« Immersive Finance Forum: Finanzmärkte erleben statt nur betrachten | Home

KI und das schnellere Pferd

Von Dr. Oliver Everling | 3.Oktober 2026

Henry Ford wird häufig der Satz zugeschrieben, Kunden hätten, wenn man sie gefragt hätte, was sie wollten, nach einem schnelleren Pferd verlangt. Unabhängig davon, ob Ford diesen Satz tatsächlich so formuliert hat, beschreibt er ein grundlegendes Problem technischer Innovation: Wer nach der Verbesserung eines bestehenden Produkts fragt, erhält häufig Antworten innerhalb des bekannten Denkrahmens. Die eigentliche Innovation kann jedoch darin bestehen, diesen Denkrahmen vollständig zu verlassen.

Genau hier setzt ein bemerkenswerter Gedanke der Ratingagentur Egan-Jones Ratings zur gegenwärtigen Entwicklung der künstlichen Intelligenz an. Die Ratingagentur stellt die These auf, dass viele Unternehmen KI noch immer wie einen schnelleren Gaul behandeln. Sie versuchen, ihre bestehenden Prozesse mit künstlicher Intelligenz schneller, billiger und effizienter abzuwickeln. Das kann wirtschaftlich sinnvoll sein. Es könnte aber an der eigentlichen Bedeutung der Technologie vorbeigehen.

Das Missverständnis besteht darin, KI primär als Werkzeug zur Optimierung bestehender Organisationen zu betrachten. Unternehmen beschäftigen sich mit der Frage, wie KI Mitarbeiter bei der Erstellung von Präsentationen, Analysen, Modellen, Berichten, Programmcode oder Kundenkommunikation unterstützt. Damit wird KI zu einer Art Produktivitätssoftware für die bestehende Belegschaft. Der Mitarbeiter bleibt im Zentrum, nur sein Werkzeug wird leistungsfähiger.

Die weiterreichende Frage lautet jedoch: Was geschieht, wenn nicht mehr die menschliche Organisation der Ausgangspunkt ist? Wenn Unternehmen von Anfang an so gestaltet werden, dass künstliche Intelligenz einen großen Teil der produktiven Arbeit übernimmt? Dann geht es nicht mehr um den schnelleren Mitarbeiter, sondern möglicherweise um eine grundsätzlich andere Form des Unternehmens.

Egan-Jones verweist in diesem Zusammenhang auf die Möglichkeit von Unternehmen, die mit sehr wenigen Menschen auskommen. Im Extremfall könnten Geschäftsmodelle entstehen, deren operative Prozesse weitgehend oder sogar vollständig von KI-Agenten ausgeführt werden. Das wäre keine bloße Automatisierung einzelner Arbeitsschritte. Es wäre eine Veränderung des Organisationsmodells selbst.

Auch die Vorstellung von Arbeitszeit verändert sich dadurch. Das traditionelle Unternehmen ist an Öffnungszeiten, Schichten, Büros und die zeitliche Verfügbarkeit von Mitarbeitern gebunden. Das Internet hat bereits dazu geführt, dass viele Dienstleistungen rund um die Uhr verfügbar sind. KI könnte nun einen ähnlichen Schritt bei der produktiven Arbeit ermöglichen. Ein KI-Agent muss nicht Feierabend machen, Urlaub nehmen oder auf den nächsten Arbeitstag warten.

Damit verändert sich auch die wirtschaftliche Bedeutung von Geschwindigkeit. Wenn ein KI-System kontinuierlich recherchieren, analysieren, programmieren, kommunizieren und Entscheidungen vorbereiten kann, wird die Produktivität nicht mehr nur daran gemessen, wie viel ein einzelner Mitarbeiter innerhalb einer Arbeitszeit leisten kann. Entscheidend wird zunehmend, wie viele Prozesse eine Organisation gleichzeitig und dauerhaft ausführen kann.

