Möglichkeiten en masse
Und damit ließen sich so viele tolle Dinge machen, die mit herkömmlicher Software nicht in der Form möglich sind. Wir können die User Interfaces von GUI (Graphical User Interface) zu HUI (Human-centered User Interface) weiterentwickeln und so Interaktionen mit der heutigen Technologie ermöglichen, die sich mehr an den Möglichkeiten von Menschen ausrichtet als den Limitierungen von Maschinen. Damit können wir moderne Technologie für alle Menschen wesentlich einfacher nutzbar machen – auch für nicht Computer- oder Smartphone-affine Menschen.
Wir können spezialisierte neuronale Netze zur Unterstützung in vielen Bereichen einsetzen, begonnen bei Routinetätigkeiten bis hin zu Forschung und Wissenschaft. Natürlich müssen wir die Fehlbarkeit neuronaler Netze dabei stets berücksichtigen. Es sind halt neuronale Netze und keine Software, sprich, wir können kein perfekt deterministisches Verhalten erwarten. Aber das ist kein Problem, denn nicht perfekt deterministisches Verhalten kennen wir bereits von Menschen (auch wenn Menschen typischerweise andere Arten von Fehlern machen als neuronale Netze).
Wir wissen, dass wir nichts wissen
Und noch ganz viele Dinge mehr. Wie bei jeder neuen Technologie werden wir erst über die Jahre herausfinden, wie und wo sie uns unterstützen wird. Wer hätte zum Beispiel gedacht, dass Bekleidungsentscheidungen heutzutage primär via TikTok getroffen werden? Man denkt an vieles, wenn man von einer Kurzvideo-Plattform hört, aber wahrscheinlich nicht daran.
Diese Entwicklung macht einem klar, dass es nicht wirklich möglich ist, die Verwendung und die „Killer-Use-Cases“ einer neuen Technologie vorherzusagen. Meist „entstehen“ diese Dinge einfach über die Zeit. Es lässt einen aber auch mit der Frage zurück, ob das ungerichtete Wirken der Marktkräfte hinreichend ist, erstrebenswerte Ergebnisse zu erzielen.
Aktienbewertung als Entscheidungstreiber
Schauen wir mit dieser Frage einmal auf Künstliche Intelligenz. KI basierend auf LLMs ist bislang ein hochgradig defizitäres Geschäft. Bislang sind die riesigen Investitionen in KI praktisch allesamt eine Wette auf die Zukunft, auf zukünftige Umsätze und Gewinne, entweder über Risikokapital finanziert oder über die Börsenbewertung der beteiligten Unternehmen.
In den meisten Fällen sind die zugehörigen Unternehmen sogenannte „Growth Stocks“. Vereinfacht ausgedrückt sind das Unternehmen, denen die Börse noch große Wachstumsmöglichkeiten zuspricht. Solche Aktien sind wesentlich höher bewertet als Aktien von zwar grundsätzlich gesunden Unternehmen, denen die Börse aber kein großes zukünftiges Wachstum zuspricht. Für all diese „Growth“-Unternehmen ist es essenziell, ihre „Growth“-Bewertung zu erhalten, denn sonst würde sich ein signifikanter Teil ihres Aktienwerts in Luft auflösen, was katastrophal für sie wäre.
Zum Beispiel ködern und binden diese Unternehmen viele ihrer Spitzenkräfte mit Aktienoptionen als großem Gehaltsanteil. Je mehr zukünftiges Wachstum die Börse den Unternehmen zuspricht, desto attraktiver ist dieses Gehaltsmodell für alle Beteiligten. Darüber hinaus ermöglicht die höhere Aktienbewertung noch viele andere Dinge, die sonst nicht oder nur schwer möglich wären. Die Bewertung des zukünftigen Wachstums hat einen überproportionalen Effekt für ein Unternehmen, im Positiven wie im Negativen. Entsprechend muss das Wachstumsversprechen her, koste es, was es wolle.
So bewegen sich viele dieser Unternehmen von einer technologischen Modewelle zur nächsten, immer dem aktuellen Wachstumsversprechen hinterher. Die Technologie ist dabei irrelevant. Es geht um den Erhalt der Wachstumsbewertung. Und zurzeit ist KI die Technologie mit der größten Wachstumsbewertung.
Auf diese Weise hat sich eine große KI-Blase entwickelt, die sich schon lange von dem zugrunde liegenden Thema entkoppelt hat. Alle Beteiligten wissen, dass die Blase irgendwann platzen muss, weil sie auf Versprechungen basiert, die in der Form nicht gehalten werden können. Aber solange man als Unternehmen ein Wachstumsszenario darstellen kann, das man mit viel gutem Willen und zwei zugedrückten Augen noch irgendwie durchgehen lassen kann, spielen alle Parteien – auch die Börse – das Blasenspiel brav weiter mit, da alle direkt Beteiligten davon profitieren.
