Die Diskussion um eine mögliche KI-Blase verdeutlicht die wachsende Kluft zwischen hohen Erwartungen und real erzieltem Nutzen. Studien zeigen, dass viele Unternehmen und Startups stark bewertet werden, obwohl die wirtschaftlichen Ergebnisse hinterherhinken. Gleichzeitig wird deutlich, dass generative KI allein selten genügt: fehlende Datenqualität, Prozesslücken und strenge Anforderungen bremsen Projekte aus. Der Trend verschiebt sich hin zu spezialisierten, kleineren Modellen und Open-Source-Ansätzen, die konkrete Aufgaben effizient lösen. Unternehmen setzen zunehmend auf Lösungen, die sich in bestehende Prozesse integrieren lassen, Transparenz bieten und echten Mehrwert schaffen. Die Entwicklung markiert keinen Rückschritt, sondern eine notwendige Kurskorrektur.
Die Debatte um eine mögliche KI-Blase hat an Schärfe gewonnen. Unternehmen, Märkte und Öffentlichkeit stellen sich zunehmend die Frage, ob die hohen Erwartungen an Künstliche Intelligenz (KI) berechtigt sind. Trotz großer Investitionen bleibt der messbare Nutzen in vielen Fällen hinter den Prognosen zurück. Besonders bei generativer KI zeigt sich, dass technische Machbarkeit nicht automatisch zu wirtschaftlichem Erfolg führt. Statt umfassender Automatisierung erleben viele Unternehmen komplexe Umstellungen, Datenprobleme und steigende Anforderungen an Sicherheit und Regulierung.
Abbyy, Anbieter von Plattformen für smarte Dokumentenverarbeitung (IDP, Intelligent Document Processing), erläutert, wie Prozesse, Daten und Transparenz zu Erfolgsfaktoren der KI-Nutzung in Unternehmen werden und effizient gestaltet werden können.
Diskrepanz zwischen Bewertung und Ergebnis
Wissenschaftliche Analysen bestätigen die Skepsis. Eine Untersuchung auf arXiv zeigt, dass viele KI-Unternehmen auf zukünftige Versprechen hin bewertet werden, nicht auf Basis realer Erträge. Auf ähnliche Entwicklungen verweisen das Institute of Internet Economics und TechRound. Demnach verfügen zahlreiche KI-Startups über hohe Finanzierungsbeträge, zeigen aber bislang nur geringe nachgewiesene Umsätze oder Renditen. Die Bank of England warnt zudem vor überhöhten Marktwerten, die bei ausbleibendem Nutzen schnell einbrechen könnten. Sam Altman, CEO von OpenAI, räumte ein, dass Investoren mit erheblichen Verlusten rechnen müssten. Die Situation erinnert an frühere Technologietrends. Auch das Internet überstand den Dotcom-Crash nicht wegen kurzfristiger Erwartungen, sondern wegen langfristiger, sinnvoller Anwendungen.
Generative KI ist sichtbar, aber nicht allein entscheidend
Auslöser des aktuellen Booms war vor allem generative KI. Sie ist im Alltag präsent, etwa in Chatbots, Textgeneratoren und Assistenzsystemen. Doch in vielen Fällen reicht sie nicht aus. In Unternehmen melden sich vermehrt Compliance-, IT- und Rechtsabteilungen zu Wort. Sie fordern klare Vorgaben, nachvollziehbare Entscheidungen und ein robustes Risikomanagement. Technologisch ambitionierte Projekte geraten unter Druck, wenn sie nicht in bestehende Strukturen eingebettet werden können.
Unternehmen ziehen Konsequenzen
Abbyy hat diese Entwicklung über einen längeren Zeitraum beobachtet und 2024 eine Umfrage unter IT-Entscheidungsträgern durchgeführt. Diese ergab, dass 60 Prozent ihre ersten KI-Investitionen unter hohem Erwartungsdruck tätigten. Viele davon gaben ein Jahr später an, dass der Nutzen hinter den Annahmen zurückblieb. Besonders dann, wenn KI ohne ergänzende Technologien eingeführt wurde, zeigten sich Schwächen bei Datenqualität, Prozessklarheit und Integration.
Heute zeigt sich ein anderer Trend. Unternehmen setzen vermehrt auf spezialisierte Lösungen mit klarem Anwendungsfokus. Statt große Modelle für allgemeine Aufgaben zu verwenden, kommen kompakte Systeme zum Einsatz, die konkrete Herausforderungen bewältigen. Eine Studie von Nvidia und dem Georgia Institute of Technology zeigt, dass kleinere Modelle bei wiederholbaren, klar abgegrenzten Aufgaben schneller und zuverlässiger arbeiten. Forschungsergebnisse von Abbyy wurden in die Analyse mit einbezogen. Auch das Wall Street Journal kommt zu einem ähnlichen Ergebnis. Große Modelle sorgen zwar für öffentliche Aufmerksamkeit, doch den geschäftlichen Mehrwert erzielen häufig kompaktere, spezialisierte Systeme.
Parallel dazu entwickelt sich die Open-Source-Community dynamisch weiter. Sie bietet Unternehmen mehr Flexibilität bei der Auswahl. Darüber hinaus können Technologien gezielt getestet und an spezifische Anforderungen angepasst werden. Besonders für Organisationen mit klar definierten Anwendungsfällen eröffnen sich dadurch neue Wege zu kontrollierbarem und wirtschaftlichem KI-Einsatz.
Funktionierende Prozesse statt überzogener Erwartungen
98 Prozent der von Abbyy befragten IT-Entscheider zeigten sich grundsätzlich zufrieden mit ihren bestehenden KI-Tools. Die Systeme werden nicht ersetzt, sondern weiterentwickelt. Ergänzende Technologien helfen, die bestehenden Lösungen produktiver zu machen. Beispiele sind der Einsatz in der Beschaffung, bei der Einhaltung regulatorischer Anforderungen, in der medizinischen Versorgung oder bei der schnelleren Markteinführung von Produkten.
Dabei zeigt sich, dass nicht jede Aufgabe ein großes Sprachmodell benötigt. Oft genügen kompakte Verfahren oder regelbasierte Ansätze, um Ziele effizient zu erreichen. Entscheidend ist, ob die eingesetzten Systeme in die Prozesse passen, mit vorhandenen Daten arbeiten können und eine transparente Steuerung ermöglichen.
Von Potenzialen zu greifbarem Nutzen
Die Diskussion über eine mögliche Blase bedeutet nicht das Ende der Technologie. Sie markiert einen Übergang. Unternehmen bewerten heute kritischer, was KI leisten kann und was nicht. Investitionen bleiben bestehen, doch sie sind stärker an Geschäftsziele und technische Rahmenbedingungen gekoppelt. Statt technologischem Überschwang rücken Praxistauglichkeit und Wirtschaftlichkeit in den Vordergrund.
Abbyy
ABBYY ist ein international tätiger Softwareanbieter mit Schwerpunkt auf dokumentenbasierter KI. Das Unternehmen entwickelt Lösungen für die automatisierte Verarbeitung und Auswertung von Geschäftsdokumenten. Die Technologien adressieren zentrale Anforderungen wie Genauigkeit, Skalierbarkeit und nahtlose Integration in bestehende Systeme.
