Künstliche Intelligenz verändert den Alltag – aber nicht so schnell, wie Technologen versprechen, und nicht so langsam, wie Ökonomen erwarten. Nichdestotrotz müssen wir die KI Risiken berücksichtigen.
Wirtschaftsbosse wünschen sich Zeitersparnisse dank KI, doch diese kommen oft nicht so, wie man es sich erträumt, wie neue Studien zeigen. Das CEOs sich Zeitersparnisse wünschen ist verständlich, aber lässt sich selten realisieren, wie neue Studien zeigen (mehr Fakten zum Thema).
Historische Produktivitätsrevolutionen zeigen ein wiederkehrendes Muster: Der eigentliche Fortschritt entsteht nicht durch Investitionen in Prozesse, Kompetenzen und Organisationsstrukturen. Genau darin liegt die Herausforderung von KI im Jahr 2025: Modelle werden schneller, aber Unternehmen nicht automatisch produktiver.
Die Beispiele von Coca-Cola, Amazon AWS und Cloudflare zeigen, wo KI heute an Grenzen stösst und wo sinnvoller Einsatz echten Mehrwert bringt.
Sackgasse oder Fortschritt?
Google, OpenAI und andere KI-Unternehmen überbieten sich derzeit mit neuen Versionen ihrer Modelle. Doch trotz der beeindruckenden Fortschritte basieren diese Systeme weiterhin auf derselben Kerntechnologie: grossen Sprachmodellen. Diese Modelle haben nahezu allen öffentlich verfügbaren Text auswendig gelernt und sind darin hervorragend, vorherzusagen, welches Wort als Nächstes sinnvoll ist. Dennoch passieren weiterhin Fehler.
Selbst der Google-CEO warnte kürzlich davor, KI blind zu vertrauen. Entscheidend sei, zu erkennen, wo KI wirklich sinnvoll ist – und wo nicht.
Ein bemerkenswertes Beispiel liefert Yann LeCun, einer der Pioniere der KI-Forschung. Laut Wall Street Journal plant er, Meta zu verlassen. Die heute dominierenden Sprachmodelle seien eine Sackgasse. Sein Fokus: Weltmodelle, die Umgebung, Physik und Zusammenhänge verstehen – statt nur Wörter vorherzusagen.
KI-generierter Frame aus ‚Silver Santa‘ zeigt falsch positioniertes Logo auf rotem Truck-Trailer. Quelle: A Behind-the-Scenes Look at Coke’s AI Commercial
🥤Coca-Cola – KI Risiken in Weihnachtskampagnen
Der Getränkegigant setzt nach 2024 erneut auf KI in seiner globalen Weihnachtskampagne. Der Spot 2025 wurde vollständig mit generativen Modellen erstellt (offizielle Mitteilung).
In Grossbritannien läuft die Kampagne unter dem Titel:
“Holidays Are Coming!
Coca-Cola Encourages the Nation to ‚Refresh Your Holidays‘ With the Return of Its Iconic Truck Tour” (UK-Pressemitteilung).
Die KI-generierte Werbung nutzt Modelle wie OpenAI Sora, Google Veo 3 und Luma AI. Sichtbar sind jedoch Inkonsistenzen bei den ikonischen Coca-Cola-Weihnachts-Lkw:
- Grösse, Form und Details wechseln zwischen Szenen
- Objekte verlieren Frame für Frame den visuellen Kontext
Grund: Viele KI-Videomodelle generieren Inhalte Bild für Bild – Konsistenz geht verloren.
Beispiel: Das 1-Minuten-Christmas-2025-Video von Coca-Cola
KI-Werbespot zeigt Grenzen heutiger Videomodelle wie Sora, Veo und Luma AI
Zur Verteidigung erklärte der Leiter Generative KI gegenüber dem Hollywood Reporter (Quelle):
„Letztes Jahr haben wir uns entschieden, alles auf eine Karte zu setzen, und das hat sich für uns ausgezahlt. Das Verbraucherinteresse war sehr gross … Das gehört dazu, wenn man Pionierarbeit leistet.“
„Der Geist ist aus der Flasche – man kann ihn nicht mehr zurückstecken.“
Die Kampagne zeigt, dass selbst beeindruckende KI-Videos Probleme bei Konsistenz, Kontext und Qualitätskontrolle haben.
