Die Vollpfosten-Dämmerung: So positionieren sich Agenturen gegen KI-Scharlatane

Ein fröhliches 2026 - das Jahr, in dem der KI die Daten ausgehen. Das zumindest hat eine internationale Studie aus dem Jahr 2024   prognostiziert. Im Laufe von 2026 bis spätestens 2032 (tendenziell aber eher früher als später) werden KIs mit dem gesamten Bestand menschlicher Texte trainiert worden sein. Also anders gesagt: ALLES, was Menschen jemals verfasst haben, ist durch eine KI gejagt worden, um sie zu schulen. Das ist beeindruckend, hat aber den Nachteil, dass nicht mehr viel übrig bleibt, wenn man alles benutzt hat. Neue Dunvoaten nehmen, sagen Sie? Wird doch jeden Tag auf der Welt mehr produziert, als irgendwer lesen kann. Das ist a) falsch, denn KIs können das lesen und es reicht nicht annähernd, um ihren Hunger zu stillen und b) dummerweise wird immer mehr KI-Slop produziert. Und wenn man dieses regurgitierte Gewölle dann wieder an die LLMs verfüttert, kommt irgendwann nur noch Mist heraus - Model Collapse nennt sich das, das Sprachmodell kollabiert buchstäblich, weil es nur noch Dreck futtert. Synthetische Daten generieren miteinander neue Daten - das ist theoretisch denkbar und machbar, aber nicht ganz ohne. Grundsätzlich gilt: Wer schöne Kinder will, darf nicht auf Inzest setzen.

Model Collapse und wie die Maschine den 'Menschen' aus 'Human in the loop' entfernt

Diesen Trend hat iBusiness vor zweieinhalb Jahren prognostiziert und er scheint mit einer erstaunlichen Pünktlichkeit anzubrechen. Christian Bennefeld sieht im Model Collapse ein akutes Problem in 2026: "Die große Kunst ist es, die KI-generierten Inhalte aus den Trainingsdaten zu filtern. Damit befassen sich OpenAI und Co aktuell, denn diese Firmen wollen dezidiert Human Generated Content." Knackpunkt: Je mehr KI-Content im Netz existiere, desto wahrscheinlicher werde es, dass der irgendwann in die Trainingsdaten gelangt: "Da kommt Müll rein und dann auch Müll raus. Die Anbieter bemühen sich KI-Inhalte zu erkennen, das gelingt aber nicht zu hundert Prozent." Der Model Collapse, der Crash eines Sprachmodells ist dabei das extremste anzunehmende Phänomen. Wahrscheinlicher sei ein langsamer Verfall: "Wenn man synthetische Daten einbezieht und das teils synthetisch generierte Ergebnis wieder mit ins Training einbezieht, dann werden die Ergebnisse wieder schlechter, was wir an mancher Stelle aktuell schon beobachten."

NostalKI: Die waffenfähig gemachte Kopiermaschine

KI steht 2026 zunehmend für "Kenn ich" - die Technologie hätte sich keinen besseren Zeitpunkt aussuchen können, um ihren Durchbruch zu erzielen. Denn seit den 2010er-Jahren und vor allem seit den 20ern steht dieses Jahrtausend im Zeichen der Wiederholung, des Wiederkäuens. Nirgendwo zeigt sich das so deutlich wie an der Kinokasse: Alles was die Menschen im Zeitalter der mittleren Business-Entscheider-Reihen toll fanden, kommt wieder, darunter Top Gun, Star Wars, alles von Disney, alles von Stephen King, die Nackte Kanone, sogar damals schon nicht besonders gute Filme wie 'Tron' oder 'Ich weiß, was du letzten Sommer getan hast' werden neu aufgelegt. Überall um uns herum machen Industrien unsere Nostalgie für Zeiten ohne Trump, Putin und teuren Döner waffenfähig, indem sie den Entertainment-Katalog vergangener Tage vor uns entfalten.

