KI-Prognosen im Check: Zwischen Hype und Realität (2025-2030+)

Die Apokalypse ist ausgefallen. Das Jahr 2025 hat uns weder die versprochene Superintelligenz noch die totale Automatisierung gebracht. Doch wer diese Stagnation mit Sicherheit verwechselt, unterliegt einem fatalen Irrtum. Eine Analyse der aktuellen Prognose-Daten zeigt: Wir erleben keine Pause, sondern eine unsichtbare Expansion – und genau hier entscheidet sich die Zukunft.

Es gibt in der Geschichte technologischer Diffusionen oft einen Moment, den man als „latenzbehaftete Stille“ bezeichnen könnte. Es ist der Zeitraum, nachdem der erste Hype verraucht ist und bevor die eigentliche tektonische Verschiebung der Arbeitswelt spürbar wird. Wenn wir die aktuellen Daten und Prognosemärkte betrachten, befinden wir uns exakt in diesem Auge des Sturms.

Amaras Gesetz in Echtzeit: Ein Blick in die Daten

Eine aktuelle, sehr aufschlussreiche Analyse von Jessica Taylor auf der Plattform LessWrong liefert uns hierfür das empirische Fundament. Sie hat die KI-Vorhersagen der vergangenen Jahre seziert und mit der Realität des beginnenden Jahres 2026 abgeglichen.

Diskrepanz zwischen den ursprünglichen KI-Erwartungen für das Jahr 2025 und den projizierten Entwicklungen bis 2030 (basierend auf Analysen von LessWrong/Jessica Taylor und Marktdaten)

Das Ergebnis ist auf den ersten Blick ernüchternd: Die aggressiven Prognosen für 2025 wurden weitgehend verfehlt. Wir sehen keine KI-Modelle, die autonom die ungelösten Millennium-Probleme der Mathematik beweisen, und die totale Automatisierung der kognitiven Routinearbeit hat sich nicht in dem Maße materialisiert, wie es Visionäre wie Elon Musk oder Dario Amodei prophezeit hatten. Die „Superintelligenz“, die klüger ist als jeder Mensch, ist (noch) nicht erschienen.

Für den oberflächlichen Beobachter mag dies wie ein Beweis dafür wirken, dass die Warnungen überzogen waren. In den Vorstandsetagen und HR-Abteilungen macht sich eine spürbare Erleichterung breit, eine Rückkehr zum Business as Usual. Doch aus der Perspektive der Organisationsforschung ist diese Ruhe trügerisch, ja sogar gefährlich. Wir erleben hier ein Lehrbuchbeispiel für Roy Amaras Gesetz, wonach wir die kurzfristige Wirkung einer Technologie überschätzen, ihre langfristige Wucht jedoch radikal unterschätzen.

Die unsichtbare Expansion der Ordnung

Die Daten von LessWrong zeigen nämlich eine zweite, weit wichtigere Entwicklung: Während die Kurve für 2025 abflacht, bildet sich für den Zeitraum 2027 bis 2030 ein massives Cluster an übereinstimmenden Prognosen. Diese gehen von KI-Systemen aus, welche autonom forschen und komplexe Projekte über Wochen hinweg steuern können. Dass der Durchbruch nicht heute stattfindet, bedeutet nicht, dass er ausbleibt. Es bedeutet, dass er sich Zeit nimmt, um sich in die Tiefe der Struktur zu fressen.

Dies führt uns zu einem Phänomen, das ich in meiner Arbeit als die „unsichtbare Expansion der Ordnung“ beschreibe. Wir neigen dazu, Organisation und Technologie nur dann wahrzunehmen, wenn sie sich in sichtbaren Hierarchien oder humanoiden Robotern manifestiert. Doch die wahre Expansion findet im Verborgenen statt.

Ähnlich wie Organisationen heute durch Standards und Algorithmen „partieller“ und weniger greifbar werden, diffundiert auch die KI derzeit vom sichtbaren Frontend in das unsichtbare Backend. Die Tatsache, dass wir 2025 noch keine Roboter-Kollegen haben, ist kein Zeichen von Stagnation, sondern von Integration. Die Technologie wandert in die Infrastruktur, in die APIs und Datenbanken, wo sie die „kalte Logik“ der Effizienz entfaltet, lange bevor sie menschliche Intelligenz erreicht.

Die Gnade der Verspätung

Das eigentliche Risiko für Unternehmen liegt nun in der Fehlinterpretation dieser Latenzphase. Wenn Führungskräfte das Ausbleiben der Apokalypse 2025 als Signal verstehen, ihre Investitionen in neue Kompetenzmodelle zurückzufahren, begehen sie einen strategischen Fehler. Sie optimieren ihre Organisation für eine Welt der Vergangenheit, während sich die technologische Realität für 2028 bereits formiert. Wir sehen in den Daten, dass die Modelle nicht linear besser werden, sondern Sprünge machen. Die aktuelle Stagnation ist lediglich das Sammeln von Energie vor dem nächsten Phasenübergang.

Die Aufgabe der Personalentwicklung und der strategischen Organisationsgestaltung sollte es sein, diese geschenkte Zeit – vielleicht zwei oder drei Jahre – nicht zu verschwenden. Wir müssen uns von der Vorstellung lösen, dass wir Mitarbeiter erst trainieren, wenn das Werkzeug perfekt ist. Gerade jetzt, in der Phase der unperfekten Modelle, entsteht die eigentliche Kompetenz: die Fähigkeit zur Validierung, zur Skepsis und zur Orchestrierung von Systemen, die noch Fehler machen.

Wer jetzt die Infrastruktur schleifen lässt, weil der Hype vorbei ist, wird im Jahr 2028 feststellen, dass er zwar Geld gespart hat, aber seine Organisation strukturell nicht mehr anschlussfähig ist an die Geschwindigkeit der Weltmärkte. Die Stille ist kein Ende. Sie ist die Vorbereitung.

Quelle der Datenanalyse: Taylor, J. (2026). "2025 in AI predictions". LessWrong.