Seit über einem Jahr höre ich es immer wieder:
"Das ist ja alles schön was ihr da macht, aber in sechs Monaten baut OpenAI das einfach als Feature in ChatGPT ein. Deswegen muss ich nicht lernen, wie das funktioniert oder es selbst können."
Klingt vernünftig. Bei vielen KI-Startups der letzten Jahre ist genau das passiert -
ein ChatGPT Update und 50 Geschäftsmodelle lösen sich in Luft auf.
Der Gedanke ist trotzdem falsch.
Heute zeige ich dir, was von keinem Feature der Welt ersetzt werden kann.
Schau dir an was OpenAI / Anthropic selbst gerade tun
Wenn du wissen willst, ob eine Aufgabe durch Software lösbar ist, dann schau nicht darauf, was die Softwarefirmen sagen.
Schau darauf, für welche Rollen sie Menschen einstellen.
Was kaum jemand mitbekommt ist, dass OpenAI und Anthropic seit einer Weile eine Rolle aufbauen, die sich Forward Deployed Engineer nennt.
Die sind nicht dafür da, die KI technisch besser zu machen.
Das sind Menschen, die zu den Unternehmen fahren.
Die da sitzen, sich die Abläufe ansehen, mit den Leuten reden, Fragen stellen und beraten.
Das Ziel: KI in die Unternehmensprozesse bringen.
Komisch, oder?
Die zwei Firmen, die die mächtigste Software der Welt bauen, lösen ihr eigenes Distributionsproblem nicht mit noch besserer KI, oder irgendwelchen Features.
Sie lösen es mit Menschen.
Die physisch hinfahren.
Das ist kein Zufall und keine Übergangslösung. Das ist ein Eingeständnis.
Es sagt uns etwas darüber, wie die KI-Diffusion in die Wirtschaft und den Arbeitsalltag jedes einzelnen Menschen ablaufen wird.
Warum neue Features nicht die Endlösung sein können
Der schwierige Teil ist nicht das Modell.
Oder seine Intelligenz.
Oder seine Features.
Der schwierige Teil ist der Umbau des Unternehmens drumherum.
Lass es mich erklären.
Künstliche Intelligenz ist eine Allzwecktechnologie.
Davon gab es in der Geschichte schon einige - die Dampfmaschine oder die Elektrizität sind zwei beliebte Beispiele.
Bis solche Technologien flächendeckend in Wirtschaft und Gesellschaft ankommen, dauert es nicht Jahre.
Es dauert Jahrzehnte.
Bei der Elektrizität waren es rund 40 Jahre. Die Glühbirne kam 1879. Erst in den 1920ern lief die Hälfte aller Fabrikantriebe elektrisch.
Nicht, weil die Technologie nicht reif oder wertvoll genug war.
Sondern weil in der realen Welt bereits Prozesse und Systeme existierten, die auf die neue Technologie angepasst werden mussten.
"Ah ok, wenn das so lange dauert dann kann ich ja warten."
Nicht unbedingt:
Als der Elektromotor kam, haben die Fabriken zuerst die Dampfmaschine gegen einen großen Elektromotor getauscht. Der Rest vom Fabrikbetrieb ist gleich geblieben.
Das Ergebnis: kein wirklicher Fortschritt.
Der Sprung kam erst, als sie die Fabrik um die neue Technologie herum neu gebaut haben. Ein eigener Motor an jeder Maschine, ein komplett anderes Layout und Vorgehen als davor.
Vierzig Jahre lang lag dieselbe Technologie für alle bereit.
Wer gar nicht reagiert hat, war sowieso nach ein paar Jahren überholt.
Wer nur das Werkzeug ausgetauscht hat, bekam marginale Gewinne, aber keinen richtigen Fortschritt.
Wer aber die ganze Struktur änderte, um sich auf die neue Realität einzustellen, der ging als wahrer Sieger hervor.
Ich habe dazu letztens ein Buch gelesen, das genau diese Frage untersucht: "Technology and the Rise of Great Powers" von Jeffrey Ding. Seine Kernthese über Dampfkraft, Elektrizität und Computer hinweg lautet: Nicht wer eine Technologie erfindet, entscheidet über den wirtschaftlichen Aufstieg. Sondern wer sie in die Breite bekommt.
Genau da stehen wir gerade wieder.
Stell dir vor, ChatGPT bekäme morgen alle Funktionen, die ein KI-Betriebssystem heute ausmacht. Jede einzelne.
Was hätte ein Unternehmen dann gewonnen?
Ein leeres System.
Denn das, was ein KI-Betriebssystem wertvoll macht, ist nicht die Technik.
Es ist der Inhalt.
- Die Historie des Unternehmens.
- Wie Angebote wirklich geschrieben werden.
- Welche Kunden warum abgesprungen sind.
- Wie die Zahlen zusammenhängen.
- Welche Regeln gelten, und welche davon nirgends aufgeschrieben sind, sondern nur in vier Köpfen existieren.