Und was passt da besser, als eine Maschine anzuschmeißen, die mit den Stoffen aus unserem Sehnsuchtszeitalter gefüttert wurde, die KI. Auf LinkedIn und Co rotieren immergleiche Videos von Marketing-Nasen, die in KI-Clips Filmsets der 80er Jahre abklappern und sich dort mit dem Terminator, Robert de Niro, dem Alien oder Marty McFly fotografieren. Und wer wissen wolle, wie man sowas erstellt, schreibt die LinkedIn-Nase in seinem Post, der könne dann Kontakt mit einem aufnehmen und bekomme den Prompt geschickt. Liest man mal nach, was der Schöpfer dieser genialen KI-Kunst als Job-Titel hat, stößt man hier meist auf Gründer von KI-Akademien, Prompt-Gurus, AI-Master und sonstige Fantasie-Berufe - und hat zugleich einen neuen Trend entdeckt, der uns dieses Jahr begleiten wird.

Angriff der Clown-Krieger auf LinkedIn

Die erste Welle des KI-Hypes war zumindest noch davon geprägt, dass meist Experten versucht haben, uns die neue Technologie zu erklären. Doch nun ist das Zeitalter der Dilettanten angebrochen: "Je mehr Leute sich mit der Thematik auseinandersetzen, desto mehr Leute mit wenig Fachwissen prägen den Diskurs", sagt Christian Bennefeld. "Vor einem Jahr hatten wir die Sehenden, jetzt die Einäugigen, die es den Blinden erklären und bald werden noch die Blinden kommen, die uns die Farben erklären."

Aber anscheinend sind die blinden KI-Seher schon da - denn manche der eigenwilligen Analysen auf LinkedIn als kurzsichtig zu bezeichnen, wäre ein Affront für alle Kurzsichtigen. Beispielsweise die Interpretation von Disneys Content Deal mit OpenAI: Das Mausimperium The Walt Disney Company   und KI-Disrupteur OpenAI   haben einen dreijährigen Lizenz- und Investitionsvertrag geschlossen: Disney investiert eine Milliarde US-Dollar in OpenAI und erlaubt der KI-Video-Plattform Sora, mehr als zweihundert seiner bekannten Figuren aus Disney, Pixar, Marvel und Star Wars für nutzergenerierte Kurzvideos und Bilder zu verwenden. Dieses von Youtubern und Bloggern weitgehend als kreativer Ausverkauf gewertete Manöver Disneys werteten die AI-Evangelisten im pathologisch gut gelaunten Business-Netzwerk freilich anders. Disney habe nun Kontrolle über seine Marke und deren AI-Weiterverwertung erlangt. Auffällig daran ist nicht die Prognose an sich, sondern, dass diese Analyse dutzendfach auf LinkedIn zu finden ist (hier   , hier   , hier    und hier    etwa), manchmal mehr, manchmal weniger identisch formuliert.

Man könnte denken, da würde voneinander abgeschrieben, doch Form und Inhalt lassen auch den Verdacht zu, dass die KI-Analysten niemand anderen als ChatGPT diese Artikel haben schreiben lassen. Mal sind die Posts in Bullet Points, mal in Fließtext gehalten, aber weisen stets dieselben Buzzwords auf und immer fehlt ein Quellenverweis. Denn irgendeiner der Posts muss ja zuerst da gewesen sein, es sei denn natürlich die Henne, die diese Eier gelegt hat, war ein ChatBot. Sich von ChatGPT mal etwas erklären zu lassen und dann als eigene Analyse auszugeben (nicht, dass das irgendeiner dieser 'LinkedIn-Experten' täte, Unfug, nein!), ist auch leicht. Leichter zumindest, als solche Posts zu lesen   , in denen ein ausgewiesener Machine-Learning- und Computer-Linguistik-Experte wie Rene Peinl Prognosen tätigt. Wie viele Fremdwörter der benutzt! Wie differenziert die Analyse ist! Ne, ne - damit lässt sich kein Budget abgreifen.

