KI-Agenten und humanoide Roboter stecken im Hype: das Tal der Enttäuschung kommt erst noch
Gartner erwartet, dass über 40 Prozent der Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 eingestellt werden, und laut McKinsey sieht nur gut ein Drittel der Unternehmen überhaupt einen EBIT-Effekt. Das Tal räumt Projekte ab, nicht die Technologie, wer Ausgangswert und Zielwirkung vorab festhält, übersteht es.
KI-Agenten und humanoide Roboter stecken im Hype. Das Tal der Enttäuschung kommt erst noch.
Ich halte das für gesund: Es räumt Projekte ab und nicht die Technologie.
Was die Zahlen sagen
Gartner erwartet, dass bis Ende 2027 über 40 Prozent der Agentic-AI-Projekte eingestellt werden, wegen steigender Kosten und unklaren Geschäftsnutzens. Das ist eine Prognose auf Basis einer nicht repräsentativen Umfrage, aber plausibel. Dieselbe Meldung sieht Agentic AI bis 2028 in 33 Prozent der Unternehmenssoftware. Das Tal sortiert aus, was nie eine Richtung hatte, und an der Verbreitung ändert es wenig. Bei Humanoiden erwartet Gartner, dass bis 2028 weniger als 20 Unternehmen sie in Fertigung und Lieferkette im Produktivbetrieb haben. Dort sehe ich dasselbe Muster.
Laut McKinsey melden nur 37 Prozent der Unternehmen überhaupt einen Effekt auf das EBIT, rund 6 Prozent gelten als High Performer. Die Ursache für den Hype sehe ich in beiden Fällen gleich: Er entsteht, wenn von der Demo auf die Umgebung geschlossen wird.
Die Umgebung entscheidet
Agenten liefern dort Mehrwert, wo Systeme Schnittstellen bieten. Roboter liefern ihn dort, wo die Umgebung zu ihnen passt. Das Tal ist die Begegnung mit der echten Umgebung aus Datenlage und Altsystemen oder eben mit der Fabrikhalle.
Humanoide und Agenten, die Oberflächen bedienen, ähneln sich: Beide passen sich an eine Welt an, die für Menschen gebaut wurde. Werden Systeme und Fabriken neu gedacht, entfällt dieser Umweg. Das ist meine Einschätzung und kein Befund. Dagegen spricht Hyundai, das 25.000 Atlas-Roboter plant, auch für ein neu gebautes Werk.
Wirkung muss messbar sein
Wer die Umgebung nicht kennt, kann auch die Wirkung nicht bewerten. Bei einem Industriekunden lag kürzlich der Entwurf eines KI-Ziels für die Führungsrunde vor. Jede Führungskraft sollte ihre Roadmap aus dem Stand entwickeln, ohne gemeinsame Ausgangslage. Am Jahresende wäre nicht bewertbar gewesen, was sich bewegt hat.
Meine Konsequenz, und so arbeiten wir bei mesakumo: Vor dem Start die Umgebung als Ganzes ansehen. Dann je Initiative den Ausgangswert festhalten und die Wirkung, die sie erreichen soll, messbar formulieren. Gegen diese Zahlen wird gearbeitet und nachgesteuert. So überstehen Projekte das Tal.
Menschen geben die Richtung vor, Agenten übernehmen Routinen, Roboter bewegen Dinge. KI muss wirken.
Woran würdet ihr bei eurem größten KI-Projekt in einem Jahr erkennen, dass es gewirkt hat?
Wer das für sein Haus durchspielen will: Eine Nachricht reicht.
