Michael Ghezzo (Confare): Zehn Wahrheiten über die Zukunft von AI – zwischen Erwartung und Wirklichkeit

Das Gartner Symposium in Barcelona zählt zu den wichtigsten Treffpunkten der europäischen IT- und CIO-Community. Vier Tage lang präsentieren Analyst:innen ihre Einschätzungen zu Technologien, Markttrends und Führungsfragen – begleitet von einem dichten Programm aus Keynotes, Studien, Diskussionsformaten und vielen Gesprächen abseits der Bühne.
Ich war auch diesmal vier Tage vor Ort, habe Sessions verfolgt, CIOs getroffen und versucht, die Vielzahl an Eindrücken in einen Zusammenhang zu bringen. Erst im Gesamtbild zeigt sich, welche Entwicklungen tatsächlich Gewicht haben – und was kurzfristiger Hype ist.
1. Der Human-in-the-Loop-Ansatz ist an einer Grenze angekommen
Gleich zu Beginn des Symposiums wurde ein Befund formuliert, der weitreichender ist als viele Einzeltrends:
Der klassische Human-in-the-Loop-Ansatz trägt in vielen KI-Szenarien nicht mehr.
Nicht, weil Menschen überflüssig wären, sondern weil menschliche Eingriffe in exponentiellen Systemen zum Engpass werden. Unternehmen müssen neu definieren, was menschliche Entscheidung bedeutet – und wo sie Produktivität eher hemmt als schützt.
Ein Paradigmenwechsel, der sich durch viele Sessions zog, oft ohne explizit angesprochen zu werden.
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2. Der AI-Hype überlagert vieles – die Realität bleibt nüchterner
AI war das Leitmotiv des gesamten Symposiums.
Doch abseits der Bühne zeigte sich ein anderes Bild:
- Nur rund 11 % der AI-Initiativen liefern heute messbaren Business-Impact.
- Viele Projekte enden bei Effizienzgewinnen.
- Operative Realität und technologische Erwartung driften auseinander.
- CIOs spüren wachsenden Erwartungsdruck – und gleichzeitig AI-Müdigkeit.
Zwischen Vision und Realität bleibt eine Lücke, die sich nicht mit mehr Technologie schließen lässt.
3. Probleme werden zu selten präzise formuliert – ein unterschätzter Engpass
Der vielleicht wichtigste kulturelle Impuls kam von Michelle Dickinson:
Während Kinder unentwegt Fragen stellen, verlernt der Erwachsene – und erst recht die Organisation – diese grundlegende Form des Lernens.
Das Ergebnis ist kein Denkproblem, sondern ein Frageproblem:
Wird nicht mehr gefragt, wird auch seltener wirklich verstanden, was ein Problem ist – geschweige denn, wie man es lösen kann.
Und genau das wurde im Verlauf der vier Tage spürbar:
Viele AI-Initiativen scheitern nicht an Technik, sondern daran, dass die Ausgangsfrage unklar ist.
4. Die CIO-Rolle verändert sich strukturell – nicht nur in Nuancen
Die neue Gartner-Studie teilte die CIO-Verantwortung in vier Wirkungsfelder. Nur ein kleiner Teil deckt heute alle ab, aber ein Großteil der CIOs will künftig breiter wirken.
In den persönlichen Gesprächen zeigte sich:
Die CIO-Rolle folgt keinem stabilen Muster mehr. Sie ist stärker geschäftsorientiert, unmittelbarer für Wertschöpfung verantwortlich und zugleich täglich mit Unsicherheiten konfrontiert – von geopolitischen Risiken bis zu Fachkräftemangel und technologischer Überkomplexität.
CIOs orchestrieren nicht mehr nur IT-Landschaften.
Sie navigieren Zukunftsfähigkeit.
5. Agility, Risk, Tenacity – die unterschätzten Erfolgsfaktoren
Gartners Analyse der Top-Performer war überraschend untechnisch:
Nicht Industrie, Budget oder Teamgröße machen einen CIO erfolgreich, sondern:
- Agility: kurze Schleifen, schnelle Entscheidungen, frühes Testen.
(Metallica als anschauliches Beispiel.) - Risk: Risikokompetenz als aktive Führungsdisziplin.
- Tenacity: Beharrlichkeit in der Wertorientierung statt Effizienzfixierung.
Kurz:
Es entscheidet nicht die Technologiegeschwindigkeit, sondern die Entscheidungsgeschwindigkeit.
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6. Die Talent-Pipeline bekommt Risse – und das hat systemische Folgen
Wenn AI operative Tätigkeiten und Einstiegspositionen ersetzt, fehlt jene Generation, die später Führung übernimmt.
Gartner beschreibt das als „Borrowed Intelligence“:
Kompetenz wird ausgelagert, bevor sie aufgebaut wurde.
Ein Thema, das weniger das Heute betrifft, aber das Morgen prägen wird – und das viele CIOs stärker beschäftigt als die meisten Technologiefragen.
7. Die Sicherheitsarchitektur verschiebt sich grundlegend
Mehrere Sessions machten deutlich:
Cybersecurity verändert sich schneller als das Sicherheitsdenken der Organisationen.
Leigh McMullen argumentierte, dass AI im Security-Bereich oft dort eingesetzt wird, wo sie wenig bringt – und an den entscheidenden Stellen fehlt: in der Prävention, der Reduktion von False Positives und der Verbesserung der Teamkollaboration.
