KI: Anhaltende Kluft zwischen Hype und Realität

Alle nutzen GenAI, aber nur wenige profitieren wirklich davon

Im dritten Teil unserer Serie zu IT-Trends 2026 geht es um Große Sprachmodelle bzw. Large Language Models (LLMs) und ihre Anwendungsmöglichkeiten in der Wirtschaft.

Immer mehr Fachleute setzen KI-Chatbots und Tools für verschiedenste Aufgaben ein – von der Softwareentwicklung bis zum Verfassen von E-Mails. Doch welche Modelle sind am beliebtesten und wofür werden sie hauptsächlich genutzt?

Die meistgenutzten KI-Tools

Microsoft punktet seit jeher mit der Integration neuer Technologien in bestehende Produkte. Dies zeigt sich auch beim Copilot, der fast überall eingesetzt wird – unter anderem in Paint und Notepad, wobei Microsoft hier zuletzt etwas zurückgerudert hat. Die Tools müssen nicht zwingend Spitzenklasse sein, sondern vor allem praktisch und sofort verfügbar.

Copilot wird nach Azure und Office 365 am häufigsten von den Lesern von Computing verwendet. In einer Umfrage unter 138 britischen IT-Führungskräften gaben 79 % an, dass sie Microsofts persönlichen Assistenten nutzen.

Danach folgt ChatGPT von OpenAI, das mit dem GenAI-Boom für Furore sorgte und von 70 % der Befragten genannt wurde. Obwohl OpenAI teilweise hinter Copilot steht und damit eigentlich weit vorn liegen sollte, bleibt abzuwarten, ob ChatGPT seinen Vorsprung angesichts neuer Wettbewerber behaupten kann.

Google, das 2022 von ChatGPT überrascht wurde, hat laut vielen Experten inzwischen in Sachen Funktionen aufgeholt. Die hohen Umsätze von Alphabet sorgen zudem für eine stabilere Finanzierung.

„Ich finde Copilot nicht besonders genau und vertraue Gemini mehr“, bemerkte ein IT-Direktor aus dem Energiesektor.

Gemini, das von 45 % der Teilnehmer genannt wurde, eignet sich besonders gut für Nutzer von Google Workspace.

Ein weiteres Angebot eines Tech-Giganten, die Llama-Reihe von Meta, scheint sich jedoch nicht so gut zu verkaufen; Llama wurde nur von 6 % der Nutzer genannt.

Der engste Konkurrent von OpenAI, das Start-up-Unternehmen Anthropic, verzeichnete eine Nutzung seines Chatbots Claude durch 24 % der Befragten. Anthropic konzentriert sich auf den Business-to-Business-Markt, insbesondere auf Entwickler, während ChatGPT eher als Assistent für den Massenmarkt positioniert ist.

„Wir nutzen Claude häufig für die Programmierung“, bestätigte ein Software-Direktor in einem Technologieunternehmen.

Andere Entwickler schwören auf spezielle Programmierplattformen wie Bedrock (5 %), Cursor (7 %), Replit (1 %) und AlphaCode (1 %).

Die KI-Suchmaschine Perplexity wurde von 16 % der Befragten beruflich genutzt, während Bildgeneratoren wie Midjourney (3 %) und Stable Diffusion (1 %) weniger häufig zum Einsatz kamen.

Cloud-basierte KI-Plattformen von Hyperscalern wurden ebenfalls in 80 % der befragten Unternehmen genutzt, darunter IBM (5 %), Oracle (6 %), Amazon (13 %), Google (28 %) und Microsoft (68 %).

Anwendungsfälle in der Praxis sind noch begrenzt

Obwohl die meisten Befragten KI-Tools bei ihrer Arbeit einsetzten, ging aus ihren Kommentaren hervor, dass sie diese noch nicht als besonders wertvoll empfanden.

Ein Business-Applications-Manager im Bereich Immobiliendienstleistungen sagte: „Wir testen Copilot, sehen aber bisher außer der Erstellung von Besprechungsnotizen und Zusammenfassungen kaum einen wirklichen Nutzen.“

„In unseren Verträgen steht tatsächlich, dass KI in Projekten nicht verwendet werden darf, daher wird sie nur für interne Verwaltungsaufgaben, Berichte usw. eingesetzt“, erklärte ein IT-Manager aus dem Technologiesektor.

