KI jeden Tag — Claude, ChatGPT, Gemini, je nach Aufgabe. Ich bin nicht technikfeindlich. Ich bin das Gegenteil.

Aber genau deshalb stört mich die Verwechslung. Weil sie zwei Probleme schafft:

Erstens: Wer alles „KI“ nennt, verharmlost die echte KI. Wenn ein Sortieralgorithmus in der Kantine schon „KI“ ist, dann klingt ein System, das selbstständig Entscheidungen über Kreditvergabe oder Strafmaße trifft, auch nicht mehr bedrohlich. Ist ja „nur KI“. Wie der Algorithmus in der Kantine.

Zweitens: Wer alles „KI“ nennt, überschätzt die harmlose Software. Wenn mein Empfehlungsalgorithmus plötzlich „KI-gesteuerte Personalisierung“ heißt, klingt das nach Überwachung. Nach Manipulation. Nach etwas, das ich nicht kontrollieren kann. Dabei sortiert er nur Filme nach meinem Geschmack.

Beides ist falsch. Beides ist gefährlich. Und beides ließe sich vermeiden, wenn wir präziser reden würden.

Die Daten dazu

Ich habe die Zahlen in einem Datenstück aufbereitet: die Wissenslücke, das Spektrum von Taschenrechner bis Agent, die Chronik der Umtaufe, den KI-Effekt und die Kluft zwischen Experten und Bevölkerung. Mit Charts, mit Quellen, zum Nachprüfen.

→ Datenstück #10: Algorithmus trifft KI.

Die eigentliche Frage

Algorithmus oder KI — die Unterscheidung klingt akademisch. Ist sie nicht. Sie entscheidet darüber, wie wir regulieren, was wir fürchten, und wem wir vertrauen.

67 Prozent der Menschen weltweit sagen, sie hätten „ein gutes Verständnis, was KI ist“. 77 Prozent der Amerikaner misstrauen gleichzeitig Unternehmen und Regierung beim verantwortungsvollen Umgang damit. Das passt nicht zusammen. Oder es passt zu gut — weil die meisten spüren, dass sie die Dinge nicht so gut verstehen, wie sie glauben.

Die Grenze zwischen Algorithmus und KI ist unscharf. Aber die Grenze zwischen Verstehen und Nicht-Verstehen — die ist messbar. Und die Daten zeigen: Wir stehen auf der falschen Seite.

Nicht weil wir dumm sind. Sondern weil niemand es uns erklärt. Und die, die es könnten, lieber „KI“ auf ihre PowerPoint schreiben. Ich hasse übrigens PowerPoint. Seit zwanzig Jahren Marketing, und ich hasse es immer noch. Aber ich weiß, wie Folien funktionieren. Und genau deshalb weiß ich: Wenn „KI“ draufsteht, kaufen die Leute. Egal, was drin ist.

Quellen: Bertelsmann Stiftung, „Was Deutschland über Algorithmen und KI weiß“ (2022). Bertelsmann Stiftung, Diskursanalyse Algorithmen (2005–2020). EU AI Act, Artikel 3 (2024). EU-Kommission, Guidelines zur KI-System-Definition (2025). Stanford HAI, AI Index Report (2025). Pew Research, „How the US Public and AI Experts View AI“ (2025). Unite.AI, AI Washing Report (2024). Larry Tesler / Pamela McCorduck / Quote Investigator.