Firmen kauften KI, um schneller zu werden. Jetzt können sie nichts mehr entscheiden.

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

Der Ertrag bleibt aus. Der 29. Global CEO Survey von PwC, veröffentlicht im Januar 2026, zeigt: 56 % der CEOs sahen im vergangenen Jahr weder höhere Umsätze noch niedrigere Kosten durch KI. Nur 12 % berichteten von beidem. Das Project NANDA des MIT untersuchte 2025 mehr als 300 KI-Einführungen und fand heraus, dass rund 5 % der integrierten Pilotprojekte echten Mehrwert erzeugen, bei geschätzten 30 bis 40 Milliarden Dollar Ausgaben.

Irgendetwas frisst den Gewinn zwischen Output und Ergebnis auf.

Die Kosten, die verschwanden, und die, die blieben

Eine weitere Version zu erstellen kostete früher einen Arbeitstag. Diese Kosten begrenzten still und leise, wie viele Optionen überhaupt auf den Tisch kamen. Man machte zwei. Man wählte eine, und das Wählen fiel leicht, weil es kaum etwas zu wählen gab.

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

BetterUp Labs und das Social Media Lab in Stanford haben 2025 eine Zahl für diese Verschwendung geliefert. In einer Umfrage unter 1.150 US-Beschäftigten hatten 40 % im letzten Monat KI-Output erhalten, der fertig aussah, die Arbeit aber nicht voranbrachte. Jeder Fall kostete die Empfänger knapp zwei Stunden. Sie nannten es Workslop.

Vierzig Optionen, die alle ein bisschen gleich sind

Das Entscheiden fällt schwerer, als es sollte, weil sich die Optionen ähnlicher sind, als sie wirken.

Dylan Field, CEO von Figma, erklärte im Oktober 2025 bei Lenny's Podcast, warum: Was KI zuerst liefert, ist per Definition generisch, weil es der Durchschnitt von allem ist, was sie je gesehen hat. Teams, die ähnliche Modelle promoten, bekommen ähnliche Ergebnisse. Merriam-Webster kürte „slop“ zum Wort des Jahres 2025, definiert als minderwertige digitale Inhalte, die von KI in Massen produziert werden.

Damit trennt Ihre Arbeit nur noch eines von der eines Wettbewerbers: dass jemand den Stapel angesehen und eine echte Entscheidung getroffen hat. Früher waren das die letzten fünf Minuten eines Projekts. Heute steckt darin der Großteil des Werts.

Das Meeting, in dem nichts passiert

Jemand bringt dreißig KI-Optionen mit. Sie sind alle in Ordnung. Jeder hat einen leicht anderen Favoriten, keiner will die anderen 29 verwerfen, und das Meeting endet mit „lasst uns das noch etwas sacken lassen“. Die Optionen wandern in einen Ordner und niemand öffnet ihn wieder.

Das Team ist nicht das Problem. Es hat keinen Ort, an dem es das tun könnte.

Die Optionen liegen in einem Slack-Thread, untereinander gestapelt, sodass Sie beim fünften den ersten bereits verloren haben. Oder sie liegen in Drive, jeweils eine Datei, und werden aus dem Gedächtnis verglichen. David Kirsh an der UC San Diego erforscht seit Jahrzehnten, wie Menschen mit Dingen außerhalb ihres Kopfes denken, und der Befund ist einfach: Menschen denken besser, wenn sie alles gleichzeitig sehen können, gemeinsam vor sich. Ein Thread schafft das nicht. Ein Ordner auch nicht.

Also fällt die Entscheidung derjenige, der am längsten redet, oder der, der über allen steht, oder der Deadline. Wochen später fragt jemand, warum das Team diesen Weg gegangen ist, und niemand findet die Begründung, weil sie nirgendwo festgehalten wurde. Nur das Ergebnis hat überlebt, als Aufgabe.

Prüfen ist nicht Entscheiden

Prüfen heißt: eine Person beurteilt eine Sache an einem Maßstab. Dafür gibt es viele 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 entscheidend gemacht.

Was zu messen ist

Die meisten Firmen zählen Nutzer, Prompts und Drafts. Diese Zahlen sagen Ihnen, dass die Maschine läuft.

Bessere Kennzahlen: Wie lange dauert eine Entscheidung, wie viele Runden braucht sie, wie viel vom Generierten wird tatsächlich ausgeliefert. Ein Team, das hundert Drafts produziert und zwei freigibt, schlägt kein Team, das fünf macht und sich auf einen festlegt.

Behalten Sie Ihre Tools

Designen Sie in Figma. Speichern Sie Dateien in Drive. Verwalten Sie Tickets in Jira. Halten Sie Ihren Workshop in Miro.

Die Lücke liegt zwischen diesen Tools, in dem Moment, in dem die Arbeit aufhört, gemacht zu werden, und anfängt, entschieden zu werden.

Was wir gebaut haben

ALLO ist eine Leinwand für genau diesen Moment. Die Optionen stehen nebeneinander, zusammen mit Briefing und Referenzen. Feedback hängt an der Sache, um die es geht, statt in einem Thread zu treiben. Das Team streitet vor der Arbeit, bis sich etwas setzt. Die Entscheidung bleibt neben dem, was sie begründet.

ALLO produziert die Arbeit nicht. Machen Sie sie dort, wo Sie sie ohnehin machen. Es ist auch keine Freigabewarteschlange.

Modelle werden weiter billiger, und Erzeugen wird kein Vorteil mehr sein, weil es alle haben und alle denselben Durchschnitt zurückbekommen. Was bleibt, ist die Entscheidung, welche der vierzig Varianten richtig ist, und ein Team dazu zu bringen, sich zu einigen.

FAQ

Warum steigert KI die Team-Produktivität nicht? Sie beschleunigt den Output einer einzelnen Person und erhöht das, was alle anderen beurteilen müssen. Die Studie von BetterUp Labs und Stanford aus dem Jahr 2025 ergab, dass 40 % der Beschäftigten KI-Output erhielten, der fertig wirkte, es aber nicht war, und jeder Fall kostete rund zwei Stunden.

Warum sieht KI-generierte Arbeit überall gleich aus? Modelle liefern einen Durchschnitt dessen, was sie gesehen haben. Figmas Dylan Field nennt den ersten Output per Definition generisch. Was Arbeit unterscheidbar macht, ist eine Person, die eine Richtung wählt.

Ist Entscheiden dasselbe wie Prüfen? Nein. Prüfen beurteilt ein einzelnes Ergebnis. Entscheiden bedeutet, aus vielen brauchbaren Richtungen eine auszuwählen und ein Team dahinter zu vereinen.

Ersetzt ALLO Figma, Jira oder Drive? Nein. Behalten Sie diese Tools. ALLO sitzt zwischen dem Machen der Arbeit und ihrer Umsetzung, dort, wo Optionen verglichen und eine Richtung gesetzt wird.

Worin unterscheidet sich ALLO von Miro oder FigJam? Diese sind für Workshops gebaut, und die Boards werden verlassen, sobald die Session vorbei ist. ALLO hält Optionen, Versionen, Feedback und Entscheidungen eines Projekts, während die Arbeit weitergeht.

Woran erkennen wir, ob sich KI auszahlt? Nicht am Zählen von Prompts. Zeit bis zur Entscheidung, Anzahl der Review-Runden und wie viel vom Generierten am Ende wirklich ausgeliefert wird.