Microsoft Chef Satya Nadella warnt Unternehmen, bei KI die Geschäftsgeheimnisse zu schützen

Es gibt Tage, da fällt einem die Kinnlade herunter. Seit über einem Jahr warne ich hier im Blog, dass Unternehmen, die KI einsetzen, darauf achten sollen, dass die Firmeninterna intern bleiben. Nun hat Satya Nadella, Microsofts Chef, in einem längeren Post auf X daran erinnert, dass Unternehmen bei KI ihre "Intellectual Property" (geistiges Eigentum, Geschäftsgeheimnisse und Wissen) schützen müssen. Vorher hat der Palantir CEO, Alex Karp, vor dem Raub des geistigen Eigentums durch KI-Anbieter gewarnt.

Erst Palantir CEO Alex Karp zum Thema

Ich hole mal etwas aus, denn das Thema liegt schon einige Tag bei mir auf dem Tisch. Der Chef von Palantir, Alex Karp, hatte bereits Ende Juli 2026 deutlich gemacht, was er von einigen AI-Riesen wie Anthropic und OpenAI hält. Nachfolgender Tweet enthält eine TV-Interview-Aufzeichnung von CNBC.

Die Zusammenfassung: Innerhalb von zwei Minuten hat Alex Karp die gesamte KI-Branche im CNBC-Beitrag auseinandergenommen. Der Palantir CEO habe Sam Altman und Dario Amodei dabei entlarvt, wie sie jedes Fortune-500-Unternehmen ausnehmen. Im Tweet wird Karp mit folgender Aussage zitiert:

"Every single enterprise in this country, these people are LIVID. They are paying for tokens that create no value. These people are stealing the weights and alpha of my business."

Übersetzt merkt Karp an, dass "die Leute in jedem einzelnen Unternehmen in diesem Land [USA] wütend sind. Sie zahlen für Token, die keinen Wert schaffen. Diese Leute [aus der AI-Industrie] stehlen die Gewichte und den Alpha-Faktor 'meines Geschäfts'." Karp sagte laut obigem Tweet wörtlich, das gesamte Geschäftsmodell der Pionier-KI sei die Ausbeutung geistigen Eigentums, getarnt als Abonnement.

Dann zerlegte Karp auch noch das Preismodell der großen AI-Anbieter mit einer einzigen Frage, die das Silicon Valley bzw. die KI-Branche nach wie vor nicht beantworten will:

"If it was so valuable, let's say I can make you $1 billion tomorrow. Wouldn't I say I'll make you $1 billion and I want 30 percent? Why are they charging for tokens if it's so valuable?"

Die Übersetzung: Wenn [KI] so wertvoll wäre – nehmen wir mal an, ich könnte Ihnen morgen 1 Milliarde Dollar einbringen. Würde ich dann nicht sagen: "Ich bringe Ihnen 1 Milliarde Dollar ein, und dafür will ich 30 Prozent?" Warum verlangen die KI-Anbieter Geld für Tokens, wenn die KI an sich so wertvoll ist, lautet die Frage von Karp?

Wenn die Modelle von OpenAI und Anthropic wirklich die Produktivitätssteigerungen liefern würden, die die KI-Protagonisten behaupten, so Karp, würden sie Anteile am Unternehmen oder einen Anteil am erwirtschafteten Gewinn verlangen. Sie würden den Zugang nicht in Form von Millionen von Token verkaufen.

Die Preisgestaltung für Token ist laut Karp an sich schon das Eingeständnis, dass die angebotenen KI-Produkte in großem Maßstab keinen verlässlichen Wert erzeugen können. Karp argumentiert: "Wenn es das täte, würden sie den Preis entsprechend dem Wert festlegen. Aber sie berechnen den Preis für die Rechenleistung, denn das ist es, was sie tatsächlich verkaufen."

Karp bezeichnete das gesamte Konstrukt als "eine Vermögenssteuer, die den Armen nicht hilft, sondern auch noch bestraft nur." Der Tweet fasst die Quintessenz des Karp-Interviews so zusammen: Amerikanische Unternehmen übertragen den Kern ihrer Geschäftstätigkeit – also die Arbeitsabläufe, die Kundendaten, die Strategiememos und die internen Modelle, die ihre Wettbewerbsfähigkeit ausmachen – direkt in die Trainingspipelines einer Handvoll KI-Anbieter im Silicon Valley. Sobald diese Firmen die  KI-Modelle neu trainiert haben, wird der eigene Wettbewerbsvorteil des Kunden zum nächsten Unternehmensprodukt, das an seine Konkurrenten zurück verkauft wird.

Und der Aspekt, über den die KI-Branche nicht möchte, dass irgendjemand nachdenkt, ist laut Karp:  Jedes Unternehmen, das seine vertraulichen Dokumente, seine Kundengespräche und seine Finanzmodelle durch ein innovatives Modell laufen lässt, bringt diesem Modell potenziell bei, wie es das Unternehmen ersetzen kann. Der AI-Anbieter kassiert die symbolische (Token) Gebühr und sammelt dabei immer mehr Informationen über das Geschäft dieses Kunden. Das ist der Mechanismus den Alex Kark mit dem Begriff "stehlen" belegt.

