Zwei führende CEOs aus der KI-Branche, Ali Ghodsi von Databricks und Arvind Jain von Glean, warnen davor, dass die Automatisierung von Arbeitsabläufen durch KI viel komplexer ist, als oft angenommen. In einem Gespräch auf der Podcast-Reihe „Bg2 Pod“ betonten sie, dass Unternehmen ihre Erwartungen an die schnelle und reibungslose Integration von KI in Unternehmen überdenken müssen. Jain berichtete von einem internen Projekt bei Glean, bei dem KI genutzt werden sollte, um die wichtigsten Aufgaben von Mitarbeitern für die Woche automatisch zu identifizieren und an Führungskräfte weiterzuleiten. Obwohl alle notwendigen Daten innerhalb des Unternehmens vorhanden waren, habe sich die Idee als unrealistisch erwiesen. „Ich dachte, es würde magisch funktionieren“, sagte Jain, erklärte aber, dass die Umsetzung viel länger dauerte, als er erwartet hatte. Ein weiterer Versuch, ein maßgeschneidertes KI-Modell für einen spezifischen Anwendungsfall zu entwickeln, scheiterte ebenfalls – letztlich kehrte das Unternehmen zu bestehenden Grundmodellen zurück, die zwar weniger spezifisch, aber deutlich einfacher zu implementieren waren. Ghodsi von Databricks unterstrich, dass die Nutzung von KI im Unternehmen kein „Plug-and-Play“-Erlebnis sei. „Man kann die Agenten nicht einfach freisetzen und dann erwarten, dass es funktioniert“, sagte er. Die Integration erfordere eine sorgfältige ingenieurtechnische Arbeit, kontinuierliche Optimierung und starke Teams. Databricks selbst hat kürzlich mehr als 4 Milliarden US-Dollar bei einer Finanzierungsrunde gesammelt und erreichte damit eine Bewertung von 134 Milliarden Dollar – ein Zeichen für das hohe Vertrauen in die Plattform, trotz der praktischen Herausforderungen. Beide CEOs betonen, dass gescheiterte KI-Projekte keine Versagenssignale sind, sondern Teil des Innovationsprozesses. „Wenn 95 Prozent der Projekte scheitern, ist das eigentlich gut“, sagte Jain. „Wenn alles funktioniert, versuchst du nicht genug.“ Der Mensch bleibt zentral: Ghodsi warnte davor, dass selbst bei fortschreitender Automatisierung Menschen als Überwacher und Entscheidungsträger notwendig bleiben – jeder Klick auf „OK“ bedeutet Verantwortung. Auch der KI-Pionier Yoshua Bengio unterstreicht die zunehmende Bedeutung menschlicher Qualitäten wie Empathie, Urteilskraft und Kreativität, wenn Maschinen immer mehr Routineaufgaben übernehmen. „Der menschliche Touch wird an Wert gewinnen, je mehr andere Fähigkeiten automatisiert werden“, sagte er. Die Aussagen verdeutlichen: Trotz der euphorischen Erwartungen rund um KI ist die praktische Umsetzung komplex, erfordert Geduld, Fachwissen und menschliche Aufsicht. Die Zukunft der Arbeit liegt nicht in vollständiger Automatisierung, sondern in einer sinnvollen Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.