Unternehmen haben KI gekauft, um schneller zu werden. Jetzt entscheiden sie gar nichts mehr.

KI liefert zehn Kampagnenrichtungen, bevor ein Team die erste zu Ende diskutiert hat. Specs, Layouts, Bilder, Code – alles in Minuten.

Der Ertrag bleibt trotzdem aus. Die 29. Global CEO Survey von PwC, erschienen im Januar 2026, zeigt: 56 Prozent der CEOs sahen im vergangenen Jahr weder höhere Umsätze noch niedrigere Kosten durch KI. Nur 12 Prozent berichteten von beidem. Das Projekt NANDA am MIT hat 2025 mehr als 300 KI-Einführungen untersucht und kam zu dem Ergebnis, dass rund 5 Prozent der integrierten Pilotprojekte tatsächlich Wert schaffen – bei geschätzten 30 bis 40 Milliarden Dollar Ausgaben.

Zwischen Output und Ergebnis frisst irgendetwas den Gewinn auf.

Die Kosten, die verschwanden – und die, die geblieben sind

Eine weitere Version zu erstellen kostete früher einen Personentag. Diese Kosten haben stillschweigend gedeckelt, wie viele Optionen es überhaupt auf den Tisch schafften. Man machte zwei. Man wählte eine, und die Wahl fiel leicht, weil es kaum etwas zu wählen gab.

KI hat diese Grenze aufgehoben, sonst nichts. Die Optionen kommen jetzt im Dutzend, und das Team muss sich trotzdem alle ansehen, streiten und sich auf eine festlegen. Dieser Teil ist nie schneller geworden.

BetterUp Labs und das Social Media Lab in Stanford haben den Verlust 2025 in Zahlen gefasst. In einer Umfrage unter 1.150 US-Beschäftigten hatten 40 Prozent im vergangenen Monat KI-Output erhalten, der fertig aussah, die Arbeit aber nicht voranbrachte. Jeder Fall kostete den Empfänger knapp zwei Stunden. Die Autoren nennen es Workslop.

Vierzig Optionen, die sich alle ein bisschen ähneln

Entscheiden fällt schwerer, als es sollte – weil die Optionen einander ähnlicher sind, als sie wirken.

Warum das so ist, hat Figma-CEO Dylan Field im Oktober 2025 in Lenny's Podcast erklärt: Das Erste, was KI liefert, ist per Definition generisch, weil es der Durchschnitt von allem ist, was sie gesehen hat. Wer ähnliche Modelle mit ähnlichen Prompts füttert, bekommt ähnliche Ergebnisse. Merriam-Webster kürte „slop" zum Wort des Jahres 2025 – definiert als minderwertige digitale Inhalte, die massenhaft von KI erzeugt werden.

Was Ihre Arbeit noch von der eines Wettbewerbers unterscheidet, ist also allein der Moment, in dem jemand den Stapel ansieht und eine echte Entscheidung trifft. Früher waren das die letzten fünf Minuten eines Projekts. Heute steckt darin der größte Teil des Werts.

Das Meeting, in dem nichts passiert

Jemand bringt dreißig KI-Optionen mit. Alle sind okay. Jeder hat einen leicht anderen Favoriten, niemand will die anderen 29 abservieren, und das Meeting endet mit „lassen wir es sacken". Die Optionen wandern in einen Ordner, den nie wieder jemand öffnet.

Das Team ist nicht das Problem. Es hat schlicht keinen Ort für diese Arbeit.

Die Optionen liegen in einem Slack-Thread, untereinander gestapelt – bei der fünften hat man die erste längst vergessen. Oder sie liegen in Drive, eine Datei nach der anderen, verglichen aus dem Gedächtnis. David Kirsh an der UC San Diego erforscht seit Jahrzehnten, wie Menschen mit Dingen außerhalb ihres Kopfes denken, und sein Befund ist einfach: Menschen entscheiden besser, wenn sie alles gleichzeitig vor sich sehen, gemeinsam. Ein Thread leistet das nicht. Ein Ordner auch nicht.