Karp sagt, dass jede Führungskraft, die er trifft, hinter verschlossenen Türen wütend über die Situation sei, aber in der Öffentlichkeit schweigt. Niemand möchte der CEO sein, der die KI-Branche öffentlich kritisiert hat und dann feststellen musste, dass sein nächster Konkurrent auf den eigenen, durchgesickerten Arbeitsabläufen aufgebaut wurde, heißt es vom Palantir CEO. Die gesamte KI-Branche basiere auf einer einzigen Prämisse: Die führenden AI-Anbieter schaffen einen "dauerhaften, verteidigungsfähigen Wert", der unbegrenzte Ausgaben für Rechenleistung rechtfertigt. Karp deutet an, dass die Kunden dieser Annahme nicht mehr glauben. Sie glauben, dass sie ohne Gegenleistung zur Kasse gebeten, ohne ihre Zustimmung überwacht und die geistigen Güter ohne Rechtsmittel kopiert werden. Mit diesen Aussagen gerät die gesamte Bewertungsstruktur der KI-Branche ins Wanken.

Satya Nadella haut in die gleiche Kerbe

Zum Wochenende hat der Chef von Microsoft, Satya Nadella, mal wieder einen seiner längeren Tweets The Reverse Information Paradox auf X los gelassen. Dort fragt er, wie Unternehmen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz ihr zentrales geistiges Eigentum schützen sollten?

Nadella zitiert den Nobelpreisträger für Wirtschaftswissenschaften Kenneth Arrow , der ein Paradoxon auf dem Informationsmarkt beschrieb. "Sein Wert für den Käufer ist erst bekannt, wenn dieser die Information besitzt, doch dann hat er sie faktisch ohne Kosten erworben." In Arrows "Informationsparadoxon" geht der Verkäufer das Risiko ein, Wissen preiszugeben, um es zu verkaufen.

Laut Nadella schafft KI das umgekehrte Problem, denn der Käufer der KI-Leistungen läuft Gefahr, sein Wissen preiszugeben, nur um das Gekaufte nutzen zu können. Im Grunde bezahlt man zweimal für die gebuchte KI-Leistung: einmal mit Geld (für das Abo und die Tokens) und ein weiteres Mal mit etwas noch Wertvollerem – nämlich dem firmeneigenen Wissen, das man preisgeben muss, damit diese KI-Leistung nutzbar wird.

Je besser die Leistung des Modells sein soll, desto mehr von diesem Wissen muss man ihm zuführen, schreibt Nadella. Mit der Zeit verschiebt sich das Informationsungleichgewicht immer weiter. Der Verkäufer erfährt immer mehr über einen, während man das Gekaufte nutzt, während man selbst nur sehr wenig darüber erfährt, was der Verkäufer im Gegenzug darüber lernt, lautet die nicht neue Argumentation des Microsoft Chefs.

The Register, die das Thema in diesem Beitrag aufgegriffen haben, schreibt, dass Satya Nadella offenbar keine Ahnung von Ironie habe. Er warne Unternehmen, die KI einsetzen, darauf zu achten, dass sie ihre Geschäftsgeheimnisse nicht zusammen mit den riesigen Geldsummen preisgeben, die sie jeden Monat an KI-Firmen zahlen. Dabei hat Microsoft Milliarden in die führenden KI-Firmen gepumpt und will mit dem Verkauf von KI-Leistungen eigentlich groß kassieren. Und nun die Warnung?

Alex Karp warnt in obigem Interview, dass Firmen die Kontrolle über KI zurück gewinnen müssen. Sprich: KI-Modelle müssen im Hause laufen, so dass das Firmenwissen im Hause und unter Kontrolle bleibt. Etwas gänzlich anderes als Cloud-first und KI-Modelle von irgendwelchen Firmen mieten.

Bei Nadella heißt es zum Reverse Information Paradoxon, dass der Einsatz von KI mehr mehr als nur Datenschutz erfordert (also der Schutz, dass Daten unbefugt abgerufen werden). Modelle lernen aus den Eingabeaufforderungen der Mitarbeiter von Firmen, den benutzten Werkzeugen und Agenten. Und vor allem lernen die Modelle aus den vorgenommenen Korrekturen, wenn das Modell falsch liegt. Jede Korrektur wird zu institutionellem Know-how verdichtet. Es ist die Art von Wissen, die ein Konkurrent niemals kaufen könnte, welches aber über den KI-Einsatz "fast unmerklich nach außen dringt", schreibt Nadella.

Dann zitiert er Alex Karp: "Was die technischen Kunden wollen, ist die Kontrolle über ihre Rechenleistung, ihre Modelle, ihren Daten-Stack und ihren Alpha. Sie wollen die Gewissheit haben, dass ihnen die Produktionsmittel gehören und diese nicht an jemand anderen übertragen werden." Das derzeitige System bewirkt genau jene Übertragung, die Karp und andere Unternehmen befürchten.

