Während Anbieter wie OpenAI beim Thema KI immer stärker auf Monetarisierung setzen, wächst das Risiko für Unternehmen: Vendor Lock-In, Preisdruck und operative Unsicherheiten nehmen zu. Prof. Dr. Heiko Beier teilt auf Basis von 25 Jahren Erfahrung praxisnahe Prinzipien für einen sicheren, anbieterunabhängigen Einsatz von KI.
Symbolbild von Pete Linforth via Pixabay
Wachstumsstory oder Warnsignal? An den jüngsten Schlagzeilen um Sam Altman scheiden sich die Geister. OpenAI braucht angeblich frisches Kapital in der Grössenordnung von 100 Milliarden US-Dollar. Gleichzeitig sickert durch, dass frühestens in 2030 mit schwarzen Zahlen zu rechnen sei.
Parallel zum Finanzierungs-Hype erreicht die KI-Nutzung am Arbeitsplatz ein Plateau. Während eine Spitze von «Heavy Usern» die Technologie immer tiefer in ihren Alltag einwebt, stagniert der Einsatz in der Breite. Das Warten auf das nächste «Wunder-Feature» der US-Giganten lenkt dabei von der eigentlichen Aufgabe ab: Der Integration in die eigene Wertschöpfung. Denn während Milliarden in die Modell-Entwicklung fliessen, holen offene Modelle den Vorsprung der kommerziellen Platzhirsche mit etwa einem Jahr Verzögerung auf. Für die überwältigende Mehrheit der Business-Use-Cases ist dieser Stand der Technik längst ausreichend.
Zwischen Hype und Plateau: So riskant ist Vendor Lock-In
Wenn die Nutzerbasis nicht in die Breite wächst, müssen Anbieter wie OpenAI verstärkt die «Heavy User» zur Kasse bitten. Das verschärft den Druck auf Enterprise-Kunden zusätzlich – zumal diese im Zweifel am stärksten abhängig sind. Und eine Abhängigkeit schleicht sich schnell ein. Ein Team baut Prototypen, eine Schnittstelle wird produktiv, Prompt-Logik wandert zurück in Workflows. Ehe man sich versieht, ist aus einem netten API-Call eine Abhängigkeit im Tagesgeschäft geworden.
Genau hier setzt die Logik kapitalfinanzierter Plattformen an: Rabatte und Freikontingente wirken wie Innovationsbeschleuniger. Sobald das Momentum in Richtung bedingungsloser Monetarisierung kippt, wird die Preisstruktur zur Daumenschraube. Neue Limits, Enterprise-Aufschläge und variable Kosten pro Token machen die Kalkulation zum Glücksspiel. Für Anwender mit tiefen Integrationen schnappt die Vendor-Lock-In-Falle zu, verstärkt durch hohe Wechselkosten.
Neben dem Preisrisiko steht die operative Sicherheit. Für ein Unternehmen, das Cloud AI tief in seine Prozesskette integriert hat, bedrohen Plattformstörungen schlimmstenfalls die Business Continuity. In der Realität der Wertschöpfung schützt das Label «Too Big to Fail» weder vor Rate Limits noch vor spontanen Modelländerungen, die über Nacht Prompt-Ketten unbrauchbar machen und damit die darauf basierenden Prozesse stören.
So bleibt die KI im eigenen Unternehmen «blasenfest»
Erfahrungsgemäss entscheiden vier Prinzipien über die Resilienz von KI-Lösungen im Business-Kontext:
- Eine eigene Orchestrierungsschicht trennt Fachlogik von der Anbieter-API. KI-Agenten sollten nicht innerhalb von geschlossenen Systemen (wie OpenAI GPTs) gebaut werden.
- Data Residency und granulare Zugriffskonzepte entscheiden darüber, ob KI mit echtem Unternehmenswissen arbeiten darf, ohne die Governance zu sprengen.
- Architektur muss alternative Provider oder lokale Modelle vorsehen, bevor der erste Notfall eintritt.
- Hybride Modelle, die analytische Verfahren mit Sprachmodellen kombinieren, reduzieren das Halluzinationsrisiko und sichern die Nachprüfbarkeit, die etwa der EU AI Act fordert.
Wenn die Schlagzeilen von einer «KI-Blase» sprechen, kommt eine bedingungslose Cloud-AI-Strategie einer riskanten Konzentration von Betriebsrisiken gleich. Resilienz entsteht, wenn KI ganz ohne Hype-Status genauso geplant und behandelt wird wie jede andere IT-Infrastruktur: entkoppelt, auditierbar und resilient. Wahre Innovation braucht keine astronomischen Milliarden-Investments von aussen, sondern eine verlässliche Architektur im Inneren.
Der Autor
Prof. Dr. Heiko Beier ist Geschäftsführer von moresophy und Professor für Medienkommunikation mit über 25 Jahren Erfahrung in der KI-gestützten Datenanalyse und Automatisierung von Geschäftsprozessen. Seine Expertise umfasst die Entwicklung erklärbarer KI-Lösungen, die sich nahtlos in Unternehmensprozesse integrieren lassen.
Über moresophy
moresophy ist ein Anbieter von KI-Lösungen, der Unternehmen dabei unterstützt, unstrukturierte Daten präzise zu analysieren und geschäftskritische Prozesse zu automatisieren. Die massgeschneiderten KI-Lösungen lassen sich nahtlos in bestehende Datenwelten und Unternehmensprozesse integrieren. www.moresophy.com