Alkis Kurul (@alkis.mastodon.social.ap.brid.gy)

Du kennst das: Jede Woche liest du von einem neuen KI-Tool, das _alles_ revolutionieren soll. Doch für dein Unternehmen zählt nur eine Frage: **Bringt es mehr Nutzen als Kosten?** ### **Effizienz ist das Ziel – nicht die Technologie** Eine aktuelle MIT-Studie offenbart, dass bis zu 95% der KI-Projekte scheitern. Als eine der wichtigsten Ursachen halten die Autoren, dass die generativen KI-Systeme das Feedback nicht nachhaltig speichern und konsequent wiederverwenden und sich nicht im unternehmerischen Kontext weiterentwickeln. Dies gilt in den Einzelfällen zu prüfen, denn der Einsatz von KI ist um das Mehrfache teurer als weit entwickelte Standardsoftware-Lösungen. Und oft reicht schon klassische Digitalisierung, um Prozesse schlanker zu machen: * **Automatisierte Workflows** (z. B. Rechnungsbearbeitung) * **Datengetriebene Entscheidungen** (z. B. Echtzeit-Analytics) * **Kundenkommunikation** (z. B. Chatbots für FAQs) KI _kann_ helfen – aber sie ist kein Allheilmittel. Ist das Ergebnis wirklich einsetzbar oder bedarf es soviel Vor- und Nacharbeit, dass auf den zusätzlichen Einsatz vollständig verzichtet werden könnte. **Der ROI entscheidet** , nicht der Hype. ### **Die KI-Blase: Wer zahlt die Rechnung?** Wenn die Blase platzt, werden Unternehmen, die blind investiert haben, dastehen wie nach der Dotcom-Krise: mit teuren Tools, aber ohne messbaren Nutzen. Mark Zuckerberg wird mit den Worten zitiert, leber das Risiko eingehen, ein paar hundert Milliarden falsch zu investieren, als Superintelligenz zu verpassen. Über diese finanziellen Möglichkeiten verfügen andere Unternehmen nicht. Das Online-Magazin t3n nennt schon die vier Warnsignale, die auf einen KI-Crash deuten. Aber spätestens wenn auch die Deutsche Bank ihre Kunden davor warnt, die KI-Blase könne platzieren, sollten wir genau hinhören. Die Investitionen in die KI würden derzeit lediglich die USA vor einer Rezession retten. Doch wenn die Einnahmen diese Investionen nicht rechtfertigen, heißt es nichts anderes als, dass der ROI zu niedrig ist. **Frage dich:** * Löst die Technologie ein _konkretes_ Problem? * Ist der Nutzen _quantifizierbar_ (z. B. Zeitersparnis, Umsatzsteigerung)? * Gibt es günstigere Alternativen? ### **Fazit: Erst prüfen, dann investieren** Das ist nicht das Ende der KI-Technologie. Es erinnert an den Dotcom-Crash in den 90er Jahren. Und schlussendlich hat sich ja dann zeitversetzt doch das Internet durchgesetzt. Im Umkehrschluss für heute heißt das lediglich, dass die Relation zwischen Input und Output passen muss. Das Ziel ist die Steigerung der Effizienz – nicht der Einsatz einer bestimmten Technologie. ### Teilen mit: * Klicke, um auf X zu teilen (Wird in neuem Fenster geöffnet) X * Klick, um auf Facebook zu teilen (Wird in neuem Fenster geöffnet) Facebook * Gefällt mir Wird geladen … ### _Ähnliche Beiträge_ https://alkiskurul.wordpress.com/2025/10/03/ki-hype-vs-roi-warum-effizienz-vor-technologie-kommt/