# AI-Washing

URL: https://www.tim-kloetzing.de/podcast/umparken-im-kopf/8-ai-washing/
Reihe: Umparken im Kopf
Folge: 8
Datum: 29.09.2025
Dauer: 12 Min

## Worum es geht

Unterscheidung zwischen Automatisierung und KI In dieser Episode von 'Umparken im Kopf' wird das Phänomen des AI-Washings untersucht, bei dem Unternehmen fälschlicherweise behaupten, Künstliche Intelligenz zu nutzen. Tim Klötzing erklärt die Risiken und gibt Beispiele aus der Finanzbranche, dem Einzelhandel und der Lebensmittelindustrie. Zudem wird der Unterschied zwischen Automatisierung, Workflows, Chatbots und echter KI erläutert, um ein besseres Verständnis für diese Begriffe zu schaffen. Die Episode schließt mit einem Aufruf zur kritischen Betrachtung von KI-Anwendungen in der Autobranche. Takeaways: AI-Washing bedeutet, dass Unternehmen fälschlicherweise behaupten, KI zu nutzen. Vertrauen ist entscheidend in der Beziehung zu Kunden und Partnern. Automatisierung ist nicht automatisch intelligent. Ein Workflow ist ein festgelegter Ablauf ohne KI. Ein Assistent reagiert auf Anfragen, handelt aber nicht selbstständig. Ein Agent verfolgt Ziele und plant eigenständig. RAG-Systeme kombinieren Sprachmodelle mit externen Wissensquellen. Nicht alles, was nach KI klingt, ist wirklich intelligent.

## Gespräch als Text

Automatisch erstellte Abschrift, Namen abgeglichen.

[00:00] Umparken im Kopf. Dein KI-Podcast für die Autobranche. Die Automobilwelt steht vor einem gewaltigen Umbruch. Künstliche Intelligenz verändert alles. Wie wir Autos verkaufen und warten und vor allem, wie wir denken. Wir sprechen über neue Trends, Chancen, mutige Entscheidungen und echte Praxisbeispiele, die den Autohandel von morgen prägen werden. Ich bin Tim Klötzing, KI- und Marketingberater und jemand, der glaubt, wer heute im Kopf umparkt, fährt morgen ganz vorne mit. Schön, dass du dabei bist. Lass uns gemeinsam den Blick auf die Zukunft richten. Hallo und herzlich willkommen zurück zu einer neuen Folge Umparken im Kopf – KI-Wissen für die Autobranche.

[00:56] Heute gehen wir einem wirklich aktuellen und spannenden Thema auf den Grund, das noch recht neu ist. Vielleicht hat den Begriff noch nicht jeder gehört. Aber der kursiert, ich sag mal so, in der Fachwelt schon deutlich. Und zwar AI-Washing. Also Fälle, in denen Unternehmen behaupten, künstliche Intelligenz einzusetzen – in Wahrheit steckt da kaum was hinter oder auch gar keine Intelligenz da drin. Da schauen wir uns mal konkrete Beispiele an und danach klären wir auf, was eigentlich der Unterschied zwischen Automatisierung, Workflows, Chatbots und echter KI ist. Mein Ziel für heute, euch einen klaren Blick zu geben, damit ihr die Marketingbegriffe besser versteht. Fangen wir mit AI-Washing also an.

[01:43] Was bedeutet das eigentlich? AI-Washing heißt, ein Unternehmen behauptet, KI einzusetzen, aber in Wirklichkeit sind es einfache, festprogrammierte Abläufe oder sogar manuelle Tätigkeiten. Ja, das gibt's. Warum ist das problematisch? Weil es Vertrauen zerstört. Mitarbeiter, Partner und Kunden verlassen sich auf Versprechen, die so nicht eingehalten werden. Gerade jetzt in einer Zeit, wo es halt schon stark um Vertrauen mit KI geht, da ist das halt elementar wichtig. Und außerdem kann es ja auch rechtliche Risiken geben, wenn man Dinge als KI verkauft, die es einfach nicht sind. Schauen wir uns mal ein paar plakative Beispiele an.

[02:30] Beispiel 1 kommt aus der Finanzbranche. Da haben zwei Investmentberater in den USA öffentlich damit geworben, dass sie KI nutzen, um Anlageentscheidungen zu treffen. Ja, das hat sich die Börsenaufsicht, die SEC, genauer angeschaut und festgestellt, das stimmt und es gab gar keine echte KI, sondern viel heiße Luft und daraufhin auch empfindliche Strafen und natürlich auch ein gewaltiger Imageschaden. Klassischer Fall von AI-Washing. Das zweite Beispiel ist Amazon Go mit dem Konzept Just Walk Out. Die Idee, man geht in einen Laden oder in einen Supermarkt, nimmt sich Produkte, verlässt ihn wieder und die Abrechnung läuft vollautomatisch über KI.

