Ihr Chef fragt: „Lohnt sich ChatGPT?“
Sie öffnen Excel und suchen nach ROI-Zahlen. Falsche Strategie.
KI ist Infrastruktur wie Anti-Viren Software oder die Klimaanlage. Niemand fragt ob diese einen ROI haben müssen. Ohne funktionierende Infrastruktur arbeitet niemand produktiv.
Die richtige Frage lautet: Wie können Sie KI Erfolg messen für KMU? Welche 3 Kennzahlen zeigen wirklich ob KI bei Ihnen wirkt?
IBM verspricht 3,5 Milliarden Dollar Produktivität – aber wo ist der Beweis? Eurostat-Daten zeigen: Deutschlands Arbeitsproduktivität stieg von 2020 bis 2025 nur minimal, trotz ChatGPT-Launch 2023.
Eine MLQ.AI/MIT-Studie (2025, 300+ KI-Initiative-Reviews, global) dokumentiert: 95% aller generativen KI-Initiativen scheitern.
🔥 Kontroverse Themen in diesem Post:
- Das KPMG-Paradox – Produktivität fordern, aber nicht anerkennen
- Warum Open Source Lock-in verstärkt
Diese Abhängigkeiten entstehen schleichend. Darum zeigt dieser Blogpost dies konkret im Abschnitt Vendor Lock-in als Trojanisches Pferd.
Dieser Blogpost diskutiert die folgenden strategischen Fragen: 1) Warum ROI die falsche Frage ist, 2) Das KPMG-Paradox als Beweis, 3) Echte Alternativen zu Big Tech (Apertus, K2 Think V2).
Warum ROI die falsche Frage ist: KI als Infrastruktur
Anti-Viren Software, Klimaanlage, KI – alles Infrastruktur
Niemand fragt, ob eine Klimaanlage bei 36 Grad Aussentemperatur einen ROI hat. Niemand fragt, ob Spam-Filter sich rechnen müssen. Diese Fragen sind absurd, weil die Antwort offensichtlich ist: Ohne funktionierende Infrastruktur arbeitet niemand produktiv.
KI gehört heute in dieselbe Kategorie. Ohne Cybersecurity könnten Sie Opfer eines Ransomware-Angriffs werden. Ohne Datenschutz-Compliance drohen Geldstrafen gemäss den 15 EU-Richtlinien für Cybersecurity. Ohne KI? Ihre Konkurrenz arbeitet schneller und kosteneffizienter.
Die Frage ist nicht, ob KI einen ROI hat. Die Frage ist: Nutzen Sie die richtigen Kennzahlen, um KI Erfolg zu messen?
IBM verspricht 3,5 Milliarden Dollar – aber wo ist der Beweis?
Kürzlich gab IBM in seinem Newsletter bekannt, dass es mit KI Produktivitätssteigerungen in Höhe von 3,5 Milliarden US-Dollar erzielt habe. Wenn dies tatsächlich der Fall wäre, würde sich das in der nächsten Dividende zeigen. Also mal schauen, wie hoch die nächste Dividende sein wird.
MIT-Studie: 25 Milliarden Einsparpotenzial mit offenen Modellen
Eine MIT-Studie zeigt ein fundamentales Problem: Die Nutzer entscheiden sich überwiegend für geschlossene Modelle, die etwa 80% der Modellnutzung ausmachen. Offene Modelle erreichen zum Zeitpunkt ihrer Veröffentlichung etwa 90% der Leistung geschlossener Modelle. Sie holen diesen Rückstand jedoch schnell auf.
Geschlossene Modelle kosten die Nutzer im Durchschnitt sechsmal so viel wie offene Modelle. Eine optimale Umverteilung der Nachfrage von geschlossenen zu offenen Modellen könnte der globalen KI-Wirtschaft jährlich etwa 25 Milliarden US-Dollar einsparen. Mehr Details in der SSRN-Studie von Nagle und Yue.
