Beyond the AI Hype: Was Pip Klöckner auf der OMR gezeigt hat, und was wir bei ChangeMy.AI daraus mitnehmen

Ich war auf der OMR in Hamburg, und Pflichttermin war wie jedes Jahr der Vortrag von Philipp „Pip" Klöckner. „Beyond the AI Hype", 137 Slides in einer guten halben Stunde, durchgetaktet wie ein Schweizer Uhrwerk. Vorab: Alle Credits gehen an Pip. Diese Dichte an Daten, dieses Tempo, dieser trockene Humor, ich kenne niemanden in der DACH-Szene, der das Niveau hält. Wenn du das Deck noch nicht gesehen hast: runterladen über pipnet.substack.com. Pflichtlektüre.

Ich nehme hier ein paar Thesen raus, die mich besonders getroffen haben, weil sie sich mit dem decken, was wir bei ChangeMy.AI jeden Tag in der Praxis sehen. Quellenangaben sind die, die Pip in seinem Deck nennt; die kuratorische Leistung gehört ihm. Das vollständige Video des Vortrags findest du auf YouTube, die Originalpräsentation gibt es hier als PDF.

> "Where we are. What to expect." Philipp Klöckner, OMR 2026

Auf dem Weg durchs Tal

Pips Eröffnung: Wir sind durch den Peak-Hype durch, jetzt kommt die ehrliche Arbeit. Capabilities entwickeln sich schneller denn je, aber die breite Adoption hinkt massiv hinterher.

Genau das beobachte ich bei unseren KMU-Terminen. In Vorstandsgesprächen geht es das erste Mal in die ernsthafte Diskussion über produktive KI-Anwendungen, nicht weil keiner ChatGPT kennt. Sondern weil zwischen „ich hab's privat ausprobiert" und „wir machen das produktiv mit RAG, SSO, on-premises, EU AI Act-konform" ein Graben von 18 Monaten liegt.

„Using AI is not a shortcut; it's a confession"

Eine der besten Lines des Decks. Pips Punkt: Wer seinen Output mit Em-Dashes und „fake dialectic" zukleistert, signalisiert keine Produktivität, sondern Faulheit.

> „Using AI is not a shortcut; it's a confession." Pip Klöckner, OMR 2026

*Quelle laut Deck:* Barron's, „AI Is Changing How Companies Talk to Shareholders. Here Is the Red Flag for Readers." von Shaina Mishkin, April 2026.

Bei uns intern haben wir dazu eine simple Regel: KI ist Werkzeug, nicht Autor. Wenn ich ein Förderdokument schreibe oder eine Präsentation baue, dann ist das Endprodukt meine Argumentation, mit dem Tempo der KI gebaut. Niemand merkt, ob im Hintergrund ein Modell mitgelaufen ist, weil der Inhalt zu spezifisch, zu kontextual, zu Waldviertel ist, als dass ein Plain-Vanilla-Prompt das ausspucken könnte.

Tokens werden spottbillig

Pips Rechenbeispiel: Krieg und Frieden komplett verarbeiten (1.000 Seiten, 300.000 Tokens) kostet auf NVIDIA Blackwell rund 15 Cent. Die komplette deutsche Steuergesetz-Sammlung (4.400 Seiten, 1.400.000 Tokens) kostet 70 Cent.

*Quelle laut Deck:* Cerebras, NVIDIA.

Diese Ökonomie ist der Grund, warum unser Geschäftsmodell überhaupt funktioniert. Wir liefern unseren Kunden produktive AI-Setups, weil wir mit Inference-Kosten im Cent-Bereich operieren und die Wertschöpfung im Code, nicht in der Lizenz, liegt. Komplette Bestellsysteme migrieren wir heute in zwei Wochen von Legacy-Software auf eine AI-first-Plattform. Vor zwei Jahren wäre das ökonomisch unmöglich gewesen.

