Drei Fragen, die Sie vor Investitionen in KI 2026 stellen sollten
Matt Nolan
Gründer
Aktualisiert am 30. Dezember 2025
Das möchte niemand laut aussprechen: Die meisten KI-Projekte scheitern.
Nicht, weil die Technologie nicht funktioniert. Richtig angewendet sind die Ergebnisse real. Studien zeigen Produktivitätssteigerungen von 10-40%. Das Problem ist nicht die KI. Das Problem ist, dass Unternehmen Lösungen kaufen, bevor sie Probleme definiert haben.
Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: 42% der Unternehmen haben die meisten ihrer KI-Initiativen aufgegeben – ein Anstieg von 17% im Vorjahr. 95% der Unternehmenspiloten liefern nie messbare Renditen. Milliarden von Euro jagen den falschen Fragen hinterher.
Das ist kein technisches Versagen. Es ist ein Denkfehler, und den kann man nicht wegkaufen.
Die Chance
Wenn KI funktioniert, bemerken Sie es kaum. Sie nimmt Ihrem Team die mühsame, repetitive Arbeit ab und verschafft Ihren besten Leuten Raum für das, was nur sie können. Das Ziel war nie die Automatisierung um ihrer selbst willen. Das Ziel ist Hebelwirkung.
Aber das erreichen Sie nicht, indem Sie dem neuesten Trend hinterherjagen oder die beeindruckendste Demo kaufen. Sie erreichen es, indem Sie bessere Fragen stellen, bevor Sie den ersten Scheck ausstellen.
Hier sind drei, die wichtig sind.
1. Ist das ein Modell-Problem oder ein Daten-Problem?
Alle wollen über Modelle sprechen. Fast niemand will über Daten sprechen, was seltsam ist, denn an den Daten scheitern die meisten Projekte.
Ihr Modell ist nur so gut wie das, womit Sie es füttern. Wenn Ihre Daten unordentlich, isoliert oder unvollständig sind, wird Sie kein Algorithmus retten. Die ausgefeilteste KI der Welt wird Ihnen nur schneller selbstsichere falsche Antworten geben.
Bevor Sie irgendeine KI-Lösung bewerten, fragen Sie: Haben wir tatsächlich die Daten, die das erfordert? Können wir genau beschreiben, womit wir dieses System füttern würden und wo es sich befindet?
Wenn diese Frage länger als ein paar Minuten dauert, stoppen Sie. Sie haben noch kein KI-Problem. Sie haben ein Daten-Problem, und das sollten Sie zuerst lösen.
2. Brauchen wir das mächtigste Werkzeug oder das richtige?
Es gibt in dieser Branche eine Tendenz zur Komplexität. Größere Modelle, mehr Parameter, alles hochmodern. Das klingt beeindruckend in einer Präsentation. Meistens ist es genau falsch.
Gartner prognostiziert, dass Unternehmen bis 2027 kleine, aufgabenspezifische Modelle dreimal häufiger nutzen werden als universelle große Sprachmodelle. Der Grund ist einfach: Sie sind schneller, günstiger und oft präziser für fokussierte Probleme.
Die Frage ist nicht „was ist die fortschrittlichste Option?”, sondern „was ist das einfachste, was dieses Problem tatsächlich löst?” Einfachheit erfordert, das Problem tiefgreifend genug zu verstehen, um zu wissen, was man weglassen kann. Das ist schwierig. Dort liegt aber auch der Wert.
Fragen Sie Ihren Anbieter oder Ihr Team: Warum dieser Ansatz anstatt etwas Einfacherem? Wenn die Antwort „weil es hochmodern ist” lautet, gehen Sie. Das ist kein Grund, das ist Marketing.
Ich habe genug Anbieter-Demos erlebt, um das Muster zu kennen: beeindruckende Fähigkeiten, vage Antworten darüber, was nach dem Piloten passiert.
3. Welche Entscheidung unterstützt das tatsächlich?
Das ist die Frage, die nützliche KI von teurem Theater trennt.
Es ist einfach, sich für Fähigkeiten zu begeistern. Dashboards, Chatbots, Vorhersagen. Aber Fähigkeiten sind keine Ergebnisse. Die einzige Frage, die zählt: was wird jemand anders machen, sobald das existiert?
Wenn Sie das nicht klar beantworten können, sind Sie noch nicht bereit zu entwickeln.
Versuchen Sie das: Beenden Sie den Satz „Sobald das implementiert ist, können wir ______, was wir vorher nicht konnten.” Wenn Sie ihn nicht in konkreten Begriffen vervollständigen können, kann die Technologie warten. Die Klarheit nicht.
Was als Nächstes kommt
2026 wird ein Jahr der Bereinigung.
Die Unternehmen, die KI als Abhaken behandelt haben, werden ihre Projekte stillschweigend einstellen. Die, die mit dem Problem begonnen haben, nicht mit dem Werkzeug, werden sich absetzen. Es geht nicht darum, wer am meisten ausgegeben oder sich am schnellsten bewegt hat. Es geht darum, wer klar gedacht hat, wer dem Druck widerstanden hat, einfach etwas zu tun, und stattdessen gefragt hat, ob dieses Etwas es wert war, getan zu werden.
Die beste Technologie verschwindet in der Arbeit. Sie bemerken sie nicht mehr. Sie macht einfach alles ein bisschen besser.
Darauf arbeiten wir bei Gravitas Grove hin. Nicht KI um der KI willen, sondern Werkzeuge, die sich ihren Platz verdienen, indem sie Menschen leistungsfähiger machen.
Falls Sie diese Fragen durcharbeiten und eine zweite Meinung möchten, helfen wir gerne weiter.