KI Erfolg messen für KMU: 3 Kennzahlen die zählen
1. Effizienzrendite – Zeit ist Geld, aber nur mit Skills
1979 kam WordStar von MicroPro International auf den Markt, ein Textverarbeitungssystem mit Rechtschreibprüfung und Grammatikprüfung. Nichtsdestotrotz stellte dies noch nicht sicher, dass der Inhalt einer Semesterarbeit von der Professorin als überdurchschnittlich gut zensiert wurde. Es brauchte vom Studenten die notwendige Substanz und Verständnis zum Thema.
Genau gleich ist es mit KI. Die Mitarbeiterin muss die notwendigen General-type AI Skills (übertragbare KI-Skills) und Firm-Specific Skills haben, um mit Hilfe der KI den Test- oder Laborbericht verbessern zu können. KI verbessert nicht automatisch Arbeitsqualität.
Das Marketingteam reduziert die Zeit für die Content-Erstellung von Stunden auf Minuten. Die Rechtsabteilung beschleunigt Vertragsprüfung um 60%. Der Wert ist nicht sofort in den Quartalsergebnissen sichtbar. Aber es stellt eine erhebliche Effizienzsteigerung dar, die sich im Laufe der Zeit summiert. Mehr dazu: Marketing Events ROI 2026.
2. Das KPMG UK-Paradox – Produktivität eingefordert, aber nicht anerkannt
KPMG UK forderte von seinem eigenen Abschlussprüfer Grant Thornton eine Honorarreduktion mit dem Argument, dass KI Audits effizienter und günstiger macht. Um den Auftrag nicht zu verlieren, sah sich Grant Thornton gezwungen, seine Gebühr für den Audit um 14% zu senken. Dies dokumentiert die Financial Times.
Gleichzeitig vertreten KPMG wie auch Grant Thornton öffentlich die Position, dass KI keine Produktivitätsgewinne bringe. Sondern vor allem die Effektivität der Prüfungen verbessere – das Richtige besser machen. Kosten werden dabei aber nicht eingespart.
Hier liegt der Widerspruch:
Als Kunde argumentiert KPMG UK: „KI senkt den Aufwand → niedrigere Preise gerechtfertigt.“
Als Anbieter erklärt KPMG UK: „KI erhöht Effektivität → keine Preissenkungen gerechtfertigt.“
Der Fall zeigt: Produktivitätsgewinne werden eingefordert, aber nicht anerkannt, sobald sie das eigene Geschäftsmodell unter Druck setzen.
❓ Frage von DrKPI an Buchhalter, Wirtschaftsprüfer & CFOs:
Ihr Unternehmen fordert von Lieferanten niedrigere Preise, weil KI effizienter macht. Gleichzeitig argumentieren Sie gegenüber Ihren Kunden, KI erhöhe nur Effektivität – keine Kostensenkung.
Hinterlassen Sie Ihre Meinung als Leserkommentar hier – jetzt kommentieren.
3. Produktivität in den Daten – wo zeigt sich KI wirklich?
Die Erwartung grosser Produktivitätssprünge durch KI ist hoch. Doch die empirischen Belege bleiben bislang gemischt. Zwar zeigen die USA und Grossbritannien zuletzt steigende Arbeitsproduktivität. Diese lässt sich jedoch plausibel durch andere Effekte erklären. Dies analysiert Soumaya Keynes in der Financial Times.
Eurostat-Daten verdeutlichen: Die Arbeitsproduktivität in Deutschland stieg von unter 90 Punkten 2010 auf 100 Punkte 2020 und liegt 2025 bei etwa 102 Punkten (siehe Grafik).
Figur 1. Eurostat-Statistiken verdeutlichen: Die Arbeitsproduktivität in Deutschland stieg von unter 90 Punkten 2010 auf 100 Punkte 2020 und liegt 2025 bei etwa 102 Punkten. Trotz leichter Zunahme ist der Wachstumstrend seit 2020 deutlich abgeschwächt, was Erwartungen eines sofortigen Produktivitätssprungs durch KI relativiert.
