Welt im Umbruch – die wichtigsten Fakten

In der ersten Auflage stand an dieser Stelle ein Satz, den ich unverändert lasse: Das Rad dreht sich immer schneller, und die Veränderungen, die wir erleben, sind immer tiefgreifender. Was sich geändert hat, ist das Tempo, in dem dieser Satz veraltet.

Unser Gehirn ist eine träge Masse und versucht stets, auf bekannten Pfaden zu bleiben, denn das kostet weniger Energie. Die Zukunft stellen wir uns linear vor. Deshalb haben wir zwar das Gefühl, dass alles schneller geht, aber wir erkennen es nur oberflächlich an. Schauen wir also auf die Fakten – und vergleichen wir sie mit denen von 2017:

Das Telefon brauchte 35 Jahre, bis ein Viertel der Bevölkerung es nutzte. Das Smartphone brauchte dafür zweieinhalb Jahre. In der ersten Auflage war das mein Paradebeispiel für Beschleunigung. Dann kam ChatGPT: hundert Millionen Nutzer in zwei Monaten. Instagram hatte für dieselbe Marke zweieinhalb Jahre gebraucht – das Smartphone-Zeitalter wirkt aus heutiger Sicht gemächlich. Keine vier Jahre nach dem Start nutzt fast eine Milliarde Menschen dieses eine Werkzeug jede Woche, und es ist nur eines von vielen.[^1]

Auch in Deutschland, dem angeblich so digitalskeptischen Land: Zwei Drittel der Menschen ab 16 nutzen zumindest gelegentlich generative KI – fast eine Verdoppelung innerhalb eines Jahres, quer durch alle Altersgruppen.[^2]

Bei den Unternehmen dasselbe Muster, nur mit dem üblichen Abstand: Gut jedes dritte Unternehmen in Deutschland setzt KI ein, doppelt so viele wie im Jahr davor.[^3] Und in vielen der übrigen nutzen die Mitarbeiter längst privat KI-Werkzeuge für ihre Arbeit – ohne dass die Geschäftsführung es weiß. Die Belegschaft ist schneller als die Organisation. Wenn Sie nur einen einzigen Befund aus diesem Kapitel mitnehmen: diesen.

Und ein Nachtrag zu einem alten Bekannten: Kodak habe ich 2017 als warnendes Beispiel erzählt – 19,4 Milliarden Dollar Umsatz 1991, Insolvenz 2012. Das Beispiel bleibt im Buch. Neu hinzugekommen ist die andere Seite der Medaille: Nvidia, ein Chiphersteller, den 2017 außerhalb der Gaming-Szene kaum jemand kannte, wurde 2024 zeitweise zum wertvollsten Unternehmen der Welt – weil das Unternehmen die Schaufeln für den KI-Goldrausch verkauft. Disruption bestraft nicht nur. Sie belohnt die, die vorbereitet sind, in historisch einmaligem Ausmaß.

Grenzenloses Wachstum

Bei Entwicklungen wie der generativen KI sprechen wir von exponentiellem Wachstum. Es tritt überall dort auf, wo Digitalisierung im Spiel ist – und daran hat sich seit der ersten Auflage nichts geändert, nur an den Größenordnungen.

Exponentielles Wachstum lässt sich am besten im Vergleich mit linearem Wachstum verstehen. Linear ist es, wenn Sie jeden Monat zwei Euro in die Spardose stecken: 2, 4, 6, 8, 10. Exponentiell ist es, wenn sich das Geld in der Spardose jeden Monat verdoppelt: 2, 4, 8, 16, 32. Die ersten Schritte sehen harmlos aus, fast identisch. Der Unterschied zeigt sich erst spät – und dann brutal. Genau deshalb unterschätzen wir exponentielle Entwicklungen systematisch: In der Frühphase wirken sie wie ein Spielzeug. Die ersten Digitalkameras taugten nichts. Die ersten Chatbots erzählten Unsinn. Beides galt Experten als Beleg, dass die etablierte Technik unersetzlich sei.

