KI: Der Countdown zum Platzen der Blase läuft

Können Sie sich noch an die Schlagzeilen und Posts aus dem Dezember 2022 erinnern, der Zeit nachdem ChatGPT frisch live gegangen war. Damals hätten nicht einmal renommierte KI-Forscher gewagt, einen der folgenden Sätze zu sagen:

• "KI-Müll kostet Unternehmen Millionen!"  
• "Wie KI-Einsatz die Produktivität in Firmen erstickt"  
• "Mathematisch bewiesen: KI-Halluzinationen sind nicht zu verhindern"  
• "Diese 4 Warnsignale deuten auf einen KI-Crash hin"  

Alles aktuelle Schlagzeilen vom September/Oktober 2025. Es gibt zwar seit einiger Zeit immer wieder differenzierte Berichte zum KI-Hype - aber die Zahl der Ernüchterungs-Bulletins hat in den vergangenen Woche derart zugenommen, dass man zeitweise denken wollte: KI-Frust ist das neue Schwarz. Wieso erst jetzt? Schließlich waren die Zeichen, dass es so kommen kann, schon immer da (siehe hier)?

Zum einen waren die meisten Menschen so durchgeschüttelt, weil an ihnen die Angst vor der ApoKIlypse und die Lust an derselben von zwei verschiedenen Seiten rissen. Das Schiff hatte den KI-Eisberg getroffen, manche zitterten ums Überleben, andere frohlockten angesichts des anstehenden Geschäftes mit Rettungswesten. Und die KI-Experten dachten nicht dara, differenziert zu sein. Wieso sollten sie? Sie hatten mehr Aufmerksamkeit und Aussicht auf hohe Etats als je zuvor. Da stimmt man auch schon mal in den Chor aus Schlangenölverkäufern ein, die skandieren: "Unser Produkt ist so gut, es ist gefährlich!"

Man sollte mit diesem Gedanken im Hinterkopf den Artikel unter einer weiteren KI-Frust-Schlagzeile lesen: "Anthropic-Chef lag mit seiner 90-Prozent-KI-Prognose komplett falsch"  . Die gerade mal sechs Monate in die glorreiche KI-Zukunft gerichtete Prognose vom März, nach der neun von zehn Coding-Jobs von KI erledigt werden erreichte im September ihr Verfallsdatum - und gehörte genau wie eine Frischmilch bei der selbiges überschritten ist, in die Tonne. Nichts davonist eingetroffen. Neben der Frage, ob das die Experten sind, an denen wir unseren Geschäftserfolg hängen sollten, muss man fragen: War der Kerl wirklich so inkompetent das lebensfremde Zeug zu glauben, was er da prognostizierte? Oder hat er mit einer steilen These bewusst versucht den erlahmenden KI-Hype nochmal anzufeuern? War es Zufall, dass die Prognose bis auf wenige Tage genau mit einer massiven Finanzierungsrunde bei Anthropic (März 2025) zusammenfiel?

Ein anderer Artikel sichtet bereits die gleichen Anzeichen im KI-Hype, wie sie dem - Triggerwarnung, liebe Interaktiv-Manager über Ende 50 - Dotcom-Crash vorausging. Die Kollegen von t3n haben in ihrem oben erwähnten Artikel vier Anzeichen ausgemacht:

1. KI verbrennt Geld wie kein anderer Sektor - Viele KI-Unternehmen arbeiten mit hohen Verlusten, selbst etablierte Player wie OpenAI schreiben laut Berichten hohe Summen Verlust.
   Der enorme finanzielle Druck kann besonders kleinere Startups gefährden -
   Marktbewertungen stehen in keinem Verhältnis zur tatsächlichen Leistung
   
2. Viele KI-Firmen werden extrem hoch bewertet - auf Basis von Versprechen, nicht realen Umsätzen oder Erträgen. Ein Beispiel: Die Bewertung von OpenAI liegt laut dem Artikel bei rund 300 Mrd. USD, während die Umsätze deutlich niedriger sind.
   
3. Wachstum hängt von teurer Infrastruktur ab - Für Trainingsmodelle und den Betrieb von KI-Systemen sind immense Rechenkapazitäten nötig - das erfordert Investitionen in Rechenzentren, Chips, Energie und Kühlung. Während Tech-Giganten bereits große Infrastruktur besitzen, müssen viele KI-Startups riesige Investitionen tätigen oder sich Miete einkaufen.
   
4. KI-Produkte haben außerhalb von Schatten-KI kaum Fuß gefasst - Ein IBM-Bericht   zeigt: Nur rund ein Viertel der KI-Initiativen liefert derzeit Ergebnisse, die die Kosten rechtfertigen.