More Pilots than Lufthansa

Pips B2B-Adoption-Slide hat mich zum Lachen gebracht und gleichzeitig die Realität getroffen. 88 Prozent der Unternehmen nutzen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion, aber nur 7 Prozent haben sie wirklich skaliert. 30 Prozent stecken im Pilotbetrieb fest, 32 Prozent experimentieren noch.

*Quelle laut Deck:* McKinsey & Company.

Mein Vorbehalt: Im österreichischen Mittelstand ist „Pilot" oft das Codewort für „wir tun so, als würden wir was tun". Was tatsächlich funktioniert: Ein konkretes Schmerzproblem, eine klare 60 bis 120-Tage-Roadmap, Code-Ownership beim Kunden. Kein „Innovation Lab", kein Sandboxing in die Bedeutungslosigkeit. Unsere Systeme laufen seit Monaten im Echtbetrieb. Keine Pilotphase. Live.

Retention is all you need, und 99,7 Prozent zahlen nicht für AI

Diese beiden Slides muss man zusammen lesen. 84 Prozent der Weltbevölkerung haben nie KI genutzt, 16 Prozent nutzen kostenlose Chatbots, 0,3 Prozent zahlen 20 Dollar im Monat, 0,04 Prozent nutzen Coding-Tools.

*Quelle laut Deck:* Damian Player (Datenstand Februar 2026, 8,1 Mrd. Menschen).

Und bei den zahlenden Nutzern: Die ChatGPT-Monatsretention pendelt nach den ersten zwölf Monaten zwischen 40 und 50 Prozent.

*Quelle laut Deck:* a16z Growth, basierend auf Yipit Data und a16z-eigener Analyse.

Übersetzt für unsere Welt: Adoption ist das eigentliche Produkt. Das beste Modell hilft nichts, wenn die Sekretariatskraft es nicht öffnet. Deshalb investieren wir bei jedem Projekt so viel Zeit ins Onboarding wie in den Build. Wir sitzen vor Ort, zeigen Workflows, schrauben Buttons direkt an der UI, bis es wirklich genutzt wird.

3 von 4 B2B-Kunden gewinnt Anthropic

Pips These zum Anthropic-Erfolg: Code als Domäne ist instant verifizierbar, schafft Lock-in über Workflows und ermöglicht einen Self-Optimization-Loop. Bei Erstkäufern liegt Anthropic mittlerweile bei rund 70 Prozent Marktanteil, OpenAI bei 30.

*Quelle laut Deck:* Ramp, Share of companies who chose Anthropic vs. OpenAI when spending on AI for the first time.

Diese Folie hab ich mir gemerkt. Wir bei ChangeMy.AI bauen genau auf diese Mechanik, nur eine Schicht drüber: Wir liefern den Kunden nicht die KI, sondern das maßgeschneiderte System, in dem die KI arbeitet. Das Endergebnis: Der Kunde bekommt seinen Code als Werkvertrag übertragen, keine Lizenzgebühren, kein Vendor-Lock-in. Anthropic verdient an unseren Inference-Calls, wir am Build und an der laufenden Weiterentwicklung. Funktioniert für alle Seiten.

Aber China erreicht 90 Prozent der Leistung

USA investiert 23x so viel wie China, aber die chinesischen Modelle haben aufgeschlossen. Pip nennt das die „Pharma-Logik" der Frontier-Labore: ein Monat Patentschutz, dann kommt das Generikum. In seinem Pricing-Vergleich der April-2026-Top-Modelle kostet ein DeepSeek-V4-Token-Bundle einen Bruchteil von Claude Opus oder GPT-5.5.

*Quellen laut Deck:* Artificial Analysis Intelligence Index v4.0 für die Leistungskurven; Artificial Analysis Pricing für den Kostenvergleich.

Für uns heißt das: Wir setzen bewusst auf eine modellagnostische Architektur. Lokale Qwen- und Llama-Varianten parallel zu Cloud-APIs. Wenn morgen eine neue China-Variante für ein Zehntel des Preises die gleiche Qualität liefert, switchen wir ohne Refactoring. Das ist keine theoretische Option, das ist Realbetrieb.