Das Lehrbuchbeispiel bleibt die Genforschung: Die Entschlüsselung des ersten menschlichen Genoms dauerte 13 Jahre und kostete rund drei Milliarden Dollar. 2017 schrieb ich, ein Gensequenzer koste noch gut 500 Dollar. Heute kostet die Sequenzierung eines kompletten Genoms wenige Hundert Dollar und dauert Stunden. Dieselbe Kurve, weitergezeichnet.

Neu hinzugekommen ist ein Beispiel, das 2017 niemand auf der Rechnung hatte: die Kosten der Intelligenz selbst. Was ein KI-Modell für eine bestimmte Leistung kostet, fällt seit Jahren um Größenordnungen – was 2023 nur das teuerste Modell konnte, erledigt heute ein Modell, das auf einem Laptop läuft. Wenn Rechenleistung der Rohstoff des 20. Jahrhunderts war, wird maschinelle Intelligenz der Rohstoff des 21. – und sie wird gerade im Rekordtempo billiger.

Vom Mangel zum Überfluss

Ray Kurzweils These, dass exponentielles Wachstum durch Feedbackschleifen entsteht – schnellere Chips helfen, noch schnellere Chips zu bauen –, hat in den letzten Jahren ihre bisher stärkste Bestätigung erfahren: KI-Systeme helfen inzwischen dabei, die nächste Generation von Chips zu entwerfen und die nächste Generation von KI-Systemen zu trainieren. Die Schleife füttert sich selbst.

Die Folge ist dieselbe, die ich 2017 beschrieben habe, nur deutlicher sichtbar: Wir steuern in vielen Bereichen auf Überfluss zu. Solarstrom ist an guten Standorten die günstigste Stromquelle der Geschichte. Speicherplatz, Rechenleistung, Wissen, Software – alles im Überfluss verfügbar, vieles davon kostenlos. Und jetzt eben auch: Text, Code, Gestaltung, Analyse.

Die Frage, die ich Unternehmen 2017 gestellt habe, verschärft sich damit: Wie werden unsere Organisationen aussehen, wenn alle mit immer geringeren Kosten immer mehr erzeugen können? Wenn nicht mehr die Erstellung knapp ist, sondern nur noch das Urteilsvermögen, was davon gut und richtig ist?

Entscheidungen unter Unsicherheit

„Es gibt nichts Dauerhaftes außer der Veränderung", sagte Heraklit. In der ersten Auflage habe ich das mit Fukushima und der Lehman-Pleite belegt. Beide Beispiele wirken heute fast historisch, denn inzwischen haben wir alle gemeinsam das größte Unsicherheits-Experiment der Nachkriegszeit durchlebt.

Solche Ereignisse sind nicht planbar und nicht vorhersehbar. Aber sie bringen immer auch Chancen für diejenigen, die flexibel genug sind, sie zu ergreifen – das habe ich 2017 geschrieben, und die Pandemie hat es bestätigt: Dieselbe Krise, die Karstadt-Kaufhof in die Insolvenz zwang, machte aus manchem regionalen Lieferdienst ein florierendes Unternehmen.

Unternehmen müssen sich daran gewöhnen, Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen. Dazu taugen die tayloristischen Managementkonzepte nicht, und je weniger planbar die Zukunft ist, desto wichtiger werden Sinn, Vision, Eigenverantwortung und die Freude der Mitarbeiter an Leistung. Daran hat sich nichts geändert – nur der Beweisdruck ist gestiegen.

Weniger Pläne, mehr Umsetzung

Das bleibt die Devise. In vielen Unternehmen wird noch immer unglaublich viel Zeit mit Planung, Korrektur der Planung und Meetings ohne Ergebnis verschwendet. Neu ist: Die Ausrede, man habe keine Kapazität für Experimente, ist dünner geworden. Ein Prototyp, der 2017 ein Entwicklerteam und drei Monate brauchte, entsteht heute mit KI-Unterstützung an einem Nachmittag. Die Kosten des Ausprobierens sind kollabiert. Was geblieben ist, sind die Kosten des Zauderns.

