Unternehmen ändern ihren Ansatz für KI, da die “Hype-Phase” abklingt

Im Laufe des letzten Jahrzehnts ist das Interesse von Unternehmen an KI-Investitionen explodiert, mit Reuters berichtend, dass die globalen Unternehmensinvestitionen in KI zwischen 2021-2024 über 1 Billion USD erreicht haben.

Viel von diesem Unternehmensenthusiasmus wurde durch den Erfolg verschiedener hochkarätiger KI-Chatbots verursacht, insbesondere Open AI’s ChatGPT. Nur zwei Monate nach seinem Start im November 2022 erreichte der Chatbot 100 Millionen Nutzer, was ihn zur am schnellsten wachsenden Consumer-Anwendung in der Geschichte machte.

Dieser rasante Anstieg der Nutzung verursachte eine große Unruhe in der Unternehmenswelt, da Unternehmen begannen, Geld in KI-Projekte zu investieren. Ein politischer Sturm, hauptsächlich aufgrund von Ängsten vor massiver Automatisierung von Jobs, brach aus.

Ein Bericht von Solvd, einer KI-Engineering-Beratung, der im April veröffentlicht wurde, zeigt jedoch, dass viele Unternehmen tatsächlich begonnen haben, teurere und riskantere KI-Projekte zurückzustoßen.

Die Hype-Phase: Was war sie und ist sie vorbei?

Solvd-CEO Mike Hulbert charakterisierte die Periode der hektischen Unternehmens-KI-Investitionen als die “Hype-Phase”.

“Die Hype erreichte ihren Höhepunkt vielleicht im letzten Jahr, es gibt immer noch einige Hype da draußen, aber es gibt [jetzt] ein größeres Bewusstsein dafür, dass, wenn dies ein neun-Inning-Spiel ist, wir wahrscheinlich im zweiten, vielleicht im dritten Inning [der KI-Integration] sind”, sagte Hulbert gegenüber Unite AI.

Während dieser Zeit schienen viele Unternehmen eine einfache Formel zu akzeptieren: Je mehr Automatisierung, desto besser.

Diese eher leichtsinnige Einstellung zur KI hatte große politische und kommerzielle Auswirkungen. Auf der kommerziellen Seite trug der Ansturm auf KI-Investitionen zu einer fehlerhaften Integration von automatisierten Systemen auf großem Maßstab bei: Ein MIT-Bericht mit dem Titel The State of AI in Business 2025 fand heraus, dass nur 5% der generativen KI-Pilotprojekte in der Unternehmenswelt erfolgreich waren.

Auf der politischen Seite gab es Erzählungen, die vor massiven Jobverlusten warnten, mit dem prominenten US-Senator Bernie Sanders warnend, dass KI für den Verlust von 100 Millionen US-Jobs verantwortlich sein könnte.

Die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD), ein internationales Forum, das 38 Demokratien auf fünf Kontinenten vertritt, warnete 2023, dass 27% der Jobs in ihren Mitgliedstaaten von Automatisierung bedroht seien.

Solche Erzählungen haben immer noch einige Relevanz in der Medienlandschaft, wie die umfassende Medienberichterstattung über große Technologieunternehmen wie Amazon und Meta zeigt, die KI als treibenden Faktor hinter großen Entlassungen nennen.

Die Solvd-Studie, die die Einstellungen von 500 CIOs und CTOs bei großen US-Unternehmen ($500M+ ARR) zur KI-Integration untersuchte, zeigt jedoch, dass das anhaltende Interesse an KI-Experimenten jetzt mit einer zunehmenden Bereitschaft einhergeht, sogenannte “Hype-basierte” KI-Projekte zu streichen.

