Wer Software evaluiert, begegnet KI-Versprechen auf jeder Produktseite. Für Gründer und Tech-Entscheider wird es zunehmend schwerer, echte Lösungen von Marketing-Hype zu unterscheiden. Dieser Beitrag zeigt, woran sich substanzielle KI-Funktionen von leeren Ankündigungen unterscheiden lassen – und welche Fragen du im nächsten Vendor-Gespräch stellen solltest.

Kurzantwort

„Our AI does this" klingt vielversprechend – bis man nach konkreten Benchmarks oder Referenzen fragt. Häufig steckt dahinter keine fertige Lösung, sondern ein Projektangebot für gemeinsame Entwicklung. Die entscheidende Gegenfrage lautet: „Was genau ist Ihr Deliverable – heute, out of the box?"

Was steckt hinter dem KI-Versprechen?

KI-Features sind heute kein Differenzierungsmerkmal mehr, sondern Standard-Marketing. Laut Stanford AI Index 2026 hat Generative AI in drei Jahren eine Adoptionsrate von 53 % der Weltbevölkerung erreicht – schneller als PC oder Internet es getan haben. Das Ergebnis: Fast jeder Softwareanbieter bewirbt inzwischen eine „KI-Funktion", unabhängig davon, wie ausgereift sie tatsächlich ist.

Das Problem ist nicht die Technologie, sondern die Kommunikation. Anbieter sprechen von „unserer KI", meinen damit aber oft sehr unterschiedliche Dinge: ein feinabgestimmtes Modell, ein generischer LLM-Wrapper, ein geplantes Feature – oder ein Projekt, das erst noch aufgesetzt werden muss.

Warum das für Käufer gefährlich ist

Unklare KI-Versprechen kosten Zeit, Geld und Vertrauen. Ein Demo-Call klingt überzeugend. Die Produktseite verspricht Automatisierung. Und dann stellt sich im Detail heraus: Das Angebotene ist kein Produkt, sondern eine Dienstleistungsofferte.

Für Pre-Seed-Gründer ist das besonders kritisch. Jede Stunde in einem Vendor-Call, der mit „wir müssten das gemeinsam entwickeln" endet, ist verlorene Zeit. Laut Stanford AI Index 2026 nutzen 70 % der befragten Unternehmen KI bereits in mindestens einer Geschäftsfunktion – der Marktdruck ist also real. Aber Adoption bedeutet nicht, dass jedes Tool hält, was es verspricht.

Die wichtigsten Warnzeichen im Verkaufsgespräch

„Unsere KI macht das" – ohne Demo

Eine KI-Funktion, die nicht live gezeigt werden kann, existiert für den Käufer nicht. Behauptungen ohne Demonstration sind kein Produkt-Feature, sondern ein Roadmap-Wunsch.

Benchmarks auf Nachfrage nicht verfügbar

Seriöse Anbieter haben Benchmark-Ergebnisse – intern, mit Kundendaten oder auf öffentlichen Datasets. Wer auf Nachfrage ausweicht oder nur vage Prozentzahlen nennt, hat die Lösung nicht validiert.

„Wir würden das gemeinsam trainieren"

Dieser Satz markiert den Übergang von Produkt zu Dienstleistung. Das kann legitim sein – aber es ist nicht das, was auf der Produktseite stand. Hier liegt oft der größte Erwartungsbruch.

Referenzen fehlen oder sind generisch

„Mehrere DAX-Konzerne nutzen uns" ohne Namen, ohne Case Study, ohne konkreten Use Case ist kein Beweis. Referenzen sollten nachprüfbar und zum eigenen Kontext passend sein.

Der Use Case wird erst im Call definiert

Wenn der Anbieter dich im Gespräch fragt, wie du die KI einsetzen möchtest, und dann erklärt, dass das grundsätzlich möglich sei – ist das kein Produktgespräch, sondern eine Bedarfserhebung für Custom Development.

So führst du ein Vendor-Gespräch richtig

1. Stelle die Deliverable-Frage zuerst. „Was genau liefern Sie – today, out of the box, ohne weiteres Setup?" Die Antwort sagt mehr als jede Demo.

2. Fordere Benchmark-Ergebnisse ein. Auf welchem Datensatz? Mit welcher Metrik? Im Vergleich zu welcher Baseline? Wenn diese Fragen nicht beantwortet werden können, ist die Lösung nicht validiert.

3. Frag nach passenden Referenzkunden. Nicht nach der Gesamtkundenliste – sondern nach Kunden mit ähnlichem Use Case, ähnlicher Datenlage, ähnlicher Unternehmensgröße.

4. Trenne Produkt von Projekt. Ein Produkt wird gekauft und kann sofort getestet werden. Ein Projekt wird beauftragt und braucht Zeit, Budget und Risikotoleranz. Beides ist legitim – aber es sind verschiedene Kaufentscheidungen.