Ein weiterer Gedanke von Egan-Jones betrifft die grafische Benutzeroberfläche, die sogenannte GUI. Seit Jahrzehnten haben Softwareunternehmen einen erheblichen Teil ihrer Entwicklung darauf verwendet, immer bessere Benutzeroberflächen zu schaffen. Der Nutzer öffnet Programme, klickt sich durch Menüs, füllt Formulare aus und wechselt zwischen verschiedenen Anwendungen.

Mit Schnittstellen wie dem von Anthropic entwickelten Model Context Protocol entsteht jedoch ein anderes Paradigma. KI kann zunehmend auf unterschiedliche Datenquellen und Softwareanwendungen zugreifen, ohne dass der Mensch jedes einzelne Programm selbst bedienen muss. Die Benutzeroberfläche verschiebt sich damit von der Anwendung zum intelligenten Vermittler.

Das bedeutet nicht zwangsläufig, dass grafische Benutzeroberflächen verschwinden. Vielmehr könnte sich ihre Funktion verändern. Der Nutzer muss möglicherweise nicht mehr wissen, in welchem Programm sich eine bestimmte Funktion befindet. Er beschreibt, was er erreichen möchte, und die KI verbindet dafür die notwendigen Daten, Anwendungen und Arbeitsschritte. Die Oberfläche wird in gewisser Weise dynamisch und entsteht genau für die konkrete Aufgabe.

Auch hier wäre die Frage nach einer besseren bestehenden Benutzeroberfläche möglicherweise die Frage nach dem schnelleren Pferd. Die grundlegendere Innovation besteht darin, dass der Nutzer vielleicht überhaupt nicht mehr in der bisherigen Weise mit einzelnen Programmen interagieren muss.

Besonders interessant wird diese Entwicklung für die Finanzwirtschaft und damit auch für Rating und Investment. Ein Analyst erstellt heute Modelle, sammelt Informationen aus Datenbanken, liest Geschäftsberichte, recherchiert Nachrichten, führt Berechnungen durch und formuliert anschließend eine Einschätzung. Viele dieser Tätigkeiten lassen sich durch KI beschleunigen. Die entscheidende Frage lautet jedoch, ob man lediglich den Analysten schneller macht oder ob man den gesamten Analyseprozess neu organisiert.

Wenn KI-Agenten permanent Daten beobachten, Veränderungen erkennen, Informationen miteinander verknüpfen, Modelle aktualisieren und neue Erkenntnisse erzeugen können, entsteht möglicherweise eine andere Form der Finanzanalyse. Rating könnte sich von einem periodisch erstellten Produkt stärker zu einem kontinuierlichen Informationsprozess entwickeln. Ein Investmentobjekt könnte nicht mehr nur über einen statischen Bericht oder eine Kennzahl beschrieben werden, sondern über eine ständig aktualisierte, interaktive Umgebung.

Damit berührt die KI-Entwicklung auch die Idee des immersiven Analytics. Wenn Daten nicht mehr lediglich in Tabellen, PDF-Dokumenten oder zweidimensionalen Dashboards dargestellt werden, sondern in räumlichen Umgebungen miteinander verbunden werden können, entsteht eine weitere Ebene des Paradigmenwechsels. Die Frage wäre dann nicht mehr nur, wie man einen bestehenden Bericht schneller erstellt, sondern wie eine Investitionsentscheidung überhaupt dargestellt, verstanden und getroffen werden kann.

Hier entsteht eine Verbindung zwischen künstlicher Intelligenz und räumlicher Datenvisualisierung. KI kann Informationen sammeln, strukturieren und interpretieren. Spatial Computing kann diese Informationen in einer Umgebung darstellen, in der Zusammenhänge nicht nur gelesen, sondern räumlich erfahren werden können. Ein Unternehmen, ein Projekt oder ein Investment könnte dadurch zu einer eigenen digitalen Welt werden, in der Finanzdaten, Risiken, Szenarien, Bewertungen und externe Evidenz miteinander verbunden sind.

