KI ist nicht immer notwendig. Es gibt viele Situationen, in denen konventionelle Informatiklösungen effektiver, einfacher oder kostengünstiger sein können. Hier sind einige Beispiele, wann man besser auf traditionelle Ansätze zurückgreifen sollte:

1. Einfache Aufgaben: Wenn die Aufgabe klar definiert und nicht komplex ist, wie z.B. einfache Datenverarbeitung oder Automatisierung von Routineaufgaben, sind konventionelle Programmieransätze oft ausreichend.

2. Ressourcenbeschränkungen: KI-Modelle benötigen oft erhebliche Rechenressourcen und Daten. In Umgebungen mit begrenzten Ressourcen kann es sinnvoller sein, auf einfachere Algorithmen zurückzugreifen.

3. Transparenz und Nachvollziehbarkeit: In Bereichen, in denen Entscheidungen nachvollziehbar und transparent sein müssen, wie z.B. im Gesundheitswesen oder in der Finanzbranche, können traditionelle Algorithmen oft besser geeignet sein, da sie leichter zu verstehen und zu erklären sind.

4. Geringe Datenverfügbarkeit: KI benötigt große Mengen an Daten, um effektiv zu lernen. Wenn nur begrenzte Daten zur Verfügung stehen, können konventionelle Methoden oft bessere Ergebnisse liefern.

5. Schnelligkeit und Effizienz: In manchen Fällen kann die Implementierung einer konventionellen Lösung schneller und effizienter sein, insbesondere wenn die Anforderungen klar sind und keine komplexen Anpassungen erforderlich sind.

Insgesamt hängt die Entscheidung, ob KI oder konventionelle Informatik verwendet werden sollte, von den spezifischen Anforderungen des Projekts, den verfügbaren Ressourcen und den gewünschten Ergebnissen ab. Es ist wichtig, die Vor- und Nachteile beider Ansätze abzuwägen, um die beste Lösung zu finden.