KI: ist sie disruptiv?

Die kurze Antwort: Es kommt auf den Markt an

Nach Christensens Theorie lässt sich die Frage nicht mit Ja oder Nein beantworten, solange offen bleibt, wen die KI herausfordert. Das sagt das Christensen Institute selbst. Michael B. Horn, Mitgründer und Vorsitzender des Instituts, schrieb im Juni 2024:^[1]

“It turns out that it doesn’t make much sense to talk about GenAI as being ‘disruptive’ in and of itself.”

„Es zeigt sich, dass es wenig Sinn ergibt, generative KI an sich als ‚disruptiv‘ zu bezeichnen.“Übersetzung: disruptiv.info

Teil einer disruptiven Innovation könne KI aber sehr wohl sein, schreibt Horn im selben Beitrag: „You bet.“ Ann Somers Hogg, die am Institut den Bereich Gesundheit leitet, wurde im Dezember 2025 noch deutlicher:^[2]

“AI isn’t a disruptive innovation. It’s a resource. And resources aren’t disruptive in and of themselves. Business models disrupt business models.”

„KI ist keine disruptive Innovation. Sie ist eine Ressource. Und Ressourcen sind nicht an sich disruptiv. Geschäftsmodelle disruptieren Geschäftsmodelle.“Übersetzung: disruptiv.info

Deshalb lautet das Urteil hier „je nach Markt“, wie beim iPhone. Wo es von disruptiv.info stammt, steht das dabei.

Stand 09.10.2026: Seit Ende 2025 hat das Institut mehrere Beiträge zu KI veröffentlicht. Ein neues Gesamturteil über KI findet sich darin nach unserer (nicht erschöpfenden) Durchsicht nicht.

Warum eine Technik allein nicht disruptiv ist

Die Zurückhaltung folgt aus der Theorie. Schon 2015 schrieben Christensen, Raynor und McDonald, es sei selten, dass eine Technologie oder ein Produkt „inherently sustaining or disruptive“ sei, also an sich erhaltend oder disruptiv.^[3] Disruption ist bei ihnen ein Weg: Ein Neuling beginnt bei überversorgten Kunden am unteren Rand eines Marktes oder bei Nichtkunden und arbeitet sich nach oben. Eine Technik kann diesen Weg ermöglichen. Sie ist nicht der Weg.

Ann Christensen, Präsidentin des Instituts und Tochter Clayton Christensens, schrieb 2024, dieselbe Technik könne „sustaining in some settings“ und anderswo disruptiv sein.^[4] Horn ergänzt: „A disruptive innovation is not a breakthrough innovation.“ (Eine disruptive Innovation ist keine Durchbruchsinnovation.) Wie leistungsfähig ein Sprachmodell ist, entscheidet also nicht über das Etikett. Auch große Durchbrüche können erhaltend (sustaining) sein; den Unterschied zwischen Neuheitsgrad und Marktweg erklärt die Seite Innovationsarten.

KI in den Produkten der Konzerne: erhaltend

Am klarsten ist der Fall dort, wo die Etablierten die KI selbst einsetzen. Laut Horn nutzen „Amazon, Apple, Google, Meta, and Microsoft“ sie „largely (and predictably)“ als erhaltende Innovation, um ihre bestehenden Angebote zu verbessern.^[1] Nach den Kriterien von 2015 ist das folgerichtig: kein Einstieg von unten, keine Nichtkunden, ein besseres Produkt für Bestandskunden im selben Geschäftsmodell.

Thomas Arnett vom Institut schrieb im Dezember 2025, KI sei womöglich „the ultimate efficiency innovation“, die ultimative Effizienzinnovation.^[5] Effizienz ist in Christensens Einteilung von 2014 eine eigene Art neben erhaltender und marktschaffender Innovation (mehr auf der Seite Innovationsarten), für die Konzerne aber kein Weg in einen neuen Markt. Somers Hogg sieht KI im Gesundheitswesen bisher als „a sustaining innovation“. Das Angebot OpenEvidence sei für das Nachschlagewerk UpToDate keine disruptive Bedrohung, „at least not in its current form“, jedenfalls nicht in seiner jetzigen Form.^[2]

Hausaufgabenhilfe: der Fall Chegg

Den naheliegenden Kandidaten nennt Horn selbst: OpenAI könne mit ChatGPT für bestimmte Produkte disruptiv werden, in der Bildung seien Nachhilfe und Chegg „obvious examples“.^[1] Chegg, ein Anbieter von Hausaufgabenhilfe, hatte den Druck schon im Mai 2023 eingeräumt. Laut CNBC sagte Chegg-Chef Dan Rosensweig am Abend des 01.05.2023, zu Jahresbeginn habe ChatGPT keinen spürbaren Einfluss gehabt. Dann:^[6]

“However, since March we saw a significant spike in student interest in ChatGPT. We now believe it’s having an impact on our new customer growth rate.”

