Veröffentlicht am

Vom AI-Hype über eine AI-Hybris zu AI CON

https://thecon.ai/

Es ist an der Zeit, die Entwicklungen bei Artificial Intelligence (Künstlicher Intelligenz) auch einmal etwas kritischer zu beleuchten. Zwei Forscher aus den Bereichen der Sprach- und Sozialwissenschaften haben das in ihrem Buch getan:

Bender, E. M.; Hanna, A. (2025): The AI CON. How To fight Big Tech´s Hype And Create The Future We Want | Link.

Um das Buch mit seinen Ansichten besser verstehen zu können lohnt es sich, kurz auf in die Anfänge von Artificial Intelligence zurückzuschauen. Den Begriff „Artificial Intelligence“ prägte McCarthy für den Dartmouth Workshop im Jahr 1956. Darüber hinaus hat Minsky im gleichen Jahr sein einflussreiches Paper zu Heuristic Aspects of the Artificial Intelligence Problem veröffentlicht. Seit dieser Zeit hat die Entwicklung von Artificial Intelligence immer dynamischer zugenommen.

Die Dynamik ist seit 70 Jahren auch geprägt von militärischen Anforderungen und von Investoren, die in Artificial Intelligence eine sehr lukrative Story sehen, die uns erzählt, dass Maschinen (Artificial Intelligence) im Vergleich zu Menschen in allen Bereichen besser sind, bzw. sein werden. Denn: Wenn etwas heute noch nicht klappen sollte, dann wird es mit besseren Maschinen bestimmt in der Zukunft funktionieren – so zumindest die Story. Man muss eben daran glauben…

Dieses Narrativ hilft natürlich die enormen Investitionen zu schützen, und weiterhin viel Geld zu verdienen. Doch stellen sich immer mehr Personen – und ganze Gesellschaften – in der Zwischenzeit die Frage, ob diese Erzählung stimmt, und ob diese Entwicklungen gut für die Menschen sind. Manche argumentieren, dass es sich bei dem allseits propagierten AI-Hype ehr um eine AI-Hybris handelt:

Die Hybris (altgriechisch für Übermut‘, ‚Anmaßung‘) bezeichnet Selbstüberschätzung oder Hochmut. Man verbindet mit Hybris häufig den Realitätsverlust einer Person und die Überschätzung der eigenen Fähigkeiten, Leistungen oder Kompetenzen, vor allem von Personen in Machtpositionen. (Quelle: vgl. Wikipedia).

Wenn Sie sich diese ganzen Punkte noch einmal vergegenwärtigen, kommen Sie möglicherweise auch zu dem Schluss, dass man gegen das etablierte Narrativ etwas unternehmen sollte/muss. Genau das haben die beiden Autoren mit ihrem Buch gemacht.

Um es noch einmal deutlich zu machen: Es geht nicht darum, Artificial Intelligence zu „verteufeln“, sondern darum, die Möglichkeiten von Artificial Intelligence im Rahmen von Werten und Grundrechten für Menschen zu nutzen.

Seit mehreren Jahren gehen wir auch positiv kritisch mit den Möglichkeiten und den Risiken von Artificial Intelligence um – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

Veröffentlicht am

Anmerkungen zur Wirtschaftlichkeit eines Projekts

Platz (1998): Der erfolgreiche Projektstart, in Möller et al. 9. Aktualisierung

Die Wirtschaftlichkeit eines Projekts kann mithilfe verschiedener Dimensionen bestimmt werden. In der Abbildung ist zunächst einmal die Y-Achse (Investitionen bzw. Gewinn) zu erkennen, an die sich die X-Achse (Zeit) am Nullpunkt anschließt.

Über die Projektdauer haben die Investitionen ein Maximum erreicht. Dass die Linie zunächst unterhalb der Zeitachse verläuft bedeutet, dass Investitionen getätigt werden müssen, allerdings noch keine Erträge erzielt werden.

Über die anschließenden Ertragsgewinn können diese Investitionen soweit wieder hereingespielt werden, dass im Idealfall der Break-even Point erreicht wird. Die Zeitspanne bis dahin wird Pay-off Periode genannt.

Nach dem Break-even Point wird der Ertrag immer größer und der Gewinn steigt. DB ist hier die Abkürzung für den Deckungsbeitrag.

Werden die Produktlebenszyklen immer kürzer und werden gleichzeitig die Investitionen in Projekte immer größer, wird die Zeitspanne, in denen Unternehmen Gewinne erzielen können, immer kürzer.

