Jede Woche ein neues KI-Startup mit Milliarden-Bewertung. Jedes Unternehmen fügt "AI-powered" zu seinem Produkt hinzu. Jeder LinkedIn-Post handelt von ChatGPT.
Die Frage liegt in der Luft: Ist das eine echte Revolution oder der nächste Dotcom-Crash?
Meiner Erfahrung nach: Beides. Und das ist keine Ausweich-Antwort.
Was "Bubble" eigentlich bedeutet
Bevor wir diskutieren, sollten wir definieren.
Eine Bubble hat drei Merkmale:
- Überbewertung. Assets werden höher bewertet als ihr realer Nutzen rechtfertigt.
- FOMO-getriebene Investitionen. Menschen investieren aus Angst etwas zu verpassen, nicht aus Überzeugung.
- Irgendwann: Korrektur. Die Preise fallen auf ein realistisches Niveau.
Wichtig: Eine Bubble bedeutet nicht, dass die Technologie nutzlos ist. Die Dotcom-Bubble ist geplatzt – aber das Internet hat die Welt verändert. Amazon-Aktien fielen um 90% – und heute ist Amazon eines der wertvollsten Unternehmen der Welt.
Die Frage ist nicht "Ist KI real?" (Ja), sondern "Sind die aktuellen Bewertungen gerechtfertigt?" (Wahrscheinlich nicht alle).
Die Zeichen für eine Bubble
Ich sehe mehrere Warnsignale:
1. Jedes Startup ist jetzt "KI"
Eine Tabellenkalkulation mit Auto-Complete? AI-powered!
Ein CRM das E-Mails vorschlägt? AI-powered!
Eine Wetter-App? Irgendwie auch AI-powered!
Wenn alles KI ist, ist nichts mehr KI. Das erinnert an die Dotcom-Zeit, als jede Firma ".com" an den Namen hängte.
2. Bewertungen ohne Umsatz
Startups mit 10 Mitarbeitern werden mit Milliarden bewertet. Nicht weil sie Umsatz machen, sondern weil sie "KI" im Namen haben. Das ist FOMO, nicht rationales Investment.
3. Die "Use Case"-Lücke
Viele KI-Produkte sind beeindruckend. Aber fragen Sie mal: Wer zahlt dafür? Wie viel? Regelmäßig?
ChatGPT hat 200 Millionen User. Wie viele zahlen 20€/Monat? Wie viele Enterprise-Verträge gibt es? Die Zahlen werden selten genannt.
4. Energiekosten werden ignoriert
KI-Training und -Inferenz verbrauchen enorme Mengen Energie. Irgendwann muss jemand das bezahlen. Die aktuellen Preise reflektieren das nicht.
Die Zeichen gegen eine Bubble
Aber es gibt auch Argumente für die andere Seite:
1. Echter Produktivitätsgewinn
Anders als bei manchen Hypes: KI liefert messbare Ergebnisse. Entwickler sind produktiver. Texte werden schneller geschrieben. Analysen werden automatisiert.
Das ist kein Versprechen für "irgendwann" – es funktioniert heute.
2. Enterprise-Adoption ist real
Microsoft, Google, Salesforce – die großen Player integrieren KI in ihre Kern-Produkte. Das ist keine Spielerei, das sind strategische Entscheidungen von Unternehmen die ihre Märkte verstehen.
3. Die Technologie verbessert sich schnell
GPT-3 (2020) war beeindruckend aber begrenzt. GPT-4 (2023) war ein Sprung. Claude und andere haben nachgezogen. Der Fortschritt ist real, nicht nur Marketing.
4. Hardware-Investitionen
Nvidia, AMD, die Cloud-Provider – alle investieren Milliarden in KI-Infrastruktur. Das machen rationale Unternehmen nicht für einen Hype.
Was meiner Erfahrung nach passieren wird
Meine ehrliche Einschätzung:
Kurzfristig (1-2 Jahre):
- Einige überbewertete Startups werden scheitern oder deutlich an Wert verlieren
- "KI-Washing" (alles ist KI) wird abnehmen
- Fokus verschiebt sich von "wow, KI kann X" zu "wie monetarisieren wir X"
Mittelfristig (3-5 Jahre):
- Konsolidierung. Wenige große Player, viele werden aufgekauft oder verschwinden
- KI wird "normal" – wie Cloud Computing heute
- Echte Use Cases setzen sich durch, Spielereien verschwinden
Langfristig (5-10 Jahre):
- KI ist in allem eingebaut, niemand redet mehr darüber als "KI"
- Wie heute niemand sagt "ich nutze eine internetbasierte Suchmaschine"
Die Analogie zum Internet ist passend: Der Hype war übertrieben, die Korrektur schmerzhaft, aber die langfristige Transformation real.
Was das für dein Unternehmen bedeutet
Pragmatische Empfehlungen:
1. Nutze KI, aber setz nicht alles darauf
KI-Tools für Produktivität? Ja. Dein gesamtes Geschäftsmodell auf einem KI-Startup aufbauen? Riskant.
2. Unterscheide Hype von Substanz
Frag bei jedem KI-Produkt: Löst das ein echtes Problem? Wie viel Zeit/Geld spare ich konkret? Funktioniert das zuverlässig genug für meinen Use Case?
3. Investiere in Verständnis, nicht nur in Tools
Verstehe, was KI kann und was nicht. Das schützt vor überzogenen Erwartungen und ermöglicht sinnvollen Einsatz.
4. Bleib flexibel
Die Landschaft ändert sich schnell. Bind dich nicht an einen Anbieter. Halte Alternativen im Blick.
Nach unserer Erfahrung profitieren die Unternehmen am meisten, die KI pragmatisch einsetzen – nicht die, die am lautesten darüber reden.
Mehr dazu, wie KI praktisch eingesetzt werden kann, im Artikel Was hat es mit dieser Automatisierung auf sich?
Häufige Fragen
Keine Anlageberatung. Aber: Die Zeit der "kaufe alles mit KI im Namen" ist vorbei. Differenzierung ist nötig. Welche Unternehmen haben echte Umsätze, echte Kunden, echte Burggraben?
Wahrscheinlich nicht komplett. Aber: Jobs verändern sich. Wer KI als Werkzeug nutzt, wird produktiver. Wer sie ignoriert, wird langfristig Probleme haben. Nicht weil KI alles kann, sondern weil Kollegen die KI nutzen, mehr schaffen.
Ja. Die Tools sind ausgereift genug für produktiven Einsatz. Gleichzeitig ist es früh genug, um Vorsprung aufzubauen. Warten Sie nicht bis alle anderen es auch machen.
Infrastruktur-Anbieter (Nvidia, Cloud-Provider) profitieren unabhängig davon, welches KI-Startup gewinnt. Etablierte Tech-Unternehmen (Microsoft, Google, Adobe) integrieren KI in bestehende Cash-Cows. Reine KI-Startups sind spekulativer.
Weiterführende Ressourcen
- Was hat es mit Automatisierung auf sich? – Praktischer Einsatz
- KI-Marketing Automation – Unser Angebot
- Vibe Coding: Enterprise Ready? – KI in der Entwicklung
