TrenchOps DE 🇩🇪🐎 
Ja, KI ist die Zukunft. Genau deshalb kritisiere ich sie.
Gelegentlich werde ich nach einem Vortrag oder in einer Diskussion regelrecht in die Enge getrieben. Man fragt mich dann fast vorwurfsvoll: "Sind Sie etwa gegen KI?"
Nein. Ganz und gar nicht. Ich halte KI für die Zukunft. Ich halte auch die Kernkraft für eine der größten Erfindungen des letzten Jahrhunderts. Man kann damit Kernkraftwerke bauen, die Millionen Menschen mit günstigem Strom versorgen. Oder man kann das andere damit anstellen. Die Technologie selbst hat keine Meinung. Der Mensch, der sie einsetzt, entscheidet über den Ausgang - und derzeit halten viele den Hammer am falschen Ende fest und wundern sich, warum der Nagel sie auslacht.
Ehrlich über die Fähigkeiten, Schwächen und Risiken einer Technologie zu sprechen, ist keine Opposition. Es ist die Grundvoraussetzung, um sie sinnvoll zu nutzen. Niemand würde einen Experten für nukleare Sicherheit als "atomkraftfeindlich" bezeichnen.
Die Zahl, mit der jede KI-Präsentation enden sollte
Eine Studie des National Bureau of Economic Research hat fast 6.000 Führungskräfte weltweit befragt. Etwa 90 % der Unternehmen, die KI implementiert haben, berichten von keinerlei spürbaren Auswirkungen auf die Produktivität oder die Beschäftigungszahlen. Nicht etwa "enttäuschende Ergebnisse". Es gab schlichtweg keinerlei messbaren Effekt. Die globale CEO-Studie von PwC deckt sich mit diesem Befund: 56 % der CEOs konnten nach einem Jahr KI-Einsatz weder Umsatzsteigerungen noch Kostensenkungen feststellen.
Lesen Sie das noch einmal. Die größten Konzerne der Welt - mit spezialisierten KI-Taskforces, Datenteams und Budgets, die das Gesundheitssystem kleinerer Staaten finanzieren könnten - sind weitgehend unfähig zu beweisen, dass sich der Aufwand gelohnt hat.
Wenn diese Unternehmen KI nicht nutzen können, ohne Geld zu verbrennen, warum sollte ein mittelständisches Unternehmen mit einem einzigen, überlasteten IT-Administrator glauben, dass es bei ihnen anders läuft?
Warum alle gleichzeitig aufgesprungen sind
Hier ist der Punkt, den kaum jemand offen ausspricht: Die meisten Unternehmen haben KI nicht eingeführt, weil sie ein konkretes Problem identifiziert hätten, das KI lösen könnte. Sie haben sie eingeführt, weil es jeder andere auch tat. Vorstände stellten die Frage nach der "KI-Strategie" nicht, weil sie ein Problem hatten, sondern weil der Wettbewerber es auch tat. Berater verkauften die Angst, Anbieter verkauften den Traum. Führungskräfte, die "Transformer" nicht einmal buchstabieren konnten, verordneten den digitalen Umbau.
Etwas zu wollen, nur weil andere es wollen, ist eine der ältesten Fallen der Wirtschaft. Das Ergebnis ist immer gleich: Bietergefechte um das Trendthema, während der eigentliche Mehrwert in der Ecke liegen bleibt. Wir haben genau dasselbe Spiel bei Elektroautos gesehen. Die Nachfrage wurde von oben verordnet, statt von unten durch echten Nutzen zu wachsen. Die Ersten am Markt und deren Aktionäre wurden steinreich. Jeder, der nach Mitternacht auf der Party erschien, darf nun den Abfall zusammenkehren.
Dabei wäre der eigentlich wertvolle Schachzug für jeden möglich gewesen: Den einen, unglamourösen Arbeitsablauf im Unternehmen zu finden, bei dem KI tatsächlich das Ergebnis verbessert. Niemand wollte ihn, weil es eben kein Trendthema ist. Wettbewerb ist etwas für Verlierer; das versteckte Nischenthema ist dort, wo das Geld liegt.
Der Idiotenfaktor Ihrer KI-Rechnung
Inzwischen treffen die Rechnungen ein, und Finanzchefs entdecken eine neue Kennzahl. Setzen Sie die Kosten eines KI-Outputs ins Verhältnis zum eigentlichen Wert, der darin steckt. Ein hochmodernes Modell, das Rechenleistung verfeuert wie ein Privatjet Kerosin, nur um eine E-Mail mit zwei Sätzen zusammenzufassen. Eine komplexe Systemarchitektur mit Orchestrierung und Fehlerbehandlung - nur um eine Frage zu beantworten, die eine ordentliche Wissensdatenbank seit 2015 kostenlos gelöst hätte.
