Die künstliche Intelligenz-Blase und die Wiederholung eines alten Marktfehlers

Jede große technologische Transformation trägt ein Paradoxon, wobei es zwar unvermeidlich ist, aber auch kurzfristig überschätzt wird. Die Künstliche Intelligenz scheint genau diesen Punkt erreicht zu haben, nicht weil sie zerbrechlich oder flüchtig ist, sondern weil sie zu früh in den Zustand eines unvermeidlichen Ziels angehoben wurde.

Die Frage ist daher nicht, ob KI relevant ist, dies ist bereits gelöst. Die ehrlichste Frage ist, ob es dem Markt gelingt, die Infrastruktur von Euphorie, echten narrativen Wert und konkreten Ergebnissen gut verpackter Versprechen zu trennen.

Die Geschichte bietet eine Parallele zu diesem Szenario, in dem Ende des 19. Jahrhunderts die Eisenbahnen die Zukunft symbolisierten und in Schienen investiert wurden, bedeutete, auf Fortschritt zu setzen. Das Problem ist, dass es zu einem bestimmten Zeitpunkt aufgehört hat, dorthin zu importieren, wo die Schienen hingingen, es reichte ihnen, zu existieren. Die Linien wurden ohne Nachfrage gebaut, Unternehmen entstanden ohne nachhaltiges Geschäftsmodell und falsche Metriken definierten Erfolge wie installierte und nicht bei Passagierkilometern.

Heutzutage ist die Sprache anders, aber das Muster wird mit größeren Modellen, mehr Parametern und mehr verarbeiteten Token wiederholt. Ausgefeilte technische Metriken sind jedoch häufig von den Auswirkungen auf den Betriebsabstand getrennt. Wie in der Vergangenheit wurde der Fortschritt an der Erweiterung des Schienennetzes gemessen, die Innovation wird nun anhand der Modellskala gemessen, nicht am gelieferten Ergebnis.

Allein im Jahr 2024 erreichten weltweit Investitionen in KI-Startups laut einer Analyse von Dealroom, Data Platform und Intelligence rund 110 Milliarden US-Dollar. Diese Investitionen konzentrierten sich hauptsächlich auf Initiativen, die noch prekär waren und unklare Rückkehrzyklen. Gleichzeitig sahen wir, dass ein Teil der Unternehmen, die große KI-Projekte gestartet haben, nicht konsequent vom Piloten zur Produktion wechseln konnte. Dieser Engpass ist selten technologisch, wirtschaftlich, organisatorisch und betriebsbereit.

Diese Fehlanpassung macht die Technologie nicht ungültig, im Gegenteil, als die Eisenbahnblase platzte, die Investoren Geld verloren, die Unternehmen verschwanden und die Gleise blieben und wurden eine kritische Infrastruktur für das industrielle Wachstum der folgenden Jahrzehnte. Das gleiche passiert mit künstlicher Intelligenz.

Das größte Risiko besteht nicht in der eventuellen Marktkorrektur, sondern in der psychologischen, die den Höhepunkt jeder Blase einhergeht, was die Angst vor dem Zurücklassen ist. Wenn der Diskurs “Wenn Sie jetzt nicht adoptieren, werden Sie irrelevant”, so weicht die Rationalität der Eile und strategische Entscheidungen werden auf der Grundlage von Angst und nicht auf der Analyse getroffen.

An dieser Stelle sollten einige Fragen einer wichtigen KI-Initiative vorausgehen, wie zum Beispiel: Gibt es eine echte Nachfrage nach dieser Anwendung oder zwingen wir ein Problem, um die Lösung zu rechtfertigen? Ist die Kapitalrendite messbar oder nur auf Präsentationen projiziert? Entsprechen Rechner-, Energie- und Betriebskosten zum erwarteten Nutzen? Gibt es genügend Governance, um Risiken wie Systemfehler, Modellhalluzinationen und regulatorische Auswirkungen zu bewältigen? Wenn Sie diese Probleme ignorieren, werden Tracks dort platziert, wo es keine Route gibt.

In diesem Umfeld des Drucks wird der Unterschied zwischen denjenigen, die es verwenden, als strategische Requisite gebildet und als struktureller Vorteil. Organisationen, die mit der Reife über die Blasen stoßen, sind diejenigen, die Technologie als Mittel und nicht als Zweck behandeln und sie mit klaren Prozessen, objektiven Indikatoren und konkreten Geschäftsentscheidungen verbinden. Wenn Sie verstehen, dass es bei der intelligenten Automatisierung nicht darum geht, alles zu ersetzen, sondern darum, besser zu orchestrieren, was bereits existiert.

Künstliche Intelligenz definiert zwar Operationen, Produktivität und Entscheidungsmodelle neu, aber nicht auf magische Weise, wie es viele Erzählungen nahe legen. So wie die Wege, die wirklich gedeihen, mit Städten, Branchen und Menschen verbunden waren, wird die KI, die überleben wird, mit echten Problemen, klaren Metriken und nachhaltigen Ergebnissen verbunden sein.