Trotz leichter Zunahme ist der Wachstumstrend seit 2020 deutlich abgeschwächt. Selbst nach dem ChatGPT-Launch 2023 (rote Linie markiert) ist kein Produktivitätsschub erkennbar. Mehr zur KI und Produktivität bei DrKPI.
Studien der Federal Reserve Bank of St. Louis kombinieren zwei Ansätze: selbst berichtete Zeitersparnis durch KI und Produktivitätsentwicklung seit Einführung von ChatGPT im Vergleich zu früheren Trends. Ergebnis: Dort, wo Beschäftigte durch KI mehr Zeit sparen, steigt die Produktivität überdurchschnittlich. Die Aussagekraft bleibt begrenzt. KI-Nutzung lag Ende 2025 noch unter 20 Prozent.
Fazit: Die Daten liefern erste Hinweise, aber keinen klaren Beweis für einen breiten KI-Produktivitätsschub. Effekte sind selektiv, zeitverzögert und stark von Umsetzung abhängig.
KI, KMU, Strategie und Trends – kompakt erklärt.
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Vendor Lock-in – Open Source als Trojanisches Pferd
Anthropic Cowork – Von Modell zu Workflow-Kontrolle
Am 30. Januar 2026 veröffentlichte Anthropic 11 Open-Source-Plugins für sein Claude Cowork Tool. Eines davon zielt auf Legal Workflows ab. Claude Cowork ist ein AI Agent Assistant, der Dateien lesen, Ordner organisieren, Dokumente entwerfen und mehrstufige Aufgaben mit Zustimmung des Nutzers ausführen kann.
Auf diese Weise hat sich Anthropic vom Verkauf seines KI-Modells zur Kontrolle des Workflows entwickelt. Unternehmen bauen ihre Workflows auf Claude auf. Wenn Anthropic jedoch beginnt, fertige vertikale Lösungen zu veröffentlichen, wird die Plattform zum Konkurrenten. Beispielsweise konkurriert eine Legal-Lösung von Anthropic direkt mit Thomson Reuters‘ CoCounsel.
Goldman Sachs – Wenn Enterprise-Integration zum Lock-in wird
Anthropic-Ingenieure arbeiten seit mehr als 6 Monaten direkt bei Goldman Sachs und entwickeln gemeinsam KI-Agenten als „digitale Kollegen“ für volumenstarke, regelbasierte Prozesse. Goldman nutzt Claude-basierte Agenten für Accounting-, Compliance- und Know Your Customer (KYC) -Prozesse. Ergebnis: 30% schnelleres Onboarding institutioneller Kunden sowie über 20% Produktivitätsgewinne bei Entwicklern.
Die Agenten sind tief in bestehende Systeme, Kontrollen und Audit-Trails integriert. Für Goldman ist klar: Der Mehrwert entsteht durch massgeschneiderte Integration in regulierte Prozesse. Für mich ist jedoch klar: Goldman kommt nur mit grossen Kosten aus dieser Integration raus. Bei einem Open-Source-System wäre dies um einiges kostengünstiger.
Sunk Cost – Warum Open Source Lock-in verstärkt
Open Source ist im Falle von Anthropic sogar noch ein schlauerer Lock-in. Wenn ich mit Open Source die Dinge für meine Zwecke anpasse, habe ich Sunk Cost (versunkene Kosten). Es wird dann noch schwieriger von einer Plattform wie Anthropic wegzugehen. Ich muss beim nächsten Modell wieder Anpassungen vornehmen.
Das macht Mistral schon lange. Mistral hat Teile, die offen sind. Ich kann meine Dinge wieder reintun. Aber genau das bindet mich stärker an die Plattform. Jede Anpassung ist eine Investition. Jede Investition erhöht die Wechselkosten. Eine Plattform vermindert nicht die Abhängigkeit. Sie vergrössert diese.
ChatGPT Werbung & Winner Takes All
ChatGPT versucht wie Netflix, mit Werbung Kunden zu ermöglichen, für relativ wenig Geld etwas zu bekommen, das ohne Werbung mehr kostet. Oder einfach die Einnahmen zu steigern. OpenAI kündigte am 4. Februar 2026 an, dass ChatGPT Werbung bekommt.