Wenn das Verhältnis zwischen Kosten und echtem Wert extrem ist, liegt das Problem nicht am Preis der Technologie. Es liegt an den verkrusteten Prozessen, die man damit ummantelt hat. Unternehmen lernen dies auf die harte Tour: das falsche Modell für die falsche Aufgabe, KI dort, wo der menschliche Verstand schneller und präziser gewesen wäre, und niemand fühlt sich für die tickende Kostenbombe im Hintergrund verantwortlich. Forbes berichtete kürzlich über explodierende KI-Kosten als Top-Thema in Vorstandsetagen - denn die Erkenntnis "Rechenkosten pro Token fallen" hilft nicht, wenn die eigene Architektur Tokens schneller vermehrt, als die Preise sinken.
Es gibt noch einen weiteren, leiseren Preis. Jedes Mal, wenn jemand das Denken auslagert, das er selbst hätte erledigen sollen, wird das Ergebnis schlechter und der Mensch schwächer. Sie bezahlen nicht nur für Rechenleistung. Sie bezahlen dafür, dass die Fähigkeiten Ihres eigenen Teams verkümmern.
Was ich tatsächlich empfehle
Wenn Sie in der Technik arbeiten: Bleiben Sie informiert. Gnadenlos. Die Werkzeuge sind real, der Nutzen ist real, und diejenigen, die sowohl die Möglichkeiten als auch die Fehlerquellen verstehen, werden ein Vermögen wert sein. Kompetenzlücken, nicht Werkzeuglücken, sind in fast jeder ernsthaften Studie das größte Hindernis.
Wenn Sie Entscheidungsträger sind: Beschäftigen Sie sich mit KI, aber sammeln Sie Erfahrungen, bevor Sie ein Budget festlegen. Seien Sie tief skeptisch gegenüber Marketingversprechen und schockierend pessimistisch bei den kalkulierten Kosten. Finden Sie dann eine Person - Sie beschäftigen dieses Zugpferd 🐎 vielleicht schon, ohne es zu wissen - und geben Sie ihr den Auftrag, sicher herauszufinden, wie Ihre Prozesse verbessert und die richtigen Werkzeuge integriert werden können.
Ein entscheidender Filter: Diese Person darf keine rosarote KI-Brille tragen. Sie brauchen jemanden, der objektiv bewerten kann, wo KI hilft, wo sie schadet und wo sie heimlich Geld kostet. Das Letzte, was Sie sich leisten können, ist ein KI-Ja-Sager, der dem Vorstand sagt, was er hören will. Prüfen Sie diese Person mit einem einfachen Test: Kann sie drei Dinge nennen, die KI in Ihrem Unternehmen NICHT tun sollte? Wenn die Antwort lautet "KI kann alles", haben Sie einen Verkäufer eingestellt, keinen Techniker.
Und die günstigste Forschungsabteilung der Welt: die Fehler der Anderen. Die Experimente von 2023 bis 2025 wurden von Unternehmen bezahlt, die weitaus reicher sind als Ihres. Die Ergebnisse sind öffentlich. Lesen Sie diese, bevor Sie die gleichen Fehler wiederholen.
👉 Kritisch gegenüber KI-Hype zu sein bedeutet nicht, gegen KI zu sein - es ist die Voraussetzung, um mit ihr Gewinn zu erwirtschaften.
👉 ~90 % der Unternehmen berichten von keinem messbaren KI-Erfolg. Gehen Sie davon aus, dass Sie zu diesen 90 % gehören, bis Ihre eigenen Kennzahlen das Gegenteil beweisen.
👉 Wenn die Einführung nur auf "das machen alle" basiert, erzeugt das Kosten, keinen Wert. Finden Sie den langweiligen Ablauf, um den sich sonst niemand streitet.
👉 Prüfen Sie das Verhältnis von KI-Rechnung und tatsächlichem Nutzwert. Eine große Lücke deutet auf fehlerhafte Prozesse hin, nicht auf teure Technologie.
👉 Stellen Sie einen realistischen Analytiker mit einem Mandat zum "Nein-Sagen" ein oder beauftragen Sie einen solchen. Ein KI-Ja-Sager kommt Sie teurer zu stehen als gar keine KI.
Der Anbieter hat sein Geld, die Berater sind über alle Berge, und die KI kann man nicht verklagen. Raten Sie mal, wer auf der Rechnung für das Aufräumen sitzt.
👇 Was ist der teuerste KI-Fehler, den Sie in einem Unternehmen beobachtet haben - und hat daraus irgendjemand gelernt?
Dieser Artikel ist auch auf English verfügbar.
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