Kurzfristige Erfolge müssen her
Allerdings muss man als Unternehmen irgendwann ein paar Erfolge vorweisen können, damit die Börse das Spiel weiter mitspielt. Ein paar Quartale werden fehlende Erfolge als mutige Investition in die neue Technologie verziehen, aber dann müssen zumindest kleine Erfolge her, um nicht von der Börse abgestraft zu werden. Im Fall von KI sind die Quartale des Verzeihens weitestgehend ausgereizt. Erfolge müssen her.
Und so schauen die Unternehmen, wo man kurzfristig Erfolge erzielen könnte. „Kurzfristig“ bedeutet, dass es nicht visionär sein darf, sondern die üblichen Schlüsselreize der potenziellen Käufer adressiert. Und was wäre da besser als das Versprechen von Effizienzgewinnen und dem Einsparen von Personalkosten, den beiden immer noch größten Schlüsselreizen bei Unternehmensentscheider:innen.
Als Vorzeige-Use-Case wird die Softwareentwicklung ausgewählt, was sich aus mehreren Gründen anbietet:
- Die meisten Unternehmen, die KI-Lösungen anbieten, kennen sich sehr gut mit Softwareentwicklung aus.
- Umgekehrt verstehen die meisten Investitionsentscheider:innen bei den potenziellen Käufern nur sehr wenig von Software.
- Dann sieht man bei Software nur mit zeitlicher Verzögerung, wenn Änderungen bei der Erstellung durch KI negative Folgeeffekte haben.
- Außerdem ist Softwareentwicklung in der Wahrnehmung der Entscheider:innen viel zu teuer und zu langsam. Dass das „langsam“ zu über 90 Prozent nicht an der eigentlichen Softwareentwicklung liegt, wird dabei übersehen, weil man halt nichts von Software versteht. Entsprechend sieht man bei Softwareentwicklung großes Potenzial für Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen.
- Darüber hinaus haben Software Engineers in den letzten 15 bis 20 Jahren ein Selbstbewusstsein entwickelt und sind „unbequem“ geworden, was vielen Entscheider:innen missfällt. Eine Möglichkeit, diese unbequemen Personen loszuwerden oder zumindest in ihre Schranken zu verweisen, wäre diesen Entscheider:innen nicht unwillkommen.
- Nicht zuletzt hat man mit Software Engineers eine Spezies, die tendenziell begeistert hinter allem herrennen, was ihnen als „cool“ verkauft wird. Man muss ihnen nur vermitteln, dass die „coolen Leute <XYZ> machen“ (aktuell: KI) und sie werden sich voller Energie darauf stürzen, selbst wenn es bedeuten sollte, dass sie sich damit selbst abschaffen.
Dystopie statt Utopie
Das ist jetzt alles stark vereinfacht und zugespitzt dargestellt, aber im Kern können wir ziemlich exakt die beschriebenen Wirkmechanismen beobachten. Und so landen wir beim feuchten Unternehmertraum: KI als Hebel für Personalabbau und Gewinnsteigerungen. Nichts von all den großartigen Möglichkeiten, die KI einem bietet. Stumpfe Dystopie statt erhebender Utopie als Versprechen für die Zukunft.
Das ist der Grund, warum ich so zwiegespalten bin, wenn es um das Thema KI geht. Wir haben tolle neue Möglichkeiten, die uns das Thema eröffnet. Es passieren auch einige faszinierende Dinge. Aber das meiste, was ich um mich herum wahrnehme, ist die ewig gleiche ideenlose Leier von der Effizienzsteigerung und der Kostensenkung, die auf den Entscheider-Etagen der meisten Unternehmen weiterhin als Heiliger Gral erfolgreicher Unternehmensführung hochgehalten wird, auch wenn schon lange klar ist, dass sie nur noch zweit-, dritt- oder viertrangig für den Unternehmenserfolg ist. So viele Möglichkeiten, so wenige Ideen.
Oder doch nicht?
Auf der anderen Seite lehrt uns die Geschichte von TikTok, dass Dinge häufig ganz anders kommen, als man denkt. Die Macher von TikTok hatten kurz nach Start ihrer Plattform definitiv nicht Bekleidungsentscheidungen inklusive eines angebundenen Shops als „Killer-Use-Case“ beschworen. Und so könnte es möglicherweise auch beim Thema KI ganz anders kommen, als es die großen Mitspieler aus Gründen ihrer Börsenbewertung mit der Brechstange durchzusetzen versuchen.
Gerade an der Stelle könnten die „unbequemen, teuren und langsamen“ Software Engineers einen starken Einfluss auf die Zukunft des Themas KI nehmen, denn sie haben in der Hand, wie sich der Vorzeige-Use-Case „Softwareentwicklung mit KI“ entwickeln wird. Werden sie sich zu passiven Erfüllungsgehilfen für die finanziellen Interessen der KI-Player degradieren lassen oder werden sie „unbequem“ aktiv eine positive Zukunft des Themas KI mitgestalten? Beides ist möglich.
Ich bin auf jeden Fall sehr gespannt, wohin die KI-Reise gehen wird.
Uwe Friedrichsen
Herausgeber IT Spektrum
-> zur IT Spektrum Ausgabe 2/2026