Also entscheidet, wer am längsten spricht, wer den höchsten Rang hat, oder die Deadline. Wochen später fragt jemand, warum das Team diesen Weg gewählt hat – und niemand findet die Begründung, weil sie nirgendwo festgehalten wurde. Übrig geblieben ist nur das Ergebnis, als Aufgabe.

Prüfen ist nicht Entscheiden

Prüfen heißt: Eine Person beurteilt eine Sache anhand eines Maßstabs. Dafür gibt es reichlich gute Tools.

Entscheiden heißt: Eine Gruppe steht vor vielen brauchbaren Optionen, streitet und legt sich auf eine fest. KI hat die erste Art von Arbeit explodieren lassen – und die zweite zum Engpass gemacht.

Was gemessen werden sollte

Die meisten Unternehmen zählen Nutzer, Prompts und Entwürfe. Diese Zahlen sagen nur, dass die Maschine läuft.

Aussagekräftiger sind: Zeit bis zur Entscheidung, Anzahl der Runden, Anteil der Ergebnisse, die tatsächlich ausgeliefert werden. Ein Team, das hundert Entwürfe produziert und zwei freigibt, schlägt kein Team, das fünf macht und sich auf einen festlegt.

Behalten Sie Ihre Tools

Designt in Figma. Legt Dateien in Drive ab. Führt Tickets in Jira. Macht den Workshop in Miro.

Die Lücke sitzt zwischen diesen Tools – in dem Moment, in dem die Arbeit aufhört, produziert zu werden, und anfängt, entschieden zu werden.

Was wir gebaut haben

ALLO ist die Fläche für diesen Moment. Die Optionen liegen nebeneinander, zusammen mit Briefing und Referenzen. Feedback hängt an dem Element, um das es geht, statt in einem Thread zu treiben. Das Team diskutiert direkt vor der Arbeit, bis eine Entscheidung steht. Und die Entscheidung bleibt neben dem, was sie begründet hat.

ALLO erzeugt die Arbeit nicht. Erzeugt sie dort, wo ihr es ohnehin tut. ALLO ist auch keine Freigabeschleife.

Modelle werden weiter billiger, und das reine Erzeugen wird kein Vorteil mehr sein – weil es alle haben und alle denselben Durchschnitt zurückbekommen. Was bleibt, ist die Frage, welche der vierzig Optionen die richtige ist – und wie ein Team sich darauf einigt.

FAQ

Warum steigert KI die Produktivität im Team nicht? Sie beschleunigt den Output einer Person und vergrößert das, was alle anderen beurteilen müssen. Die Studie von BetterUp Labs und Stanford aus 2025 zeigte: 40 Prozent der Beschäftigten erhielten KI-Output, der fertig aussah, es aber nicht war. Jeder Fall kostete knapp zwei Stunden.

Warum sieht KI-generierte Arbeit überall gleich aus? Modelle geben einen Durchschnitt dessen wieder, was sie gesehen haben. Figma-CEO Dylan Field nennt das erste Ergebnis per Definition generisch. Unterscheidbar wird Arbeit erst durch die Entscheidung eines Menschen für eine Richtung.

Ist Entscheiden dasselbe wie Prüfen? Nein. Prüfen bewertet ein einzelnes Ergebnis. Entscheiden heißt, aus vielen tragfähigen Optionen eine Richtung zu wählen und ein Team dahinter zu versammeln.

Ersetzt ALLO Figma, Jira oder Drive? Nein. Behaltet sie. ALLO sitzt zwischen dem Herstellen der Arbeit und ihrer Umsetzung – dort, wo Optionen verglichen und Richtungen festgelegt werden.

Wie unterscheidet sich ALLO von Miro oder FigJam? Diese Tools sind für Workshops gebaut, und die Boards bleiben nach der Session liegen. ALLO hält die Optionen, Versionen, das Feedback und die Entscheidungen eines Projekts fest, während die Arbeit weitergeht.

Woran erkennen wir, ob sich KI auszahlt? Nicht am Zählen von Prompts. An der Zeit bis zur Entscheidung, an der Zahl der Prüfrunden – und daran, wie viel des Erzeugten wirklich ausgeliefert wird.