[03:23] Das klingt beeindruckend, ich erinnere mich dran, auch solche Läden in den USA gesehen zu haben. In der Realität stellte sich aber heraus, ein großer Teil der Transaktionen wurde von hunderten Mitarbeitern in Indien manuell überprüft. Der KI-Anteil war deutlich kleiner, als Amazon zunächst glauben ließ. Och, das ist AI-Washing. Wenn ein Narrativ größer verkauft wird, als es wirklich ist. Drittes Beispiel Coca-Cola. Der neue Geschmack Y3000 oder Y3000. Laut Werbung wurde dieser Geschmack co-created with AI. Also, gemeinsam mit KI entwickelt. Klingt futuristisch, aber Kritiker sagen, das vor allem ist ein Marketing-Gag.

[04:13] Das ist vor allem ein Marketing-Gag. Ob wirklich KI beim Geschmack eine Rolle spielt, das ist nun mal auch echt wirklich sehr fraglich. Ja, ein viertes Beispiel. Das zeigt, wie gefährlich, ja, schlecht, also gefährlich ist relativ, aber dass es wirklich unvorteilhaft ist, schlecht eingesetzt, also wie schlecht eingesetzte KI sein kann. Sorry für den kryptischen Satz, aber meine Gedanken sind gerade all over the place. Ja, Kanada. Ein Chatbot auf der Website gab einem Kunden eine falsche Auskunft zur Rückerstattung. Vor Gericht versuchte die Airline, sich dann herauszureden mit dem Argument, Jaja, das war ja nur ein Chatbot. Das half aber nichts. Am Ende haftete die Airline für die falsche Information.

[04:59] Streng genommen kein AI-Washing, aber eine Mahnung, wer KI oder auch nur halb intelligente Systeme nach außen stellt, muss dafür die Verantwortung übernehmen. Die Beispiele machen klar, AI-Washing ist kein kleiner Marketing-Trick. Es ist riskant, kann Vertrauen zerstören. Und für uns in der Autobranche heißt das, wir müssen genau hinschauen. Nur weil KI auf dem Tool draufsteht, heißt das noch lange nicht, dass echte Intelligenz drinsteckt. Und damit sind wir beim zweiten Teil der heutigen Folge. Denn wenn so viele Begriffe im Umlauf sind, Workflow, Assistant, Agent, Automatisierung, Chatbot, Rack, Wie sollen wir denn da den Überblick behalten?

[05:52] Und genau das möchte ich mit euch sortieren. Starten wir mit dem Workflow. Ein Workflow ist im Grunde ein fest verdrahteter Ablauf. Man kann sich das wie ein Fließband vorstellen. Erst kommt Schritt A, dann B, dann C und so weiter. Immer in derselben Reihenfolge. KI muss dabei nicht zwingend eine Rolle spielen. Vielleicht nutzt man an einer Stelle ein Sprachmodell, zum Beispiel um automatisch einen Text zu generieren. Aber im Kern bleibt es. Ein Workflow macht exakt das, was man ihm vorher programmiert hat. Nicht mehr und nicht weniger. Ein Assistant oder Assistent, der ist da schon ein bisschen flexibler.

[06:39] Ein Assistant reagiert auf Anfragen, wenn man ihn anspricht. Das kann ein Sprachmodell wie ChatGPT sein oder ein CustomGPT, das speziell auf irgendeinen Anwendungsfall von euch vortrainiert wurde. Sprich, ihr gebt dem schon mal so ein bisschen Kontext, dass der immer weiß, worum es geht. Zum Beispiel schreibt mir bitte eine Präsentation über E-Mobilität im Verkauf und der Assistant liefert. Wichtig, er handelt nicht von alleine. Er reagiert nur. Ein Agent geht noch einen Schritt weiter. Agenten verfolgen ein Ziel und entscheiden selbst, wie sie dorthin kommen. Sie haben mehrere Werkzeuge und sie planen die Schritte eigenständig.

