Gartner veröffentlicht jedes Jahr seinen Hype Cycle, eine grafische Darstellung des Reifegrades neuer Technologien. Der Verlauf ist immer derselbe: technologischer Auslöser, Höhepunkt überhöhter Erwartungen, Tal der Enttäuschung, Phase der Erleuchtung, Produktivitätsplateau.
Das ist zwar eine Vereinfachung, aber sie trifft den Kern der Sache, was die Geschichte der Technologie über 60 Jahre hinweg bestätigt.
Diese Entwicklung ist für die KI nichts Neues
KI erlebt nicht ihren ersten Hype-Zyklus. Sie hat bereits mehrere hinter sich. Die 1960er Jahre: erster Optimismus, erste nicht eingehaltene Versprechen, erster „Winter“. Die 1980er Jahre: Expertensysteme, LISP, massive Investitionen in Japan, dann der Zusammenbruch. Die 1990er- und 2000er-Jahre: Das Internet stiehlt die Show, KI wird wieder zu einer akademischen Angelegenheit.
Jeder Zyklus hat seine eigenen Merkmale: eine bahnbrechende Technologie, das Versprechen transformativer Anwendungen, massive Investitionen und schließlich die Konfrontation mit den tatsächlichen Grenzen.
Was diesmal anders ist: Es gibt unvergleichlich mehr Daten, die Berechnungen sind unvergleichlich kostengünstiger, und bei bestimmten Aufgaben sind die messbaren Ergebnisse tatsächlich real. Der Tiefpunkt des aktuellen Hype-Zyklus ist wahrscheinlich nicht so tief wie bei den vorherigen. Aber der Höhepunkt ist schwindelerregend.
Wie man die aktuelle Position der KI abliest
Im Jahr 2025 befinden sich verschiedene KI-Segmente an unterschiedlichen Punkten der Kurve. LLM für den Massenmarkt befinden sich wahrscheinlich noch im Abstieg vom Höhepunkt, wobei in Unternehmen, die Projekte ohne klaren ROI gestartet haben, derzeit eine Korrektur der Erwartungen stattfindet. Die industrielle Bildverarbeitung befindet sich seit Jahren auf dem Produktivitätsplateau. Autonome Agenten befinden sich wahrscheinlich auf dem Höhepunkt der Erwartungen.
Wenn Sie erkennen, wo sich Ihre Zieltechnologie auf der Kurve befindet, können Sie den richtigen Zeitpunkt für eine Investition besser einschätzen. Der beste Zeitpunkt für eine Investition ist oft dann, wenn sich eine Technologie in der Talsohle der Enttäuschungsphase befindet und bereits ein validierter Anwendungsfall vorliegt. Eine Investition auf dem Höhepunkt der Erwartungen in einen unbewiesenen Anwendungsfall ist der sicherste Weg, zu einem Projekt beizutragen, das 18 Monate später eingestellt wird.
Anzeichen dafür, dass der Hype seinen Höhepunkt erreicht hat
Woran erkennen Sie, dass Sie sich dem Gipfel nähern? Hier sind einige verlässliche Anzeichen:
Ein nahezu einstimmiger Konsens in den Medien (widersprüchliche Artikel sind mittlerweile in der Minderheit). Vergleiche mit vergangenen zivilisatorischen Umbrüchen („wie die Elektrizität“, „wie das Internet“). Kapitalbeschaffungen zu Bewertungen, die jeglichen Einnahmen entbehren. Sozialer Druck, sich anzupassen, um nicht „den Anschluss zu verpassen“. Versprechungen zu Anwendungsfällen, die noch niemand in der Praxis validiert hat.
Diese Anzeichen bedeuten nicht, dass die Technologie nichts taugt. Sie bedeuten vielmehr, dass die Erwartungen die nachgewiesenen Erfolge übertroffen haben. Die Technologie kann durchaus real und nützlich sein, und dennoch können die aktuellen Bewertungen irrational sein.
„90 % Marketing, 10 % Realität.“
Wie man vermeidet, auf dem Höchststand zu kaufen
Eine Faustregel für Führungskräfte: Man sollte zwischen Investitionen in die Kompetenz und Investitionen in die Umsetzung unterscheiden.
In Kompetenzen zu investieren (Ihre Teams zu schulen, an unkritischen internen Fällen zu experimentieren, die Mechanismen zu verstehen) ist in jeder Phase des Zyklus sinnvoll. Die Kosten sind begrenzt, der Nutzen nachhaltig.
In eine groß angelegte Implementierung eines in Ihrer Branche noch nicht bewährten Anwendungsfalls zu investieren – und das mit einem Anbieter, der eher auf den Hype als auf messbare Ergebnisse setzt –, ist ein riskantes Unterfangen. Es kann sich auszahlen. Es kann aber auch dazu führen, dass Sie mit einem abgebrochenen Projekt und einer hohen Rechnung dastehen.
Die Frage, die Sie jedem Anbieter stellen sollten: „Nennen Sie mir drei Kunden aus meiner Branche mit ihren Anwendungsfällen und Kennzahlen.“ Wenn die Antwort vage ausfällt oder auf allgemeine Benchmarks verweist, haben Sie Ihre Antwort hinsichtlich der tatsächlichen Reife.