KI-Experte: Gartner Hype Cycle ist Nonsense
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KI-Experte: Gartner Hype Cycle ist Nonsense
Interim Manager Eckhart Hilgenstock: „Die meisten Technologieentwicklungen folgen nicht der klassischen S-Kurve, sondern verlaufen in mehreren Wellen oder sogar stetig.“
Hamburg, 25. Juni 2026 – „Der in der Technologiebranche hochgehaltene Gartner Hype Cycle liegt bei vielen technologischen Entwicklungen wie beispielsweise Künstlicher Intelligenz völlig daneben“, sagt der KI-Experte Eckhart Hilgenstock. Das sogenannte Hype-Cycle-Modell beschreibt die Entwicklung technologischer Innovationen in einer S-Kurve entlang aufeinanderfolgender Phasen, geprägt von einem Höhepunkt überzogener Erwartungen, einer Phase der Enttäuschung und einer anschließenden Erholung.
„Die Grafik dazu gehört zum Standardrepertoire nahezu jeder Analyse zum Stand von Künstlicher Intelligenz, ohne ihre Aussagekraft ernsthaft zu hinterfragen“, hat Eckhart Hilgenstock festgestellt. „Das ist fatal“, sagt er, „weil Unternehmen daraus ableiten könnten, auf die derzeitige Hochphase würde die Abkühlung folgen und erst danach lohne es sich, in KI zu investieren. Doch für viele Firmen wird es dann schlichtweg zu spät sein. Unternehmen sind gut beraten, heute in KI zu investieren, um ihre Wettbewerbsfähigkeit am Markt von morgen zu behaupten.“
Eckhart Hilgenstock berät Unternehmen seit vielen Jahren in Sachen digitaler Transformation und hat seit 2023 zahlreiche Projekte zur KI-Einführung geleitet. Seine Erfahrungen hat er in dem Buch „KI-Einsatz in Unternehmen: Chancen, Risiken, Erfolge“ (ISBN 978-3-98674-114-3) veröffentlicht.
Wissenschaftlich längst widerlegt
Das Gartner-Modell leitet seine Bedeutung vor allem aus dem Anspruch ab, Entwicklungen prognostizieren zu können. Viele Unternehmen richten ihre Strategien an genau dieser Darstellung aus. Doch diese prognostische Validität fehlt dem Hype Cycle, sagt Eckhart Hilgenstock mit der Praxiserfahrung aus zahlreichen Projekten. Er verweist auf die wissenschaftliche Studie „The Hype Cycle Model: A Review and Future Directions“ von Ozgur Dedehayir und Martin Steinert aus dem Jahr 2016, die zu der gleichen Schlussfolgerung gelangt.*
Der Interim Manager verdeutlicht: „Sicherlich gibt es einige Technologien, die dem Hype Cycle gefolgt sind, aber viele eben auch nicht. Smartphones und Cloud Computing etwa haben sich über mehr als ein Jahrzehnt hinweg mit stabilen Wachstumsraten ausgebreitet, ohne jemals eine Talsohle zu durchlaufen. Versuche, deren Entwicklung nachträglich in die typische Hype-Kurve zu pressen, scheitern an der Realität. Andere Technologien wie Virtual Reality, Blockchain oder Wearables entwickeln sich in wiederkehrenden Wellen und keineswegs in der von Gartner vorgezeichneten S-Kurve. Man muss wohl feststellen, dass der Hype Cycle reale Adoptionsverläufe nur selten zutreffend abbildet.“
KI-Entwicklung als Abfolge eigenständiger Wellen
Für die Künstliche Intelligenz gilt dies in besonderem Maße, erklärt Eckhart Hilgenstock mit Blick auf die historische Entwicklung. Auf Phasen großer Erwartungen folgten sogenannte „KI-Winter“, etwa in den 1970er-Jahren sowie Ende der 1980er- und Anfang der 1990er-Jahre. Darauf wiederum folgten neue Aufschwungsphasen – von Expertensystemen über statistisches Machine Learning bis hin zu Deep Learning und heutigen generativen Modellen. „Es handelt sich also nicht um eine einzelne Entwicklungskurve, sondern um eine Abfolge eigenständiger Wellen“, stellt der KI-Experte klar.
Die aktuelle Welle generativer KI überlagert zudem bereits bestehende Reifestadien. Während generative Modelle seit Ende 2022 einen massiven Aufschwung erleben, sind etablierte Anwendungen wie tabellarisches Machine Learning, Empfehlungssysteme oder Prognosemodelle seit Jahren produktiv im Einsatz. „Es existieren somit parallel unterschiedliche Reifegrade, die sich in einem eindimensionalen Modell nicht sinnvoll darstellen lassen“, sagt Eckhart Hilgenstock. Er verweist zudem auf den sich gerade entwickelnden Markt für Physical AI, also den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in physischen Systemen wie Robotern, Maschinen, Fahrzeugen oder Drohnen.
Ins Handeln kommen statt sich an Zyklen orientieren
Eckhart Hilgenstock rät: „Aus strategischer Perspektive spricht vieles dafür, sich nicht an vermeintlichen Zyklen zu orientieren, sondern konsequent ins Handeln zu kommen. Statt auf den richtigen Zeitpunkt zu warten, sollten Unternehmen zügig praktische Erfahrungen sammeln, iterativ vorgehen und aus Fehlern lernen. Dieser Ansatz – schnell entwickeln, schnell lernen und kontinuierlich verbessern – hat sich beim Technologieeinsatz stets als entscheidender Erfolgsfaktor erwiesen. Dabei sollten zwei Dinge beachtet werden: Die Datenbasis muss aufgeräumt sein, sonst gibt es nicht nutzbare Ergebnisse, und die KI Strategie muss kontinuierlich entlang der Innovationen aktualisiert werden.“
* https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0040162516300270
Eckhart Hilgenstock zählt zu den meistgefragten Interim Managern in Deutschland. Unternehmen holen ihn regelmäßig als Führungskraft auf Zeit in den Betrieb, wenn es um die Themen profitables Wachstum und Vertrieb sowie Digitalisierung und den KI-Einsatz in Organisationen geht. „Eckhart Hilgenstock gilt als Vorzeigetyp der Branche“, schrieb die WirtschaftsWoche über ihn. Seine Erfahrungen hat er u.a. gesammelt als General Manager EMEA Sales Global Accounts bei Microsoft sowie zuvor als Managing Director DACH bei Lotus Development und IBM Deutschland. Eckhart Hilgenstock ist Mitglied im Diplomatic Council, einer globalen Denkfabrik mit Beraterstatus bei den Vereinten Nationen (UN) und Autor des Buches „KI-Einsatz in Unternehmen: Chancen, Risiken, Erfolge“ (ISBN 978-3-98674-114-3), das im Verlag des Think Tank erschienen ist. Er gehört zum kleinen Kreis der Verfasser des vielbeachteten „United Interim Wirtschaftsreport 2025/26“. Die Diplomatic Council Future Academy hat ihm den Titel „Top Interim Manager 2025/26“ verliehen.
Direktkontakt: Eckhart Hilgenstock, https://hilgenstock-hamburg.de
Presseagentur: euromarcom public relations, team@euromarcom.de, www.euromarcom.de
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