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Why AI projects Fail

Warum 95 % aller KI-Projekte scheitern und wie In­dustrieun­ter­neh­men zu den Gewinnern zählen können

Nur 5 % der KI-Pilotprojekte liefern einen messbaren geschäftlichen Mehrwert. Erfahren Sie, wie Industrieunternehmen nicht allein durch Technologie erfolgreich sein können, sondern indem sie die Zusammenarbeit von Menschen und Prozessen mit KI transformieren.

Es gibt viel Hype um generative KI, aber eine Zahl lässt einen stutzig werden: Laut einem MIT-Bericht , der Anfang des Sommers veröffentlicht wurde, liefern 95 % der GenAI-Pilotprojekte keinen messbaren geschäftlichen Nutzen. Der Grund dafür liegt in der Regel nicht in der Technologie, sondern im Management der Transformation: Unternehmen schaffen es nicht, KI in ihren Alltag und ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, wo ihr Nutzen am größten wäre.

Für Industrieunternehmen ist das Risiko fehlgeschlagener Projekte sogar noch größer: Produktionseffizienz, Produktivität, Sicherheit, Qualität und Lieferketten sind allesamt geschäftskritisch. Investitionen in Technologie sind notwendig, aber ebenso wichtig ist es, sicherzustellen, dass die Lösungen auch tatsächlich genutzt werden und dass sich die Arbeitsweisen mit der Technologie weiterentwickeln. Denn Technologie kann nur dann echte geschäftliche Auswirkungen erzielen, wenn sie auch tatsächlich eingesetzt wird.

Warum KI-Projekte scheitern – und was man anders machen sollte

  • KI spielt im Leben der Nutzer keine Rolle: Wenn eine Lösung nicht in bestehende Arbeitsabläufe passt oder den Nutzern bei ihren täglichen Aufgaben nicht hilft, bleibt sie ungenutzt. Deshalb müssen die Nutzer von Anfang an einbezogen werden, um eine gemeinsame Verantwortung für die zukünftige Arbeit zu schaffen: Technologie + Prozesse + Menschen.
  • Die Nutzererfahrung mit KI wird ignoriert: Das Vertrauen schwindet schnell, wenn KI wie eine Black Box wirkt, deren innere Logik sorgfältig verborgen bleibt. Um Vertrauen aufzubauen, müssen Tools und Systeme so gestaltet sein, dass Nutzer KI-Entscheidungen leicht verstehen, akzeptieren und bei Bedarf außer Kraft setzen können.
  • Regulierung – Mindestkonformität oder Wettbewerbsvorteil: Der EU-KI-Akt verlangt eine menschliche Aufsicht für risikoreiche KI-Systeme. Dies ist zwar eine regulatorische Anforderung, aber eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI reduziert auch das Geschäftsrisiko, verbessert die Benutzerfreundlichkeit und vereinfacht die Einführung – selbst in Systemen, die nicht als risikoreich eingestuft sind.
  • KI wird mit falschen Zielen und Kennzahlen gemessen: Einfach „mit KI zu experimentieren” reicht nicht aus. Der Erfolg muss auf zwei Ebenen gemessen werden:
    • KPI für KI-Lösungen: Modellgenauigkeit, Erklärbarkeit und Vertrauen der Nutzer. Die Verfolgung dieser Kennzahlen während der iterativen Entwicklung zeigt, ob die Lösung technisch funktioniert, und sagt voraus, wie gut sie von den Nutzern angenommen wird.
    • Geschäftliche KPIs: Produktionseffizienz, Qualität, Genauigkeit oder Mitarbeitererfahrung. Diese zeigen, ob das KI-Projekt ein echtes Kosten-Nutzen-Verhältnis erzielt. Wenn das Kosten-Nutzen-Verhältnis nicht ermittelt oder überwacht wird, besteht die Gefahr, dass die KI-Lösung ein isoliertes technisches Experiment ohne echte Auswirkungen auf das Geschäft bleibt.

Praktische Schritte für erfolgreiche KI-Projekte

  1. Definieren Sie den Anwendungsfall und klären Sie den Mehrwert: Wählen Sie ein Problem mit erheblichen, messbaren Auswirkungen auf das Geschäft, das mit Ihren strategischen Prioritäten übereinstimmt.
  2. Führen Sie Pilotprojekte mit Anwendern durch: Beziehen Sie Betreiber und Experten in die Konzeption ein, um sicherzustellen, dass die Lösung sinnvoll in den Arbeitsalltag der Anwender passt.
  3. Beziehen Sie den Menschen mit ein: Wenden Sie die Prinzipien des „Human-in-the-Loop“-Ansatzes (Beibehaltung der Kontrolle über wichtige Entscheidungen durch den Menschen) auch dann an, wenn dies nicht unbedingt erforderlich ist – dies schafft Vertrauen und fördert die Akzeptanz.
  4. Stellen Sie sicher, dass die erforderlichen Fähigkeiten und Daten vorhanden sind: Stellen Sie sicher, dass Ihr Team über Fachwissen in den Bereichen Technologie, Prozesse und menschliche Faktoren verfügt – und dass Ihre Datenqualität eine kontinuierliche Verbesserung unterstützt.
  5. Denken Sie langfristig: Die Entwicklung von KI-Lösungen ist ein Marathon, kein Sprint. Die Verfeinerung von Sprachmodellen braucht Zeit – betrachten Sie dies als einen natürlichen Teil des Prozesses, anstatt sofortige Erfolge zu erwarten.

Wenn diese Voraussetzungen erfüllt sind, kann Ihr nächstes KI-Projekt zu den erfolgreichen Projekten gehören.

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Über den Autor

Hanna Remula

Head of Design, Cloud and Applications

Hanna Remula is a business developer and design leader with a passion for driving meaningful transformation in industrial companies. With deep expertise in strategic design and change adoption, Remula helps organizations go beyond technology – ensuring that digital, data, and AI initiatives deliver genuine value. Remula bridges the gap between business, technology, and people across the OT–IT landscape to enterprise-wide digital, data and AI programs to deliver real impact. She is a trusted partner to industry leaders, SMEs, and global corporations shaping the future of industrial operations.