- Markensymbole müssen stabilisiert oder separat trainiert werden
- Modelle brauchen Konsistenzprüfungen über mehrere Frames
- Transparenz wird wichtiger – Kunden reagieren sensibel auf KI-Artefakte
- Kreative Originalität bleibt schwer automatisierbar
☁️ Amazon AWS-Ausfall – KI Risiken in kritischer Cloud-Infrastruktur
Am 19. und 20. Oktober 2025 kam es weltweit zu massiven AWS-Ausfällen. Auslöser war eine Störung in DynamoDB in der Region US-EAST-1. Betroffen waren Amazon.com, Tochterfirmen, AWS Support, Fortnite und Smart-Devices wie Eight Sleep Pod.
Die Ursache: ein DNS-Problem am Northern-Virginia-Endpoint. DynamoDB erstellt DNS-Pläne, verteilt Traffic und löst operative Probleme automatisiert. Doch dieses Mal liefen entscheidende Komponenten nicht synchron. Alte Pläne wurden überschrieben oder gelöscht – IP-Adressen verschwanden effektiv aus dem Routing.
Wenige Tage später folgte ein weiterer Grossausfall: Microsoft Azure am 2025-10-29. Fünf Stunden lang waren Microsoft 365, Outlook, Xbox, Starbucks, Costco, Minecraft u.a. gestört (Newsweek).
Die Vorfälle zeigen die Risiken der Abhängigkeit von Einzelanbietern. Auch KI-gesteuerte Automatisierung kann bei Fehlkonfigurationen kaskadierende Ausfälle verursachen.
- DNS-Redundanz konsequent aufbauen
- Workloads über mehrere Anbieter verteilen
- Ausfalltests monatlich durchführen
- Cloud-Artefakte versionieren und überwachen
- Systeme für „graceful degradation“ entwerfen
Ein Blick hinter die Kulissen zeigt zusätzliche Risiken: fehlende Erfahrung, Überlastung und schwindende interne Expertise (Amazon’s Silent Sacking).
⚡ Cloudflare – KI Risiken bei Feature-Deployment
Am 14. Oktober 2025 kam es bei Cloudflare zu Störungen: Eine extrem grosse, KI-generierte Feature-Datei gelangte durch die Deployment-Pipeline und überlastete Teile des globalen Edge-Netzwerks. Webseiten wurden unzugänglich, APIs fielen aus, Dashboards luden nicht mehr vollständig.
Überdimensionierte KI-Feature-Datei löste instabile Infrastruktur im Cloudflare-Netzwerk aus.
Die Datei durchlief automatisierte Prozesse ohne Grössenlimit, Plausibilitätschecks oder Fail-Safes und überlastete Caching- sowie Routing-Layer. Besonders kritisch: Der Vorfall war ein „silent failure“ – einige Systeme liefen weiter, andere fielen schleichend aus.
- KI-generierte Dateien strikt versionieren
- Limits und Plausibilitätsprüfungen aktivieren
- Mehrstufige Fail-Safes und Rollbacks
- Regelmässige Chaos-Engineering-Tests
- Verteilung der Infrastruktur auf mehrere Anbieter, speziell da dies öfters passieren kann wie z.B. 2025-12-05. Es geschah um 9:50 Uhr (GMT + 1), die LinkedIn Server wurden von Cloudflare lahmgelegt – 500 „Internal Server Error – cloudflare“.
KI, KMU, Strategie und Trends – kompakt erklärt.
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Fazit & Ausblick: Prognosen für 2026
KI entwickelt sich rasant – schneller, als viele Unternehmen Datenqualität, Prozesse oder Entscheidungswege anpassen können. OpenAI veröffentlichte kürzlich Ergebnisse, wonach GPT-5 Forschung in Mathematik, Biologie und Physik messbar beschleunigt und u.a. ein komplexes Erdős-Zahlentheorieproblem löste (Zusammenfassung, Publikation (PDF)).
KI ermöglicht mehr Experimente, schnellere Iterationen und neue Entdeckungen – doch sie entbindet uns nicht von Sorgfalt, Validierung und kritischem Denken. Je leistungsfähiger KI wird, desto wichtiger wird die Fragekompetenz: Der Engpass verschiebt sich – der Mensch muss bessere Fragen stellen.
- Künftiger Wettbewerbsvorteil: Die richtigen Fragen stellen – und mitbestimmen, welche relevant sind (Stefan Verhulst, 2025-11-21)
Financial Times) - Notwendige Skills: Präzise Instruktionen geben, um belastbare Ergebnisse zu erhalten.
- Kritische Kompetenz: Halluzinationen und unpräzise KI-Antworten zuverlässig erkennen.
Fachkräfte mit diesen Qualifikationen zu rekrutieren wird nicht einfach sein. Stellenausschreibungen, die weder KI-Skills noch konkrete Aufgaben und Anforderungen klar definieren, wie bei der Bank Vontobel, sind wenig zielführend.
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