Nadella wirbt dafür, dass Unternehmen deshalb eine echte "Vertrauensgrenze" brauchen, damit sich ihr Humankapital und ihr Token-Kapital vermehren können. Dort sammeln sich die Daten, Spuren, Auswertungen, angepassten Gewichte und Erinnerungen einer Organisation an und verbessern sich gemeinsam, so Nadella. Und es ist eine feste Grenze, die ohne Zustimmung von nichts überschritten werden darf, nicht einmal von den Datenresten.

Nadella glaubt, Unternehmen werden das Recht einfordern, Ausgaben der LLMs ausschließlich zur Feinabstimmung und/oder zum Training ihrer eigenen Modelle zu nutzen. Das ist fundamental etwas anderes als das, was heute läuft, wo jedes Unternehmen das Recht einfordert, die Daten zum Modell-Training zu verwenden.

Im Zeitalter der Cloud hätten Unternehmen Daten gesammelt. Im Zeitalter der KI sammeln sie Wissen. Es gibt einige Maßnahmen, die jedes Unternehmen ergreifen muss, um sicherzustellen, dass das Wissen geschützt bleibt. Nadella nennt in seinem Post folgends:

• Kontrolle: Erstellen Sie Ihre eigenen privaten Bewertungskriterien, denn diese definieren, was innerhalb der Organisation als "gut" (essentiell oder wichtig) gilt. Behalten Sie außerdem die Kontrolle über das Gedächtnis (sprich Wissen und Erfahrungen), die Abläufe, Rückmeldungen, Entscheidungen und den institutionellen Kontext Ihres Unternehmens sowie über die Fähigkeit, die Ergebnisse von Modellen für Ihre eigenen Aufgaben und Abfragen zu nutzen.
• Fähigkeit: Bauen Sie innerhalb der Tenant-Grenzen Ihre eigenen proprietären Lernumgebungen auf, um Modelle zu trainieren oder zu optimieren, in denen Modelle anhand realer Arbeitsabläufe lernen, ohne das Wissen des Unternehmens preiszugeben.
• Entscheidung: Stellen Sie sicher, dass die Orchestrierungsschicht von jedem einzelnen Modell entkoppelt ist. Fragen Sie sich: Wenn ein einzelnes der von Ihnen verwendeten Modelle wegfällt, sind Sie dann immer noch in der Lage, Ihre Auswertungen mit anderen Modellen durchzuführen und zu optimieren? Bleibt die Expertenkompetenz Ihres Unternehmens erhalten, selbst wenn ein bestimmtes Generalistenmodell wegfällt?
• Kosten: Durch die Entkopplung der Orchestrierungsebene können Sie zudem Kontext, Modelle und Aufgaben auf die effizienteste und kostengünstigste Weise zusammenführen, ohne dabei Abstriche bei der Qualität zu machen.
• Synergieeffekt: Wenn Sie diese vier Aspekte zusammenführen, schaffen Sie Ihren eigenen kontinuierlichen Lernkreislauf (d. h. eine "Hill-Climbing-Maschine"), der es Ihren KI-Investitionen ermöglicht, den Wert Ihres Unternehmens zu steigern.

Nadella fasst seine obigen Punkte so zusammen: "Ein Unternehmen sollte in der Lage sein, ein Modell zu nutzen, ohne das Wissen aufzugeben, das es einzigartig macht. Das ist das umgekehrte Informationsparadoxon, mit dem wir uns auseinandersetzen müssen." Natürlich hat Microsoft (unausgesprochen) entsprechende Pläne und Produkte, um diesen Weg seiner "Kunden" zu unterstützen.

Ist natürlich Teufelszeug, und genau das Gegenteil von dem, was jahrelang gepredigt wurde. "Geh in die Cloud, und Du brauchst keine eigene IT mehr, der Anbieter macht. Wir müssen AI nutzen, sonst verlieren wir den Anschluss und die Konkurrenz eilt uns davon. Wir kaufen ein wenig AI, dann wird das schon." Und jetzt soll man wieder selbst denken, eigene IT- und KI-Kompetenz aufbauen und sich dann selbst durchwurschteln? Das kann nur eine Ketzerschrift sein …

The Register hat Recht, Satya Nadella muss jede Spur von Ironie fremd sein. Andererseits haben Alex Karp und Satya Nadella in den letzten 14 Tagen brutal das gesamte Geschäftsmodell, auf dem der AI-Hype basiert, zerlegt und gezeigt, dass da eine riesige Blase mit AI-Rechenzentren und Investitionen im Billionen-Dollar-Umfang (also nicht mehr Milliarden) gefüttert wurde, die eine einzige Fehlentwicklung ist. Die Frage ist, wann das Ganze kippt und die KI-Blase platzt? Und was dann passiert?