In diesem Markt ist klar: Winner takes it all. Je mehr Nutzer diese Plattformen haben, desto eher gibt es Geld. 3% von 1 Milliarde zahlt deutlich mehr als 3% von 1 Million Nutzern. ChatGPT wird von fast jedem Studenten genutzt. Man gewöhnt sich daran und nutzt es auch später gerne im Beruf. Genau diese Habituation macht den Wettbewerb so brutal.
Der KI-Markt ist nicht klein, sondern finanziell unter Druck: Umsätze in Milliardenhöhe stehen Infrastruktur- und Rechenkosten in zig Milliarden gegenüber. Damit beginnt eine Refinanzierungsphase, in der sich der Wettbewerb über tragfähige Erlösmodelle entscheidet.
OpenAI setzt auf Werbung, Anthropic auf Werbefreiheit und höhere Einnahmen von Unternehmenskunden. Google kann Gemini dank Plattformmacht und Cashflow über Jahre finanzieren.
Realistisch ist Platz für zwei bis drei globale Gewinner im Bereich der Large Language Models (LLM).
— DrKPI® Analyse – KI Geschäftsmodelle
Die KI-Debatte kreist gerade um das „beste“ Modell. Wichtiger ist jedoch, Abhängigkeiten von einzelnen Modellen und Plattformen zu vermeiden. Sinnvoll sind Alternativen, die günstiger sind, auf Open-Source basieren und sich im ganzen Unternehmen einfacher nutzen lassen.
Echte Alternativen: Apertus & K2 Think V2
Apertus wurde von der EPFL, der ETH Zürich und dem Schweizerischen Nationalen Supercomputing Centre (CSCS) entwickelt. Anfang September 2025 der Öffentlichkeit zur Nutzung freigegeben. Apertus ist das erste gross angelegte, vollständig offene und mehrsprachige Sprachmodell der Schweiz. Weitere Informationen unter swiss-ai.org/apertus.
K2 Think V2 ist die erste Version des Modells, die vollständig quelloffen entwickelt wurde. Von den Pre-Trainings-Daten über Kuratierung, Post-Training und Reasoning-Abgleich bis zur Evaluierung. Es löst komplexe Probleme schrittweise in Bereichen wie Mathematik, Wissenschaft, Programmierung und Logik. Die Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) in Abu Dhabi hat K2 Think V2 entwickelt.
Tabelle 1. Apertus vs K2 Think V2 vs Big-Tech-Modelle – Vergleich nach Governance, Souveränität, Transparenz, Anpassbarkeit, Leistung und Kosten.
| Kriterium | Apertus | K2 Think V2 | Big Tech |
|---|---|---|---|
| Governance | EPFL, ETH Zürich, CSCS | Quelloffen, staatlich (VAE) | Proprietär, US-Konzerne |
| Souveränität | Europäische KI-Souveränität | Souverän (ausserhalb Silicon Valley) | Lock-in durch APIs, Preise |
| Transparenz | Maximale Transparenz, Auditierbarkeit | Jede Trainings-Stufe offen dokumentiert | Kaum Einblick in Daten, Gewichtungen |
| Anpassbarkeit | Offene Basistechnologie | Offene Reasoning-Foundation | Nur innerhalb enger Nutzungsvorgaben |
| Leistung | Mehrsprachigkeit, Transparenz | Spitzenwerte bei Reasoning-Benchmarks | Produktreife, Multimodalität, Skalierung |
| Kosten | Langfristig kalkulierbar | Langfristig kalkulierbar | Preisrisiken, Lizenzabhängigkeit |
Tabelle 2. Policy-Fokus: EU vs USA vs VAE – KI-Governance im Vergleich.
| Region | Policy-Fokus | Strategie | Geschwindigkeit |
|---|---|---|---|
| EU | Regulierung & Compliance | Datenschutz & AI Act | Langsamer, stabiler Aufbau |
| USA | Marktgetrieben | Big-Tech-Dominanz | Geschwindigkeit vor Kontrolle |
| VAE | Staatlich gesteuerte Souveränität | Open Source als Strategie | Schneller Aufbau nationaler Kontrolle |
Bei KI Erfolg messen für KMU gilt: Die Modell-Entscheidung ist eine wichtige wirtschaftliche Investition.
