Das Google-Dilemma
Noch vor drei Jahren stand Google vor einem ernsthaften Innovator's Dilemma(öffnet im neuen Fenster) : Wenn Nutzer nicht mehr Internetseiten suchen und lesen wollen, sondern von einer KI direkt Antworten auf ihre Fragen erwarten – wie lässt sich dann mit Internetsuche noch Geld verdienen? Und wie kann Google als Quasi-Monopolist seinen Kunden die viel teureren, da rechenintensiveren KI-Antworten anbieten, ohne sein hochprofitables Geschäftsmodell zu gefährden?
Mittlerweile scheint es so, als ob Google dieses Problem durch eine intelligente Verzahnung von KI mit seinem Kerngeschäft gelöst hat. Mit dem neuen KI-Modus und den KI-Übersichten liefert Google keine einfache Ergebnisliste mehr, sondern direkt bequeme, verständliche Antworten und Zusammenfassungen – oft angereichert mit Quellenlinks und weiterführenden Optionen. Die notwendige Rechenleistung pro Anfrage und damit die Kosten für diese Dienstleistung sind dabei seit 2023 dank technischer Verbesserungen dramatisch gefallen.
Für Google bedeutet das eine strategische Neubewertung seines Kerngeschäfts. Der Schritt hin zu KI-gestützter Suche schützt das Werbemodell: Wenn Nutzer weniger auf externe Seiten klicken, bleibt Google – als Plattform der Antwort – zentral. Zugleich schafft das Unternehmen neue Möglichkeiten, Werbung, Empfehlungen und Geschäftsdienste direkt mit der KI-Suche zu verknüpfen. Die aktuellen Rekordstände im Börsenkurs seiner Muttergesellschaft Alphabet belegen, dass man zumindest an den Aktienmärkten an den Erfolg dieser Strategie glaubt.
Nicht alle Firmen profitieren stark von KI
Andererseits blieb aber der Effekt durch KI-Nutzung gerade in den traditionellen Branchen auch 2025 hinter manch hochgesteckten Erwartungen zurück. Neben den üblichen kulturellen, finanziellen oder organisatorischen Gründen, welche die Einführung einer neuen Technologie hemmen können, unterliegen gerade die großen Sprachmodelle noch immer technischen Limitationen, die ihre Nützlichkeit im Unternehmensalltag einschränken .
Es ist zwar beeindruckend, wenn ein Modell wie GPT-5 akademische Spitzenleistungen in Biochemie oder Mathematik erbringen kann, aber für die meisten alltäglichen Anwendungen spielt dies keine Rolle. Ein großes Problem ist allerdings, dass es nach wie vor keinen voll befriedigenden Weg gibt, Sprachmodelle während ihres Betriebs dazulernen zu lassen. Daher bleibt es gerade für Anwendungen im Unternehmen eine Herausforderung, die Modelle mit relevantem Kontext zu füttern, zum Beispiel mit einem Verständnis der eigenen Prozesse, Produkte oder Märkte. Dies ist einer der Gründe dafür, dass sich auch im Jahr 2025 die meisten Unternehmen noch schwer taten, ihre Prozesse mithilfe von KI grundlegend zu verbessern(öffnet im neuen Fenster) .
Ungeachtet dieser Schwierigkeiten nahmen die Investitionen in KI-Forschung und vor allem in Rechenkapazitäten weiter zu. So berichtet allein Microsoft(öffnet im neuen Fenster) , im Jahr 2025 rund 80 Milliarden US-Dollar in den Ausbau von KI-Rechenzentren zu pumpen. Die Investitionen der anderen großen Technologiekonzerne Alphabet, Amazon und Meta liegen in derselben Größenordnung.