Die KI-Lücke in Ihrer eigenen Organisation

Zwei Debatten laufen gerade nebeneinander her und berühren sich kaum. In den Wirtschaftsseiten geht es um die KI-Blase: Ray Dalio warnt seit Monaten, der KI-Boom trage die Züge einer klassischen, schuldenfinanzierten Blase. Tom Lee von Fundstrat hielt vergangene Woche dagegen, wir stünden eher im Jahr 1997 als 1999, und den Höhepunkt erwarte er erst um 2033. Ungefähr zur selben Zeit hat Andrej Karpathy, früher bei OpenAI und Tesla, ein Bild geteilt, das in eine ganz andere Richtung zeigt: Das Problem sei nicht, dass KI zu viel verspricht, sondern dass kaum jemand sieht, was sie schon kann.

Der Funnel

Karpathy hat am 11. Oktober einen Beitrag vom April erneut geteilt und zugespitzt. Seine Schätzung, die er selbst als Überschlagsrechnung bezeichnet: Rund sechs Milliarden Menschen, etwa drei Viertel der Weltbevölkerung, sind mit Sprachmodellen kaum in Berührung gekommen. Ein bis zwei Milliarden nutzen kostenlose Chat-Produkte gelegentlich. Etwa zwanzig Millionen arbeiten beruflich mit den aktuellen Spitzenmodellen, vor allem beim Programmieren und in der Mathematik. Und rund fünftausend Menschen haben intern Zugang zu Systemen, die noch nicht öffentlich sind.

Sein Punkt: Wer sein Urteil über KI auf einen Versuch mit einer kostenlosen Version von vor einem Jahr stützt, redet über ein anderes Werkzeug als jemand, der täglich mit Agenten arbeitet. Die Zahlen sind nicht gemessen, und ich würde sie nicht zitieren, als wären sie es. Als Bild sind sie trotzdem nützlich, weil sie etwas beschreiben, das sich in Organisationen im Kleinen wiederholt.

Derselbe Funnel, im Kleinen

In einem Biotech- oder MedTech-Unternehmen mit hundert Mitarbeitenden sieht das oft so aus: Zwei oder drei Personen nutzen aktuelle Modelle intensiv, meist in der Bioinformatik oder IT. Ein größerer Teil hat Lizenzen, nutzt sie aber für E-Mails und Zusammenfassungen. Der Rest hat es einmal ausprobiert und ist zu dem Schluss gekommen, dass es für die eigene Arbeit nicht taugt.

Das Problematische daran ist nicht die ungleiche Nutzung. Es ist, dass Entscheidungen über Budget, Richtlinien und Prioritäten oft von Menschen getroffen werden, die im Funnel weiter oben stehen als die, deren Arbeit sich am stärksten ändern würde. Ich habe an anderer Stelle beschrieben, warum KI-Einführung in der Life Science eine Change-Management-Aufgabe ist und kein Technologie-Rollout. Der Funnel ist die Erklärung dafür, warum dieselbe Lizenz in derselben Organisation so unterschiedliche Ergebnisse bringt.

Warum die Blasen-Debatte hier nicht hilft

Ob die Bewertungen von Chipherstellern und Hyperscalern überzogen sind, ist eine Frage für Anleger. Für Ihre Organisation ist die relevante Frage eine andere: Was kann das Werkzeug, das Sie heute lizenzieren können, für einen konkreten Prozess leisten, und nutzen Sie das? Selbst wenn die Blase platzt, verschwinden die vorhandenen Modelle nicht. Die Lücke zwischen Möglichkeit und Nutzung bleibt Ihr Problem, nicht das des Kapitalmarkts.

Was ich empfehle

Messen Sie Nutzung, nicht Lizenzen. Eine Lizenzzahl sagt nichts darüber, wo im Funnel Ihre Leute stehen. In unserer Fallstudie zur Copilot-Einführung in einem Biotech-KMU war genau das die Kennzahl: aktive Nutzende, nicht verteilte Lizenzen.

Lassen Sie Führungskräfte selbst arbeiten. Bevor jemand über KI-Budgets entscheidet, sollte er mit einem aktuellen Werkzeug eine echte Aufgabe aus dem eigenen Bereich erledigt haben, nicht eine Demo gesehen.

Machen Sie die intensiven Nutzer sichtbar. Die zwei oder drei Personen, die schon weit sind, brauchen Zeit und einen offiziellen Rahmen, um anderen etwas zu zeigen. Sonst arbeiten sie im Verborgenen weiter, und die Organisation lernt nichts daraus.

Denken Sie an Artikel 4 des AI Act. Seit Februar 2025 verlangt er von Anbietern und Betreibern Maßnahmen zur KI-Kompetenz. Mit dem Digital Omnibus, in Kraft seit dem 27. Juli 2026, ist daraus eine Pflicht geworden, die Entwicklung von KI-Kompetenz zu fördern, ohne ein bestimmtes Niveau garantieren zu müssen. Das ist eine Erleichterung, aber keine Entwarnung: Eine Organisation, deren Mehrheit KI nur vom Hörensagen kennt, wird sich schwertun zu zeigen, dass sie etwas gefördert hat.

Wenn Sie wissen wollen, wo Ihre Organisation im Funnel steht und was es bräuchte, um die Lücke zu schließen, ohne Ihre Compliance zu gefährden, sprechen wir gerne darüber. Keine Theorie um der Theorie willen.