Autor: DeepThink Circle
Haben Sie ein widersprüchliches Phänomen bemerkt? Auf der einen Seite gibt es überwältigende Erfolgsgeschichten im Bereich KI, Finanzierungsnachrichten häufen sich, täglich werden neue KI-Produkte veröffentlicht. Auf der anderen Seite stehen die echten Herausforderungen der Unternehmen: IBM-Forschungen zeigen, dass 75 % der KI-Lösungen keinen erwarteten ROI (Return on Investment) bringen, das MIT-Bericht ist noch düsterer, 95 % der KI-Projekte liefern keine messbaren Ergebnisse. Warum besteht diese große Kluft? Warum scheinen KI-Technologien so glänzend, aber bei der Umsetzung so schwierig?
Vor einigen Tagen sah ich ein Video, in dem Ben eine tiefgehende Analyse der KI-Geschäftsmodelle bis 2026 teilte. Ben betreibt seit über zwei Jahren eine KI-Agentur und KI-Softwaregeschäft, seine Beobachtungen resonierten stark mit mir. Er hebt eine oft übersehene Realität hervor: Die wirklich profitablen KI-Geschäfte, die echten Mehrwert für Kunden schaffen, sind meist nicht die schillernden reinen Produktfirmen, sondern jene, die “langweilig” erscheinen, nämlich Unternehmen, die Service- und Produktkombinationen anbieten. Diese Sichtweise hat meine bisherigen Vorstellungen von KI-Startups grundlegend verändert.
Warum scheitern die meisten KI-Lösungen?
Ben nennt in seinem Video eine schockierende Datenvergleich. Obwohl die Nutzung von ChatGPT rasant wächst und Unternehmen verschiedenste KI-Lösungen ausprobieren, ist der tatsächliche geschäftliche Nutzen gering. Laut MIT-Studie gelangen nur 5 % der KI-Pilotprojekte in die Produktionsphase. Deloitte fand heraus, dass nur 15 % der Organisationen signifikanten, messbaren ROI aus KI ziehen. PwC berichtet, dass 76 % der Unternehmen noch keinen Profitanstieg verzeichnen. Diese Zahlen sind alarmierend.
Gleichzeitig sehen wir das komplette Gegenteil: Clara berichtet, dass ihre KI-Assistenten die Kundendienstkosten um 40 % senkten, ohne die Kundenzufriedenheit zu beeinträchtigen. Intercom löst wöchentlich über eine Million Support-Dialoge. Freshworks nutzt KI, um die Bearbeitungszeit im IT-Helpdesk um 76 % zu reduzieren. Warum erzielen manche Unternehmen solche erstaunlichen Ergebnisse, während andere kaum etwas einfahren?
Ben fasst drei entscheidende Faktoren zusammen, die er treffend beschreibt. Der erste ist Individualisierung und Prozessneugestaltung. KI kann Arbeitskräfte automatisieren, aber nur, wenn sie wirklich in die tatsächlichen Arbeitsabläufe integriert wird, nicht nur als weiteres Tool im Tech-Stack. Das erfordert meist maßgeschneiderte Anpassungen, Integration und sogar eine Neugestaltung bestehender Prozesse. Arbeitskräfte sind eng verbunden mit den einzigartigen Daten des Unternehmens, Randfällen, Tools und der Definition von “Gut”. McKinsey bestätigt dies: Unter 25 getesteten Eigenschaften hat die Neugestaltung und Anpassung der Arbeitsprozesse für KI den größten Einfluss auf den tatsächlichen EBIT (Gewinn vor Zinsen und Steuern).
Ich kenne das nur zu gut. Viele Unternehmen glauben, ein KI-Tool zu kaufen, würde sofort wirken – ähnlich wie bei Excel. Aber so funktioniert KI nicht. Jedes Unternehmen hat unterschiedliche Datenstrukturen, Prozesse und Qualitätsdefinitionen. Ohne tiefgehende Anpassung ist KI wie ein neuer Mitarbeiter, der die Unternehmenssituation nicht kennt und kaum in der Lage ist, die Arbeit zu erledigen. Deshalb sind “Out-of-the-box”-KI-Produkte oft wenig effektiv, während maßgeschneiderte Lösungen echten Mehrwert schaffen.
