Positionen zum fehlenden ROI und überzogenen Erwartungen
➤ Leider sehe ich in meiner eigenen Firma den Zwang der Führungsriege, an den unteren Mitarbeiterebenen KI verstärkt einzusetzen, mit Skepsis. Was immer noch fehlt, ist eine zuverlässige Automatisierung ganzer Abläufe. Natürlich ist es deutlich weniger zeitaufwendig, nur das Ergebnis zu kontrollieren, aber erheblich mehr Aufwand, eventuell entstandene Schäden zu korrigieren. Es wurde zum Glück noch kein Mitarbeiter entlassen, aber die Effektivitätssteigerung, die versucht wurde zu messen, hielt sich mit ein bis fünf Prozent sehr in Grenzen und stand in absolut keinem Verhältnis zu den Kosten.
Solange die großen Firmen sich gegenseitig das Geld zuschieben, wird die Blase nicht platzen. Es ist aber nur eine Frage der Zeit, da die Kosten im Verhältnis zur Prozessoptimierung in keinem Verhältnis stehen. Niemand zahlt im Monat 10.000 Euro für einen KI-Agenten, wenn er für 5.000 Euro einen Ingenieur anstellen kann.
➤ KI ist gekommen, um zu bleiben, aber die Milliarden-Investitionen der Konzerne werden sich nicht rechnen. Es wird investiert, als wäre das ein Winner-takes-it-all-Geschäft, aber für mich sieht es eher so aus, dass KI eine Commodity wird, wo kein einzelner Marktteilnehmer überragende Dominanz erzielen wird und der scharfe Wettbewerb die Preise drückt. Demnach wird es noch ziemlich krachen im Finanzsystem, wenn die unzähligen Milliarden an Investitionen und Schulden bei weitem nicht so einfach wie gedacht wieder eingespielt werden können.
➤ Der Markt ist völlig übersättigt mit Modellen und Anwendungsmöglichkeiten. Alle wollen ihren Claim abstecken und hoffen, in ihrer Ecke auf Gold zu stoßen. Gerade im Hinblick auf den Ressourcenbedarf kann es kurz- bis mittelfristig nur zu einer Korrektur kommen, der viele der aktuellen AI-Überflieger zum Opfer fallen werden. Technisch wird AI nicht mehr verschwinden und die meisten Bereiche verändern.
➤ Es gibt Bereiche, wo KI profitabel sein kann oder schon ist. Das sind eher spezifische Lösungen. Ob die großen KI-Rechenzentren langfristig dafür erforderlich sind, ist fraglich. Multiscaler werden was herausholen können, mit der "Volks-KI" zur Slop-Produktion wird es schwierig, Geld zu verdienen.
➤ In näherer Zukunft wird ersichtlich, dass die aktuellen Business-Cases die Kosten der verschiedenen KI-Anbieter nicht decken können. Auch verschiedene Unternehmen werden bei der KI-Nutzung zurückrudern, da sich nicht die gewünschte Effizienz einstellen wird. KI wird aus unserem Alltag nie vollständig verschwinden, sich allerdings zu einer stark standardisierten Methodik entwickeln.
➤ KI is here to stay ..., aber nicht in aktueller Form. Es ist eine Blase, einfach nur mehr Rechenleistung nutzen wird auf Dauer nicht die Erwartungen bringen, die wir aktuell haben.
➤ Die KI ist gekommen, um zu bleiben. Das einzige, das sich ändern wird, ist der Preis. Weil es so, wie es derzeit läuft, aller Wahrscheinlichkeit nach nicht halten wird. Wilde Investitionen mit Versprechungen, die nicht eingehalten werden. Andauernd wird den Modellen etwas angedichtet, was sie nicht zu leisten imstande sind. Und dieses "Nvidia investiert in AI" und die Firma kauft Nvidia ist schon sehr zirkular.
