Die Fähigkeiten von Systemen, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, konnten in den letzten Jahren beachtliche Fortschritte erzielen. Gleichwohl besteht nach wie vor eine große Diskrepanz zwischen der Leistungsfähigkeit von KI und erfahrenen Mitarbeiter* innen. KI-Systeme sind datengetrieben und lassen sich gut auf Aufgaben trainieren, die einen gleichbleibenden Bezugsrahmen haben. Plötzliche oder auch schleichende Veränderungen der äußeren Rahmenbedingungen stellen KI-Systeme hingegen vor große Probleme: Zu den veränderten Bedingungen gibt es nicht sofort ausreichend Daten, um die KI mit Deep-Learning Ansätzen neu zu trainieren. Menschen hingegen sind sehr gut darin, Gelerntes schnell auf neue Problemstellungen zu adaptieren. Um für die jeweilige Situation das beste Ergebnis zu erzielen, ist es daher sinnvoll, die unterschiedlichen Stärken von Mensch und KI zusammenzubringen. Es geht also nicht darum, Menschen durch KI zu ersetzen, sondern Menschen durch KI so zu unterstützen, dass die Symbiose aus Mensch und KI die bestmöglichen Ergebnisse liefert.