Finstere Zeiten brechen also in Sachen KI-Expertise an, wenn das mit der neuen Beratungskultur so weitergeht. Dabei ist es nicht gerade hilfreich, dass der Ausstoß an KI-Trends tendenziell immer mehr mit Lichtgeschwindigkeit stattfinden wird oder anders gesagt: Es werden mehr Säue denn je durchs Dorf getrieben und das nicht mehr täglich, sondern stündlich.

Microtrends und der Boykott des Fußvolks

KI ist ein perfekter Sturm für falsche Propheten und Schlangenöl-Verkäufer: Eine quasimagische Technologie, die überall Erklärbedarf entzündet, deren Gesetze aber so komplex sind, dass man mit Gewäsch als Pseudo-Erklärung davonkommt. Und fliegt man doch mal als Hochstapler auf, dann kommt so schnell der nächste Trend, dass keinem auffällt, dass man schon den letzten falsch erklärt hat.

Manager und Bosse können es sich leisten, auf solche Trends hereinzufallen, die Angestellten der mittleren bis unteren Ebenen indes nicht - denn die müssen arbeiten. Und vor diesem Hintergrund erscheint es nur folgerichtig, dass Ende 2025 ein schleichender Boykott der AI-Tools im US-Arbeitsumfeld eingesetzt hat, der sich 2026 fortsetzen wird, iBusiness berichtete: Erhebungen von The Economist   und Daten des US Census Bureau   zeigen, dass lediglich elf Prozent der Beschäftigten in großen Unternehmen KI zur "Produktion von Gütern und Dienstleistungen" einsetzen. Bemerkenswert ist weniger der Wert, als der rückläufige Trend: In der Erhebung zwei Wochen zuvor hatte der Wert noch bei zwölf Prozent gelegen. Und ein Blick auf mittelgroße Unternehmen mit 100 bis 249 Beschäftigten zeigt ein ähnliches Bild. Bereits im März gaben 74,1 Prozent dieser Unternehmen an, in den zurückliegenden zwei Wochen keine Künstliche Intelligenz genutzt zu haben. In den folgenden Monaten stieg dieser Anteil kontinuierlich an und erreichte in der jüngsten Befragung 81,4 Prozent.

Woran das liegt? Der Tech-Youtuber Adam Something   hat das ebenso sarkastisch wie einleuchtend aufgezeigt:

1. KI-Unternehmen entwickeln ein Produkt, das niemand will oder braucht.
2. KI-Unternehmen bezahlen Tausende Organisationen dafür, einen massiven "Hype" zu erzeugen.
3. Unbezahlte Clickbait-Journalistinnen und -Journalisten springen auf den "Hype" auf und pumpen Millionen von Artikeln raus.
4. Der Idiot, dem deine Firma gehört, sieht den Hype.
5. Der Idiot legt (zig) Tausend Dollar für einen "Enterprise"-KI-Dienst auf den Tisch, weil dieser angeblich "Produktivität und Gewinne steigert".
6. Das KI-Servicepaket wird an die Abteilungsleitungen weitergereicht. Die wissen nichts über KI, aber der Chef hat gesagt, sie sollen es nutzen.
7. Die Abteilungsleitungen geben es an die Teamleitungen weiter.
8. Die Teamleitungen geben die Tools an die Mitarbeitenden weiter, die nun verpflichtet sind, sie zu verwenden.
9. Der KI-Dienst beschleunigt die Arbeit nicht wirklich.
10. Eine Bestellung über $35K geht nach Südafrika statt nach Deutschland, weil der Kunde "Mandela GmbH" heißt.
11. Ab diesem Tag müssen alle alles, was die KI macht, doppelt prüfen, die Produktivität sinkt.
12. Die Mitarbeitenden teilen den Teamleitungen mit, der KI-Dienst sei kompletter Mist.
13. Die Teamleitungen beschweren sich bei den Abteilungsleitern.
14. Die berichten dem Idioten-Eigentümer, dass der KI-Enterprise-Dienst insgesamt ein Erfolg ist.
15. Die Statistiken des nächsten Quartals kommen heraus: Der Idiot ist überrascht, dass die Produktivität gesunken ist.
16. Eine interne Analyse stellt fest: Der KI-Dienst verursacht mehr Arbeit, als er einspart. Außerdem wurde die $35K-Bestellung aus einem ungesicherten Lagerhaus in Kapstadt gestohlen.
17. Der Eigentümer beschließt, das Abonnement zu kündigen. Alles kehrt zur "Normalität" zurück.

