Das Jahr 2025 markierte einen deutlichen Wandel in der Wahrnehmung und Anwendung künstlicher Intelligenz, weg von den überzogenen Erwartungen der Vorjahre hin zu einer fundierteren Realität. Nach zwei Jahren intensiver öffentlicher Diskussion, die vor allem durch die Fähigkeiten von auf Large Language Models (LLM) basierenden Token-Vorhersagesystemen angeheizt wurde, erlebte die Branche eine Phase der Neuausrichtung.

Die weit verbreiteten Ängste und utopischen Visionen rund um KI als entweder existenzielle Bedrohung oder Anbruch einer neuen Ära der Intelligenz begannen nachzulassen und wurden durch ein pragmatischeres Verständnis ihrer aktuellen Fähigkeiten und Grenzen ersetzt. Während substanzielle Investitionen und optimistische Prognosen für die Zukunft der KI bestehen bleiben, wird der Zeitrahmen für das Erreichen transformativer, weltverändernder Fortschritte weiterhin verlängert. Diese Anpassung spiegelt einen wachsenden Konsens wider, dass noch bedeutende technologische Durchbrüche erforderlich sind, um die ambitionierteren Behauptungen zu verwirklichen.

Anfängliche Behauptungen über die unmittelbar bevorstehende Ankunft von künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) oder Superintelligenz (ASI) sind nicht vollständig verschwunden, werden aber zunehmend mit Skepsis betrachtet und oft Marketingstrategien von Risikokapitalfirmen zugeschrieben. Entwickler von Basismodellen sehen sich mit den praktischen Herausforderungen der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen konfrontiert, die zwar leistungsstark, aber auch nachweislich fehleranfällig sind.

Dieser Übergang bedeutet keine Ablehnung des Potenzials von KI, sondern vielmehr eine realistischere Einschätzung ihres gegenwärtigen Zustands. Der Fokus hat sich auf die Nutzung von KI für praktische Anwendungen verlagert, wobei ihre Unvollkommenheiten und die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Verfeinerung anerkannt werden. Die Branche setzt sich mit der Realität auseinander, dass aktuelle KI-Modelle zwar zu beeindruckenden Leistungen fähig sind, aber dennoch zu Fehlern neigen und eine sorgfältige Überwachung erfordern.