Weniger Besitz, mehr Flexibilität

Auch das gilt fort – mit einer wichtigen Ergänzung. Die Pandemie und die Lieferkettenkrisen haben gezeigt, dass radikale Besitzlosigkeit auch verwundbar macht: Wer alles ausgelagert hat, stand 2021 ohne Chips, Container und Vorprodukte da. Die Antwort ist nicht die Rückkehr zum Hochregallager, sondern Beweglichkeit mit Reserven: Zugang vor Besitz, aber Resilienz vor Optimierung. Das ist eine der Stellen, an denen ich die erste Auflage heute präzisieren würde – und in Kapitel 5 tue ich das ausführlich.

Demokratisierung von Wissen, Technologie und Marktzugang

2017 habe ich geschrieben: Dank des Internets gibt es eigentlich nichts mehr, wozu wir nicht alle Zugang haben. Das war richtig – und war doch nur die halbe Wegstrecke. Denn Zugang zu Wissen ist nicht dasselbe wie die Fähigkeit, es anzuwenden. Wer 2017 eine App bauen wollte, brauchte immer noch jemanden, der programmieren konnte.

Diese letzte Hürde fällt gerade. Mit generativer KI kann heute jeder, der ein Problem präzise beschreiben kann, Software erstellen, Datenanalysen fahren, Designs entwerfen, Verträge vorformulieren und Marketingtexte schreiben – in Sprachen, die er nicht spricht, mit Werkzeugen, die er nie gelernt hat. Die Demokratisierung erreicht die Produktion selbst. Ein Gründer mit einer guten Idee braucht heute weniger Kapital, weniger Mitarbeiter und weniger Vorwissen als je zuvor. Für etablierte Unternehmen bedeutet das, was es immer bedeutet hat, nur schärfer: Jeder ist ein potenzieller neuer Konkurrent. Inzwischen auch der Einzelne.

Gemeinsam statt einsam

Die Anekdote von Salim Ismail über den Astronauten, der seine Roboterfragen abends online stellt und morgens Antworten von Zehntausenden Enthusiasten vorfindet, bleibt im Buch – sie ist zeitlos. Neu ist, dass der Enthusiast inzwischen auch eine Maschine sein kann. Die Frage „Warum sich auf 500 Mitarbeiter beschränken, wenn draußen acht Milliarden Menschen sind?" bekommt eine Fortsetzung: Warum sich auf menschliche Kapazität beschränken, wenn digitale dazukommt? Ich warne allerdings gleich hier vor dem naheliegenden Kurzschluss, KI ersetze das Netzwerk. Das Gegenteil ist der Fall: Wenn jeder mittelmäßige Texte, Analysen und Prototypen auf Knopfdruck bekommt, entscheidet wieder das, was die Maschine nicht liefert – Vertrauen, Erfahrung, Zugang zu echten Kunden und echten Problemen. Netzwerke werden wertvoller, nicht überflüssiger.

Teilen statt herrschen

Wir leben weiterhin in einer Kultur des Teilens, und die Open-Source-Bewegung hat ihren größten Sieg ausgerechnet in der KI errungen: Frei verfügbare Modelle liefern sich ein Kopf-an-Kopf-Rennen mit den Produkten der größten Konzerne der Welt. Das Wissen, wie man diese Systeme baut und nutzt, verbreitet sich in Foren, Papern und Communities schneller, als Patentabteilungen tippen können. Die Experten verlieren weiter an Deutungshoheit – heute betrifft das auch Berufe, die sich 2017 sicher fühlten: Übersetzer, Grafiker, Programmierer, Berater, Anwälte. Was ich damals über Experten und Querdenker geschrieben habe, gilt unverändert; nur die Liste der Betroffenen ist länger geworden.