Neujahrsvorsätze, um seinen KundInnen ein sicherer Hafen im KI-Sturm zu sein

Was bedeutet das für Agenturen, die sich im KI-Zeitalter behaupten wollen? Kritische Distanz wird ein Zauberwort für 2026, nicht nur von fadenscheinigen Beratern, dummen Jobtiteln und überflüssigen Anwendungen - sondern von der Technologie KI per se. So wie nicht jeder Medienplan Social Media braucht, obwohl alle so tun, als sei dies das elfte Gebot - ebenso wenig benötigt jede Firma KI oder jeder Prozess einen AI-Turbo. Agenturen können ein paar Leitsätzen folgen.

• KI nicht als Selbstzweck verkaufen, sondern jeden Einsatz strikt an konkrete Geschäftsprobleme, Prozesse und messbare Ziele koppeln.
• Kundinnen und Kunden frühzeitig über strukturelle Grenzen von KI aufklären, insbesondere über Datenknappheit, Model Collapse und Qualitätsverluste durch synthetische Inhalte.
• Transparenz als Differenzierungsmerkmal nutzen: klar benennen, was KI heute leisten kann - und was nicht.
• Hype-getriebene Trendberatung vermeiden und stattdessen belastbare Quellen, Studien und eigene Praxiserfahrung offenlegen.
• KI-Projekte grundsätzlich mit einem Human-in-the-loop-Ansatz planen und diesen organisatorisch wie technisch absichern.
• Vor jeder Einführung eine saubere Kosten-Nutzen-Analyse durchführen, inklusive zusätzlichem Prüfaufwand, Fehlerkosten und Haftungsrisiken.
• Kundenseitig realistische Pilotprojekte empfehlen, statt sofort großflächige Enterprise-Rollouts zu propagieren.
• Interne Entscheidungswege der Kundinnen und Kunden berücksichtigen und dafür sorgen, dass Fachabteilungen nicht mit unausgereiften Tools allein gelassen werden.
• Auf Datenqualität und Datenherkunft bestehen und Kundinnen und Kunden aktiv vor KI-Slop, regressiven Trainingsdaten und intransparenten Modellen warnen.
• Sich klar von Prompt-Gurus, Experten mit Fantasietiteln und Copy-Paste-LinkedIn-Analysen abgrenzen, indem eigene Analysen, Tests und belastbare Referenzen kommuniziert werden.
• Microtrends bewusst einordnen und Kundinnen und Kunden helfen, Relevanz von kurzfristiger Aufmerksamkeit zu unterscheiden.
• KI als langfristige Organisations- und Kompetenzfrage positionieren, nicht als kurzfristiges Effizienzversprechen.
• Interne Schulungen bei Kundinnen und Kunden empfehlen, die Grundlagen, Risiken und Verantwortlichkeiten vermitteln, statt reiner Tool-Einweisungen.
• Fehlerkultur thematisieren und klar machen, dass KI-Systeme zusätzliche Kontrollprozesse benötigen, die Produktivität auch senken können.
• Sich selbst als kritische, unabhängige Instanz positionieren, die auch vom KI-Einsatz abrät, wenn er keinen nachweisbaren Mehrwert liefert.