Nach Informationen des MIT Technology Review bleibt eine zentrale Frage ungeklärt: Wie bringt man KI-Systeme vom Labor in profitable Geschäftsmodelle? Während Unternehmen die Technologie entwickelt haben und transformative Versprechungen machen, fehlt der konkrete Weg dazwischen. Studien von Anthropic und Mercor zeigen: Selbst Top-KI-Modelle scheitern bei realen Workplace-Aufgaben regelmäßig. Das Problem ist nicht mehr die Technologie selbst, sondern ihre wirtschaftliche Rentabilität im Arbeitsalltag.
Diese Lücke zwischen Versprechen und Realität wird zur kritischen Herausforderung für die gesamte KI-Branche. Während Regulierungsbefürworter Kontrollmechanismen fordern, blenden KI-Optimisten diese "Step 2"-Frage aus. Für Unternehmen und Investoren wird entscheidend, wer diese Lücke zuerst schließt—und ob Generalist-KI tatsächlich produktiv sein kann, oder nur in sehr spezifischen Szenarien.