Dieser KI-Zyklus ist sowohl erstaunlich als auch manchmal sehr frustrierend. Ich habe 250 Gründer gefragt, was sie an diesem Moment in der KI am meisten nervt. Hier ist, was sie gesagt haben: 1. Zu viel Lärm – "Es gibt viel zu viel da draußen, schwer zu bewerten, was Qualität und was Müll ist." 2. Überversprechen – "Das Maß an Hype macht es schwer zu verstehen, was tatsächlich nützlich ist." 3. Überlastung – "Es passiert einfach zu viel; schwer Schritt zu halten, schwer zu wissen, worauf man setzen soll vs. warten bis zur nächsten Iteration." 4. KI für KI – "Wir brauchen eine KI, die andere KI-Tools für das Problem, das du zu lösen versuchst, bewertet und dir die beste Lösung sagt." 5. Einheitsgröße für alle – "Ich hasse die Diskussion über KI als nur eine einzige Sache." 6. Selbstverursachte Ablenkung – "Ich habe die Fähigkeit, jetzt VIEL mehr zu tun, aber meine Aufmerksamkeit ist überall." 7. Risiken für Privatsphäre und Sicherheit – "Der kürzliche Leak von API-Schlüsseln und PR-Daten von ChatGPT hat gezeigt, wie fragil das Ökosystem ist." 8. KI-gesteuerte Betrügereien und Betrug – "Der Anstieg von KI-gesteuerten Betrügereien, Identitätsdiebstahl und Betrug… wird nur schlimmer werden." 9. Ignorieren der Grundlagen – "Jeder jagt dem nächsten glänzenden Ding nach, aber niemand repariert die Grundlagen." 10. Ethik vs. Geschwindigkeit – "Große KI-Labore sprechen über Ethik und Sicherheit, sind aber gleichzeitig dabei, neue Modelle herauszubringen." 11. KI-Schwindel – "Beiträge über ‚komplette KI-Marketingteams‘ erzeugen FOMO, selbst wenn sie Vaporware sind." 12. Demo vs. Realität – "Es gibt eine große Kluft zwischen der Erstellung einer Demo und der Integration von KI in ein Unternehmen." 13. Silberkugel-Illusion – "Viele denken, KI wird die Silberkugel sein, aber ihre Strategie basiert auf einer schlechten Grundlage." 14. Schnelle Veränderungsrate – "Aufregend, aber es fühlt sich an, als würde man aus einem Feuerwehrschlauch trinken und auf Sand bauen." 15. Werkzeugüberwältigung – "Mit der schieren Anzahl an verschiedenen Werkzeugen Schritt zu halten und sie alle auszuprobieren." 16. Oberflächliche Apps – "Die meisten KI-Apps sind Neuheiten, die selten das Kernproblem lösen." 17. Versteckte Kosten – "KI-Agenten erfordern oft so viele wiederholte Anfragen, dass die Kosten die menschliche Arbeit übersteigen." 18. Bildungsrückstand – "Schulen passen sich nicht an einen unkenntlichen zukünftigen Arbeitsmarkt an." 19. Unbestimmbare Ausgaben – "LLMs sind unberechenbar; produktionsreife Systeme zu liefern ist schwierig." 20. Vernachlässigung der Latenz – "Wenige Modelle priorisieren niedrige Latenz; die meisten sind nicht produktionsbereit." 21. Lernkurve beim Prompting – "Zu lernen, wie man mit LLMs spricht, ist schwieriger als ich dachte – manchmal ist es wie mit einem Teenager zu reden." 22. Hype vs. Realität – "Das Marketing ist Jahre voraus, was die Technik zuverlässig liefern kann." 23. Kopfschmerzen durch Kontextengineering – "Kontextengineering ist der wichtigste und gleichzeitig frustrierendste Aspekt der Entwicklung guter KI-Produkte." 24. Qualitätsprobleme auf der letzten Meile – "Coding-AIs können sich wie ein Senior Engineer verhalten, aber 10-20% der Zeit gehen sie selbstbewusst vom Weg ab." 25. Übermäßiges Vertrauen in falsche Antworten – "Mein Senior-AI-Reviewer hat zufällig eine Datei geändert, um ‚if false && …‘ hinzuzufügen, um etwas zu ‚reparieren‘." 26. Unvollständige Lösungen – "Es ist wie ein Praktikant: 80% fertig, dann musst du es reparieren und optimieren." 27. Leistungsabfall bei Komplexität – "Es fällt auseinander, wenn Projekte komplizierter werden, es sei denn, sie sind modular aufgebaut." 28. Mangel an KI-Talenten auf Senior-Ebene – "Es ist selten, jemanden zu finden, der visionäre Strategie mit tiefem technischem Wissen kombiniert." 29. Inkonsistente Codezuverlässigkeit – "Wir sind weit davon entfernt, dass KI Junioren wie Senioren coden lässt." 30. Werkzeugfragmentierung – "Wir müssen zu viele KI-Tools zusammenkleben, um einen zuverlässigen Workflow zu erhalten." 31. Schnelle Veralterung – "Sobald wir uns auf einen KI-Stack festlegen, zwingt ein neues Modell zum Umdenken." 32. Schlechte domänenspezifische Genauigkeit – "Allgemeine Modelle haben Schwierigkeiten mit Nischenwissen, selbst mit viel Kontext." 33. Halluzinationsrisiko – "Man kann Ausgaben nicht vollständig vertrauen, ohne menschliche Überprüfung, was Geschwindigkeitsgewinne zunichte macht." 34. Begrenzte Tiefenlogik – "Es hat Schwierigkeiten mit mehrstufigem Denken, bei dem jeder Schritt auf dem vorherigen aufbaut." 35. Begrenzungen des Kontextfensters – "Wir stoßen auf Token-Limits und verlieren wichtigen Kontext während der Aufgabe." 36. Teure Experimente – "Neue Modelle im großen Maßstab zu testen, wird schnell kostspielig, besonders wenn die meisten nicht aufgehen." 37. Integrationsschmerzen – "Es ist schwieriger, KI-Tools dazu zu bringen, gut mit unseren bestehenden Systemen zu arbeiten, als es sein sollte." 38. Inkonsistente API-Stabilität – "An einem Tag funktioniert eine API perfekt, am nächsten wirft sie zufällige Fehler." 39. Oberflächliche Personalisierung – "KI personalisiert auf oberflächliche Merkmale, verpasst aber tiefere Verhaltensmuster." 40. Langsame Unternehmensadoption – "Es ist immer noch ein steiler Kampf, größere Kunden davon zu überzeugen, KI-gesteuerte Prozesse zu vertrauen." 41. Versuchung zur Überabhängigkeit – "Es ist einfach für Teams, faul zu werden und KI-Ausgaben blind zu vertrauen." 42. Unsicherheit bei der Einhaltung – "Vorschriften sind ein sich bewegendes Ziel, was langfristige KI-Planung schwierig macht." 43. Zu viel Lärm auf dem Markt – "Jeden Tag gibt es ein neues Tool, das behauptet, alles zu lösen – die meisten sind Vaporware." 44. Steile Lernkurven – "Die Werkzeuge sind leistungsstark, aber nicht intuitiv – die Einarbeitung von Teams ist mühsam." 45. Latenz in Echtzeitanwendungsfällen – "Selbst geringfügige Verzögerungen beeinträchtigen das Benutzererlebnis bei KI-gestützten Interaktionen."