5. Teste vor dem Commitment. Jeder Anbieter mit einer echten Lösung bietet einen Proof of Concept oder Trial an. Wer das ablehnt oder stark verzögert, hat kein fertiges Produkt.

6. Dokumentiere Versprechen. Was wurde im Call zugesagt? Versprechen aus Gesprächen sollten vor dem Vertragsschluss schriftlich bestätigt werden – als einfache E-Mail reicht das aus.

Häufige Fehler beim Softwarekauf mit KI-Bezug

• Die Produktseite wörtlich nehmen. Marketing-Copy beschreibt Idealpotenzial, nicht aktuellen Produktumfang. Immer nachfragen, was heute live ist.

• Demos ohne eigene Daten akzeptieren. Eine KI, die auf Demo-Daten gut funktioniert, muss auf echten Betriebsdaten nicht dasselbe leisten. Eigene Testdaten mitbringen.

• Buzzwords als Qualitätsindikator werten. „LLM-powered", „agentic", „multimodal" beschreiben Architekturentscheidungen, keine Qualitätsniveaus.

• Zu viel Zeit in erste Calls investieren, ohne die Grundlagen zu klären. Die Deliverable-Frage kann in den ersten fünf Minuten gestellt werden. Sie muss nicht am Ende des 43-Minuten-Calls kommen.

• Custom Development als Lösung akzeptieren, wenn man ein Produkt braucht. Ein gemeinsames Entwicklungsprojekt ist kein schlechtes Angebot – aber es verändert Kosten, Zeithorizont und Risikoprofil fundamental.

Beispiel aus der Praxis

Situation: Evaluierung von Anbietern für einen Datenbereinigungsschritt in einer Datenpipeline. Keine Off-the-shelf-Lösung, aber ein klar definierter Use Case mit messbaren Anforderungen.

Anbieter A: Zeigte sofort eine Live-Demo auf ähnlichen Daten, nannte konkrete Genauigkeitsmetriken, stellte zwei Referenzkunden mit vergleichbarem Setup vor. Gespräch: 30 Minuten, klares Ergebnis.

Anbieter B: 43-Minuten-Call, überzeugende Produktpräsentation, KI-Features prominent beworben. Auf die Frage nach Benchmarks: „Das hängt stark vom Datensatz ab." Auf die Frage nach Referenzen: „Wir haben große Kunden, aber die können wir nicht nennen." Fazit: „Wir würden gemeinsam ein Projekt aufsetzen und das Modell für euren Use Case trainieren."

Der Unterschied liegt nicht in der Technologie – sondern in der Ehrlichkeit über das, was heute tatsächlich lieferbar ist.

FAQ

Wie erkenne ich, ob eine KI-Funktion wirklich produktreif ist? Eine produktreife KI-Funktion kann sofort demonstriert werden, hat validierte Benchmark-Ergebnisse und wird von Referenzkunden eingesetzt. Fehlt eines davon, ist die Lösung entweder noch in Entwicklung oder nicht für den beschriebenen Use Case geeignet.

Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Produkt und einem KI-Projekt? Ein Produkt ist fertig, testbar und kann sofort genutzt werden. Ein Projekt ist ein Entwicklungsauftrag mit offenem Ausgang, eigenem Budget und eigenem Zeithorizont. Produktseiten bewerben oft Produkte – und liefern im Gespräch Projekte.

Darf ich als Käufer nach internen Benchmarks fragen? Ja – und das solltest du. Ein seriöser Anbieter hat diese Daten. Wenn sie nicht geteilt werden können, ist das ein Signal, kein Datenschutzproblem.

Was tue ich, wenn der Anbieter keine Referenzen nennen kann? Frag nach einem Proof-of-Concept mit deinen eigenen Daten. Wenn das nicht möglich ist oder stark verzögert wird, ist das ein klares Warnzeichen.

Gilt das nur für KI-Features oder auch für andere Software? Grundsätzlich gilt dasselbe für jede komplexe Software. KI erhöht aber die Intransparenz, weil Begriffe wie „trainiertes Modell" oder „agentic workflow" ohne Kontext wenig aussagen.

Fazit

„Our AI solves this" ist kein Qualitätsmerkmal – es ist ein Gesprächseinstieg. Die entscheidende Frage dahinter lautet: Was genau wird geliefert, wann, in welcher Qualität, und mit welchem Nachweis? Wer diese Fragen früh im Gespräch stellt, spart Zeit – und landet seltener bei „lass uns gemeinsam ein Projekt starten", wenn er eigentlich ein Produkt gesucht hat. Und wer selbst auf der anderen Seite steht und Software verkauft: Präzision über das eigene Deliverable ist kein Nachteil. Es ist der kürzeste Weg zu Vertrauen.

Quellen

¹ Stanford HAI, AI Index Report 2026, April 2026. Generative AI erreichte in drei Jahren 53 % globale Adoptionsrate – schneller als PC oder Internet. https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report

² Stanford HAI, AI Index Report 2026, April 2026. 70 % der befragten Unternehmen nutzen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion. https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report