Der technische Kontext
Ich las einen Text von Siddhant Khare und hatte ein sehr vertrautes Gefühl: Das Problem ist nicht, dass die KI schwach ist, sondern dass zu viele Schichten um sie herum aufgebaut wurden. Wenn die KI-Implementierung in einem Team auf zehn Tabs, drei Agenten und ständiges Überprüfen hinausläuft, wird die Arbeit wirklich schwieriger.
Khares These ist einfach und sehr lebensnah: KI generiert Ideen und Entwürfe schneller, als ein Mensch sie validieren kann. Und genau hier bremse ich Kunden normalerweise zu Beginn. Wenn der Output-Strom wächst, aber die Entscheidungsschleife nicht neu gestaltet wird, erhalten Sie keine Beschleunigung, sondern eine neue Form von Chaos.
Darauf deuten auch aktuelle Daten aus dem Jahr 2026 hin. BCG berichtet über Fortune, dass die Produktivität mit bis zu drei KI-Tools steigt, aber nach vier zu sinken beginnt. Der Grund ist nicht magisch: mental effort, fatigue und information overload nehmen zu, weil eine Person als Disponent für einen ganzen Zoo von Modellen fungieren muss.
Was mich hier am meisten stört, ist nicht „Müdigkeit“ als Modewort, sondern die „Urteilssteuer“ (judgment tax). Die KI kann leicht 10 Versionen von Text, Code oder Recherche ausspucken, und ich muss dann herausfinden, welche davon das Produkt nicht zerstört, keine Halluzinationen erzeugt oder in einer Woche technische Schulden verursacht. Genau diese Urteilssteuer frisst den Nutzen auf.
Deshalb stirbt die Idee „je mehr KI-Tools, desto besser“ beim ersten Kontakt mit der realen Arbeit. Ein einziges starkes Szenario mit guter KI-Integration ist fast immer nützlicher als fünf halb-integrierte Dienste, zwischen denen das Team manuell Teile hin- und herkopiert.
Auswirkungen auf Geschäft und Automatisierung
Für Unternehmen ist die Schlussfolgerung sehr bodenständig. Es gewinnen die Teams, die ihren Tech-Stack begrenzen, den Tools klare Rollen zuweisen und manuelle Sprünge zwischen ihnen eliminieren. Es verlieren diejenigen, die alles Mögliche kaufen und es „Automatisierung mit KI“ nennen.
Ich würde auf drei Dinge achten: wie viel Zeit die Leute für die Überprüfung aufwenden, wie viele Kontextwechsel es in einem einzigen Prozess gibt und wo die KI eine Aufgabe tatsächlich abschließt, anstatt nur einen weiteren Entwurf zu erstellen. Wenn es keine Antworten gibt, haben Sie noch keine Automatisierung, sondern nur teure Hektik.
Im Nahornyi AI Lab lösen wir normalerweise genau dieses Problem: nicht „noch eine KI hinzufügen“, sondern einen Workflow so aufzubauen, dass er die Arbeitslast des Teams reduziert. Manchmal ist der beste Schritt überhaupt kein neuer Agent, sondern die Hälfte der unnötigen Entscheidungspunkte zu streichen.
Wenn Sie das Gefühl haben, dass Ihr Team nicht mehr schneller wird, sondern von der KI-Software müde wird, lassen Sie uns den Prozess Schritt für Schritt aufschlüsseln. Im Nahornyi AI Lab helfe ich dabei, KI-Automatisierung ohne diesen Zirkus aus Tabs aufzubauen – damit das System Routineaufgaben abnimmt, anstatt eine weitere Ebene der Überlastung hinzuzufügen.