Letzter Punkt ist nicht ganz korrekt: Zumindest ein KI-Produkt hat in vielen Firmen offenbar Fuß gefasst: Workslop. Ein erstmalig und eklusiv KI-generiertes Phänomen, das der Harvard Business Review   definiert hat: "We define workslop as AI generated work content that masquerades as good work, but lacks the substance to meaningfully advance a given task" ("Wir definieren 'Workslop' als KI-generierte Arbeitsinhalte, die sich als gute Arbeit tarnen, aber nicht über die Substanz verfügen, um eine bestimmte Aufgabe sinnvoll voranzubringen.")

In der Realität und in Zahlen sieht das dann etwa so aus: 30 - 40 Milliarden Dollar Investitionen in KI-Pilotprojekte haben demnach nur in fünf Prozent der Fälle einen messbaren ROI gebracht, der Rest ist nicht über die Pilotphase hinausgekommen, das geht aus einer Studie des MIT   hervor.

In Interviews, die der Verfasser mit Professoren geführt hat, die zur KI-Folgenabschätzung forschen, wiederholte sich leitmotivisch eine Beobachtung: Die Juniorstellen fallen nun weg, de Maschine macht das. Da stellt sich doch irgendwie die Frage, mit wem langfristig die Senior-Stellen besetzt werden sollen, wenn man statt Nachwuchs zu züchten lieber das Geld ins KI-Strohfeuer schmeißt.

Der laufende und tendenziell schlimmer werdende Verlust an Geld und Talent steht einer weiteren Einbuße gegenüber: Die KI-Revolution fiel mit einer nie dagewesenen morlaischen Korruption im Lande des Technologie-Priums USA. Trump und die Tech-Bros, die ihm in kriecherischem Gehorsam entgegenarbeiten, treiben de facto eine Rückabwicklung jeglicher Form von Emazipation voran, die die letzten 75 Jahre bis 2015 erlebt hatten: Frauen, Immigranten, Homo- und Transsexuelle -alle sind wieder gleich wertlos. Dem technologischen Fortschritt steht kein menschlicher gegenüber. Mit dem Beginn der Regierung Trump II motteten namhafte Firmen stillschweigend ihre Diversitäts-Programme ein.

Ist es Zufall, dass KI in diesem Klima gedeiht? Dass der Bias blüht, die algorithmen- und datenbedingte Voreingenommenheit gegenüber Minderheiten (Frauen sind zwar keine Minderheit, aber das hat uns noch nie abgehalten, sie so zu behandeln). Bias ist nicht nur ein Problem der KI, denn ein Problem ließe sich ja beseitigen - es ist ein nahezu unauslöschlicher Wesenskern der Technologie, die in vielen Fällen den mächtigen, den reichen und den männlichen Humanoiden übervorteilt (iBusiness hat dies bereits im Jahre 4 vor ChatGPT Geburt beleuchtet: Wie Vorurteile in Daten und Algorithmen eine KI verfälschen.

Für Marken und Agenturen ist es schwer sich hier zu orientieren: Zwischen 'Wer jetzt nicht handelt, ist eigentlich schon abgehängt!' und den oben genannten Indikatoren für ein Platzen der KI-Blase ist es schwer den eigenen Standort und die Anwendungen zu finden, die taugen. Mehr denn je müssen Fragen gestellt werden, nach den Zielen, die man erreichen will, nach der Messbarkeit der Erfolge dabei, nach Währungen, in denen man Erfolg beziffert. Image, Marke - vor allem die Arbeitgeber/Employer Brand - Personal, Budgets, Content, Systeme: All das ist schnell abgefackelt oder umgebaut. Fraglich ist, ob es sich wieder einfach aufbauen lässt. Etwa wenn man es zugunsten eines KI-Projektes abgerissen hat, das nie gebaut werden wird und feststellt: Das Alte hat doch genuin gut funktioniert, vielleicht sollte die KI in die Peripherie gehen statt die integralen Prozesse aufzuessen.

Unterdessen haben wir die nächste waghalsige Prognose eines AI-Akteurs, die das zunehmend eiernde Hyperad nochmal anschubsen soll: 2030 komme die Superintelligenz, sagt - Trommelwirbel - Open-AI-Boss Sam Altman. Na der muss es doch wissen! Wieso sollte er lügen?

Immerhin ist das ein Zeitrahmen der so großzügig gesteckt ist, dass wir in fünf Jahren vielleicht vergessen haben werden, was wir wieder alles nicht bekommen haben.