Tabelle 3. Management-Fokus: KI-Modell-Entscheidung als Investition.
| Fokus | Abklärung | Risiken | Kontrolle, Souveränität |
|---|---|---|---|
| Wirtschaftliche Entscheidung: Auswahl von Modell | Kosten-struktur, Produktivität, Time-to-Value | Vendor Lock-in, Abhängigkeit | Über Daten, Modelle und Prozesse |
OpenScholar & Asta – Spezialisierte Open-Source Tools
Ein spezialisiertes Open-Source-KI-Tool kann grosse generische Sprachmodelle bei wissenschaftlichen Literaturreviews übertreffen. Forschende um Akari Asai von der Carnegie Mellon University zeigen, wie OpenScholar Fachliteratur systematisch auswertet. Das System kombiniert ein Sprachmodell mit einer Datenbank aus 45 Millionen Open-Access-Publikationen. Diese Ergebnisse wurden von Nature am 4. Februar 2026 berichtet.
Asta ist ein eigenständiger wissenschaftlicher Forschungsassistent des Allen Institute for AI (Ai2). Das System demonstriert, wie OpenScholar funktioniert. Asta greift auf 108 Millionen Abstracts sowie 12 Millionen Volltexte zu. Das System ist unter asta.allen.ai öffentlich zugänglich. Als kleines und effizientes System kostet der Betrieb von OpenScholar in Asta einen Bruchteil des Preises der Nutzung von OpenAI’s GPT-5 mit Deep Research.
Was KMU jetzt tun sollten
Eine MLQ.AI/MIT-Studie (2025, 300+ KI-Initiative-Reviews, global) zeigt, dass 95% aller generativen KI-Initiativen scheitern. Das leise Murmeln über eine Blase wurde zu einem lauten Geschrei. Darum ist es wichtig, dass man klein anfängt und sich dann schnell weiterentwickelt.
Tatsächlich haben bereits 60% der Unternehmen Personal reduziert. Nicht aufgrund realisierter KI-Produktivitätsgewinne, sondern in Erwartung ihres zukünftigen Potenzials. Das zeigt eine Harvard Business Review Umfrage aus Dezember 2025 unter mehr als 1.000 Führungskräften weltweit. Weitere 29% haben Neueinstellungen verlangsamt. Nur 2% berichten von grossen Entlassungen durch implementierte KI-Systeme.
„KI meistern ist wie Kochen, Tennis, Fussball oder eine Sprache lernen: Am Anfang gibt’s Fehlversuche und Frust. Doch jede investierte Minute lohnt sich. Wer heute dranbleibt, erntet morgen die Früchte.“
— DrKPI® Analyse – KI Learning
Die feine Abstimmung der Metapher
Sprache lernen betont den kognitiven Aspekt: Grammatik verstehen, Vokabular aufbauen, Geduld beim Üben. Das entspricht dem konzeptionellen KI-Verständnis. Kochen & Tennis/Fussball fokussiert auf den motorischen Lernprozess: Muskelgedächtnis, Wiederholung, die richtige Technik im Flow. Ideal für praktisches Prompting und Routinen.
Was diese Metapher wirklich lehrt
- Fehler sind Zutaten, keine Störungen: Jeder misslungene Prompt ist Datenpunkt, kein Versagen
- Rezept ≠ Kochkünste: Tutorials helfen, aber Intuition entsteht erst durch eigenes Experimentieren
- Timing zählt mehr als Perfektion: Ein „gut genug“ genutztes Werkzeug schlägt den perfekten Hammer, der nicht eingesetzt wird
So setzen wir unser Learning um
- Prompting üben: Nutze klare Aufgaben statt „Erkläre wie für ein 5-jähriges Kind“. Besser: „Schreibe Sätze mit höchstens 16 Wörtern“.