Die gesellschaftliche Dimension

2017 habe ich geschrieben: Künftige Kriege werden nicht mehr um Öl, sondern um Daten geführt. Heute muss ich ergänzen: Sie werden auch mit Daten geführt – mit Desinformation, Deepfakes und Drohnen, und der Krieg in Europa ist keine Metapher mehr. Die Verteidigungsfähigkeit eines Landes hängt inzwischen auch an seinen Technologie-Startups; dass eines der wertvollsten deutschen Startups heute ein KI-Verteidigungsunternehmen ist, hätte ich 2017 nicht zu prognostizieren gewagt.

Die Fragen von damals sind alle noch offen, nur dringlicher: Wie verteilen wir den Wohlstand, den die Automatisierung erwirtschaftet? Was geschieht mit Berufen, die KI übernimmt – diesmal auch in den Büros, nicht nur in den Fabriken? Wer kontrolliert die Systeme, auf denen alles läuft – eine Handvoll amerikanischer und chinesischer Konzerne? Europa hat darauf mit Regulierung geantwortet: Datenschutz-Grundverordnung, Digital Markets Act, AI Act. Man kann darüber spotten, dass wir Weltmeister im Regulieren sind und Nachzügler im Bauen. Man kann darin aber auch eine Position sehen: Irgendjemand muss die Regeln für das Maschinenzeitalter schreiben, und besser wir als niemand. Die Wahrheit liegt vermutlich dazwischen – und für Unternehmen heißt sie schlicht: Beides gehört jetzt zum Handwerk, das Bauen und das Regelkonforme.

Die einen sehen eine glänzende Zukunft vor uns, die anderen malen Katastrophenbilder. Daran hat sich seit 2017 nichts geändert, und meine Antwort auch nicht: Egal wie es ausgeht – wir leben in dieser Welt, wir haben keine andere, und wir müssen das Beste daraus machen. Dafür müssen wir zusammenarbeiten.

Die Landkarte dieses Buchs

Bevor wir aufbrechen, will ich Ihnen sagen, wohin die Reise geht. Am Ende dieses Buchs steht der Startup Code: sieben Prinzipien, nach denen Startups arbeiten und die jedes etablierte Unternehmen lernen kann. Stelle das Warum an den Anfang. Suche die Wahrheit außerhalb des Unternehmens. Setze um und lerne daraus. Betrachte Fehler als Chance. Bevorzuge Zugang vor Besitz. Stelle den Menschen in den Mittelpunkt. Gebe als Erster.

Alles, was vor Kapitel 7 kommt, arbeitet diesen Prinzipien zu: Die Kapitel 1 bis 3 zeigen, warum die alte Art zu wirtschaften an ihre Grenzen kommt und was Startups anders machen. Die Kapitel 4 bis 6 zeigen, wie Sie das Gelernte in Ihre Organisation holen – über den Sinn, die Struktur, die Zusammenarbeit und die Methoden. Sie können dieses Buch also als Argument lesen, das auf sieben Sätze zuläuft. Oder Sie schlagen die sieben Sätze gleich nach und lesen dann, wie sie zu verteidigen sind. Beides funktioniert. Nur überspringen sollten Sie sie nicht – es sind die sieben Sätze, an denen ich mich seit 2017 öffentlich messen lasse.

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[^1]: Über 900 Millionen wöchentlich aktive Nutzer, Stand Mitte 2026, nach Unternehmensangaben von OpenAI; die 100-Millionen-Marke nach zwei Monaten geht auf eine UBS-Auswertung von Similarweb-Daten zurück (Februar 2023). [^2]: Bitkom, „Künstliche Intelligenz in Deutschland", Erhebung 2025: 67 Prozent der Bürgerinnen und Bürger ab 16 Jahren, gegenüber 40 Prozent im Vorjahr. [^3]: Bitkom-Unternehmensbefragung 2025: 36 Prozent (Vorjahr: 20 Prozent); zusätzlich verbreitete private „Schatten-KI"-Nutzung durch Beschäftigte.