Der zweite Faktor ist Teamtraining und Denkweise. Ben betont, dass KI eine neue Technologie ist: Traditionelle Software ist deterministisch, KI-Software ist probabilistisch. Man muss lernen, die Ausgaben kritisch zu hinterfragen, nicht blind zu vertrauen. Viele sehen bei einem Fehler sofort, dass die Lösung unreif ist, anstatt die Natur dieser Technologie zu verstehen. Wenn Teams nicht lernen, wie man KI-Software richtig nutzt, Ergebnisse bewertet, wann man verifiziert und was gute Resultate sind, wird die Akzeptanz im Unternehmen scheitern.
Ben nennt ein Beispiel: Ihre KI-SEO-Software ist eine Produktlösung, aber ohne Schulung des Teams im Umgang mit dem System und der Zusammenarbeit mit KI wird sie nicht richtig angenommen. Das ist besonders wichtig, weil es eine oft übersehene Wahrheit offenbart: KI ist kein Zauber, sondern erfordert menschliches Lernen und Zusammenarbeit. Wie beim Übergang von Kommandozeilen- zu GUI-Interfaces müssen Nutzer neue Interaktionsweisen erlernen. Der Wechsel von traditioneller Software zu KI-Software erfordert ebenfalls eine Lernkurve.
Der dritte Faktor ist kontinuierlicher Betrieb und menschliche Überwachung. Da KI-Lösungen oft versprechen, Ergebnisse zu liefern, nicht nur Produktivitätswerkzeuge, braucht es jemanden, der das System betreibt und überwacht. Arbeit, Geschäftsprozesse und KI entwickeln sich rasant. Das bedeutet, es braucht Menschen, die Qualität kontrollieren, im Human-in-the-Loop-Prozess eingreifen, Randfälle behandeln, Hinweise und Logik aktualisieren und die Konsistenz mit den Geschäftsprozessen sicherstellen.
Ben vergleicht KI mit einem klugen Praktikanten, der noch Anleitung und Mentoring braucht, um Ergebnisse zu liefern – nicht mit einer Software, die man einmal einstellt und vergisst. Ich stimme diesem Vergleich voll zu. Viele Unternehmen erwarten, KI würde wie herkömmliche SaaS-Produkte nach der Implementierung automatisch funktionieren. Aber KI ist eher wie ein Angestellter, der kontinuierliches Management, Feedback und Anpassung benötigt. Gardner bestätigt, dass regelmäßige Evaluierung und Optimierung die Chance auf hohen Wert um das Dreifache steigern.
Was machen erfolgreiche KI-Geschäfte anders?
Wie sichern erfolgreiche KI-Unternehmen diese Faktoren? Ben antwortet simpel und treffend: Sie fügen meist eine Service-Schicht über die KI-Lösung oder -Software hinzu. Das ist das “langweilige” aber äußerst effektive Geschäftsmodell. Alle erfolgreichen KI-Geschäfte, die native KI-Software nutzen, bieten zunehmend Beratung, Schulung und maßgeschneiderte Implementierung an.
Ben analysiert verschiedene Geschäftsmodelle. Das erste: Immer mehr KI-Startups und KI-Softwarefirmen haben Beratungsabteilungen. Forward Deployed Engineers oder Solution Engineers sind heute bei KI-Startups sehr gefragt und wertvoll. Dutzende Y Combinator-Startups setzen auf diese Rollen, um die Implementierung sicherzustellen. Diese Engineers helfen bei der Optimierung, Integration und Schulung, um die Lösung in die jeweiligen Geschäftsprozesse einzubetten. Sie beraten bei Priorisierung, Prozessumgestaltung und Schulung.
Ich habe die genannten Y Combinator-Firmen wie Harvey AI, Strata AI, Sakana, Collectwise, Furai gesehen, die viele dieser Rollen rekrutieren. Auch große Firmen wie n8n, Relevance AI oder Make.com bieten für Großkunden Service-Teams an und haben Partnernetzwerke, die kleinere Kunden bedienen. Das Beispiel n8n zeigt: Der Erfolg liegt auch darin, durch YouTube-Content viele Unternehmen im praktischen Einsatz zu schulen. Das zeigt: Selbst die besten Produkte brauchen eine Edu- und Service-Schicht, um echten Wert zu entfalten.