Mit neuen Technologien, wie der Künstlichen Intelligenz, oder auch mit Additive Manufacturing (3D-Druck) können solche Innovationsprozesse wirtschaftlicher gestaltet werden.

Veröffentlicht am

Künstliche Intelligenz: Hohe Investitionen und keine Rendite?

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

Es ist schon erstaunlich: Tag für Tag lesen wir von Milliardeninvestitionen der Unternehmen in GenAI. Es gibt in der Zwischenzeit auch genügend Beispiele aus allen Branchen die zeigen, wie mit Künstlicher Intelligenz (GenAI) produktiver als vorher gearbeitet werden kann. Somit sollten diese Effekte auch betriebswirtschaftlich nachgewiesen werden können.

Die Frage st also: Gibt es auch eine gewisse Rendite auf die Investitionen, die in solche Projekte gesteckt werden?

Eine Studie vom Juli 2025 zeigt ein überraschendes Ergebnis: Der Erfolg, in Form einer messbaren Rendite (Return on Investment). kann bei 95% der Organisationen nicht nachgewiesen werden. Hier der Originalabsatz aus der Studie:

„Despite $30–40 billion in enterprise investment into GenAI, this report uncovers a surprising result in that 95% of organizations are getting zero return. The outcomes are so starkly divided across both buyers (enterprises, mid-market, SMBs) and builders (startups, vendors, consultancies) that we call it the GenAI Divide. Just 5% of integrated AI pilots are extracting millions in value, while the vast majority remain stuck with no measurable P&L impact. This divide does not seem to be driven by model quality or regulation, but seems to be determined by approach“ (NANDA 2025).

Interessant ist, dass der jeweils gewählte Ansatz (determined by approach) wohl das Grundübel ist. Möglicherweise ist es gar nicht so gut, sich nur auf die sehr großen, proprietären KI-Anbieter zu konzentrieren – ja, sich von diesen abhängig zu machen. Siehe dazu beispielsweise auch KI-Modelle: Monitoring einer Entwicklungsumgebung.

Anmerkung vom 28.01.2026: In der Zwischenzeit gibt es von Toby Stuart, UC Berkeley, den Hinweis, dass die Ergebnisse kritisch zu sehen sind und mit der Verbindung zum weltbekannten Massachusetts Institut o Technology (MIT) wohl anointed, also „gesalbt“ worden sind. Das bedeutet, dass viele etwas zu unkritisch waren, und diese Informationen weitergegeben haben. In einer PDF-Datei von Toby Stuart hat er seine Sicht noch einmal auf zwei Seiten zusammengefasst.

Veröffentlicht am

Projektmanagement: Aufwendungen und Investitionen

Eigene Darstellung

Im Unternehmen geht es oft um Kosten (aus dem betrieblichen Leistungsprozess) oder um Aufwendungen., die sich aus betrieblichen und nicht-betrieblichen Zwecken zusammensetzen. Die Begriffspaare sind also Kosten/Leistung und Aufwand/Ertrag.

Weiterhin sind auch Investitionen in Sachanlagen zu beachten, da diese über das Anlagevermögen zu Aufwendungen/Kosten führen. Von Investitionen spricht man also, wenn Finanzmittel in Anlagevermögen überführt wird. Leider wird der Begriff Investition oft umgangssprachlich anders verwendet, sodass es zu Verwirrungen kommt. Die Abbildung zeigt hier die Zusammenhänge auf.

In Projekten geht es oft um Kosten. Es ist daher gut, wenn sich ein Projektmanager mit der Kosten-/Leistungsrechnung auskennt, und weiß, wie mit Investitionen umgegangen werden sollte. Projektmanager, gerade wenn Sie sich stark über ihre Fachkompetenz definieren, können bei kaufmännischen Themen oftmals den Ausführungen der Buchhaltung, bzw. des Controllings, nicht folgen, bzw.. können vorgelegte Auswertungen nicht kritisch hinterfragen.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

Veröffentlicht am

Humankapital eines Landes

Bergheim: „Der wichtigste Antriebsmotor für das Pro-Kopf-Einkommen sind nicht etwa Investitionen oder die demographische Entwicklung, sondern das Humankapital eines Landes“. Dieses Zitat finden Sie am Ende des Textes. Quelle: DIE WELT vom 08.05.2006 (Website)