„Mit uns ist die Entwicklung einer App so einfach, wirklich jeder kann es schaffen.“ Builder.ai sammelt mit diesem Versprechen zwischen 2012 und 2025 Hunderte Millionen Dollar von Investor*innen. Die KI-Assistentin Natasha soll Apps zu 80 Prozent automatisch entwickeln und Software-Entwicklung so einfach machen wie eine Pizzabestellung. Dahinter steckt aber vor allem ausgelagerte menschliche Entwicklungsarbeit.
Builder.ai ist kein Einzelfall. Im Mai 2026 klagt die US-Handelsbehörde FTC, die Cox Media Group habe ein „KI-gestütztes Active-Listening-Tool“ beworben, das über Smart Devices angeblich relevante Gespräche in Echtzeit mithören und darauf basierend zielgenaue Werbung schalten kann. In Wahrheit verkauft das Unternehmen nur E-Mail-Listen weiter, die es vorher bei Datenhändlern eingekauft hat, die gibt sie als „KI-Leads“ aus. Am Ende einigen sich die Behörde und das Unternehmen auf eine Vergleichszahlung in Millionenhöhe.
Builder.ai und die Cox Media Group tricksen mit KI-Leistungen, die es gar nicht gibt. Sie betreiben „KI-Washing“.
Was ist KI-Washing?
„Beim KI-Washing wird behauptet, ein attraktives Ergebnis entstehe durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, meist um höhere Preise zu rechtfertigen“, sagt die KI-Beraterin Xiao Chen im Gespräch mit campus a. Im Hintergrund arbeiteten aber entweder klassische Algorithmen oder manuelle Prozesse. Chen ist Mitglied bei Women in AI Austria, einem gemeinnützigen Verein, der sich seit 2020 für Frauen und Diversität in der KI-Entwicklung einsetzt.
„Wenn das Ergebnis stimmt und der Wertbeitrag geliefert wird, soll das Produkt entsprechend bepreist werden“, sagt Chen. „Unabhängig davon, ob im Hintergrund eine echte KI oder ein cleverer klassischer Algorithmus arbeitet“. Problematisch werde es, wenn Versprechen gemacht werden, die das Produkt schlicht nicht einhalten kann. Genau dann sprechen Expert*innen von „KI-Washing“.
Laut einer Umfrage der Unternehmensberatung McKinsey aus dem Jahr 2024 nutzten rund 78 Prozent aller Unternehmen weltweit KI. Private Investitionen in den KI-Sektor wuchsen in den USA auf 109 Milliarden US-Dollar an, der KI-Boom hält an.
Warum ist KI-Washing überhaupt ein Problem?
Investor*innen würden derzeit irrationale Prämien für alles zahlen, wo KI draufsteht. Das sei nur gerechtfertigt, wenn dahinter echte Künstliche Intelligenz mit ihrer exponentiellen Skalierbarkeit stecke, sagt Chen. „Laufen die Prozesse tatsächlich nur durch versteckte Menschenarbeit, platzt genau dieses Skalierbarkeitsversprechen und damit die Bewertung”, sagt sie. „KI-Washing“ lebe von Informationsasymmetrie und der Angst, den Hype zu verpassen. Wer das Label nicht auf dem Produkt habe, wirke schnell rückständig.
Wer sein Produkt offensiv als „KI-System“ vermarkte, laufe Gefahr den umfangreichen Compliance-Pflichten des EU AI Act zu unterliegen, sagt Chen. Stark regulierte Branchen wie die Finanzwirtschaft oder die Medizintechnik blieben bisher zurückhaltend. Im Konsumentenbereich sei das anders. „Bei der intelligenten Waschmaschine wird oft simple Sensorik oder Logik, die es seit 20 Jahren gibt, als KI verkauft”, sagt Chen. Laut PR News brachte die FTC seit September 2024 mehr als ein Dutzend Verfahren auf den Weg, sie nehmen überzogene Konsumentenversprechen ins Visier.
Im März 2024 prägte der damalige Chef der US-Börsenaufsicht Securities and Exchange Commission SEC, Gary Gensler, den Begriff „AI-Washing“. Falsche technologische Tatsachenbehauptungen grenzten an Anlegerbetrug, sagt er. Die ersten SEC-Verfahren richteten sich gegen zwei Investmentfirmen, am Ende zahlen die Strafen von 225.000 und 175.000 US-Dollar.
Ein „Stresstest“ kann helfen
Wer wissen will, ob in einem Produkt tatsächlich KI steckt, dem empfiehlt Chen ihren sogenannten Stresstest. Bei einer „KI-gestützten” Lern-App auf Instagram stellt sie statt der vorgesehenen Multiple-Choice-Fragen eine offene Frage: „Ich glaube, es ist so und so, aber ich bin mir nicht sicher. Hilf mir bitte zu verstehen, warum diese Antwort richtig oder falsch ist.“ Mit dieser Frage sei der Chatbot nicht klargekommen, sagt sie.
„Es fehlt die grundlegendste Eigenschaft aktueller KI, die Verarbeitung unstrukturierter Daten und natürlicher Sprache“, sagt Chen. „Wenn ein System den vorgesehenen Pfad nicht verlassen kann, ist es meist nur ein starrer Entscheidungsbaum und keine KI.“ Als Faustregel empfiehlt Chen, nie für den Stempel KI zu bezahlen, sondern immer nur für das gelöste Problem.
Hat KI-Washing eine Zukunft?
„KI-Washing“ untergrabe das Vertrauen in künstliche Intelligenz gleich doppelt, sagt Chen. Wer ein Produkt kauft, das die Erwartung nicht hält, wird grundsätzlich skeptischer. Gleichzeitig verwasche der inflationäre Gebrauch des Labels die Grenze zwischen echter und vorgespiegelter KI. „Unsere Generation, die nicht originär mit generativer KI aufgewachsen ist, hat oft noch ein ausgeprägteres menschliches Einschätzungsvermögen“, sagt sie. „Wir sind es gewohnt, Dinge erst einmal zu hinterfragen.“ Für jüngere Nutzer*innen sei das ungleich schwerer.
„Irgendwann wird KI genauso unsichtbar und allgegenwärtig sein wie Elektrizität oder das Internet, und das reine Label verliert dann seine Zugkraft“, sagt Chen. Das bedeute jedoch nicht, das Thema erledige sich von selbst.
Das Internet sei ein gutes Beispiel dafür: Es funktioniere heute zwar als globale Infrastruktur, sei aber keineswegs von Natur aus fair, transparent oder für jeden gleichermaßen zugänglich. „Dass wir es dennoch so selbstverständlich nutzen können, geht nur, weil bis heute unzählige engagierte Menschen täglich daran arbeiten, das Netz gerechter zu machen“, sagt sie. Genau dasselbe werde künftig für Künstliche Intelligenz gelten. „Das Buzzword mag verschwinden, aber die Verantwortung bleibt bestehen.”
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