[07:27] Beispiel, suche aktuelle Autohaus-News, prüfe die Fakten, erstelle einen LinkedIn-Post und generiere ein Bild dazu. Ein Agent kann also recherchieren, filtern, schreiben, gestalten. Und wenn ein Schritt nicht funktioniert, sucht er eine Alternative. Dynamik statt Fließband. An der Stelle vielleicht ein Tipp bei ChatGPT. Wenn man im bezahlten Plan ist, meine ich, kann man den Agent-Modus oder den Agent-Mode auch mal ausprobieren. Muss man sich mal angucken. Gibt es auch viele Berichte darüber. Ist ganz interessant, aber steckt noch ein bisschen in den Kinderschuhen. Okay. Dann haben wir RAG, R-A-G, RAG-Systeme. Das steht für Retrieval Augmented Generation.

[08:12] Hier kombiniert man ein Sprachmodell mit einer externen Wissensquelle. So kann die KI gezielt in Datenbanken oder Dokumenten nachschauen, die wir ihm liefern oder an die Hand geben. Also er sucht nicht einfach frei im Internet, sondern der nutzt wirklich eigene Daten, die wir ihm geben. Beispiel, was steht in unserer neuen Finanzierungs- oder Leasing-Richtlinie von unserem Hersteller? Und ja, das RAG-System durchsucht die PDFs, die wir ihm gegeben haben und formuliert uns eine Antwort. Für Autohäuser ist das recht spannend, weil man damit zum Beispiel Serviceinformationen oder Kundendaten direkt in die Antworten der KI einfließen lassen kann.

[08:59] Da werde ich aber noch mal zu diesem System noch mal eine separate Folge machen, weil das hat schon echt eine gewisse Tiefe. Über all dem steht der Begriff Automatisierung. Automatisierung bedeutet schlicht, ein Prozess läuft ohne menschliches Zutun. Das kann sehr einfach sein, wie ein festgelegter Workflow oder sehr komplex, wie ein eigenständig planender Agent. Wichtig ist, Automatisierung ist nicht automatisch intelligent. Sie kann KI enthalten, muss aber nicht. Und dann last but not least, schließlich der Chatbot oder Voicebot, können wir auch sagen, oder in Zukunft vielleicht auch Videobot. Das ist eigentlich nur die Verpackung, also die Oberfläche, über die man mit dem System ja interagiert, spricht, tippt, wie auch immer.

[09:55] Ein Chatbot kann extrem simpel sein, zum Beispiel ein regelbasierter FAQ-Bot, der nur feste Antworten kennt. Und ich glaube, das Erlebnis kennen wir alle, wenn das so läuft und man eine Frage außerhalb dieser FAQ stellte. Ja, auf der anderen Seite kann der natürlich auch hochintelligent sein, wenn darunter ein Agent oder auch ein komplettes Rack-System läuft. Entscheidend ist, nur weil ich mit einem Chatbot chatte, heißt das noch nicht, dass ich mit echter KI spreche. Ganz wichtig. Mein Fazit heute, nicht alles, was nach KI klingt, ist wirklich intelligent. AI-Washing ist ein Risiko, was auch wirklich Vertrauen zerstören kann.

[10:43] Aber auch wenn keine KI drinsteckt, können Automatisierung und Workflows sehr wertvoll sein. Solange man sie ehrlich benennt. Echte KI bringt dort Mehrwert, wo Muster erkannt werden müssen, wo Entscheidungen fallbezogen getroffen werden und wo Systeme sich weiterentwickeln können. Für euch im Autohaus bedeutet das, lasst euch nicht blenden, sondern fragt nach, was wirklich im Hintergrund läuft. Automatisierung können Prozesse effizienter machen. KI kann neue Möglichkeiten eröffnen, aber der Unterschied ist eben entscheidend. So, ich habe mir Mühe gegeben, das in Ruhe aufzudröseln und euch da mitzunehmen und zumindest auf der Audiospur mal die Dinge näher zu bringen und euch grundsätzlich einen Impuls zu geben, genauer hinzuschauen.

[11:43] Ja, und deswegen habe ich auch hier und da auch mal gestockt, weil meine Gedanken sich da auch immer wieder selber überholen. Ich hoffe, ihr seht's mir nach. Ja, das war die heutige Folge umpacken im Kopf und in der nächsten Episode oder einer der nächsten Episoden schauen wir uns Rack-Systeme mal ganz in Ruhe und detaillierter an. Und ja, da schaue ich auch, dass das wirklich sehr, sehr praxisnah wird. Vielen Dank fürs Zuhören. Bis bald und denkt daran, wer klar unterscheidet, packt nicht nur um im Kopf, sondern steuert auch in Zukunft sein Unternehmen sicher. Macht's gut da draußen. Bis bald. Ciao.