Wenn KI keine Effizienz bringt – liegt das vielleicht an der fehlenden Bedeutung

Die taz titelt: „Studien belegen, dass der Einsatz von KI keine Effizienzgewinne in Unternehmen bringt.“ Ein Satz, der wirkt – und zugleich eine Frage aufwirft:👉 Warum erzeugt etwas so Mächtiges wie Künstliche Intelligenz keinen messbaren Mehrwert?

Die Antwort liegt selten in der Technik selbst. Sie liegt in der semantischen Leere, in der viele KI-Prozesse operieren. Wo Bedeutung fehlt, kann keine Wirksamkeit entstehen. Genau hier setzt die ::Notation an – ein Konzept, das KI nicht als Werkzeug, sondern als strukturierte Bedeutungsmaschine begreift.

💡 Effizienz entsteht, wenn Information, Kontext und Absicht semantisch kohärent verknüpft sind. Die ::Notation, die schloemer-cms entwickelt hat, bildet dafür eine Art Grammatik der KI-Verständlichkeit:

• ::frame definiert den Handlungsrahmen,

• ::interpretation klärt die Bedeutung,

• ::reflektion prüft die Wirkung,

• ::provenance sichert Herkunft und Transparenz.

So wird aus Daten Sinn – und aus Sinn Effizienz.

Während viele Unternehmen KI als Blackbox einsetzen, öffnet die ::Notation diese Box. Sie zeigt, wie Promptengineering, Kontextsteuerung und Governance zusammenspielen müssen, damit Maschinen tatsächlich effizient handeln – statt bloß zu reagieren.

Die Studien, auf die sich die taz beruft, belegen also nicht das Scheitern von KI, sondern das Scheitern an Bedeutung. Wer KI ohne semantische Struktur nutzt, bekommt statistische Antworten – keine intelligenten.

Die eigentliche Frage lautet daher nicht: „Bringt KI Effizienz?“ Sondern: „Verstehen wir, was Effizienz in einem semantischen System überhaupt bedeutet?“

Vielleicht liegt die Zukunft der KI nicht im schnelleren Rechnen,sondern im besseren Verstehen. Und genau dafür steht die ::Notation.

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