„Seit März sahen wir jedoch einen deutlichen Anstieg des Interesses von Studierenden an ChatGPT. Wir glauben inzwischen, dass sich das auf unser Neukundenwachstum auswirkt.“Übersetzung: disruptiv.info

Am Tag darauf schloss die Chegg-Aktie laut CNBC 48,41 Prozent tiefer; der Artikel nennt im Titel mehr als 40 Prozent. Zu Cheggs Lage nach Mai 2023 sagt diese Seite nichts, weil wir spätere Angaben nicht am Original prüfen konnten.

Nach den Kriterien von 2015 spricht für einen disruptiven Angriff, dass ein anderes Geschäftsmodell angreift (Q4). Dass Chegg selbst Folgen für das Neukundengeschäft meldete, zeigt eine Wirkung, ist nach HBR 2015 aber kein Kriterium. Offen ist zweierlei, und eines spricht dagegen. Ob die meisten Chegg-Kunden ChatGPT anfangs für schlechter hielten (Q1), ist nicht belegt; worin sein Vorteil lag (Q2), ebenso wenig. Und Chegg reagierte selbst (Q3): Laut CNBC entwickelte das Unternehmen mit CheggMate ein eigenes KI-Produkt, zusammen mit OpenAI. Offen bleibt auch, ob OpenAI die „smaller company with fewer resources“ aus der Definition von 2015 ist.^[3]

Somers Hogg erinnert zudem daran, dass Neulinge auch ohne Disruption gewinnen können, wenn sie eine Aufgabe besser erledigen als die Konkurrenz (Jobs to be done), wie Uber.^[2] Unser Befund: laut Horn ein möglicher disruptiver Fall, nach den Kriterien nicht abschließend prüfbar.

Websuche: ein möglicher Angriff auf Google

Das größte Risiko unter den Konzernen sieht Horn bei Google: KI könnte das suchbasierte Geschäftsmodell umwerfen, durch ein Angebot, das anfangs nicht so gut ist wie Google Search, das Google aber nicht zu Geld machen kann („can’t monetize“) und das sich „reliably and perhaps rapidly“ verbessert, verlässlich und womöglich schnell.^[1] Das ist das Muster der Theorie: anfangs schlechter (Q1), für den Etablierten unattraktiv, also wenig Anreiz zur Gegenwehr (Q3), dann der Weg nach oben (P1).

Ob der Angriff gelingt, sagt Horn nicht, und diese Seite kann es auch nicht: Marktanteile, Nutzerzahlen und Werbeumsätze haben wir nicht erhoben. Entscheidend wäre P2, ob die Hauptkunden der Suche ein KI-Angebot in großer Zahl übernehmen. Bis dahin lautet unsere Einordnung: möglicher disruptiver Angriff, Ausgang offen.

Andere Stimmen im Christensen Institute: Wer ist der Etablierte?

Julia Freeland Fisher, die am Institut ein Team im Bildungsbereich leitet, sagte im September 2025, KI-Begleiter „meet all the criteria of disruptive innovation“, schränkte aber ein, dafür müssten sie mit der Zeit besser werden als echte menschliche Nähe.^[7] Efosa Ojomo schrieb im Dezember 2025, KI-Werkzeuge würden von engen Hilfsaufgaben aus „move upmarket“,^[8] und sagte im Januar 2026 voraus, KI werde „the disruption of work“ beschleunigen, vor allem bei kognitiven Routinetätigkeiten.^[9]

Der Gegensatz ist zum großen Teil eine Frage der Bezugsgröße. Für Horn muss etwas „relative to something else“ disruptiv sein; er und Somers Hogg fragen nach dem Produkt eines etablierten Anbieters. Ojomo misst KI an der Arbeit, Freeland Fisher an menschlichen Beziehungen, deren Mangel KI-Begleitern einen Einstieg biete. Wer die Bezugsgröße wechselt, bekommt ein anderes Urteil, genau wie beim iPhone. Die Kriterien von 2015 sind aber für Märkte gebaut, in denen Neulinge und Etablierte um Kunden konkurrieren (Vorfrage V1 im Check). Nach unserer Einordnung sind beide Aussagen deshalb nicht falsch, aber mit diesen Kriterien nicht prüfbar. Jill Lepore fasste den Einwand gegen solche Übertragungen 2014 in ihrer Kritik an der Theorie knapp: „People aren’t disk drives.“^[10]

