Kein Terminator, aber auch kein Hype. Dr. Kevin Yam, Chief AI Officer der coeo Group, und Dr. Richard Lohwasser, Gründer von enneo.ai, diskutieren, wo KI heute wirklich steht und was Unternehmen jetzt tun müssen.

I’ll be back, aber wann genau?

Der Slot heißt „I’ll be back“ und spielt bewusst mit den großen Sci-Fi-Bildern: Terminator, HAL 9000, Superintelligenz. Dr. Kevin Yam, Chief AI Officer der coeo Group, und Dr. Richard Lohwasser, Gründer von enneo.ai, nehmen diese Bilder ernst genug, um sie zu dekonstruieren. Ja, KI wird in den meisten Bereichen intelligenter sein als Menschen. Das ist für die Forschungscommunity bereits heute weitgehend Konsens. Im Bereich Programmierung, sagt Lohwasser, sind die besten Modelle schon jetzt besser als rund 80 Prozent der Entwickler. Vor einem halben Jahr war das noch undenkbar.

Aber der Terminator? Robotik in menschenähnlicher Form, die im Bäcker verkauft oder Pakete trägt? Das ist 2030 unwahrscheinlich, 2035 vielleicht, 2045 sehr wahrscheinlich. Kein Grund zur Panik, aber auch kein Grund, die Augen zu schließen.

Skalierungsgrenzen und spezialisierte KI

Dr. Kevin Yam bringt die technische Tiefe: Die heutigen Foundation Models, also Transformer-Modelle und Diffusion Models, stoßen an mathematisch belegbare Skalierungsgrenzen. Mehr Daten, mehr Parameter bringen ab einem bestimmten Punkt kaum noch Verbesserungen. Agentische KI ist in diesem Licht weniger eine Revolution als eine pragmatische Reaktion auf diese Limitierung: Statt alles in ein Modell zu packen, werden spezialisierte Expertensysteme orchestriert.

Das bedeutet für Unternehmen: Die allgemeinen Foundation Models werden Commodity. Den echten Unterschied macht, wer sein internes Domain Knowledge mit proprietären Daten verbindet und Modelle entwickelt, die auf das eigene Business zugeschnitten sind. Wer das nicht tut, nutzt dieselbe KI wie alle anderen.

Der Matrix-Moment: KI braucht einen Download

Dr. Richard Lohwasser macht es anschaulich mit einem Bild aus dem Film Matrix: Neo braucht keinen Flugkurs, er lässt sich die Anleitung herunterladen. So ähnlich funktioniert spezialisierte KI. Ohne den richtigen Kontext, ohne Quellcode, Zugangsdaten, Supporthistorie und Anweisungen bleibt auch ein leistungsfähiges Modell ein generischer Praktikant. Erst mit dem richtigen Domain-Wissen wird es zum verlässlichen Werkzeug.

In der Praxis: Altsysteme, Betriebsräte und der Ruck durchs Land

Was hält Unternehmen in der konkreten Umsetzung auf? Bei enneo.ai ist es vor allem der Zugang zu Backend-Systemen. Jahrzehntealte SAP-Instanzen sind nicht für KI-Integration gebaut. Die Lösung, die gerade in einer Alpha läuft: KI übernimmt Maus und Tastatur und klickt sich selbst durch das System. Noch nicht marktreif, aber die Richtung ist klar.

Und bei coeo? Mehrere Millionen Kundenanliegen laufen bereits über KI-Systeme, mehrere tausend Anrufe täglich. Was beide beschreiben: Sachbearbeiter sind häufig weniger skeptisch als erwartet. Wer täglich 100 Kreditkartensperrungen manuell eintippt, freut sich über eine KI, die die Arbeit abnimmt. Betriebsräte und Rechtsabteilungen sind individueller, manche offen, manche zunächst bremsend.

Und das große Bild? Lohwasser bringt es auf den Punkt: KI ist gekommen, um zu bleiben. Anders als Blockchain, anders als das Metaverse. Das ist kein Hype mehr, sondern produktive Technologie.

Drei Empfehlungen für Entscheider

Für Unternehmen, die jetzt stärker einsteigen wollen, geben beide klare Empfehlungen: Erstens selbst ausprobieren und ein echtes Gespür entwickeln, denn Mystik entsteht oft nur aus Unkenntnis. Zweitens im geschützten Raum experimentieren, mit einer kleinen E-Mail-Box, einer Testhotline, einer Pilotgruppe von zehn Mitarbeitenden. Drittens, Yams wichtigster Punkt: Prototypen immer End-to-End denken. Ein System, das in einer isolierten Testumgebung funktioniert, aber nicht in die echten Prozesse integriert werden kann, bleibt ein Prototyp.

Mehr von Dr. Richard Lohwasser im Customer Focus Network: Im Videocast und im Business Rap geht er die Themen KI-Agenten und Kundenservice aus weiteren Perspektiven an. Einen frühen Einblick in die Entstehung von cAI bei coeo gibt der Videocast mit Dr. Kevin Yam.