Das KI-Engineering-Desaster beleuchtet, warum Generative KI trotz Hype ökonomisch und ökologisch an Grenzen stößt. | Milliardeninvestitionen treiben einen enormen Strom- und Speicherbedarf, der reale Lieferketten und Energiemärkte belastet. | Fehlende Use-Case-Fokussierung und mangelhafte Architektur verhindern echten strategischen Mehrwert. | Klassische Skalierungsannahmen versagen, weil Grenzkosten pro Anfrage signifikant bleiben. | | Massive Hyperscaler-Investitionen wirken wie ein billionenschweres Experiment ohne fertigen Bauplan. | | Effiziente chinesische Modelle zeigen, dass Leistung nicht zwangsläufig mit extremen Kosten einhergehen muss. | Viele Pilotprojekte liefern keinen messbaren Nutzen, weil Prozesse nicht vorher neu gedacht werden. | Die Ressourcenverknappung treibt Preise und verschlechtert die Wirtschaftlichkeit für andere Branchen. | Erfolg erfordert präzise Use-Cases, effiziente Modelle und belastbare Governance statt blinden Gigantismus. | Präzision statt Tempo ist das Leitprinzip, damit generative KI vom teuren Schatten-IT-Projekt zum echten Wertschöpfungsbaustein reift. [...]

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