Irgendwann werden den AI-CEOs ihre Versprechen nicht mehr abgenommen. Dann wird es spannend. Die RAM oder Hardwarepreise für Consumer werden hoch bleiben, nur nicht so hoch wie jetzt, denn:
➤ Aktuell ein riesiger Hype. Ich erlebe es jeden Tag. Wir entwickeln AI-Frameworks, es werden AI-Features auf die Roadmap gesetzt. Die Frage ist immer: Können wir das mit AI lösen? und das ist meiner Meinung nach oftmals der falsche Ansatz. Wir sollten wieder vom Use Case kommen und überlegen, wie wir Dinge lösen können. AI als Beschleuniger in Implementierung und Dokumentation definitiv – aber gezielt und nicht mit der Gießkanne.
➤ Zum jetzigen Zeitpunkt sind weder die Ressourcen für KI noch deren Auslastung bekannt. Der Ausbau der Rechenleistung für KI hat nicht nur Folgen für KI selbst, sondern auch für die Inanspruchnahme. Die Nutzung wird zweifellos zunehmen. Man sieht am Beispiel von Google, dass alle Bereiche davon betroffen sind. Kein Suchergebnis ohne KI, kein neues Smartphone ohne KI, alle Google-Dienste werden mit KI überfrachtet. Es besteht für Nutzer praktisch keine Möglichkeit, Google-Angebote ohne KI zu verwenden.
Ich habe schon Leute im Supermarkt gesehen, die einen KI-Chatbot befragen. Nach Preis, Inhaltsstoffen und so weiter. KI ist in einer breiten Nutzerschicht angekommen. Welche Rechenleistung in Zukunft benötigt wird, kann man als normaler Nutzer nicht beurteilen. Die Effizienz, mit der KI-Abfragen getätigt werden, wird ausschlaggebend dafür sein, wer am Markt besteht oder wer sich verabschieden muss. Gewinner werden die sein, die Gewinn machen. Oder anders ausgedrückt: Was darf ein KI-Katzenbild kosten, wenn ich es verschenken muss?
➤ Grundsätzlich denke ich, dass es eine Blase ist. Die Einnahmen werden den Hype und die allgemeinen Ausgaben nicht decken. Aber es wird sein wie bei den E-Auto-Herstellern in China. Viele haben investiert, wenige bleiben übrig. Für die lohnt es sich dann. Zumindest, bis KI übernimmt und menschliche Profitgier dann höchstens KI beigebracht wurde.
➤ Ich glaube, dass der Hype bald etwas abflaut. Es wird Bereiche geben, zum Beispiel Softwareentwicklung, in denen KI sicher bleiben wird. Aber in vielen Bereichen werden KI-Kosten den Nutzen übersteigen und dann doch nicht genutzt werden. Momentan werden auch viele deterministische Abläufe mit KI automatisiert, was ja nicht so sinnvoll ist.
➤ Was passiert gerade? Die Unternehmen werden KI einführen in der Erwartung, dass ihre internen Prozesse, Abläufe und vor allem die Effizienz erhöht werden. Hauptgedanke ist der Leistungszuwachs durch Effizienzsteigerung im Arbeitsalltag, Nebeneffekt sind mögliche Einsparpotenziale im Personalbereich (nicht alle haben dies als Primärziel). Es wird in vielen Bereichen genau das passieren, was immer passiert: Einführung von Technologie um der Technologie willen. Wenige Unternehmen machen sich ausreichend Gedanken darüber, was sie wirklich erreichen wollen. Es gibt nun also KI-Systeme, die genutzt werden, deren Nutzen aber nur schwer bis gar nicht gemessen werden kann.
Wann merken die Unternehmen und Menschen, welche KI-Systeme nutzen? Die aktuellen Fähigkeiten in einzelnen Bereichen sind fantastisch. Programme entwerfen und in Rekordzeit einen Prototypen erzeugen, rein durch Texteingabe. Funktioniert, oder? Klar hat man am Ende ein Ergebnis, vielleicht sogar ein funktionierendes. Dennoch gibt es in vielen Berufsbereichen Anforderungen, die KI nicht oder nur teilweise berücksichtigen kann: gesetzliche Vorgaben, Erfahrungswerte, Sicherheitsvorgaben.
