37 Jahre, drei Hype-Zyklen

Ich habe drei Hype-Zyklen mit voller Wucht erlebt: das frühe Web in den späten Neunzigern, die mobilen Apps Anfang der 2010er, und das Cloud-Native-Versprechen rund 2015. Jeder hat eine Generation Software-Leute durchgeschüttelt, jeder hat echte Substanz hinterlassen, und jeder hat enorm viele dumme Projekte verbrannt.

AI ist anders. Nicht in der Art, wie es die Marketing-Folien suggerieren, also nicht „viel größer“ oder „viel transformativer als alles davor“. Sondern in einer ganz nüchternen Eigenschaft: AI verkauft sich als Werkzeug, das Code schreibt, Texte schreibt, Bilder erzeugt. Beim Web war klar: ich kann Webseiten bauen, ich brauche aber Menschen, die sie bauen. Bei Mobile genauso. Bei Cloud-Native genauso.

Bei AI ist die Frage erst, ob du den Menschen noch brauchst. Und genau da kippt der Diskurs ins Manische, wo er bei den Vorgängern nur frühlingsfrisch optimistisch war.

Was ich gelernt habe, über drei Zyklen hinweg, mit jeweils einem stabilen Anteil Mitarbeiter, deren Job ich überleben sehen wollte:

Erstens. Hype-Zyklen ändern was, aber nicht das. Was sie ändern: welche Probleme sich ökonomisch lösen lassen. Was sie nicht ändern: dass jemand das richtige Problem aussuchen muss. AI verschiebt die Linie, was ein Mensch in einer Stunde produzieren kann, radikal. Aber sie löst nicht das Problem, das richtige zu produzieren.

Zweitens. Die ersten zwei Jahre eines Hype-Zyklus produzieren mehr peinliche Projekte als nützliche. Das ist normal. Bei AI gerade allerdings besonders extrem, weil Demos günstig sind und Probe-Implementations-Aufwand zwei Größenordnungen unter dem von 2010 liegt. Heißt: jeder kann etwas zeigen, das funktioniert. Und fast niemand zeigt etwas, das skaliert, integriert und 18 Monate übersteht.

Drittens. Wer den Hype am ehesten überlebt, ist nicht der, der ihn am lautesten gefeiert hat. Sondern der, der gefragt hat: „Was muss ich aufgeben, wenn ich das mache?“. Diese Frage wird in den meisten AI-Roadmaps, die ich sehe, gar nicht gestellt. Es geht nur darum, was hinzugefügt wird.

Das macht’s konkret schwerer als beim Web. Web war additiv. Mobile war additiv. Cloud war zumindest seitlich verschiebend. AI ist zum Teil substitutiv: Personen, Skills, Prozesse, Tools, Workflows werden durch andere ersetzt, nicht ergänzt. Substitutive Veränderungen brauchen mehr Führung. Sie brauchen Entscheidungen, die unbeliebt sind. Sie brauchen Erwachsene im Raum, die wissen, wie man Teams durch sowas durchbringt.

Das ist mein Job seit 37 Jahren, gerade jetzt halt mit AI.