Der von Egan-Jones aufgegriffene Henry-Ford-Gedanke führt deshalb weit über die Frage hinaus, ob KI Arbeitsplätze ersetzt oder Mitarbeiter produktiver macht. Die interessantere Frage lautet, welche Unternehmen überhaupt entstehen, wenn die Kosten für bestimmte Formen geistiger Arbeit drastisch sinken und digitale Agenten dauerhaft verfügbar sind.

Dabei sollte man allerdings nicht in den gegenteiligen Fehler verfallen und jede Tätigkeit automatisch als durch KI ersetzbar betrachten. Unternehmen bestehen nicht nur aus standardisierbaren Aufgaben. Verantwortung, Vertrauen, Haftung, Unternehmenskultur, persönliche Beziehungen, Regulierung und gesellschaftliche Akzeptanz bleiben Faktoren, die sich nicht einfach durch Software eliminieren lassen. Gerade in Bereichen wie Rating und Investment ist die Frage nach der Verantwortung für eine Entscheidung von zentraler Bedeutung.

Das macht die Entwicklung umso interessanter. Die Zukunft der KI wird wahrscheinlich nicht allein darin bestehen, dass bestehende Mitarbeiter mit besseren Werkzeugen ausgestattet werden. Ebenso wenig wird jede Organisation plötzlich menschenleer sein. Wahrscheinlicher ist eine lange Übergangsphase, in der Unternehmen experimentieren, Aufgaben neu verteilen und herausfinden, welche Tätigkeiten weiterhin Menschen benötigen und welche von Maschinen übernommen werden können.

Das eigentliche Missverständnis über KI besteht daher möglicherweise darin, sie als nächste Generation von Software zu betrachten. KI könnte vielmehr zu einer neuen organisatorischen Infrastruktur werden. So wie das Internet nicht einfach ein schnelleres Telefon oder ein besserer Briefkasten war, könnte KI nicht einfach ein schnellerer Mitarbeiter sein.

Der „schnellere Gaul“ wäre dann die KI, die den bestehenden Prozess effizienter ausführt. Das „Automobil“ wäre dagegen eine Organisation, die von Beginn an für eine Welt konzipiert wurde, in der künstliche Intelligenz permanent Daten verarbeitet, Aufgaben übernimmt, Anwendungen miteinander verbindet und Ergebnisse erzeugt.

Für Unternehmen, Investoren und Ratingagenturen entsteht daraus eine ungewöhnliche Herausforderung. Sie müssen nicht nur beurteilen, wie gut ein Unternehmen die neue Technologie einsetzt. Sie müssen möglicherweise beurteilen, ob sie überhaupt noch mit den richtigen Kategorien auf das Unternehmen schauen. Mitarbeiterzahl, Arbeitszeit, Softwarekosten, Prozessdauer und organisatorische Strukturen könnten in einer KI-dominierten Wirtschaft eine andere Aussagekraft bekommen als bisher.

Vielleicht liegt genau darin die eigentliche Bedeutung des Henry-Ford-Zitats. Wer nach dem schnelleren Pferd fragt, verbessert die Vergangenheit. Wer das Automobil erkennt, verändert die Zukunft.

Und für die künstliche Intelligenz könnte die entscheidende Frage deshalb nicht lauten: Wie können wir unsere heutigen Unternehmen mit KI effizienter machen? Sie könnte lauten: Wie würde ein Unternehmen aussehen, wenn KI von Anfang an Teil seiner grundlegenden Architektur wäre?

Wer diese Frage stellt, beginnt nicht mit einem schnelleren Pferd. Er beginnt mit der Überlegung, ob man überhaupt noch einen Stall braucht.

Themen: Technologierating | Kommentare deaktiviert für KI und das schnellere Pferd

Kommentare geschlossen.