Zusätzlich kommen neue Faktoren hinzu:
- Quantencomputing verändert die Angriffslandschaft.
- Autonome Attacken werden Realität.
- Datenschutz wird so teuer, dass Datenlöschung zur Standardstrategie werden könnte.
- „Data is the toxic waste of the future.“ – nicht als Alarmismus, sondern als nüchterne Kostenrechnung.
8. Europa steht vor einer strategischen Frage: digitale Eigenständigkeit
Mehrere Vorträge, insbesondere zu China, machten sichtbar:
Die globalen Ökosysteme entwickeln sich auseinander.
- Plattformmacht in den USA
- Halbleiterabhängigkeit von Asien
- kaum wahrgenommene Open-Source-Dynamiken in China
- fragmentierte Initiativen in Europa
Damit rückt eine Frage ins Zentrum, die CIOs zunehmend beschäftigt:
Wie viel Souveränität ist überhaupt erreichbar – und wie viel ist notwendig?
9. Die Trendlisten zeigen weniger neue Technik – und mehr grundlegende Verschiebungen
Die großen Trendkategorien – AI-native Development, Domain-LLMs, Multi-Agent Systems, Physical AI, Digital Provenance – sind weniger technische Fortschritte als Hinweise auf einen strukturellen Wandel.
Im Kern geht es um drei Entwicklungen:
- Software entsteht zunehmend um AI herum – nicht als Ergänzung.
- Modelle werden wichtiger als Datenbestände. Wer nicht modellieren kann, verliert Anschluss.
- Steuerung wird zur Navigationsaufgabe. Systeme handeln autonomer, klassische Kontrollmechanismen greifen weniger.
Die Zukunft von IT besteht damit weniger aus neuen Tools als aus neuen Entstehungs- und Steuerungslogiken.
10. Gestaltung wird wichtiger als Technologie
Der vielleicht substanziellste Eindruck der vier Tage:
Technologie ist nicht der Engpass.
Organisationen sind es – und die Menschen, die sie führen.
Damit rückt ein Thema in den Vordergrund, das das Symposium nicht explizit benannt hat, das aber unter vielen Gesprächen lag:
Die Zukunft wird von jenen geprägt, die gestalten wollen – nicht von jenen, die nur verwalten.
Und genau hier schließt sich der Kreis zum Motto der kommenden Confare CIOSUMMITs:
Digitale Schöpfung – Create. Inspire. Own.
Nicht als Optimismusformel, sondern als Beschreibung dessen, was CIOs in Zukunft brauchen:
- Create: Wert schaffen, nicht nur Abläufe beschleunigen.
- Inspire: Menschen mitnehmen, wenn Strukturen unscharf werden.
- Own: Verantwortung übernehmen, wenn klare Rahmen fehlen.
Die vier Tage in Barcelona haben viele Antworten angeboten –
aber vor allem gezeigt, welche Fragen jetzt gestellt werden müssen.
Du willst mehr wissen über meine persönlichen Eindrücke, Erlebnisse und Einsichten vom Gartner Symposium 2026 – in diesen vier Beiträgen habe ich meine Gedanken zusammengefasst:
Barcelona – Seit Jahrhunderten ein Ort des Aufbruchs. Heute ein Treffpunkt für Europas CIOs
Data is the Toxic Waste of the Future – und andere unbequeme Gedanken aus Barcelona.



1 comment
Wow – das sind spannende Punkte (und gleich so viele)
Hier mal meine Gedanken zu Punkt 1:
Spannend finde ich die Beobachtung, dass menschliche Eingriffe in exponentiellen Systemen zum Engpass werden – das sehe ich in vielen Organisationen genauso. Gleichzeitig wirkt es auf mich weniger wie das Ende von „Human in the loop“, sondern wie der Hinweis, dass wir viel bewusster entscheiden müssen, wo welche Form der Mensch–AI-Kollaboration passt.
Mir hilft dafür das Cynefin-Framework (Clear, Complicated, Complex, Chaotic) als Kompass: 
• Im Clear-Bereich (klare Ursache-Wirkung, z.B. Standardprozesse) kann man tatsächlich weitgehend automatisieren: AI first, meist no human in the loop – außer das Fehlerrisiko ist hoch (z.B. Compliance).
• Im Complicated-Bereich macht human on the loop Sinn: Die AI analysiert, der Mensch prüft Flow,,Kontext, „gut genug?“ und ob der Agent mit der Zeit driftet.
• Im Complex-Bereich brauchen wir human in the loop – human first, augmented by AI: AI erkennt Muster, dient als Sparring-Partner, hilft Hypothesen und Experimente zu definieren.
• Im Chaotic-Bereich ist zunächst ohnehin human first: erst Stabilität schaffen, dann kann AI wieder unterstützen.
Dazu kommt noch eine fünfte, oft übersehene Zone: Situationen, in denen noch unklar ist, in welchem Bereich wir uns überhaupt bewegen – da geht es zuerst um Sensemaking, nicht um Automatisierung.
Vielleicht ist die spannendere Botschaft also weniger „Human-in-the-loop ist am Ende“, sondern: Automatisierung nach Kontext differenzieren – dann wird der Mensch nicht zum Flaschenhals, sondern zum Navigator. – just my 2 cents