Hype-Zyklus
Der Hype-Zyklus beschreibt ein wiederkehrendes Muster: Eine neue Technologie wird zuerst maßlos überschätzt, danach enttäuscht sie, und erst später findet sie ihren realistischen Platz. Das Modell stammt vom Marktforschungsunternehmen Gartner und wird oft benutzt, um Investitionen und Schlagzeilen einzuordnen.
Neue Technologien werden selten gleichmäßig ernst genommen. Am Anfang reden alle darüber, die Erwartungen steigen sehr schnell. Dann zeigt sich, dass die Technik längst nicht alles kann, was versprochen wurde. Die Begeisterung kippt in Enttäuschung, oft genauso übertrieben wie vorher der Jubel. Erst danach setzt sich die Technik in kleineren, realistischen Anwendungen durch. Dieses Auf und Ab nennt man Hype-Zyklus. Es ist eine Beobachtung über das Verhalten von Menschen und Märkten, kein Naturgesetz.
Warum Anleger und Redaktionen die Kurve im Kopf haben
Der Hype-Zyklus ist vor allem ein Werkzeug gegen zwei typische Fehler. Der erste Fehler ist, eine Technologie am Höhepunkt der Begeisterung für fertig zu halten. Der zweite Fehler ist, sie in der Phase der Enttäuschung für gescheitert zu erklären. Beides passiert regelmäßig, und beides kostet Geld.
Ein klassisches Beispiel ist das Internet um das Jahr 2000. Damals stiegen die Kurse von Internetfirmen enorm, dann brach der Markt ein. Viele Firmen verschwanden, und die Technik galt kurzzeitig als überschätzt. Trotzdem hat das Internet danach fast jeden Lebensbereich verändert. Der Zusammenbruch betraf die Erwartungen, nicht die Technologie selbst.
Für Nachrichten über künstliche Intelligenz ist das besonders nützlich. Wenn ein Unternehmen behauptet, sein Produkt werde eine ganze Branche ersetzen, lohnt die Rückfrage nach heutigen Kunden. Der Hype-Zyklus liefert dafür eine einfache Faustregel: Je lauter das Versprechen, desto genauer sollte man auf konkrete Ergebnisse schauen.
Die fünf Phasen der Kurve
Das Modell teilt den Verlauf in fünf Abschnitte. Am Anfang steht ein technischer Auslöser, etwa eine Erfindung oder eine erste öffentliche Demonstration. Danach folgt der Gipfel der überzogenen Erwartungen. In dieser Phase gibt es viele Berichte, viele Firmengründungen und wenige belastbare Ergebnisse.
Anschließend fällt die Kurve in das sogenannte Tal der Enttäuschungen. Projekte scheitern, Geldgeber ziehen sich zurück, das Thema verschwindet aus den Schlagzeilen. Wer die Technik weiterentwickelt, arbeitet jetzt meist ohne großes Publikum. Danach steigt die Kurve langsam wieder an, im sogenannten Pfad der Erleuchtung. Hier verstehen Unternehmen zum ersten Mal genau, wofür die Technik taugt und wofür nicht.
Am Ende steht das Plateau der Produktivität. Die Technologie ist dann normal geworden und wird einfach benutzt. Wichtig ist eine Einschränkung: Die Kurve zeigt Aufmerksamkeit, nicht Leistungsfähigkeit. Sie sagt außerdem nicht voraus, wie lange eine Phase dauert. Manche Technologien brauchen zwanzig Jahre bis zum Plateau, andere erreichen es nie und verschwinden im Tal.
Der Hype-Zyklus in aktuellen KI-Debatten
Das Modell taucht heute vor allem in Diskussionen über künstliche Intelligenz auf. Sprachmodelle wie ChatGPT lösten ab 2022 eine Welle enormer Erwartungen aus. Parallel dazu argumentieren Kritiker, dass viele Unternehmen mit KI bisher kaum Gewinn machen. Beide Lager benutzen dieselbe Kurve, nur an unterschiedlichen Stellen.
Ähnliche Verläufe kennt man von Kryptowährungen, dem Metaverse oder dem selbstfahrenden Auto. Bei autonomen Fahrzeugen wurde um 2018 der Serienstart für wenige Jahre später angekündigt. Heute fahren Robotaxis in einzelnen Städten, aber nicht überall. Das ist typisch für den späteren Teil der Kurve: kleiner als versprochen, aber real.
Ein häufiger Irrtum ist, den Hype-Zyklus als Prognosewerkzeug zu behandeln. Er sagt nicht, wann eine bestimmte Technik das Tal verlässt. Auch die Einordnung einzelner Technologien in die Kurve ist eine Einschätzung, keine Messung. Sinnvoll ist er als Denkhilfe: Er trennt die Frage, wie viel geredet wird, von der Frage, was tatsächlich funktioniert.