Bei Flachbildschirmen war Warten rational, weil das Produkt „fertig“ war und der Preis stetig fiel. Bei Enterprise AI ist das anders: Der entscheidende Aufwand steckt in Daten, Prozessen, Training und Governance, und der lässt sich nicht durch günstigere Tokens wegwarten. Studien zeigen kurzfristig eher moderate Produktivitätsgewinne, aber nur, wenn Unternehmen in diese „langweiligen“ Ergänzungen investieren, und der Einstieg hat eine Lernkurve mit Anlaufdip. Wer wartet, verschiebt diesen Dip nur nach hinten und gibt Wettbewerbern Zeit, den Vorsprung aufzubauen.
