„GenAI verändert alles.“
„Agentic AI wird ganze Unternehmen automatisieren.“

Und irgendwo dazwischen sitzt der pragmatische Teil von uns und denkt: Moment – ist das wirklich Disruption oder einfach die nächste Stufe der IT-Roadmap?

Ein Blick zurück hilft, den Lärm einzuordnen.

Disruptionen gab es mehr, als wir heute erinnern

Wer seit Jahrzehnten in IT- und Engineering-Projekten steckt, hat mehrere „Unmöglich-wird-möglich“-Momente erlebt.

Ein Beispiel aus der Produktentwicklung: Während meiner Promotion habe ich für die Modellierung der Topologie einfacher Bauteile rund 20 Stunden benötigt. Wenige Jahre später waren es 3 Minuten. In anderen Fällen sind wir von 3 Monaten auf 4 Stunden gesprungen.

Das waren keine kosmetischen Verbesserungen. Das waren Produktivitätssprünge, die Arbeitsweisen, Durchlaufzeiten und Geschäftsmodelle verändert haben.

Internet und Smartphone: Das waren echte Gamechanger

Vor dem Internet haben wir Daten auf Datenträgern in MB-Größe verwaltet, später im GB-Bereich – und dann… per Hand oder per Post an die Kunden gebracht. Nicht „ineffizient“, sondern absurd aus heutiger Sicht. Aber es gab schlicht keine Alternative.

Dann kam das Internet: Plötzlich war Austausch nicht mehr Logistik, sondern Kommunikation.

Und das Smartphone?
Es hat digitale Fähigkeiten aus dem Büro in den Alltag gebracht – immer verfügbar, immer dabei, immer vernetzt. Auch das war Disruption.

Und KI? Was ist daran wirklich neu?

Datenanalysen und expertenbasierte Auswertungen führen wir seit Jahren durch. Der Unterschied: Sie waren lange Zeit auf strukturierte Daten angewiesen.

Der große Hebel von GenAI ist, dass sie mit unstrukturierten Informationen umgehen kann: Texte, E-Mails, PDFs, Notizen, Chat-Verläufe, Wissensfragmente. Das ist nicht „magisch“, aber es ist praktisch – und zwar massiv.

Man kann GenAI daher auch als konsequente Weiterentwicklung dessen lesen, was wir bei Suchmaschinen seit Langem sehen: nicht nur finden, sondern auch verstehen, verdichten, formulieren und kombinieren.

Warum dann der Hype?

Ein Teil des Hypes ist verständlich: Für Menschen, die nicht täglich digital gearbeitet haben, wirkt GenAI wie ein Sprung in eine neue Welt.

Für alle, die seit Jahren „echt digital“ sind, fühlt es sich oft eher an wie:

• ein großer, aber erwartbarer Schritt bei Interfaces und Wissensarbeit (GenAI)
• plus die nächste Evolutionsstufe: Agentic AI, also Systeme, die nicht nur antworten, sondern Aufgabenketten planen und ausführen

Der entscheidende Punkt: Agenten sind heute noch zu teuer

Was mich wirklich interessiert, ist nicht die nächste Demo, sondern der nächste Produktivitätsknick nach oben:
Agenten müssen deutlich einfacher zu bauen, zu betreiben und zu kontrollieren sein.

Aktuell ist das oft noch:

• konzeptionell anspruchsvoll,
• technisch fragmentiert und
• operativ riskant (Fehler, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit).

Hier sehe ich den größten Hebel für einen echten Durchbruch:
Nicht „noch smartere Antworten“, sondern radikal vereinfachter Agentenbau – inklusive Governance, Observability und sauberer Integration in Prozesse.

Hype oder Disruption?

Das muss jeder für sich beantworten. Für mich ist GenAI kein einzelner Knall wie das Internet, aber auch nicht „nur Spielerei“. Eher:

• GenAI: starker Produktivitätsschub in Wissensarbeit, weil unstrukturierte Informationen endlich nutzbar werden
• Agentic AI: potenziell disruptiv, wenn Aufbau und Betrieb so einfach werden wie heutige Automatisierungstools – und gleichzeitig robust genug für die Realität

Bis dahin gilt: weniger Staunen, mehr Engineering.

Deine Meinung: Wo siehst du einen echten Bruch – und wo nur die nächste Stufe der Roadmap?