- Tools stacken: ChatGPT, Lumo (Proton) und Mistral für bessere Formulierungen. Perplexity für Recherche. Claude für Code und finale Blogtexte.
- Projektbasiert: Baue einen Chatbot für Rezepte oder Kundenservice. So verbindest du Kochen mit KI in einem Praxisprojekt.
Die strategische Frage an Unternehmerinnen:
Wie haben Sie Ihr KI-Modell ausgewählt? Mit welchem Modell sind Sie gestartet – und welche konkreten Effekte konnten Sie messen?
Nach welchen Kriterien haben Sie sich entschieden: Kosten, Produktivität, Datenschutz, Integration in bestehende Prozesse?
Hinterlassen Sie Ihre Meinung als Leserkommentar hier – jetzt kommentieren.
„Welche KI-Plattform sollen wir wählen?“
Das ist, als würde man fragen, welches Textprogramm einen zum guten Autor macht. Die Technologie ist das Werkzeug, nicht die Fähigkeit. Und Werkzeuge ändern sich – schneller, als IT-Abteilungen Freigaben erteilen können.
Die strategische Frage lautet: Wie bauen wir KI-Kompetenz, die Toolwechsel überlebt?
Investieren Sie in Menschen, die lernen:
- Probleme in Prompts zu übersetzen – nicht Buttons zu drücken
- Einzellösungen in Prozesse zu skalieren – vom Experiment zum Workflow
- Qualität zu sichern – auch wenn KI 100 Varianten pro Tag liefert
- Plattformunabhängig zu denken – die Logik bleibt, auch wenn das Tool wechselt
Die Plattform von morgen werden Sie mieten. Die Expertise von heute müssen Sie aufbauen.
Anthropics Ansatz unterscheidet sich grundlegend von OpenAIs Strategie: Während OpenAI mit ChatGPT vor allem Suche und Kommunikation revolutioniert, setzt Anthropic auf tiefgreifende Automatisierung von Arbeitsabläufen – nicht nur für Entwickler, sondern für komplette Enterprise-Prozesse.
Der entscheidende Punkt: Es geht nicht um das Ersetzen einzelner Aufgaben, sondern um die nahtlose Integration in menschliche Workflows. Das Ergebnis? Echte Kosteneinsparungen, weil repetitive Prozesse end-to-end übernommen werden – ohne Medienhype, aber mit messbarem Impact.
— DrKPI® Analyse – KI Geschäftsmodelle
FAQ: KI Erfolg messen
Warum ist ROI bei KI die falsche Frage?
KI ist Infrastruktur wie Anti-Viren Software, Klimaanlage oder Spam-Filter. Niemand fragt, ob diese einen ROI haben müssen. Der Nutzen zeigt sich im Arbeitsalltag durch Zeitgewinn und höhere Output-Qualität.
KI Erfolg messen für KMU: Welche Kennzahlen zählen?
Drei Kennzahlen sind entscheidend: 1) Effizienzrendite (Zeit ist Geld, aber nur mit Skills), 2) Das KPMG UK-Paradox (Produktivität eingefordert, aber nicht anerkannt), 3) Produktivität in den Daten (wo zeigt sich KI wirklich?).
Ist Open Source eine Lösung gegen Vendor Lock-in?
Nein. Open Source verstärkt Lock-in durch Sunk Cost. Wenn Sie mit Open Source Anpassungen vornehmen, wird es schwieriger wegzugehen. Echte Alternativen sind Apertus (Schweiz) und K2 Think V2 (VAE).
Wie sollten KMU mit KI anfangen?
Klein anfangen und schnell weiterentwickeln. 95% aller generativen KI-Initiativen scheitern. Investieren Sie in Menschen, die lernen: Probleme in Prompts übersetzen, Einzellösungen skalieren, Qualität sichern.