Dieses Wissen liegt nicht in einer Datenbank. Es liegt verteilt in Menschen, in alten Mails, in Ordnern, die niemand mehr öffnet. Es muss herausgeholt, sortiert und in eine Form gebracht werden, mit der eine Maschine arbeiten kann.
Das ist keine Software-Aufgabe. Das ist Übersetzungsarbeit zwischen einem Unternehmen und einer Technologie.
Und dafür braucht es jemanden, der beide Seiten versteht.
Kein Update der Welt löst das, weil das Problem nicht im Werkzeug sitzt, sondern zwischen Werkzeug und Unternehmen.
Wohin das Geld tatsächlich fließt
Es lohnt sich, dabei kurz auf die Zahlen zu schauen.
Wir reden alle über die Modellanbieter. Über die Milliarden, die in Rechenzentren fließen. Über die Bewertungen.
Was dabei untergeht: Diese Firmen verbrennen enorme Mengen an Geld. Die reinen KI-Labore sind meilenweit davon entfernt, auch nur ansatzweise profitabel zu sein.
Es gibt aber einen stillen Gewinner der KI-Revolution.
Eine Branche, die gerade richtig abräumt.
Und sie zeigt uns wieder, wo der wahre Wert in den nächsten Jahren liegt.
Es sind die Beratungshäuser.
Accenture ist das bekannteste Beispiel. Allein im Geschäftsjahr 2025 hat der Konzern KI-Projekte im Wert von 5,9 Milliarden Dollar eingebucht, fast doppelt so viel wie im Jahr davor. Und das bei einer Kostenstruktur, die mit dem Bau von Rechenzentren nichts zu tun hat.
Inzwischen weist Accenture die KI-Zahlen gar nicht mehr separat aus. Begründung: KI stecke ohnehin in fast jedem Transformationsprojekt drin. Genau das ist der Punkt.
Sie verkaufen keine Modelle. Sie verkaufen die Begleitung.
Sie sorgen dafür, dass der potenzielle und theoretische Mehrwert dieser Technologie in die Realität übersetzt werden kann.
Hier ist die Lücke, die sich für uns auftut
Die großen Beratungshäuser gehen dorthin, wo die großen Budgets liegen.
Konzerne. DAX. Sechsstellige Projekte aufwärts.
Ein Handwerksbetrieb mit vierzehn Leuten bekommt von KPMG keinen Anruf. Eine Agentur mit acht Mitarbeitern auch nicht. Ein Steuerbüro, eine Praxis, ein Ingenieurbüro, ein Onlineshop mit drei Angestellten: alle nicht.
Nicht, weil ihr Bedarf kleiner wäre. Sondern weil sich das für ein Haus mit dieser Kostenstruktur nicht rechnet.
Gleichzeitig kann Software allein es nicht lösen, aus den Gründen oben.
Damit steht ein sehr großer Teil der Wirtschaft zwischen zwei Stühlen:
Zu klein für die Berater, zu individuell für ein Produkt von der Stange.
Das ist meine Prognose, und ich sage sie hier so deutlich, wie ich sie meine:
Die begleitete Einführung von KI-Betriebssystemen im Mittelstand ist der größte unbesetzte Markt, den ich in diesem Feld sehe.
Kein Verdrängungswettbewerb. Kaum Anbieter. Ein Bedarf, der von Monat zu Monat dringender wird.
Und ein zweiter Punkt, der noch kaum jemandem auffällt
Ich glaube außerdem, dass das langfristig alles lokal bei den Unternehmen laufen wird.
Nicht aus Ideologie, sondern weil sich zwei Kurven kreuzen.
Die kleinen Modelle, die auf eigener Hardware laufen, werden schnell besser. Und der Druck bei sensiblen Daten wird nicht kleiner, sondern größer.
Wenn du heute an dem Punkt sitzt, an dem beides zusammenkommt, also die Systeme baust und gleichzeitig verstehst, was lokal möglich ist, dann sitzt du an einer ziemlich guten Stelle.
Was das für dich bedeutet
Das hier lesen zwei Sorten Menschen, deswegen zwei Antworten.
Wenn du dein eigenes Unternehmen führst:
Der Vorsprung, den du dir gerade aufbaust, ist größer als er sich anfühlt. Während alle über das neueste Modell reden, baust du an der Struktur darunter. Genau die wird knapp, nicht der Zugang zu KI. Der ist in zwei Jahren überall.
Wenn du das für andere machst oder machen willst:
Du musst nicht der beste Techniker sein. Du musst der sein, der übersetzen kann. Wer versteht, wie ein Unternehmen tickt, und weiß, wie man dieses Verständnis in ein System gießt, hat hier auf Jahre hinaus eine Aufgabe. Fang bei der Branche an, die du ohnehin schon kennst.
In beiden Fällen gilt dasselbe: Der Vorsprung entsteht nicht dadurch, dass du früh von der Technologie gehört hast.
Sondern dadurch, dass du früh angefangen hast, sie in eine Struktur zu bringen:
ein voll funktionsfähiges KI-Betriebssystem.
Dein Garrit