8. September 2025
GPT5: Von der Modell-Ära zum KI-Engineering
Warum die Enttäuschung im Business der Anfang ist
Privat sind viele von Sprachmodellen begeistert. Sie wirken wie ein universeller Sparringspartner, der zu fast allem etwas sagen kann – weit mehr als solide Allgemeinbildung. Wer ein Rezept sucht, eine Reise plant oder Tipps für ein neues Hobby braucht, ist überrascht, wie nützlich Antworten aus einem Modell wie GPT-5 sein können.
Die Realität zeigt jedoch eine deutliche Diskrepanz zwischen privater Begeisterung und beruflichem Nutzen. Diese Kluft ist nicht das Ende der Geschichte, sondern ihr eigentlicher Beginn.
Die abflachende Kurve – und warum das gut ist
Die Entwicklung der Sprachmodelle verläuft inzwischen weniger spektakulär. GPT-5 ist deutlich leistungsfähiger als GPT-4 – stabiler, präziser, verlässlicher im Betrieb. Aber es hat nicht mehr den „Wow-Effekt" ausgelöst.
Die Kurve flacht ab.
Das ist keine Krise, sondern der normale Reifeprozess jeder Technologie. Am Anfang folgen die Durchbrüche Schlag auf Schlag. Später kommt die Phase der Optimierung. Genau hier stehen wir jetzt.
Frühe Phase
Spektakuläre Durchbrüche
Übertriebene Erwartungen
Reifephase
Optimierung und Stabilität
Weniger Hype, mehr Substanz
Produktivphase
Echte Wertschöpfung
Zeit für Investitionen
Das Bild vom Zug hilft: Man muss aufspringen, um dabei zu sein.
Natürlich darf man nicht davor springen. Wer zu früh investiert riskiert, dass der nächste Technologieschub alles entwertet.
von Forschung zu Engineering
Gestern: Modell-Hypes
- Suche nach dem Alleskönner
- Monolithische Ansätze
- Forschungsgetrieben
- Experimenteller Charakter
Heute: KI-Engineering
- Modulare Architekturen
- Orchestrieren und Einbetten
- Integrationsfokus
- Produktive Systeme
Die Zeit der Modell-Hypes geht zu Ende. An die Stelle der Suche nach dem Alleskönner tritt die Ingenieursarbeit: Orchestrieren, Einbetten, Steuern.
Wie in der Softwareentwicklung vor Jahrzehnten – weg von Monolithen, hin zu modularen Architekturen – geht es jetzt darum, viele spezialisierte Bausteine miteinander zu verbinden. Nicht ein Modell kann alles, sondern Systeme, die sich ergänzen und absichern.
Das ist die Stelle, an der Unternehmen gefragt sind. Forschung bleibt wichtig, aber die Wertschöpfung entsteht durch Integration.
Zwei Wege für Unternehmen
Für Unternehmen zeigen sich zwei Linien, auf denen sich KI sofort einsetzen lässt:
Die Routinen
Ein Großteil des Arbeitsalltags ist kein Expertentum, sondern Organisation: E-Mails sortieren, Termine planen, Protokolle verfassen, Präsentationen aufbereiten. Hier wirken Sprachmodelle sofort.
- E-Mail-Management und -Kategorisierung
- Automatische Terminplanung
- Protokollerstellung aus Meetings
- Präsentationsaufbereitung
Die Expertendomänen
Dort, wo Fachwissen zählt, reicht es nicht, das Modell „laufen zu lassen". Man muss es füttern, anleiten, einbetten. Fachbegriffe wie
RAG (Retrieval-Augmented Generation) oder In-Context-Learning beschreiben im Kern nichts anderes als „Onboarding für Maschinen".Das Wissen der Organisation wird so aufbereitet, dass auch ein Modell es produktiv nutzen kann
Strategische Handlungsfelder: Umsatz vs Kosten, Intern vs Extern
Daraus ergeben sich vier Felder – von interner Effizienz über Vertriebsunterstützung bis zu Produkt-Innovationen. Jedes Feld verlangt andere Formen des Engineerings: andere Architekturen, andere Governance, andere Erfolgsmaßstäbe.
Vertriebsunterstützung
Umsatz steigern durch bessere interne Tools
- Lead-Qualifizierung
- Angebotserstellung
- Kundenbetreuung
Produkt-Innovation
Neue Umsatzquellen
- Personalisierung
- Intelligente Features
- Neue Geschäftsmodelle
Interne Effizienz
Automatisierung interner Prozesse
- Dokumentenverarbeitung
- HR-Prozesse
- Compliance-Checks
Operational Excellence
Kosten senken durch intelligente Produktfeatures
- Predictive Maintenance
- Quality Control
- Supply Chain
Die eigentliche Arbeit beginnt
Die vermeintliche Enttäuschung im Business ist kein Mangel, sondern der Startpunkt. Modelle sind stark genug, um Nutzen zu stiften, aber roh genug, um angepasst zu werden.
Das Zeitalter des Staunens geht zu Ende. Das Zeitalter des KI-Engineerings beginnt.
Prozesse analysieren
Bestehende Arbeitsabläufe verstehen und Optimierungspotentiale identifizieren
Architekturen entwickeln
Modulare, skalierbare KI-Systeme entwerfen und implementieren
Integration vorantreiben
KI nahtlos in bestehende Geschäftsprozesse einbetten
Governance etablieren
Klare Verantwortlichkeiten und Qualitätsstandards definieren
Wer heute noch auf das nächste Modell wartet, wartet auf Godot.
Die eigentliche Arbeit liegt im Maschinenraum:
Prozesse umbauen, Schnittstellen sauber ziehen, Verantwortung klären.