Autor: Simon Hayward, General Manager und VP of Sales, International bei Freshworks

Über Jahre hinweg wurde Künstliche Intelligenz als technologische Inszenierung vermarktet: immer größere Modelle, spektakuläre Demos und weitreichende Versprechen von Transformation. Doch in Vorstandsetagen und IT-Abteilungen in ganz Deutschland hat sich das Narrativ verschoben. Führungskräfte lassen sich nicht mehr von theoretischem Potenzial beeindrucken. Sie stellen heute die deutlich pragmatischere Frage: Was liefert mir die KI noch in diesem Quartal – und nicht erst in fünf Jahren?

Das wirtschaftliche Umfeld in Deutschland beschleunigt diesen Wandel zusätzlich. Angespannte Budgets, neue regulatorische Vorgaben wie der EU AI Act und eine wachsende kritische Betrachtung von Technologieausgaben machen Unternehmen vorsichtiger – und zugleich anspruchsvoller. Auch die deutsche Medienlandschaft spiegelt diese Stimmung deutlich wider. Auf die Phase der KI-Begeisterung folgt eine Phase der Rechtfertigung. KI muss sich beweisen – und zwar schnell.

Der globale Cost of Complexity Report von Freshworks zeigt, warum. Unternehmen verschwenden 20 Prozent ihrer Softwarebudgets und verlieren nahezu sieben Stunden Produktivität pro Mitarbeitendem und Woche, weil ihre Technologielandschaften zu fragmentiert und zu schwer zu steuern geworden sind. Gerade deutsche Unternehmen spüren diese Belastung besonders deutlich. Viele erkennen inzwischen, dass das größte Hindernis für den erfolgreichen Einsatz von KI nicht fehlende Innovationskraft ist – sondern die erdrückende Komplexität der Systeme, die sie eigentlich unterstützen sollen.

Hier zeigen sich die Folgen jahrzehntelanger Überfrachtung durch Enterprise-Software. Legacy-Anbieter wie Salesforce oder ServiceNow haben Plattformen geschaffen, die vor allem darauf ausgelegt sind, Beratungsökosysteme zu befeuern – nicht Effizienz. Jedes Modul schafft neue Abhängigkeiten, jede Anpassung löst das nächste Projekt aus. Software wird so zum Ausgangspunkt jahrelanger Transformationszyklen, statt zur Lösung eines konkreten Problems. Es überrascht kaum, dass KI-Pilotprojekte auf dieser Grundlage unter ihrem eigenen Gewicht zusammenbrechen.

Unternehmen zeigen heute deutlich weniger Geduld für digitale Umwege. Sie wollen keine Fünfjahres-Roadmaps, keine Heerscharen von Integrationspartnern und keine vagen Verweise auf eine „Phase zwei“. Sie erwarten KI, die innerhalb weniger Wochen messbaren Nutzen liefert – nicht erst nach Jahren. Und deutsche Unternehmen zeigen sich dabei besonders konsequent: Bleiben konkrete Verbesserungen aus, werden KI-Initiativen leise beendet und die Budgets neu verteilt.

Deshalb wird die nächste Phase beim Einsatz von KI nicht mehr vom Hype geprägt sein, sondern von praktischer KI. Gemeint ist KI, die im Arbeitsalltag tatsächlich funktioniert: Systeme, die Routineaufgaben zuverlässig übernehmen, Mitarbeitende spürbar entlasten und Abläufe vereinfachen, statt neue Komplexität zu schaffen. Es geht um KI, die Ordnung in gewachsene Tool-Landschaften bringt, unnötige Reibung reduziert und überlasteten IT- und Service-Teams wieder Zeit für ihre eigentlichen Aufgaben verschafft.

Entscheidend ist, dass praktische KI zu einem Wert passt, den deutsche Unternehmen häufig höher gewichten als Innovation: Verlässlichkeit. Gefragt sind Systeme, die sich einfach einführen und betreiben lassen und deren Nutzen sich direkt an Geschäftsergebnissen messen lässt. CIOs legen dabei strenge ROI-Maßstäbe an. Sie prüfen, ob sich eine Lösung ohne ein sechsmonatiges Projekt integrieren lässt, ob sie spezialisierte Berater erfordert und ob sie die Arbeitslast messbar reduziert. Bleibt dieser Nachweis aus, wird ein Projekt nicht weiterverfolgt.

Einfachheit entwickelt sich zum neuen Standard im Enterprise-Umfeld. In einem Umfeld, in dem jeder Euro auf dem Prüfstand steht, wenden sich Unternehmen zunehmend von Systemen ab, deren Betrieb aufwendig und komplex ist. Stattdessen rücken Plattformen in den Fokus, die auf Klarheit, Geschwindigkeit und einfache Nutzung ausgelegt sind. Der Markt beginnt sich dabei deutlich zu teilen: Auf der einen Seite stehen Legacy-Plattformen, deren Geschäftsmodell darauf beruht, über Komplexität fortlaufende Serviceumsätze zu generieren. Auf der anderen Seite entstehen Lösungen, die Produktivität durch Einfachheit ermöglichen. Die einen liefern Mehrwert langsam und zu hohen Kosten. Die anderen sorgen für schnellen, wiederholbaren Nutzen.

Das ist nicht das Ende von KI. Die Gewinner der KI-Ära werden nicht die Unternehmen mit den größten Plattformen oder den lautesten Versprechen sein, sondern jene, die Technologie liefern, die einfach, praxisnah und sofort nutzbar ist.

Der Hype-Zyklus ist endgültig ausgelaufen. KI muss sich ihren Platz nun verdienen – nicht durch Inszenierung, sondern durch Belege. Die Organisationen, die auf praktische KI setzen und sich an messbaren Ergebnissen statt an großen Erzählungen orientieren, werden das nächste Jahrzehnt des digitalen Fortschritts prägen. Die Ära der Inszenierung endet. Die Ära der Ergebnisse beginnt.

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