Große Sprachmodelle sind erstaunlich leistungsfähig. Sie fassen zusammen, übersetzen, schlussfolgern und programmieren (besser als ich). Aber im Gegensatz zu mir sind sie auch dafür berüchtigt geworden, mit beunruhigendem Selbstvertrauen Fakten zu erfinden.
Auch wenn es ironisch gemeint ist, habe ich den Ratschlag ‘Mach niemals Vorhersagen, vor allem nicht über die Zukunft’ immer für zutreffend gehalten – und nirgendwo trifft das mehr zu als im AI-Universum. Vor drei Jahren wurde AI als Beschleuniger für moderne, auf cloud basierende Softwareunternehmen angepriesen; es sollte gut besetzte, branchenführende Entwicklerteams beflügeln, um in immer kürzerer Zeit bessere Produkte zu liefern.
Im Laufe des zweiten Quartals 2026 hat der weltweite Dialog rund um AI einen entscheidenden Wendepunkt erreicht. Die anfängliche Faszination für generative Modelle ist zu einer Forderung nach messbaren industriellen Auswirkungen gereift. Im Nahen Osten, einer Region, die derzeit als globales Labor für die weltweit ehrgeizigsten digitalen Giga- und Megaprojekte dient, geht es nicht mehr um das Potenzial von AI, sondern um dessen Leistungsfähigkeit im großen Maßstab.
Vom Durchbruch von DeepSeek R1 bis hin zum viralen Trend “Hummer züchten” (Einführung von OpenClaw) – all dies innerhalb nur eines Jahres: AI wird in China auf eine grundlegend andere Weise eingeführt und skaliert, was sich rasch in greifbaren wirtschaftlichen Nutzen niederschlägt.
Auf dem jüngsten TCG Retail Summit machte sich Edouard de Mézerac daran, Klarheit in den Wirrwarr rund um AI zu bringen. Seine Botschaft: Die Ära der vereinzelten Anwendungsfälle ist vorbei. Was nun folgt, ist etwas weitaus Strukturierteres und weitaus Anspruchsvolleres. Jahrelang haben Unternehmen mit AI in isolierten Nischen experimentiert, die als “Farbpunkte” im gesamten Unternehmen bezeichnet wurden. Nützlich, vielleicht. Transformativ? Nicht ganz. Jetzt verschiebt sich das Terrain. Bei Agentic AI geht es nicht darum, eine weitere Technologieebene hinzuzufügen. Es geht darum, die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, von Anfang bis Ende neu zu überdenken.
Ein Patient wacht mit wiederkehrenden Rückenschmerzen auf und fragt einen AI-Assistenten, was er tun soll. Die App überprüft die Krankengeschichte, stellt eine frühere Verschreibung fest und schlägt vor, auf ein anderes entzündungshemmendes Mittel umzusteigen. Ihr Wirkstoff wird dabei nicht erwähnt. Wenn der Patient am Nachmittag seinen Arzt aufsucht, um sich ein Rezept ausstellen zu lassen, ist der Rahmen bereits abgesteckt.
Stellen Sie sich vor, ein Finanzvorstand prüft die Ausgaben für das Quartal cloud. Das AI-Team legt ein überzeugendes Diagramm vor: Die Inferenzkosten pro Token sind im Vergleich zum Vorjahr um 75% gesunken. Die Modelle sind schneller, die APIs sind günstiger, und der Anbieter gewährt Mengenrabatte. Alles deutet auf Einsparungen hin. Dann trifft die eigentliche Rechnung ein, und der Gesamtbetrag ist höher als im letzten Quartal.
Das neue E-Book von Artefact mit dem Titel „Scaling Data Collaboration in the AI Era“ untersucht, wie Unternehmen einen höheren Mehrwert erzielen können, indem sie data-Silos aufbrechen und eine nahtlose teamübergreifende Zusammenarbeit ermöglichen. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von AI hängt der Erfolg nicht nur von der Technologie ab, sondern auch von der Fähigkeit, data, Menschen und Prozesse effektiv miteinander zu verknüpfen. Das E-Book zeigt auf, wie moderne Ansätze für die Zusammenarbeit im Bereich data schnellere Erkenntnisse, eine stärkere Governance und wirkungsvollere, AI-gesteuerte Ergebnisse ermöglichen und data so zu einem echten strategischen Vorteil machen.
Die Personalabteilung durchläuft derzeit einen grundlegenden Wandel: Sie entwickelt sich von einer reaktiven Kostenstelle zu einem proaktiven Werttreiber. Dennoch halten viele Unternehmen weiterhin an einem minimalistischen Ansatz in der Personalanalyse fest. Während generative AI-Modelle und autonome Agenten im gesamten Unternehmen zunehmend an Bedeutung gewinnen, beschränkt sich der Einsatz von data in der Personalabteilung oft noch auf einfache Fluktuationsprognosen.