Die Menschen stellen also fest, dass die Ergebnisse nur in Teilen oder gar nicht den Erwartungen entsprechen. Es werden Menschen mit Erfahrung benötigt, um die Ergebnisse zu prüfen und gegebenenfalls zu berichtigen. Der Aufwand dafür ist höher als der derzeitige manuelle Prozess, weil man verstehen muss, was die KI getan hat. Ein schönes Beispiel ist hier Ford in Amerika, dort mussten die erfahrenen Leute zurückgeholt werden.
"Die KI-Blase wird also platzen und Ernüchterung wird eintreten"
KI wird irgendwann Bereiche in Unternehmen teilweise bis vollständig ersetzen. Noch sind wir nicht so weit. Diese Erkenntnis trifft die ersten Unternehmen, der Heilsbringer KI erweist sich als Werkzeug und nicht als Ersatz für Intelligenz, Fingerfertigkeit oder Erfahrung. Diese Erkenntnis wird zeitnah alle treffen, die KI-Systeme einsetzen. Denn es ist eben nicht damit getan, KI alles erstellen zu lassen, sondern das Ergebnis muss kontrolliert und gegebenenfalls korrigiert werden. Durch Menschen mit Erfahrung.
Die KI-Blase wird also platzen und Ernüchterung wird eintreten. Unternehmen, welche bisher mit der Einführung von KI zögern, werden dies weiter aufschieben. Unternehmen, welche bereits Aufträge avisiert haben, werden diese kürzen oder ganz zurückziehen. Die bereits geplanten (Über-)Kapazitäten an Hardware, an Rechenzentren seitens der Anbieter werden gekürzt. Die Hardware-Hersteller werden einen Einbruch erfahren. Dies wird auch große Unternehmen treffen, wie Nvidia.
Die Preise für die Hardware werden sinken, aber nicht die Preise der Hardware für Endverbraucherprodukte. Die Marge ist einfach zu groß und zu verführerisch. Unternehmen benötigen weiterhin einfache Grafikkarten zur Darstellung von Bildern. Spieler wollen Grafikkarten für ihre PCs. Es wird einen leichten Rückgang der Preise geben, aber nicht auf das Vor-KI-Niveau. Bei anderen Komponenten, wie RAM, NVMes etcetera wird der Preisrückgang etwas größer sein, aber ebenfalls nicht auf das Vor-KI-Niveau sinken.
KI wird absehbar das werden, was sie tatsächlich aktuell ist: ein weiteres Werkzeug im Werkzeugkasten. Sie wird definitiv Prozesse vereinfachen und unterstützen. Es wird weiterhin Menschen geben, die ein Produkt oder eine Dienstleistung erstellen. Die Utopie einer arbeitsfreien Welt, weil KI alles kann, wird sterben.
Als kleine Anekdote: Selbst Data aus Star Trek musste als Androide mit KI bei seinen Menschen nachfragen, wie Humor funktioniert. Das alles in einer weit entfernten Galaxie ... ach nee, falsche Enterprise ... in einer weit entfernten, besseren Zukunft.
➤ Auch auf die Gefahr hin, komplexe Themen zu vereinfacht zu sehen: Nach allem, was ich gelesen habe, wird es eine entscheidende Frage geben. Gelingt es den KI-Anbietern, sowohl Firmen als auch Privatpersonen davon zu überzeugen, dass ihre Dienste derart gut sind, dass sie in Zukunft bereit sind, zwischen dem Dreifachen bis Zehnfachen von jetzt dafür zu bezahlen?
Wenn das gelingt, platzt da gar nichts und es wird einfach eine massive Wirtschaftsmacht. Wenn nicht, dann wird es eine massive Marktkorrektur geben, die nur wenige Anbieter überstehen werden, und etliche aktuell hochgezogene Rechenzentren werden Lost Places. Der ganze KI-Hype ist im Prinzip eine Wette darauf, dass es in Zukunft genug Käufer gibt, die das Produkt so unbedingt wollen, dass sie viel dafür zahlen.
- Was passiert nach dem Crash?: Wenn die KI-Blase platzt, bleibt die Technik
- Optimistische Positionen zum konkreten Nutzen von KI
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