Es zeigt, dass 49% der CTOs und CIOs, die befragt wurden, erwarten, dass KI-Pilotprojekte “weniger Hype-basiert” werden. Darüber hinaus sagten 72% der Befragten, dass es wahrscheinlich ist, dass mindestens ein KI-Projekt 2026 wegen mangelnder Erfüllung von KPIs gestrichen wird, während nur 14% der Befragten angaben, dass ihre Unternehmen mehr als die Hälfte ihrer KI-Projekte beibehalten, die eine schlechte Rendite aufweisen.

Ein Beispiel für ein hochkarätiges “Hype-basiertes” KI-Projekt, das scheiterte, ist Taco Bells Versuch, seinen Drive-in-Service zu automatisieren. 2023 führte die mexikanische Fast-Food-Kette ein Sprach-KI-System in 500 ihrer US-Standorte ein, um Fehler in Bestellungen zu reduzieren und sie zu beschleunigen.

Viele von Taco Bells Wettbewerbern, wie McDonald’s, Wendy’s, Dunkin und Checkers hatten bereits AI-Bestellungen implementiert.

Die Technologie hatte jedoch nicht den gewünschten Effekt, da sie von Fehlern, Verzögerungen und Missverständnissen heimgesucht wurde – der Bot fragte einen Kunden wiederholt, was er zu seinem “großen Mountain Dew” trinken wolle.

Im August des letzten Jahres kündigte Taco Bell an, dass es den Rollout der Technologie verlangsamen werde.

Der Wechsel zu einer besser gesteuerten Integration und größeren Arbeitnehmerschutz

Der Taco-Bell-Fall scheint einen größeren Trend zu symbolisieren, bei dem Unternehmen ihre Investitionen in KI fortsetzen, aber deren Umsetzung und Regulierung besser steuern. Als der Ansturm auf die Automatisierung um der Automatisierung willen abgeklungen ist, scheinen Regulierung von KI und sophisticatede interne Kontrolle zu größeren Unternehmensprioritäten geworden zu sein.

Die Solvd-Studie zeigte, dass, obwohl nur 38% der Führungskräfte angaben, bereits formale interne Kontrolle für KI innerhalb ihrer Unternehmen zu haben, 100% der Befragten angaben, dass “sie begonnen haben, Governance-Strukturen zu etablieren”, um Probleme im Zusammenhang mit der Kontrolle zu verbessern.

Schlechte KI-Governance hat reale Konsequenzen: Eine EY- Umfrage Anfang März ergab, dass 45% der Technologie-Exekutiven angaben, dass sie aufgrund der Nutzung von Drittanbieter-Generative-AI-Tools durch Mitarbeiter einen bestätigten oder vermuteten Leak von sensiblen Daten erlitten hatten.

Es scheint jedoch, dass diese vorherige Laissez-faire-Einstellung zur Governance sich ändert.

Der PWC 2026- Global Digital Trust Insights-Bericht, der 3.887 Unternehmen in 72 Ländern befragte, fand heraus, dass KI zum wichtigsten Investitionsziel für Cybersicherheit für die Befragten geworden war, da Unternehmen versuchen, Datenlecks und Sicherheitsverletzungen im Zusammenhang mit eigenen und Drittanbieter-KI-Tools zu verhindern.

Diese größere KI-Regulierung ist Hand in Hand mit einem größeren Schutz der Arbeitnehmer vor potenziellen automationbedingten Jobverlusten gegangen; die 2026-AI-Adoption- und Risiko-Umfrage – die 1.250 Unternehmen aus der ganzen Welt befragte – zeigte, dass 62% der Arbeitgeber ihren Mitarbeitern auf-the-job-KI-Schulungen anbieten, um das Risiko von KI-bedingten Entlassungen zu mindern.

Hulbert beschrieb diese Veränderungen positiv; “Ich glaube, dass es eine unglaubliche Menge an Fähigkeiten in der Technologie [KI] gibt … [aber] Unternehmen mit einem primären Denkmodell, das den Menschen ersetzt und vollständig automatisiert … bekommen große Probleme”, schloss er.