OpenAI in der Code-Red-Phase: Eine chronologische Aufarbeitung zentraler Fehler

Als Sam Altman Anfang Dezember öffentlich die „Code Red“-Phase bei OpenAI ausrief, wurde klar: Das Unternehmen befindet sich an einem kritischen Wendepunkt. Während die Konkurrenz – allen voran Google mit Gemini 3 – technologisch aufholt, kämpft OpenAI mit Qualitätsproblemen, strategischen Fehlentscheidungen und Vertrauensverlust in der Community. 

Diese Zusammenfassung untersucht die Entwicklungen bei OpenAI im Zeitraum Frühjahr bis Dezember 2025 und analysiert jene Faktoren, die zur Ausrufung der „Code-Red“-Phase führten. Die Analyse folgt einer chronologischen Struktur und identifiziert organisationale, technische und kommunikative Fehlleistungen, die kumulativ eine kritische Situation erzeugten.

1. Erwartungsmanagement und Produktversprechen (Frühjahr–Sommer 2025)

OpenAI erzeugte durch öffentliche Ankündigungen und kommunikative Rahmung hohe Erwartungen an GPT-5. Das Modell wurde als qualitativ überlegene Weiterentwicklung präsentiert. Die tatsächliche Nutzung zeigte jedoch Abweichungen von den Erwartungen (u. a. reduzierte Antworttiefe, geringere Kreativität). 

Fehler/Fehlerfolge: Fehlkalibriertes Erwartungsmanagement, Diskrepanz zwischen Produktversprechen und empirischer Nutzererfahrung.

2. Persistente qualitative Defizite der Modelle (Sommer–Herbst 2025)

Trotz technischer Fortschritte blieben systemische Probleme bestehen:

Halluzinationen (Fehlinformationen) traten weiterhin regelmäßig auf.
Domänenspezifische Leistungsdefizite bestanden insbesondere in technischen, analytischen und sicherheitsrelevanten Kontexten.
In sensiblen Anwendungsbereichen (u. a. psychische Gesundheit) kam es zu inadäquaten oder potenziell schädlichen Antworten.

Fehler/Fehlerfolge: Unzureichende Qualitätssicherung bei kritischen Anwendungsfällen; nicht behobene strukturelle Modellschwächen.

3. Nutzerferne Produktentscheidungen und Defizite in der Kommunikationsstrategie (Herbst 2025)

OpenAI führte mehrere produktstrategische Änderungen durch (z. B. Deaktivierung früherer Modelle, Anpassung von Limitierungen, verstärkte Sicherheitsfilter), ohne diese ausreichend zu erläutern oder alternative Nutzungspfade bereitzustellen. Dies führte zu wahrgenommenen Autonomie- und Qualitätsverlusten bei Nutzer:innen. 

Fehler/Fehlerfolge: Mangelnde Stakeholder-Integration; unzureichende Transparenz; Verlust von Nutzervertrauen.

4. Strategische Überdehnung des Produktportfolios (Herbst–Spätherbst 2025)

Parallel zur Weiterentwicklung von ChatGPT verfolgte OpenAI zahlreiche neue Initiativen (Werbeformate, Health- und Shopping-Agents, KI-Assistenten wie „Pulse“). Diese Diversifizierung führte zur Fragmentierung von Ressourcen und verminderte Priorisierung der Kernkompetenzen (Modellqualität, Stabilität, Performance). 

Fehler/Fehlerfolge: Strategische Fokusverwässerung; ineffiziente Allokation organisatorischer und technischer Ressourcen.

5. Sicherheits- und Risikomanagement unter erhöhtem externem Druck (Spätherbst 2025)

Mehrere Studien und Medienberichte stellten die Robustheit der Sicherheitsmechanismen in Frage. Zu den kritisierten Aspekten gehörten:

inkonsistente Gefahrenbewertungen,
unzureichende Filter bei vulnerablem Nutzerverhalten,
potenzielle Lücken im Safety Framework.

Dies führte zu einer verstärkten öffentlichen und regulatorischen Beobachtung.

 Fehler/Fehlerfolge: Sicherheitsdefizite bei hoher gesellschaftlicher Relevanz; Reputationsrisiken.

6. Ausrufung der „Code-Red“-Phase (Dezember 2025)

Als Reaktion auf wachsende Konkurrenz (insbesondere Google Gemini 3), interne Qualitätsprobleme und Vertrauensverluste entschied OpenAI, alle Nebenprojekte vorübergehend auszusetzen und sämtliche Ressourcen auf die Verbesserung des Kernprodukts zu konzentrieren. 

Fehler/Fehlerfolge: Notfall-Repriorisierung zur Wiederherstellung der Wettbewerbsfähigkeit.

Schlussfolgerung

Die Ausrufung der „Code-Red“-Phase stellt das Ergebnis einer mehrmonatigen Akkumulation von Problemen dar. Die wesentlichen Faktoren umfassen:

Mismatch zwischen Öffentlichkeitskommunikation und realer Modellleistung,
Persistierende technische Qualitäts- und Sicherheitsdefizite,
Nutzerentfremdende Produkt- und Kommunikationsentscheidungen,
Ressourcendiffusion durch strategische Überdehnung,
Zunehmender Wettbewerbsdruck und externe Sicherheitskritik.

Die chronologische Fehleranalyse legt nahe, dass OpenAI primär an strukturellen Problemen der Priorisierung, Kommunikation und Qualitätssicherung gescheitert ist.

Die Chronologie zeigt: Die aktuelle Krise ist nicht das Resultat eines einzelnen Fehltritts, sondern einer Kette von Versäumnissen – von Überambition im Marketing über vernachlässigte Qualitätssicherung bis hin zu einer strategischen Überdehnung.

„Code Red“ ist daher als Versuch zu interpretieren, den strategischen Fokus zu korrigieren und die Kernleistung des Systems zu stabilisieren, um verlorenes Vertrauen und technologische Führungsfähigkeit zurückzugewinnen.

Mit „Code Red“ versucht OpenAI nun, verlorene Zeit aufzuholen und das Vertrauen der Nutzer:innen zurückzugewinnen. Ob dies gelingt, wird wesentlich davon abhängen, ob die angekündigten Verbesserungen tatsächlich spürbar werden – und ob das Unternehmen seine Produktstrategie nachhaltig entschlackt.