Warum die meisten KI-Piloten nach der Demo sterben.
Der Prototyp funktioniert, alle sind begeistert, und dann passiert: nichts mehr. Das ist kein Einzelfall, sondern der Normalfall. Warum, und wie man es vermeidet.
Eine viel diskutierte MIT-Studie kommt zu dem Ergebnis, dass rund 95 Prozent der Generative-KI-Pilotprojekte in Unternehmen keinen messbaren Effekt auf den Gewinn erzielen und im Sande verlaufen, wie unter anderem die Computerwoche berichtete. Gartner wiederum rechnet damit, dass rund 30 Prozent aller Generative-AI-Projekte nach der Proof-of-Concept-Phase komplett abgebrochen werden. Die Zahlen unterscheiden sich je nach Studie, das Muster dahinter ist aber immer dasselbe: Der Prototyp ist selten das Problem, der Weg danach schon.
Der Moment nach dem Applaus
Ein Pilot ist absichtlich klein und aufgeräumt: eine ausgewählte Datenmenge, ein enger Anwendungsfall, ein engagiertes Team, das im Projekt drinsteckt. Die Demo überzeugt, weil alle Störfaktoren bewusst ausgeblendet wurden. Der Regelbetrieb kennt diese Störfaktoren nicht, er besteht aus ihnen: unvollständige Daten, wechselnde Zuständigkeiten, Mitarbeitende, die das System nebenbei nutzen sollen, ohne dass es ihnen erklärt wurde.
Die drei häufigsten Sterbeursachen
Kein Eigentümer. Ein Pilot hat oft einen engagierten Treiber, aber nach dem Projektende keinen, der ihn dauerhaft verantwortet, betreut und weiterentwickelt. Ohne klare Zuständigkeit verkümmert selbst ein technisch gutes System.
Keine Integration. Ein Prototyp läuft isoliert, oft in einer eigenen Oberfläche neben den bestehenden Systemen. Im Alltag heißt das: ein zusätzlicher Klick, ein zusätzliches Tool, ein zusätzlicher Login. Was nicht in die vorhandenen Abläufe eingebettet ist, wird nach der Neugier-Phase schlicht nicht mehr benutzt.
Kein klares Erfolgskriterium. "Schauen wir mal, was die KI kann" ist kein Ziel. Ohne eine Vorher-Nachher-Größe, an der sich der Nutzen messen lässt, gibt es auch keinen Moment, an dem jemand sagt: das lohnt sich, das bauen wir jetzt fest ein. Der Pilot bleibt Pilot, für immer.
Was einen Piloten überleben lässt
Die Boston Consulting Group fasst es so zusammen: Unternehmen, die aus KI-Investitionen konsistent Mehrwert ziehen, stecken den Großteil ihrer Energie in Menschen und Prozesse, nicht in die Algorithmen selbst. Konkret heißt das für uns: vor dem ersten Prototyp steht die Frage, wer das System nach dem Projekt betreut, wie es in bestehende Systeme eingebunden wird und woran der Erfolg in drei Monaten gemessen wird. Diese drei Antworten entscheiden meistens mehr über den Erfolg als das Modell, das am Ende verwendet wird.
Das ist auch der Grund, warum wir Pilotprojekte von Anfang an mit einem klaren Übergang in den Regelbetrieb planen, statt sie als isolierte Machbarkeitsstudie zu behandeln. Ein Pilot, der nicht für den Dauerbetrieb gedacht ist, ist am Ende nur eine teure Demo.