Nicht KI, sondern der CFO killt deinen Job

Pips bitterster Slide: In den vergangenen elf Monaten haben Tech-Konzerne über 270.000 Stellen abgebaut, mit dem März-Peak bei 49.452 Entlassungen. Amazon, Microsoft, Meta, Oracle, Intel, Dell, alle kompensieren CapEx mit Layoffs. Es ist nicht die KI, die Stellen frisst, sondern das bilanztechnische Ausgleichen der KI-Investitionen.

*Quelle laut Deck:* trueup.

Im KMU sieht es anders aus. Die Geschäftsführer, mit denen ich rede, wollen keine Mitarbeiter abbauen. Sie wollen mehr Output mit dem Team, das sie haben. Im österreichischen Mittelstand ist Fachkräftemangel das eigentliche Wachstumsproblem, nicht zu hohe Personalkosten. KI ist hier Verstärker, nicht Ersatz. Das ist eine fundamental andere Story als bei den Big6.

Das offene Netz stirbt langsam

Die nüchternste Zahl des ganzen Decks: Anthropic lädt deine Webseite 70.900 Mal herunter, bevor sie dir einen einzigen Besucher zurückschickt. Bei Perplexity sind es 202 zu 1, bei OpenAI 1.600 zu 1, bei Google 9,4 zu 1.

*Quelle laut Deck:* Cloudflare Radar, Crawl-to-refer ratio.

Das ist ein Weckruf für jedes KMU mit SEO-Strategie. Was passiert, wenn die Antwort direkt in der Konversation steht und kein Klick mehr auf deine Seite kommt? Die strategische Antwort darauf hat bei uns längst begonnen: Eigene Kundenkanäle, eigene Apps, direkte Kunden-Loops. Wer im Jahr 2026 ausschließlich auf Google-Traffic baut, plant sein eigenes Aussterben.

Was ich mitnehme

Pips Vortrag ist keine Inspiration. Es ist eine Lage-Einschätzung. Und sie deckt sich zu 90 Prozent mit dem, was wir bei ChangeMy.AI täglich erleben:

1. Die Modelle sind besser als die Adoption.
2. Code-Ownership ist der Burggraben des KMU.
3. Modellagnostik schlägt Modell-Religion.
4. Adoption ist das Produkt, nicht das Modell.
5. Im DACH-Mittelstand ist KI Verstärker, nicht Ersatz.

Wer Pip noch nicht abonniert hat: pipnet.substack.com. Vielen Dank, Pip, für die Stunde Klartext. Wenn du Lust hast, den Hype hinter dir zu lassen und einfach saubere Implementierung willst, meld dich für ein kurzes Erstgespräch.

Material zum Vortrag

• Originalpräsentation als PDF: pip-kloeckner-omr-2026-beyond-the-ai-hype.pdf
• Video des Vortrags: Beyond the AI Hype, OMR 2026 auf YouTube
• Pip auf Substack: substack.com/@pipnet
• Doppelgänger Tech Talk Podcast: einer der besten deutschsprachigen Tech-Podcasts, klare Empfehlung

Quellen im Überblick

Das vollständige Deck von Philipp Klöckner („Beyond the AI Hype", OMR 2026) mit allen Originalquellen ist abrufbar unter pipnet.substack.com. Die in diesem Beitrag zitierten Datenpunkte stammen aus den dort angegebenen Originalquellen: Barron's, Cerebras, NVIDIA, McKinsey & Company, Damian Player, Andreessen Horowitz / a16z Growth (Yipit Data), Ramp, Cloudflare Radar, Artificial Analysis und trueup. Die kuratorische Leistung und die deutschen Pointierungen gehören Pip Klöckner.

*Thomas Draxler ist Gründer und CEO von ChangeMy.AI. Wir bauen AI-first-Betriebssysteme für den DACH-Mittelstand. Aus dem Waldviertel.*