TLDR: Ehrlich gesagt, ich musste letzte Woche selber kurz durchatmen: drei grosse KI-Modelle in drei Tagen, und die Begeisterung sinkt trotzdem, von 50 Prozent 2024 auf 19 Prozent heute. “KI-müde” sagt gerade jeder. Aber kaum jemand sagt, warum eigentlich. Drei Gründe stecken dahinter: gebrochene Versprechen, mehr Kontrollarbeit statt Zeitersparnis, und Vertrauen, das man nicht beschleunigen kann. Und einer davon lässt sich sofort beheben.

Drei Tage, drei Modelle, ein Seufzer

Montag Fable 5.1 und Mythos 5.1 von Anthropic, Dienstag Gemini 3.8 Flash von Google, Mittwoch GPT-6 Astra von OpenAI – und Grok soll noch nachziehen. Drei grosse Labels, drei neue Modelle, drei Tage. Und mein erster Gedanke war nicht “toll”, sondern “geht’s noch schneller?!”.

Genau in diesem Moment sinkt die Begeisterung für KI trotzdem weiter. Eine Analyse von TRG Datacenters findet: 2026 sagen noch 19 Prozent der Nutzer:innen, sie seien begeistert von KI. 2024 waren es 50 Prozent. Und der Begriff “AI Slop”, also billige, austauschbare KI-Inhalte, hat sich fast verneunfacht, auf 2,4 Millionen Erwähnungen, 82 Prozent davon negativ.

Also, die grosse Frage: Warum eigentlich? Nicht “sind die Leute müde”, das ist längst beantwortet. Sondern woran das konkret liegt. Ich sehe drei Gründe, und sie sind alle unterschiedlich.

Grund eins: Das Versprechen hält nie

Jedes neue Modell wird als grosser Sprung verkauft. Das Problem: die meisten von uns haben das letzte noch nicht mal richtig verstanden, geschweige denn in den Alltag integriert. Wir sind bei “wow, schon wieder was Neues” angekommen, statt bei “wow, das verändert jetzt wirklich was für mich”.

In den USA sagen 54 Prozent, sie hätten es satt, dauernd von KI zu hören. 46 Prozent finden, man komme ihr gar nicht mehr aus. Und trotzdem, 69 Prozent nutzen sie weiter. Das ist der Punkt, den viele übersehen: Müdigkeit heisst nicht Ablehnung. Man kann genervt sein und trotzdem täglich ChatGPT öffnen.

Bei uns im deutschsprachigen Raum sieht man das Versprechen-Problem noch direkter. Eine Adaptavist-Umfrage findet: 41 Prozent der Wissensarbeiter:innen würden lieber ohne KI arbeiten. Hauptgrund, 45 Prozent: der Ärger mit minderwertigen KI-Ergebnissen, die man selber wieder aufräumen darf. Nicht die Idee ist das Problem. Die Umsetzung enttäuscht.

Grund zwei: Wir kontrollieren mehr, als wir sparen

Hier wirds konkret. Die Boston Consulting Group hat 1488 Beschäftigte in den USA befragt, publiziert im März 2026 in der Harvard Business Review. Wer KI-Ergebnisse intensiv überwachen muss, hat 14 Prozent mehr mentalen Aufwand und 19 Prozent mehr Informationsüberlastung.

Und jetzt die Zahl, die mich wirklich stutzig macht: Bei den Betroffenen steigen kleinere Fehler um 11 Prozent, grössere um 39 Prozent. Man setzt KI ein, um weniger Fehler zu machen, und macht am Ende mehr, weil man vom Kontrollieren erschöpft ist. Über ein Drittel dieser Gruppe denkt zudem aktiv über Kündigung nach.

Die Studie liefert aber auch die Lösung gleich mit: Produktivität steigt bis zu drei parallel genutzten KI-Tools pro Aufgabe. Ab vier kippt der Effekt. Und ersetzt KI tatsächlich Routinearbeit statt zusätzliche Kontrollarbeit zu schaffen, sinkt das Burnout-Risiko sogar um 15 Prozent. Also, KI selbst ist nicht das Problem. Wie viele Tools man gleichzeitig bedient, schon.

Grund drei: Vertrauen lässt sich nicht beschleunigen

Das TechnikRadar 2026, eine Befragung von über 2000 Personen durch forsa im Auftrag von acatech, zeigt etwas Grundsätzliches. Nur 6 Prozent halten KI für den besseren Entscheider als sich selbst. Nur 15 Prozent haben kein Problem damit, KI für sich entscheiden zu lassen. 48 Prozent fürchten schlicht, die Kontrolle über eigene Entscheidungen zu verlieren.

Und genau hier liegt der Denkfehler der Branche. Man glaubt, schnellere Modelle würden automatisch mehr Vertrauen bringen. Tatsächlich passiert das Gegenteil: jedes neue Release setzt die Messlatte neu, bevor die alte überhaupt eingelöst wurde. Vertrauen entsteht durch Konsequenz über Zeit, nicht durch Tempo. Das eine lässt sich nicht durch das andere ersetzen, so gerne die Labs das auch hätten.