„Es zählt nicht, wie viele Schraubendreher in der Toolbox liegen, sondern ob man weiss, welches Werkzeug für welche Aufgabe geeignet ist. Wahre Kompetenz liegt nicht im Zugang zu möglichst vielen KI-Modellen, sondern in der Fähigkeit, das passende KI-Werkzeug gezielt auszuwählen und sicher zu beherrschen.“
— DrKPI® Analyse – AI Impact
Generalistische KI-Modelle (ChatGPT, Claude) sind ein reibungsarmer Einstieg. Die vorgefertigten DrKPI-Workflows verwandeln Experimente in messbare Ergebnisse – ohne Vendor Lock-in.
Wir unterstützen Sie dabei, Arbeitsprozesse KI-fit zu machen – von der Kompetenzprüfung über Weiterbildung bis hin zur technischen Umsetzung und Engineering.
Literatur & Quellen
Blogposts (DrKPI):
Gattiker, U. E. (2023-03-23). 15 EU-Richtlinien und Verordnungen für Cybersecurity. DrKPI Blog.
Gattiker, U. E. (2025-07-12). KI und Produktivität richtig nutzen. DrKPI Blog.
Gattiker, U. E. (2026-01-24). Marketing Events ROI 2026 – Zeitinvestition effektiv nutzen. DrKPI Blog.
Gattiker, U. E. (2026-02-15). Übertragbare KI-Skills 2026. DrKPI Blog.
Gattiker, U. E. & Sinistra, P. (2017-09-22). Anti-Ransomware: Schutz vor Online-Erpressung. DrKPI Blog.
Studien & Berichte:
Asai, A. et al. (2026-02-04). OpenScholar: Scientific literature review tool. Carnegie Mellon University. Berichtet von Nature (Gibney, E.). Aufgerufen am 2026-02-09.
Davenport, T. H. & Srinivasan, L. (2026-02-03). Companies Are Laying Off Workers Because of AI’s Potential—Not Its Performance. Harvard Business Review. Aufgerufen am 2026-02-08.
Federal Reserve Bank of St. Louis (2025-11). State of generative AI adoption 2025. Aufgerufen am 2026-02-09.
MIT NANDA / MLQ.AI (2025). State of AI in Business 2025 Report (300+ KI-Initiative-Reviews). Aufgerufen am 2026-02-09.
Nagle, F. & Yue, L. (2025). AI open models: Benefits and adoption challenges. MIT Sloan School of Management. DOI: 10.2139/ssrn.5767103. Aufgerufen am 2026-02-09.
Firmen & Organisationen:
Allen Institute for AI (Ai2) (2025-08-26). Asta: A scholarly research assistant. Aufgerufen am 2026-02-09.
Anthropic (2026-01-30). Anthropic brings plugins to Cowork. The New Stack. Aufgerufen am 2026-02-09.
EPFL, ETH Zürich & CSCS (2025-09). Apertus: Open multilingual language model. Aufgerufen am 2026-02-09.
IBM (2026-01-23). IBM Newsletter: KI-Produktivität 3,5 Milliarden Dollar. Aufgerufen am 2026-02-09.
OpenAI (2026-02-04). Our approach to advertising and expanding access. Aufgerufen am 2026-02-09.
Presse:
Son, H. (2026-02-06). Goldman Sachs taps Anthropic’s Claude. CNBC. Aufgerufen am 2026-02-09.
Foley, S. (2026-02-07/08). KPMG UK fordert Grant Thornton Honorarreduktion durch KI. Financial Times. Aufgerufen am 2026-02-09.
Keynes, S. (2026-02-06). AI productivity: Evidence from US and UK. Financial Times. Aufgerufen am 2026-02-09.
KI-Video: Visuelles Storytelling mit KI
Eine Coke Zero, die aus dem Fluss auftaucht — gemacht mit KI.
Lahaga Aondowase (@theaidollar) zeigt, wie AI-Video Aufmerksamkeit erzeugt, ohne Millionenbudget.
Das ist kein Spielzeug mehr, das ist visuelle Produktivität.
Credit: Lahaga Aondowase
📜 DrKPI CyTRAP AI-Verantwortlichkeitserklärung: Beitrag mit KI-Unterstützung erstellt; Inhalte wurden geprüft und verantwortet.
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