Je nach Software sind die Serviceangebote unterschiedlich: Manche setzen auf maßgeschneiderte Lösungen, andere auf Schulung und Empowerment, wieder andere auf Beratung. Oft eine Mischung. Für fast alle diese KI-nativen Softwarefirmen ist diese Service-Schicht essenziell, um echten ROI zu liefern. Das hat meine bisherige Sicht auf Software-Geschäftsmodelle grundlegend verändert. Im klassischen SaaS war das Modell vollautomatisiert und skalierbar. Im KI-Zeitalter braucht es jedoch eine Service-Komponente.
Das zweite Modell sind AI-First Service Agencies, z.B. Marketing- oder Lead-Gen-Agenturen, die KI in ihren internen Prozessen nutzen, um automatisiert Dienstleistungen für Kunden zu erbringen. Ben nennt Called IQ, eine AI-First Lead-Gen-Agentur, die KI nutzt, um Content, E-Mails und LinkedIn-Outreach zu automatisieren, unterstützt durch Account-Manager oder GTM Engineers. Diese Agenturen profitieren, weil sie selbst KI-Operatoren sind. Sie brauchen keine Schulung der Kunden, sondern liefern Ergebnisse. Das versteckt die Komplexität der KI hinter dem Service, der Kunde kauft Resultate, nicht das Tool. Das erklärt, warum traditionelle Dienstleister durch KI ihre Margen deutlich steigern können.
Das dritte Modell sind AI-Automatisierungsagenturen, die als strategische Partner für Unternehmen agieren. Sie bieten umfassende Service-Schichten, inklusive KI-Audits, Beratung, maßgeschneiderte Implementierung und Teamtraining. Besonders wertvoll sind Delivery Managers, die Geschäftsverständnis, KI-Know-how und Kommunikationsfähigkeit vereinen. Sie beraten, optimieren Prozesse, schulen Teams und konfigurieren KI-Operatoren.
Ben berichtet von seiner eigenen Erfahrung: Anfangs lag der Fokus auf Implementierung, was oft zu geringer Akzeptanz führte. Mit einer Strategie, die Beratung, Schulung und Implementierung verbindet, und mit den richtigen Delivery Managers, stiegen Akzeptanz und ROI deutlich. Das zeigt: Technische Implementierung ist nur ein Teil des Erfolgs, der eigentliche Wert liegt in der richtigen Nutzung.
Viertens: AI Officers oder Fractional AI Officers, die Geschäfts- und KI-Kompetenz vereinen, helfen Unternehmen bei der Transformation. Sie haben viele Namen, aber im Kern sind sie hochqualifizierte Spezialisten, die echten ROI liefern.
Grenzen zwischen Produkt und Dienstleistung verschwimmen
Ein Kerngedanke von Ben: Auch wenn wir heute mit Claude Code in wenigen Stunden großartige Software bauen können, braucht man für ein KI-Geschäft meist eine erhebliche Service-Komponente. Viele sehen Produkt und Dienstleistung als Gegensätze, doch im KI-Bereich ist das eher ein Spektrum. Es gibt vollautomatisierte SaaS-Lösungen ebenso wie hochgradig maßgeschneiderte KI-Transformationsagenturen.
Ich stimme voll zu. Ben argumentiert, dass die meisten KI-Geschäftsmodelle bis 2026 eine Service-Komponente brauchen. Selbst bei rein selbstbedienbaren Produkten sind Investitionen in Education und Onboarding notwendig. Mit Tools wie Claude Code wird die Produktentwicklung demokratisiert. Es geht nicht mehr nur um Code, sondern um KI-Deployment-Fähigkeiten.
Das ist eine tiefgreifende Erkenntnis: Technologischer Fortschritt senkt die Barriere für die Entwicklung, aber die Service-Hürde steigt. Früher war Programmieren schwer, daher war es wertvoll. Heute reicht das nicht mehr, weil KI vieles automatisiert. Entscheidend ist das Verständnis der Kundenbedürfnisse, die Gestaltung passender Lösungen und deren korrekte Implementierung – alles Servicefähigkeiten, keine reine Technik.
Ben sagt, viele träumen davon, ein schlankes KI-Produkt zu bauen und an Tausende zu verkaufen. Für die meisten ohne jahrelange Erfahrung, VC-Netzwerke oder Silicon-Valley-Connections ist die Realität: Service ist heute der schnellste Weg zu echtem ROI. Und Service lässt sich gut produktisieren. Wenn sich bei verschiedenen Kunden ähnliche Workflows, Integrationen, Schulungsfragen und ROI-Muster zeigen, sind das Signale für eine Skalierung und Produktisierung.
