2023 habe ich mich hingesetzt, Studien gelesen und mir eine Frage gestellt, die damals unangenehm war: Steuern wir auf die dot-AI-Blase zu, die grösste aller Zeiten?
Drei Jahre später kann ich sagen: Die Frage war falsch gestellt. Nicht weil es keinen Hype gäbe, sondern weil die Blasenfrage von der einzigen Frage ablenkt, die im Unternehmen zählt. Sie lautet nicht, ob der Markt überhitzt. Sie lautet, ob bei euch etwas ankommt.
Der Hype-Zyklus ist ein Naturgesetz, kein Argument
Technologien durchlaufen seit jeher denselben Bogen aus Überschätzung und Ernüchterung, Gartner hat dafür eine Kurve gezeichnet und die stimmt erstaunlich oft. Erinnerst du dich an die Dotcom-Blase? Der Hype war riesig, der Fall dramatisch, und trotzdem sitzen wir heute alle den halben Tag im Internet.
Genau das ist der Punkt. Eine Blase sagt etwas über Bewertungen aus, wenig über Nutzen. Nach dem Platzen von 2000 blieben Amazon, Google und das Geschäftsmodell E-Commerce übrig. Was nach dem KI-Hype übrig bleibt, entscheidet sich in den Betrieben, die in der Zwischenzeit gelernt haben, damit zu arbeiten, und eben nicht an der Börse.
Der teuerste Satz im Unternehmen
„Wir wissen schon, wie das geht.“ Diesen Satz höre ich in Gremien und Workshops öfter als jeden anderen, und er kommt fast nie von den Leuten, die es tatsächlich wissen.
Dahinter steckt ein gut untersuchter Effekt. Kruger und Dunning haben gezeigt, dass Menschen mit wenig Wissen zu einem Thema ihre eigene Kompetenz systematisch überschätzen, während die, die tief drinstecken, an sich zweifeln, weil sie die Tiefe kennen. In Unternehmen sieht das so aus: Das Team, das noch nie ein KI-Projekt in den Betrieb überführt hat, hält die Sache für überschaubar, und die IT, die weiss, was an Datenqualität, Rechten und Schnittstellen daranhängt, wird als Bremse wahrgenommen.
Was in diesen Häusern fehlt, ist selten das Tool und selten das Budget. Es fehlt ein realistisches Selbstbild und der Mut, sich einzugestehen, dass man Hilfe braucht. Transformation beginnt mit Demut, das klingt weich, ist aber der härteste Teil.
Die Einstiegshürde ist gefallen, das ändert mehr als jedes Modell
Kannst du sprechen und eine Frage formulieren? Dann bist du nach der Definition von 2023 inzwischen Entwickler.
Das war 2023 eine Zuspitzung und ist heute Alltag. Die Definition dessen, was Entwicklung bedeutet, hat sich verschoben. Codezeilen sind nur noch der kleinere Teil davon. Der grössere besteht darin, eine Absicht so klar zu beschreiben, dass eine Maschine daraus etwas Nützliches baut. Wer eine Idee präzise formulieren kann, kommt heute an ein Werkzeug, für das er vor fünf Jahren ein Entwicklungsteam gebraucht hätte.
Für Unternehmen hat das zwei Folgen. Der Engpass hat sich von der Programmierung zur Klarheit darüber verschoben, was eigentlich gebaut werden soll. Und die Leute, die diese Klarheit haben, sitzen selten in der IT, sondern im Einkauf, im Innendienst und in der Konstruktion.
Warum das Gerät nie die Lösung ist
Als der Rabbit R1 vorgestellt wurde, musste ich an mein Tamagotchi denken. Ein eigenes Gerät, das genau eine Sache kann, mit einem Versprechen, das grösser war als das Produkt. Vom Rabbit redet heute niemand mehr.
Dieses Muster wiederholt sich in Unternehmen im Kleinen. Es wird ein Tool angeschafft, weil es beeindruckend aussieht, und ein halbes Jahr später öffnet es niemand mehr. Ich habe in einem Industriebetrieb mit 1.200 Mitarbeitenden gesehen, wie nach neun Monaten 400 Lizenzen bezahlt und 60 genutzt wurden. Das Problem war weder das Modell noch das Geld. Es fehlte der Prozess, in dem die KI vorkommt, und die Zeit im Kalender, sie zu üben.
Der globale Blick, ohne Sonntagsrede
KI-gesteuerte Fabriken in China, Quantenforschung in den USA, grüne Technologie in Europa: Die Geschwindigkeit, mit der anderswo investiert wird, ist unangenehm zu beobachten, wenn man aus Deutschland zuschaut. Wer heute in Forschung, Technologie und Leute investiert, bestimmt morgen die Märkte, das ist keine steile These, das ist langweilige Ökonomie.
Nur folgt daraus für einen Mittelständler mit 180 Leuten im Sauerland herzlich wenig. Er kann nicht auf eine nationale Strategie warten, und er braucht auch keine. Er braucht einen Bereich, in dem er anfängt, und jemanden, der dafür verantwortlich ist.
Was von drei Jahren Hype bleibt
Drei Dinge nehme ich aus diesen drei Jahren mit.
Erstens ist die Blasenfrage eine Investorenfrage, keine Unternehmerfrage. Ob die Bewertungen von OpenAI und Nvidia übertrieben sind, ändert nichts daran, ob dein Angebotsprozess von zwei Wochen auf zwei Tage kommt.
Zweitens ist das grösste Hindernis selten ein technisches. Es ist die Überzeugung, das Thema schon verstanden zu haben. Wer im ersten Gespräch sagt „so kompliziert ist das nicht“, braucht am längsten.
Drittens gewinnt am Ende die Übung und nicht das Werkzeug. Eine Lizenz ohne Anlass im Arbeitsalltag ist teurer als gar keine Lizenz, weil sie das Gefühl erzeugt, man hätte etwas getan.
Wenn du wissen willst, wo dein Unternehmen dabei steht: Der KI-Readiness Check dauert zwölf Minuten. Und wenn du das Thema vor deiner Mannschaft oder deinem Beirat hören willst, findest du die Themen unter Keynotes.
Häufig gestellte Fragen
Bewertungen einzelner Anbieter können überhitzt sein, das ist eine Investorenfrage. Für ein Unternehmen zählt eine andere: Ob KI in einem konkreten Prozess messbar Zeit oder Fehler spart. Diese Frage lässt sich unabhängig vom Aktienkurs beantworten.
Nicht an der Technik. Am häufigsten fehlen ein realistisches Selbstbild über die eigene Kompetenz, ein Prozess, in dem die KI vorkommt, und Zeit im Kalender, um sie zu üben.
Wer wenig über KI weiss, hält das Thema oft für einfach, wer tief drinsteckt, kennt die Fallstricke und wirkt zögerlicher. In Unternehmen führt das dazu, dass die IT als Bremse gilt, obwohl sie die Komplexität am besten einschätzt.
Zwischen Hype und Ernüchterung liegt die Arbeit. Wie ich die Einordnung vor Publikum mache, steht auf der Seite zu meinen KI-Keynotes, und was danach im Unternehmen passiert, läuft über CTRL+ALT+LEAD.
