Kaum ein Begriff wird derzeit so inflationär benutzt wie „Künstliche Intelligenz“ – oder kurz KI. Für viele klingt das nach einer Art digitalem Gehirn, das denkt, entscheidet und fast schon menschlich wirkt. Doch dieses Bild ist irreführend und schafft falsche Erwartungen, besonders in einer Branche, die stark auf Präzision, Organisation und Verlässlichkeit angewiesen ist: der Veranstaltungs- und Kongresswelt.
In diesem Beitrag möchten wir erklären, was KI wirklich bedeutet, warum der Begriff KI irreführend sein kann, und welche Rolle KI sinnvollerweise in der Kongressbranche spielen kann – und wo sie auf keinen Fall eingesetzt werden sollte.
KI wird uns fälschlicherweise gerne als Mensch/menschliches Gehirn dargestellt
Was bedeutet eigentlich „Künstliche Intelligenz“ – und warum der Begriff irreführend ist?
Wann bezeichnen wir einen Menschen als intelligent? Wenn er Muster nicht nur erkennt, sondern auch kritisch hinterfragt, wenn er Erfahrungen auf neue Situationen übertragen, bewusst und reflektiert entscheiden und dabei auch einmal Regeln kreativ umgehen kann, um zu neuen Lösungen zu kommen.
All das ist zutiefst menschlich und hat mit dem, was wir heute KI nennen, nichts zu tun.
Was wir unter „Künstlicher Intelligenz“ verstehen, ist in Wahrheit ein System, das mathematische Wahrscheinlichkeiten berechnet. Es wendet keine Regeln kreativ an, sondern folgt Mustern aus Trainingsdaten. Es versteht nicht, was es tut. Es hat keine Intuition, keine Erfahrung, kein Bewusstsein für Konsequenzen.
Warum klassische Funktionen und Analysewerkzeuge oft vollkommen ausreichen
Viele Prozesse in der Veranstaltungsplanung sind regelbasiert, vorhersehbar und gut strukturiert. Dafür braucht man häufig keine KI, sondern:
- Filterfunktionen
- Logiken
- Statistische Auswertungen
- Automatisierungen
- Workflows
Diese Tools sind:
- verlässlich,
- kontrollierbar,
- ressourcenschonend,
- und leicht zu testen.
Ein simples Beispiel:
Die automatische Zuordnung von Teilnehmenden zu Workshops anhand von Interessen muss keine KI sein. Eine gut gestaltete Regel oder Sortierlogik ist meist nicht nur schneller, sondern auch transparenter.
Nachhaltigkeit: Warum KI alles andere als „grün“ ist
KI gilt oft als moderne Lösung, ist aber energetisch sehr belastend. Das Training großer Modelle benötigt enorme Rechenleistung, spezialisierte Hardware und große Serverfarmen, die viel Strom und Kühlung verbrauchen. Auch im laufenden Betrieb verursacht jede KI-Abfrage deutlich mehr Energieaufwand als klassische Softwarefunktionen. Herkömmliche Analyse- und Automatisierungswerkzeuge arbeiten dagegen wesentlich effizienter und ressourcenschonender. Für eine Branche, die zunehmend Wert auf Nachhaltigkeit legt, bedeutet das: Nicht jede Aufgabe sollte aus ökologischer oder wirtschaftlicher Sicht mit KI gelöst werden, wenn einfache, energiearme Tools völlig ausreichen.
KI ist mächtig – aber auch fehleranfällig
Ein weit verbreiteter Irrglaube: KI ist präziser und fehlerfreier als klassische Software. In Wahrheit gilt:
- KI erfindet manchmal Inhalte („Halluzinationen“)
- KI versteht fachliche Zusammenhänge nicht
- KI lässt sich leicht durch ungewöhnliche Eingaben verwirren
- KI produziert Wahrscheinlichkeiten, keine Fakten
In Bereichen, in denen Fehler kritisch sind, ist KI deshalb nicht die richtige Wahl.
Wo KI im Veranstaltungsmanagement nicht eingesetzt werden sollte
Bewertung wissenschaftlicher Abstracts oder Bewerbungen
Warum?
- KI kann Qualität nicht objektiv bewerten.
- Sie bevorzugt Muster statt Innovation.
- Sie kann unfaire oder diskriminierende Tendenzen entwickeln.
- Juristische und ethische Risiken sind enorm.
Die Bewertung wissenschaftlicher Inhalte gehört daher in die Hände von Menschen.
Programmplanung und Speakerauswahl
Warum?
- Programmplanung erfordert Kontext und fachliche Tiefe.
- Erfahrung und menschliches Urteilsvermögen sind entscheidend für Qualität.
- Automatisierte Entscheidungen können Diversität und Fairness beeinträchtigen.
- KI versteht keine Inhalte, sondern erkennt nur statistische Muster.
Solche Entscheidungen sollten daher immer von Menschen getroffen werden.
Wo der Mehrwert nicht im Verhältnis zum Aufwand steht
Beispiele aus dem Teilnehmermanagement:
- Prüfung von Pflichtfeldern in Registrierungsformularen – klassische Validierungen reichen völlig aus.
- Erkennung von Dubletten in Teilnehmerlisten – klare Regeln funktionieren zuverlässiger und energieärmer.
- Automatisches Verbuchen eingehender Aufträge – feste Regeln, Statuszuordnungen und Workflows leisten dies deutlich zuverlässiger und nachvollziehbarer als KI.
Wo KI im Veranstaltungsmanagement sinnvoll eingesetzt werden kann
Formulierungshilfe für Standard-E-Mails aus der Teilnehmerregistrierung
Formulierungshilfe für Standard-E-Mails aus der Teilnehmerregistrierung:
- KI kann Textbausteine automatisch sprachlich optimieren.
- Sie hilft, höfliche und klare Formulierungen zu finden.
- Sie kann Varianten für unterschiedliche Zielgruppen vorschlagen.
Keyword-Erkennung und Themencluster
KI ist gut darin, Muster zu finden.
Beispiel:
- Aus vielen Abstracts automatisch zentrale Schlagworte herausfiltern
- Themen zu Clustern zusammenfassen
- Häufige Begriffe erkennen
Das spart Zeit, liefert aber nur Vorarbeit, keine Entscheidung.
Automatische Zusammenfassung von längeren Texten oder Vortragsinhalten:
- KI kann aus langen E-Mails, Abstracts oder Sitzungsnotizen die wichtigsten Punkte herausfiltern.
- Sie reduziert komplexe Inhalte auf leicht verständliche Kernaussagen.
- Sie spart Zeit bei der Vorbereitung von Programmtexten oder internen Abstimmungen.
Sollten Sie überlegen, KI in Ihrer Veranstaltungsplanung einzusetzen, sollten Sie sich zunächst fragen, ob der Nutzen wirklich den Aufwand rechtfertigt – und ob die Größe und Komplexität Ihrer Veranstaltung den Einsatz überhaupt sinnvoll machen. KI kann unterstützen, wo große Datenmengen und wiederkehrende Muster eine Rolle spielen, doch für viele Aufgaben bleiben klare Regeln, klassische Analysetools, menschliches Urteilsvermögen und transparente Prozesse die verlässlichere Wahl.
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