Montag, Kundin ruft an. “Florian, wir lesen, ChatGPT verliert an Boden. Sollen wir jetzt auf Claude wechseln?” Ich habe einen Moment gebraucht, bevor ich geantwortet habe. Nicht weil die Frage schwer wäre. Sondern weil ich nicht wusste, wie ich erklären soll, dass die Frage selbst das Problem ist.
Mehr Optionen, mehr Evaluierung, weniger Zeit fuer den Prozess, der den Unterschied macht. Foto: Ann H auf Pexels
Die Zahl, die niemand kommentiert hat
46,4 Prozent. Das ist ChatGPTs aktueller Marktanteil laut dem Sensor Tower State of AI Report, den TechCrunch Mitte Juni zitiert hat. Unter 50% zum ersten Mal. Gemini steht bei 27,7%, Claude bei 10,3%.
Die Schlagzeile, die das ausgeloest hat, lautete ueberall: “ChatGPT verliert Boden.” Aber wenn ich die Zahlen anschaue, sehe ich etwas anderes. ChatGPT hat 1,1 Milliarden monatlich aktive Nutzer. Das ist mehr als je zuvor. Der Marktanteil sinkt, weil der Gesamtmarkt schneller waechst als die fuehrende Plattform. Das ist keine Niederlage. Das ist Marktdynamik in einem wachsenden Segment.
Was mich an dieser Zahl wirklich beschaeftigt, ist nicht was sie ueber ChatGPT sagt. Es ist, was sie ueber das naechste Gespraeche ausloest, das ich mit einem Kunden fuehre.
Der Anruf, den ich diese Woche dreimal gefuehrt habe
Montag, Mittwoch, Freitag. Drei verschiedene Unternehmen, drei verschiedene Branchen, fast dasselbe Gespraech.
“Wir lesen, dass Claude besser geworden ist."
"Wir hoeren, Gemini sei guenstiger."
"Perplexity hat gerade Deep Research auf dem Desktop rausgebracht, wir wollen das testen.”
Ich habe jedes Mal dieselbe Gegenfrage gestellt: “Was macht ihr gerade konkret mit KI, das euren Umsatz oder eure Kosten bewegt?”
Zweimal kam nach einer Pause: “Wir experimentieren noch.”
Einmal: “Unser Marketingteam nutzt ChatGPT fuer Texte.”
Dann habe ich gefragt, wie viel Zeit das konkret spart, ob der Output direkt nutzbar ist oder jedes Mal stark nachbearbeitet wird, ob der Prozess jetzt schneller laeuft als vorher.
Die Antwort auf alle drei Fragen war nicht klar.
Das ist das eigentliche Problem. Nicht das Tool.
Der naechste Toolwechsel bringt dir nichts, wenn du nicht weisst, warum der letzte keinen Unterschied gemacht hat.
Was ein Toolwechsel kostet, den niemand berechnet
Ich habe letztes Jahr mit einem Kunden einen Tool-Wechsel von ChatGPT zu Claude begleitet. Nicht weil ChatGPT schlecht war. Sondern weil sein Team gelesen hatte, Claude sei beim Schreiben von Markentexten besser. Was stimmte.
Drei Wochen fuer den Wechsel. Neue Prompts schreiben, Workflows anpassen, Team einweisen. Nach sechs Wochen haben wir ausgewertet: Der Output war tatsaechlich etwas besser. Die Zeitersparnis war identisch mit vorher, naemlich minimal.
Wir haben tiefer geschaut. Das Problem war nie das Modell. Es war, dass das Team KI-generierte Entwuerfe als Nullpunkt behandelte, also immer noch von vorne anfing, inhaltlich zu denken, und den KI-Text dann stark umschrieb. Das Modell war dabei Nebensache. Der Prozess, wie KI in den Redaktionsprozess eingebunden war, hat den Unterschied gemacht oder eben nicht gemacht.
Ich haette dieses Problem frueher sehen muessen.
Warum Toolwahl trotzdem eine Rolle spielt, aber nicht diese Rolle
Ich will nicht so tun, als waeren alle Tools gleich. Claude ist beim Schreiben langer, strukturierter Dokumente anders als GPT. Perplexity ist fuer Recherche-Tasks anders positioniert als ein rein generatives Modell. Die technischen Unterschiede sind real.
Aber die Frage, welches Tool du nimmst, macht erst dann einen echten Unterschied, wenn du einen funktionierenden KI-gestUetzten Prozess hast. Wenn dein Team weiss, wo KI einsteigt und wo nicht, welche Schritte durch KI tatsaechlich schneller werden, und wie die Qualitaetskontrolle aussieht. Dann kann die Wahl des Modells Optimierung sein.
Vorher ist sie Ablenkung.
Der KI-Markt fragmentiert sich gerade schneller als die meisten Unternehmen ihre internen Prozesse anpassen koennen. Gemini, Claude, ChatGPT, Perplexity. In sechs Monaten kommt das naechste Tool, das besser ist als das vorherige in irgendeiner Dimension. Die Benchmarks werden immer bessere Zahlen zeigen.
Die Zeit, die du damit verbringst, zu evaluieren welches Tool gerade vorne liegt, ist Zeit, die du nicht dafuer nutzt, herauszufinden, welcher deiner Kernprozesse durch KI wirklich schneller oder guenstiger werden kann.
Was ich Perplexity trotzdem anrechne
Ich nutze Perplexity seit etwa einem Jahr regelmaessig, hauptsaechlich fuer Recherche. Die neue Deep Research Funktion auf dem Desktop, die diese Woche fuer Pro-Subscriber rollout hat, ist genuinen Nutzens. Echte Quellenverarbeitung, strukturierte Reports, direkt aus der Desktopapplikation.
Das ist ein Werkzeug, das fuer einen spezifischen Prozess, naemlich strukturierte Recherche mit zitierbaren Quellen, deutlich besser geworden ist. Das kann ich empfehlen, und zwar konkret fuer diesen Use-Case.
Das ist der Unterschied. Nicht “wechsle zu Perplexity, weil es gerade gehyped wird”. Sondern: wenn du regelmaessig Recherche-Aufgaben hast, bei denen Quellentransparenz wichtig ist, schau es dir an.
Das ist die richtige Frage.
Die unbequeme Wahrheit hinter der Marktfragmentierung
Der KI-Markt macht gerade etwas, das eigentlich gut ist. Wettbewerb, sinkende Preise, bessere Tools. Ich freue mich darueber.
Aber er produziert auch ein Nebenprodukt, das ich in jedem zweiten Kunden-Call sehe: Entscheidungslaehme, die sich als Evaluierung tarnt. “Wir warten erst ab, wer sich durchsetzt.” Das ist eine Strategie, die in drei Jahren gut aussieht und in den naechsten zwölf Monaten wahrscheinlich teuer ist.
Wer wartet bis der KI-Markt “stabiler” ist, wartet auf etwas, das nicht kommt. Nicht weil die Tools immer schlechter werden, sondern weil es immer einen Grund geben wird zu warten. Naechster Monat kommt das neue Gemini-Modell. Uebernächsten Monat das neue Opus. Der richtige Zeitpunkt zum Warten ist immer jetzt.
Mein Rat an die Kundin, die Montag angerufen hat: Behalte ChatGPT noch drei Monate. Aber definiere in diesen drei Monaten drei Prozesse, bei denen KI einen messbaren Unterschied machen soll. Miss dann, ob das stimmt. Dann hast du etwas, womit du eine Toolentscheidung treffen kannst. Nicht vorher.
