Das Platzen der KI-Blase könnte das Beste sein, was den High-Tech-Führungskräften passieren kann
Einführung des neuen Alvarez & Marsal + Lucidworks Agentic AI Readiness Outlook für Software, Halbleiter und Cybersecurity
In den letzten zwei Jahren ist der KI-Markt in einem Tempo gewachsen, das selbst die Halbleiterindustrie als „aggressiv“ bezeichnen würde. Die Budgets explodierten. Roadmaps wurden aufgebläht. Die Vorstände forderten „agentenbasierte KI„, bevor viele Teams die grundlegende Automatisierung beherrschten.
Und jetzt? Viele Unternehmensleiter haben das gleiche ungute Gefühl: Haben wir gerade eine KI-Blase erlebt?
Laut einer Studie des MIT haben 95 % der generativen KI-Projekte keinen messbaren ROI erbracht – trotzInvestitionen von 30-40 Milliarden Dollar in Unternehmen. Das ist keine rote Fahne, das ist die ganze Semaphore-Linie in Flammen.
Aber hier ist die Wendung: Die Blase platzt nicht, weil die Technologie fehlerhaft ist. Sie platzt, weil die Grundlagen dafür nicht geschaffen wurden.
Heute veröffentlichen Lucidworks und Alvarez & Marsal (A&M) ein neues, nicht veröffentlichtes gemeinsames Papier, das den Hype durchbricht und echte Daten, echte Benchmarks und ein klares Modell für die Bereitschaft zur agentenbasierten KI in den Bereichen Software, Halbleiter und Cybersicherheit liefert.
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Führungskräfte stellen die falschen KI-Fragen
Zu viele Teams fragen sich immer noch: „Welche KI-Funktionen sollten wir übernehmen?“
Aber High-Tech-Kunden – Entwickler, CISOs, Chipdesigner – erwarten mehr als nur Funktionen. Sie erwarten Präzision, Schnelligkeit, Vertrauen und eine einwandfreie Ausführung. Und sie erkennen sofort, wenn ein KI-gestütztes Erlebnis aufgeschraubt wurde, anstatt auf einem soliden Fundament aufzubauen.
Das Papier zeigt mehrere branchenweite Probleme auf:
1. Die Unternehmen überschätzen ihre KI-Bereitschaft drastisch.
Nur 35% erfüllen die Mindestanforderungen, um mit agentenbasierter KI erfolgreich zu sein.
2. Software- und Cybersicherheitsunternehmen übergehen die Grundlagen.
Sie haben 65 % der grundlegenden digitalen Erfahrungenimplementiert , aber nur 39 % der notwendigen agentenbasierten KI-Fähigkeiten – einMissverhältnis, das in der Studie ausdrücklich genannt wird.
3. Die Angst vor KI wächst rasant.
Die Besorgnis über die Antwortgenauigkeit ist seit 2023 um das 8-fache, die Bereitstellungskosten um das 18-fache und die Datensicherheit um das 3-fache gestiegen.
Ein Cyberexperte von A&M sagt: „Die zunehmende Bedeutung von KI hat die Einführung in ein Wettrüsten verwandelt. Viele Unternehmen klassifizieren die Automatisierung als agentenbasierte KI, nur um nicht als Nachzügler angesehen zu werden; KI-Automatisierung sollte anwendungsbezogen und kontextbezogen sein, um die sich entwickelnde Bedrohungslage zu erkennen und abzuwehren.
4. Viele Unternehmen sind „KI-gewaschen“.
Teams benennen grundlegende Automatisierung in „KI-Agenten“ um, um nicht zurückzubleiben, was vor allem in den Bereichen Cybersicherheit und Unternehmenssoftware verbreitet ist.
Ist dies also wirklich eine KI-Blase?
Kurze Antwort: Ja. Aber nicht aus dem Grund, den Sie vermuten.
Die Blase hat nichts mit überhöhten Bewertungen zu tun. Es geht nicht um Kundenmüdigkeit. Es geht nicht einmal um Halluzinationen.
Die Blase ist dies: Unternehmen haben versucht, KI der F1-Klasse auf einem Go-Kart-Motor aufzubauen. Wie Mike Sinoway, CEO von Lucidworks, in dem Papier anmerkt: „Der Versuch, innovative Anwendungen auf einem schwachen Fundament aufzubauen, ist so, als würde man ein F1-Auto mit einem Go-Kart-Motor bauen – man wird einfach keine Ergebnisse erzielen.“
Die Lösung ist nicht „mehr KI“. Die Lösung liegt in der grundlegenden Bereitschaft.
