Wo zum Teufel kommen eigentlich all die KI Spezialisten her?

Es ist wieder so weit. Die LinkedIn-Timeline quillt über vor frisch gebackenen KI-Experten, die uns alle retten wollen. Dieselben Gesichter, die vor drei Jahren noch Corona-Dashboards gebaut haben (mit Excel, versteht sich), danach zu Funnel-Optimierungs-Gurus mutierten und jetzt – welch Überraschung – die Propheten der künstlichen Intelligenz sind. Man erkennt sie sofort: Fancy Canva-Grafiken, zusammengeklaute Prompts als "Blueprint" verpackt und natürlich das obligatorische "Ich automatisiere jetzt meinen kompletten Workflow mit ChatGPT"-Posting.

Und wisst ihr was? Für den Einzelkämpfer mit Gmail-Account und einem bunten Straus an SaaS-Tools, die nächstes Jahr eh wieder vom Markt verschwunden sind, ist das völlig okay. Wirklich. Wenn deine grösste Sorge ist, ob die E-Mail-Signatur richtig formatiert ist und du keine Compliance-Anforderungen erfüllen musst, dann go for it. Zapier hier, Make.com da, ein bisschen ChatGPT-API-Magie dazwischen – funktioniert prima, solange niemand fragt, wo die Daten eigentlich liegen und wer sie sehen kann.

Aber dann kommen sie. Diese selbsternannten Experten klopfen bei Unternehmen an und versprechen das Blaue vom Himmel. "Ich implementiere euch KI in drei Wochen!" Ach ja? Interessant. Hast du auch mal darüber nachgedacht, dass das Unternehmen vielleicht eine gewachsene Systemlandschaft der letzten zwanzig Jahre hat? Dass da nicht einfach Gmail läuft, sondern ein Exchange-Server mit komplexen Berechtigungsstrukturen? Dass Datenschutz nicht bedeutet, "ich hab in den ChatGPT-Einstellungen das Häkchen bei History ausgemacht"? Dass es Betriebsräte gibt, Compliance-Anforderungen, DSCHDSG, Branchenregulierungen und vertragliche Verpflichtungen gegenüber Kunden, die es schlicht verbieten, sensible Daten an irgendwelche Cloud-APIs zu schicken?

Nein? Dachte ich mir.

In einer Galaxie nicht allzu weit entfernt, auf der interplanetaren Handelsstraße von LinkedIn, tauchen plötzlich neue Weltraumreisende auf: die selbsternannten KI-Gurus. Vor drei Sternenumläufen waren sie noch mit ihren Excel-Raumschiffen unterwegs und bauten Corona-Dashboards. Dann verwandelten sie sich in Funnel-Optimierungs-Navigatoren, und jetzt, wie aus dem Nichts, behaupten sie, die Retter der galaktischen KI zu sein. Man erkennt sie sofort: mit schillernden Canva-Hologrammen bewaffnet, kopierten Befehlen als angebliche "Sternenkarten" und dem unvermeidlichen "Ich automatisiere meine gesamte Raumstation mit ChatGPT"-Logbuch-Eintrag.

Für den einsamen Raumfahrer mit einem Gmail-Konto und einem Arsenal an SaaS-Tools, die schon im nächsten Orbit wieder verschwunden sein könnten, ist das alles in Ordnung. Wenn die größte Sorge ist, ob die Signatur des Raumanzugs korrekt gestempelt ist und keine Intergalaktischen-Konformitätsanforderungen erfüllt werden müssen, dann tu es. Zapier hier, Make.com dort, ein wenig ChatGPT-API-Magie dazwischen – es funktioniert, solange niemand fragt, wo die Daten tatsächlich gelagert sind und wer sie einsehen kann.

Doch dann kommen sie, die selbsternannten Experten, und klopfen an die Luftschleusen der Unternehmen, versprechen blaue Monde vom Himmel. "Ich implementiere eure KI in drei Wochen!" Wirklich? Schon mal daran gedacht, dass das Unternehmen vielleicht eine gewachsene Systemlandschaft hat, die sich über zwanzig Lichtjahre erstreckt? Dass da nicht einfach Gmail läuft, sondern ein Exchange-Server mit komplexen Berechtigungsstrukturen? Dass Datenschutz nicht bedeutet, "ich hab in den ChatGPT-Einstellungen das Häkchen bei History entfernt"? Dass es Betriebsräte gibt, Konformitätsanforderungen, DSCHDSG, Branchenregulierungen und vertragliche Verpflichtungen gegenüber Kunden, die es schlicht verbieten, sensible Daten an irgendwelche Cloud-APIs zu senden?

Nein? Dachte ich mir.

Die Realität in Unternehmen ist nicht dein buntes Tool-Portfolio, das du auf der nächsten Konferenz als "Tech-Stack" präsentierst. Die Realität ist Legacy-Software, die niemand mehr anfassen will, aber trotzdem läuft. Die Realität sind Schnittstellen, die dokumentiert werden müssen, Prozesse, die mit anderen Prozessen verzahnt sind, und Systeme, die auditierbar sein müssen. Die Realität ist, dass man nicht einfach mal schnell ein neues Tool einführt, weil es gerade hip ist, sondern weil es sich nahtlos in die bestehende Infrastruktur integriert, wartbar ist, skaliert und – man höre und staune – auch in fünf Jahren noch supportet wird.