Das ist der wichtigste Punkt: Gute Produkte basieren auf Beweisen, nicht auf Annahmen. A16Z hat einen Artikel über produktgetriebenes Wachstum vs. servicegetriebenes Wachstum im KI-Zeitalter veröffentlicht. Sie sehen den Trend: Unternehmen, die maximalen ROI und langfristigen Umsatz durch Service-Modelle erzielen, sind die Gewinner. Obwohl die Margen anfangs niedriger sind und mehr Arbeit erfordern, finden sie schneller den Product-Market-Fit.
Ben nennt sein eigenes KI-SEO-Tool als Beispiel. Für mehrere Kunden haben sie maßgeschneiderte SEO-Systeme gebaut, um zu verstehen, was wirklich Ergebnisse bringt, welche Integrationen nötig sind und wie man Nutzer effizient schult. Durch diesen Prozess konnten sie die Lösungen zunehmend produktisieren. Doch selbst nach über 100 Kunden bleibt viel Investition in Education und Training notwendig, um echte Resultate zu erzielen.
Meine tiefgehende Reflexion zu KI-Geschäftsmodellen
Nach Bens Einblicken habe ich das Wesen des KI-Geschäfts noch tiefer verstanden. Es ist nicht nur eine technologische Revolution, sondern eine fundamentale Veränderung der Geschäftsmodelle. Im klassischen Softwarezeitalter war Skalierbarkeit das Ziel: Die besten SaaS- Firmen sind jene, die mit minimalen Grenzkosten die meisten Kunden bedienen. Deshalb sind SaaS-Modelle so beliebt.
Doch KI ändert das Spiel. Der Wert liegt nicht im Softwareprodukt selbst, sondern in seiner Anwendung in spezifischen Geschäftsprozessen. Daten, Prozesse und Ziele sind individuell, was bedeutet, dass die gleiche KI-Lösung in verschiedenen Unternehmen unterschiedlich wirkt. Deshalb sind Anpassung und Service so entscheidend. Man kann nicht mehr nur an einem Produkt bauen, sondern braucht eine hybride Herangehensweise.
KI-Geschäftsmodelle sind eine Mischung aus Beratung, Softwareentwicklung und Service. Unternehmen, die nur auf reine Produkte setzen, stoßen auf Akzeptanzprobleme, weil Kunden nicht wissen, wie sie es nutzen sollen oder es nicht in ihre Prozesse integrieren können. Umgekehrt sind reine Dienstleister zwar flexibel, aber limitiert in der Skalierung. Die erfolgreichsten Modelle sind eine Balance: Produkt + Service.
Ben hebt hervor, dass die wichtigsten hochqualifizierten Rollen heute jene sind, die technische und geschäftliche Kompetenzen vereinen: Forward Deployed Engineers, AI-GTM Engineers, Delivery Managers, AI Officers. Diese Multi-Disziplinarität ist das Kernmerkmal des KI-Geschäfts.
Aus Gründersicht: Mein Rat ist, nicht sofort auf skalierbare Produkte zu setzen. Zuerst Service anbieten, um Kundenbedürfnisse zu verstehen, wiederholbare Muster zu entdecken und dann zu produktisieren. Dieser Weg ist zwar weniger glamourös, aber nachhaltiger.
Warum scheitert die reine Produktstrategie im KI-Zeitalter? Weil KI probabilistisch ist. Im Gegensatz zu deterministischer Software, die immer gleiche Ergebnisse liefert, variiert die KI-Ausgabe. Das erfordert ständiges Monitoring, Feinjustierung und menschliche Steuerung. Ohne diese kontinuierliche Betreuung scheitert die Adoption.
Deshalb ist die Service-Schicht so essenziell. Sie bietet nicht nur technische Unterstützung, sondern auch kontinuierliche Optimierung. Wie Ben sagt: KI ist wie ein kluger Praktikant, der Anleitung braucht. Das ist kein einmaliges Projekt, sondern ein fortlaufender Prozess. Unternehmen, die nur Produkte verkaufen, ohne diese Betreuung, werden Schwierigkeiten haben, nachhaltigen Wert zu schaffen.