Drei-Säulen-System
Das Papier unterteilt die Bereitschaft in drei strategische Säulen:
1. Daten-Grundlagen
Bevor ein Agent „vernünftig“, „gültig“ oder „handlungsfähig“ sein kann, müssen Organisationen über diese Eigenschaften verfügen:
- Saubere, einheitliche Datenpipelines
- Governance auf Unternehmensebene
- Sicherheitsrahmen, die systemübergreifend funktionieren
- Skalierbare Infrastruktur für unvorhersehbare Arbeitsbelastungen
Im Bereich der Cybersicherheit umfasst dies sicheres Identitätsmanagement, DLP, Erkennung von Angriffsketten und Schutz unstrukturierter Daten – alles dokumentiert in den bereichsspezifischen Leitlinien des Papiers.
2. Fähigkeiten
Die Teams müssen sich unterscheiden:
- Automatisierung vs. echtes KI-Denken
- Einfache Abläufe vs. agentenbasierte Orchestrierung
- Assistenten vs. autonomes Eingreifen
Das ist der Sprung, von dem die meisten High-Tech-Firmen glauben, dass sie ihn gemacht haben – aber sie haben ihn nicht gemacht.
3. Ausführung
Das Papier zeigt, dass Unternehmen nicht scheitern, weil KI „nicht funktioniert“, sondern weil sie es nicht schaffen, sie in ihre Arbeitsabläufe einzubinden.
Die Ausführung erfordert:
- ROI-Disziplin
- Funktionsübergreifende Ausrichtung
- Partner-Ökosysteme, die für agentenbasierte Architekturen vorbereitet sind
- Talent- und Adoptionsstrategien, die skalierbar sind
Was dies konkret für die einzelnen Sektoren bedeutet
Cybersecurity
Cybersecurity SOCs bearbeiten mehr als 10.000 Alarme pro Tag und benötigen sofortige Präzision. Agentische KI verwandelt sie von reaktiven in autonome Verteidigungssysteme, die in der Lage sind, in Echtzeit zu erkennen, zu bewerten und zu reagieren.
In der Zwischenzeit machen der Mangel an Fachkräften (~4,8 Mio. unbesetzte Stellen) und eine schnell wachsende Angriffsfläche die Automatisierung nicht mehr optional, sondern unumgänglich.
Halbleiter
Die Datenfragmentierung in den Bereichen F&E, Produktionsabläufe, Lieferkette und Geräteprotokolle macht die Halbleiterindustrie zu einem idealen Einsatzgebiet für die Unternehmenssuche und agentenbasierte KI. In dem Papier werden unter anderem folgende Anwendungsfälle hervorgehoben:
- Autonome Iteration beim Chipdesign
- Erkennung von Anomalien in der Lithographie
- Vorausschauende Fehlerverwaltung
- Proaktive Informationen zur Lieferkette
Aber alle erfordern eine einheitliche Dateninfrastruktur und Governance, bevor sie erfolgreich sein können.
Software Plattformen
Für Softwareunternehmen besteht die Gefahr, dass KI-Halluzinationen und minderwertige digitale Erfahrungen entstehen. Bei nur 39 % der implementierten agentenbasierten Funktionen ist die Kluft zwischen Anspruch und Wirklichkeit besonders groß.
Lucidworks + A&M
Lucidworks bietet markterprobte, unternehmenstaugliche KI-Such- und Orchestrierungsexpertise, mit der Kunden einen ROI von 391% erzielen und eine 2,5× höhere Wahrscheinlichkeit haben, KI erfolgreich einzusetzen.
A&M verfügt über eine tiefgreifende Betreiber-DNA, Sektorspezialisierung und eine strenge Transformationsstrategie für globale High-Tech-Unternehmen.
Gemeinsam bieten die Organisationen einen zuverlässigen, datengestützten Überblick über den Reifegrad von KI, der den Hype durchbricht.
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👉 Agentische KI-Bereitschaft: Die Geschichten, die Unternehmen erzählen, vs. was sie tatsächlich bauen
Dies ist nicht nur ein weiterer KI-Trendbericht. Es ist ein Leitfaden für Führungskräfte, die echte Ergebnisse erzielen wollen, während alle anderen noch glänzenden Objekten nachjagen.
Ganz gleich, ob Sie ein SOC, eine Fertigungslinie oder eine globale Softwareplattform leiten: Das Platzen der Blase ist Ihre Chance, etwas Besseres aufzubauen – mit einem Fundament, das tatsächlich Bestand hat.