Nach drei Jahren KI-Hype lohnt sich der ehrliche Blick: Welche Versprechen wurden eingelöst, welche nicht? Diese Bestandsaufnahme basiert auf realen Projekten, nicht auf Pitchdecks — und liefert eine pragmatische Karte dessen, was 2026 tatsächlich Wert bringt.
01Was geliefert hat
Drei Anwendungsfelder haben konsistent ROI gezeigt: dokumentenintensive Workflows mit RAG, strukturierte Datenextraktion (PDF, E-Mail, Belege) und Code-Assistenz im Engineering. Das sind keine spektakulären Use Cases — aber sie funktionieren reproduzierbar.
02Was enttäuscht hat
Generische 'KI-Chatbots' ohne klaren Use Case haben die meisten Budgets verbrannt. Ebenso 'Predictive'-Projekte ohne saubere Datenbasis und 'KI-Strategien' ohne Pilotprojekt. Die Erkenntnis: KI ist kein Strategie-Thema, sondern ein Engineering-Thema.
- Universalchatbots → niedrige Adoption
- Prediction ohne Datenqualität → Garbage in, Garbage out
- Plattform-Investitionen ohne Use Case → Stillstand
03Was 2026 neu funktioniert
Mit Agenten, Tool-Calling und längeren Kontextfenstern werden Workflows möglich, die 2024 noch zu fragil waren: Multi-Step-Recherchen, autonome Reportings und cross-System-Triage. Voraussetzung: ein klarer Workflow und gute Tools.
Key Takeaways
- →RAG, Extraktion und Code-Assistenz liefern verlässlich.
- →Universalchatbots ohne Use Case sind Geldverbrennung.
- →Agenten machen 2026 neue Workflows zuverlässig möglich.