Zukunftsausblick und Empfehlungen
Basierend auf Bens Analyse und meinen Überlegungen sehe ich folgendes: Kurzfristig (2-3 Jahre) wird das serviceorientierte KI-Geschäft dominieren. Die Technologie ist noch im Fluss, Standardisierung fehlt. Unternehmen, die tiefgehende Anpassung und kontinuierlichen Support bieten, werden den größten Wert erzielen.
Mittelfristig (3-5 Jahre) werden erste Lösungen produktisiert. Unternehmen, die während der Service-Phase wiederholbare Muster identifizieren, werden diese in Produkte umwandeln. Doch vollautomatisierte, reine Self-Service-Lösungen bleiben die Ausnahme. Die meisten erfolgreichen KI-Firmen werden weiterhin Serviceanteile haben, ähnlich wie bei Enterprise-Software (z.B. Salesforce).
Langfristig (5+ Jahre) wird KI reifer und zuverlässiger. Nutzer werden besser im Umgang mit KI. Dann entstehen mehr vollständig produktisierte Lösungen. Doch der Service wird nie ganz verschwinden, weil Geschäftsprozesse komplex bleiben. Auch bei hochentwickelter KI braucht es menschliche Unterstützung bei Integration und Anpassung.
Für Professionals: Entwickelt eine hybride Kompetenz. Lernen Sie KI-Tools wie n8n, Make.com, und Programmieren (z.B. Claude Code). Gleichzeitig entwickeln Sie Business-Insights, um Kundenprobleme zu erkennen und Lösungen zu designen. Diese Kombination wird in Zukunft sehr gefragt sein.
Ben rät, sich schrittweise als AI-Operator oder AI-Officer im eigenen Unternehmen zu positionieren. Automatisieren Sie eigene Prozesse, zeigen Sie Teams, wie man KI nutzt, und bauen Sie so eine wertvolle Skill-Set auf. Das macht Sie unersetzlich und schafft eine solide Basis für die Zukunft.
Für Gründer: Starten Sie mit einer KI-Agentur oder fractional AI Officer. Damit bauen Sie automatisch Fähigkeiten in Beratung, Implementierung und Training auf. Tools sind schnell erlernbar, aber die Skills brauchen Praxis. Unternehmen sind oft hinterher, und wenn Sie nur wenige Wochen voraus sind, gewinnen Sie langfristige Partnerschaften. Mit 2-4 Kunden können Sie monatlich 10.000–20.000 USD wiederkehrenden Umsatz erzielen.
Wenn Sie bereits eine KI-Agentur betreiben, investieren Sie in Serviceangebote: Beratung, Workshops, Schulungen. Das ist der Schlüssel, um ROI zu generieren. Langfristige Verträge sichern wiederkehrende Einnahmen.
Bestehende Dienstleister, z.B. im Marketing oder Lead-Gen, können durch KI ihre Margen deutlich steigern. Nutzen Sie KI, um Ihre Prozesse zu automatisieren, und bieten Sie diese als Service an. Das senkt Ihre Kosten und erhöht die Profitabilität.
Wenn Sie ein KI-Produkt mit wenig Traktion haben, empfiehlt Ben, in den nächsten Monaten oder Jahren stark in Service zu investieren, bevor Sie vollständig auf Produkt skalieren. Zeigen Sie durch Service echten ROI, bauen Sie Vertrauen auf, und skalieren Sie dann.
Abschließend: Im Jahr 2026 gibt es noch keine echten Experten im KI-Bereich. Alle lernen, alle experimentieren. Das ist eine Chance für diejenigen, die tief eintauchen, praktizieren und teilen. Nutzen Sie die enorme Adoption-Lücke, steigen Sie jetzt ins KI-Geschäft ein. Wenn Sie warten, bis alles ausgereift ist, ist die Gelegenheit vorbei.
Ich bin überzeugt, dass die nächsten Jahre entscheidend für die Etablierung von KI-Geschäftsmodellen sind. Unternehmen, die das richtige Gleichgewicht zwischen Produkt und Service finden, echten Mehrwert schaffen und hybride Fähigkeiten entwickeln, werden die Gewinner sein. Das “langweilige” Service+Produkt-Modell könnte das nachhaltigste und wertvollste KI-Geschäftsmodell werden.