Vier Prüffragen für jedes KI-Geschäftsmodell

Horn schließt nicht mit einem Urteil, sondern mit einem Test: Ein neues Geschäftsmodell mit KI müsse vier Bedingungen erfüllen.^[1] Sie entsprechen Fragen des Disruptions-Checks:

1. Zuerst Nichtkunden oder Überversorgte („nonconsumers or overserved“): die Einstiege F1 und F2, Low-End oder New-Market.
2. Anfangs schlechter nach den hergebrachten Leistungsmaßstäben: Q1.
3. Einfacher, bequemer oder günstiger, und fähig, nach oben zu wandern, ohne die Kosten und Strukturen der Etablierten zu übernehmen: Q2 und P1.
4. Die Etablierten nicht alarmieren, weil sie sich anfangs nicht bedroht fühlen und keinen profitablen Weg in den neuen Markt sehen: Q3.

Davor steht V1: Der Test gilt laut Horn „relative to a specific set of products and services“. Erst wenn ein Geschäftsmodell ihn besteht, könne „something disruptive“ Wurzeln schlagen. Nach unserer Einordnung scheitern die Konzerne an der ersten Bedingung, bei Chegg sind die zweite und die dritte unbelegt und die vierte spricht dagegen, bei der Websuche fehlen Daten zum Verlauf. Weitere Technologien mit Urteil stehen unter Disruptive Technologien im Check.

Quellen

1. Michael B. Horn: „What does Disruptive Innovation Theory have to say about AI?“, Christensen Institute, Blog, 03.06.2024. https://www.christenseninstitute.org/blog/what-does-disruptive-innovation-say-about-ai/
2. Ann Somers Hogg: „3 Health Care Predictions for 2026“, Christensen Institute, Blog, 16.12.2025. https://www.christenseninstitute.org/blog/3-health-care-predictions-for-2026/
3. Clayton M. Christensen, Michael E. Raynor, Rory McDonald: „What Is Disruptive Innovation?“, Harvard Business Review, Dezember 2015. https://hbr.org/2015/12/what-is-disruptive-innovation
4. Ann Christensen: „Stewardship in AI: Our new series helps see into the future“, Christensen Institute, Blog, 03.06.2024. https://www.christenseninstitute.org/blog/stewardship-ai-new-series-helps-see-future/
5. Thomas Arnett: „2026 prediction: AI may unleash the most entrepreneurial generation we’ve ever seen“, Christensen Institute, Blog, 23.12.2025. https://www.christenseninstitute.org/blog/2026-prediction-ai-may-unleash-the-most-entrepreneurial-generation-weve-ever-seen/
6. CNBC, Artikel über Chegg und ChatGPT vom 02.05.2023 (Sekundärquelle für die Aussagen von Dan Rosensweig und die Zahlen zu Chegg). https://www.cnbc.com/2023/05/02/chegg-drops-more-than-40percent-after-saying-chatgpt-is-killing-its-business.html
7. Julia Freeland Fisher: „We’re Giving AI Our Loneliness. Next It Will Take Our Relationships.“, Video mit Transkript, Christensen Institute, 24.09.2025. https://www.christenseninstitute.org/video/were-giving-ai-our-loneliness-next-it-will-take-our-relationships/
8. Efosa Ojomo: „Why AI is different and what disruptive innovation theory predicts“, Christensen Institute, Blog, 17.12.2025. https://www.christenseninstitute.org/blog/why-ai-is-different-and-what-disruptive-innovation-theory-predicts/
9. Efosa Ojomo: „Three predictions for 2026 on development, disruption, and entrepreneurship“, Christensen Institute, Blog, 02.01.2026. https://www.christenseninstitute.org/blog/three-predictions-for-2026-on-development-disruption-and-entrepreneurship/
10. Jill Lepore: „The Disruption Machine“, The New Yorker, Printausgabe vom 23.06.2014. https://www.newyorker.com/magazine/2014/06/23/the-disruption-machine
11. Harvard Business School: Nachruf auf Clayton M. Christensen, Pressemitteilung 2020. https://www.hbs.edu/news/releases/Pages/clayton-christensen-obituary.aspx