„Nur für grobe Recherchen, um eine erste Idee zu bekommen, bevor man sich manuell damit befasst, da KI-Systeme nur über eine begrenzte Wissensbasis verfügen, nämlich nur das sichtbare Web“, sagte ein CTO in einem Designbüro.

„Obwohl sie hilfreich sein können, sind sie in der FE von Natur aus gefährlich, da sie oft etwas zu vereinfachend sind“, fügte ein IT-Manager im Weiterbildungsbereich hinzu.

Selten gab es eine so große Kluft zwischen den revolutionären Visionen der Branche und der alltäglichen Realität vor Ort.

Die vielversprechendsten Anwendungsfälle

Wir haben die Befragten nach den vielversprechendsten Anwendungsfällen für GenAI gefragt, die sie entweder in der Produktion oder als Proof of Concept gesehen haben. Ihre Antworten waren bemerkenswert unspektakulär.

Entwicklung

Zu den am häufigsten genannten Anwendungsfällen gehört die Softwareentwicklung, darunter die Erstellung von Frameworks, die Übersetzung von Code in andere Sprachen oder das Vibe-Coding einfacher Ideen und Dokumentation.

„Es ist die Fähigkeit, Dinge zu schaffen, die ich normalerweise nicht schaffen könnte, und das in einem Bruchteil der Zeit”, sagte ein IT-Manager einer Anwaltskanzlei. „Wenn es mir egal ist, wie der Code geschrieben ist, und ich mich nur für das Ergebnis interessiere, ist das eine große Erleichterung.”

Dokumentation

Die nächsthäufigste Kategorie betraf die Dokumentation: Zusammenfassen, Überprüfen, Transkribieren, Umschreiben, Ergänzen, Aktualisieren und Verbessern von schriftlichen Materialien.

„Die automatische Transkription von Besprechungen und Telefonaten und die Erstellung einer Zusammenfassung sind von unschätzbarem Wert“, sagte ein IT-Portfoliomanager in einem Versorgungsunternehmen. „Allein in einem Bereich hat dies bis zu 20 Minuten pro Anruf bei der Nachbereitung von Kundengesprächen eingespart.“

KI wird auch eingesetzt, um den Ausschreibungsprozess zu beschleunigen – einschließlich der Suche und Erstellung von Angeboten –, um Schulungsmaterialien zu erstellen und um Rechtsberatung zu leisten, obwohl, wie ein Befragter betonte, „Vorsicht geboten ist, da Fehler passieren können“.

Ein CIO in der Fertigungsindustrie sagte: „Für die Dokumentation ist das in Ordnung, aber ein LLM ist per Definition fehlerhaft; wir müssen unser eigenes internes SLM [Small Language Model] erstellen, um einen sinnvollen Mehrwert aus der KI zu ziehen.“

Kundenorientierte Abläufe

Kundensupport, Vertriebsautomatisierung, Personalunterstützung und Informationsbereitstellung sind ebenfalls Bereiche, in denen KI Abläufe rationalisieren kann.

Ein Stratege in der Regierung sah einen Mehrwert in der Hyper-Personalisierung der Arbeit und sprach von einem Proof-of-Concept „virtueller PA für jeden Einzelnen, der bei Routineaufgaben hilft und die Selbstbedienungs-Arbeitslast so weit entlastet, wie es ein guter menschlicher PA tun würde“.

Cybersicherheit und SOC-Automatisierung

Cyberabwehr ist ein offensichtlicher Anwendungsfall für KI, wobei es sich in der Regel eher um maschinelles Lernen als um generative KI handelt. GenAI wird jedoch verwendet, um Szenarien für Red-Team-/Blue-Team-Operationen zu entwickeln und Probleme auf eine Weise zu erklären, die für Nicht-Techniker leichter verständlich ist.

Obwohl es Anwendungsfälle gibt und das Potenzial für viele weitere besteht, da sowohl die Technologie als auch das Verständnis ihrer Fähigkeiten immer ausgereifter werden, scheint die Realität in den meisten Unternehmen noch weit hinter den Erwartungen zurückzubleiben.

„Es gibt wirklich nicht so viele Anwendungsfälle“, bemerkte ein Unternehmensarchitekt in der Regierung. „Eine schnellere Erstellung von Materialien führt zu einer geringeren Qualität und Genauigkeit.“

Fazit

Natürlich steckt die Technologie noch in den Kinderschuhen, und es ist durchaus möglich, dass KI sowohl überbewertet als auch unterschätzt wird.

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf unserer Schwester-Website Computing.