Was das nicht heisst: KI ist nicht am scheitern

Wichtig, bevor jemand denkt, KI sei jetzt gescheitert: Nein, ist sie nicht. Drei Viertel der Nutzer:innen haben laut Bitkom Spass an KI. Gleichzeitig würden über 40 Prozent der Deutschen lieber in einer Welt ohne sie leben. Zwei Zahlen, die sich nicht widersprechen, sie beschreiben einfach zwei verschiedene Ebenen: Nutzung und Erwartungshaltung.

Die Müdigkeit ist also kein Urteil über die Technologie. Sie ist ein Urteil über den Umgang damit, den Takt der Ankündigungen, die Zahl der parallel genutzten Tools, die Erwartung, jedes Release sofort verstehen und einsetzen zu müssen.

Was jetzt zählt: Weniger Hype, mehr Pragmatismus

Der Markt hat’s teilweise schon kapiert. 68 Prozent der CIOs planen laut aktueller Erhebung, ihre KI-Tool-Landschaft im kommenden Jahr zu konsolidieren, statt weiter zu sammeln. Weniger, dafür richtig integriert.

Für dich persönlich: die Drei-Tool-Grenze ist keine Empfehlung, sie ist eine Grenze. Und die eigentliche Frage ist nicht, welches Modell als Nächstes kommt. Sondern ob du das, was du schon hast, wirklich zu Ende gedacht hast.

Die wichtigsten Punkte

• Die KI-Begeisterung fiel von 50 Prozent (2024) auf 19 Prozent (2026), trotzdem nutzen 69 Prozent der Amerikaner:innen KI weiter.
• Grund eins: gebrochene Versprechen, “AI Slop” hat sich verneunfacht, 82 Prozent negativ besetzt.
• Grund zwei: Kontrollarbeit statt Zeitersparnis, bis zu 39 Prozent mehr grosse Fehler bei intensiver KI-Überwachung.
• Grund drei: Vertrauen lässt sich nicht beschleunigen, nur 6 Prozent halten KI für den besseren Entscheider.
• Produktivität steigt bis drei parallel genutzte KI-Tools, ab vier kippt sie nachweislich.
• Ersetzt KI Routinearbeit statt Kontrollarbeit, sinkt das Burnout-Risiko um 15 Prozent.
• 68 Prozent der CIOs konsolidieren ihre KI-Tools, statt weiter zu sammeln, der Markt korrigiert sich bereits selbst.

Und darum bin ich nach wie vor überzeugt: Die Zukunft gehört nicht mehr dem Tippen und Klicken, sondern dem gemAInsamen arbeiten mit intelligenten Systemen. Genau deshalb bringt’s nichts, auf das nächste Modell zu warten. Also wenn Du reden willst, und wenn Du mit mir zusammenarbeiten willst: melde Dich gerne www.rogerbasler.ch

Disclaimer: dieser Artikel wurde nach meinem eigenen Wissen und dann mit Recherchen mit KI (Perplexity.Ai und Gemini.Google.com) manuell zusammengestellt und mit Deepl.com/write vereinfacht. Der Text wird dann nochmals von zwei Personen meiner Wahl gelesen und kritisch hinterfragt. Das Bild stammt aus KI-generierter Bildgebung (Ideogram/Adobe Firefly). Dieser Artikel ist rein edukativ und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Bitte melde dich, wenn Du Ungenauigkeiten feststellst, danke.

Quellen und weitere Informationen

Bedard, J., Kropp, M., Hsu, M., Karaman, O., Hawes, J., & Kellerman, G. (2026, 5. März). When using AI leads to “brain fry”. Harvard Business Review / BCG Henderson Institute. https://www.bcg.com/news/5march2026-when-using-ai-leads-brain-fry

Bitkom Research. (2026). Künstliche Intelligenz in Deutschland – Studienbericht 2026. Bitkom e. V. https://www.bitkom.org/sites/main/files/2026-06/bitkom-studienbericht-ki-bevoelkerung.pdf

acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften, Körber-Stiftung & Carl-Zeiss-Stiftung. (2026, 23. Juni). TechnikRadar 2026: Deutsche fürchten Cyberangriffe, lehnen persönliche Einschnitte für mehr Sicherheit ab [Pressemitteilung]. https://www.acatech.de/allgemein/technikradar-2026-pressemeldung/

Digital Applied. (2026, 2. September). AI model releases: September 2026 tracker and dated ledger. https://www.digitalapplied.com/blog/ai-model-releases-september-2026-tracker

Peters, F. (2026, 30. Juli). KI macht K.O.: 41 Prozent wollen lieber ohne ChatGPT arbeiten. BASIC thinking. https://www.basicthinking.de/blog/2026/07/30/ki-muedigkeit-im-job/

Shibumi. (2026, 25. März). AI fatigue statistics 2026: Data on burnout, ROI & tool sprawl. https://shibumi.com/blog/ai-fatigue-statistics-2026/

Storyboard18. (2026, 15. April). AI fatigue rises in 2026 as consumer excitement drops to 19%: Report [Basierend auf einer Analyse von TRG Datacenters]. https://www.storyboard18.com/digital/ai-fatigue-rises-in-2026-as-consumer-excitement-drops-to-19-report-95162.htm

Talker Research. (2026, 12. April). More than half of Americans are “getting tired of hearing” about AI, survey finds. Scripps News. https://www.scrippsnews.com/science-and-tech/artificial-intelligence/more-than-half-of-americans-are-getting-tired-of-hearing-about-ai-survey-finds