KI-Projekte im Unternehmen Fünf unbequeme Wahrheiten, die echten KI-Erfolg im Unternehmen verhindern

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Hohe Investitionen, viele Piloten, wenig messbarer Ertrag: HTEC nennt fünf Gründe, warum KI-Projekte im Unternehmen an der technischen Reife allein nicht scheitern und wo der eigentliche Hebel liegt.

Adoption ist kein Erfolgsindikator mehr. Diese These vertritt der Engineering- und KI-Dienstleister HTEC, der dazu 1.529 C-Level-Führungskräfte befragt hat. Demnach hätten erst 45 Prozent der Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI) funktionsübergreifend verankert, nur rund ein Viertel bringe seine Lösungen über den Pilotstatus hinaus. Als Beleg für den ausbleibenden Durchbruch führt HTEC eine MIT-Studie an, wonach 95 Prozent der generativen KI-Pilotprojekte keinen messbaren Ertrag lieferten.

Entscheidend sei nicht das Ob, sondern wie konsequent KI in bestehende Prozesse, Daten und Verantwortlichkeiten integriert werde. Fünf Punkte hält HTEC dabei für die zentralen Stolpersteine.

Dokumentation ist nicht der Prozess

KI arbeite mit dem, was strukturiert vorliege: Daten, Workflows, Regeln. Der betriebliche Alltag entstehe aber aus Ausnahmen, Erfahrung und impliziten Entscheidungen, die selten irgendwo festgehalten seien. Solche Muster könne ein Modell zwar erkennen und imitieren, nicht aber im eigentlichen Sinn nachvollziehen. Das Ergebnis seien Antworten, die plausibel klingen, im konkreten Kontext aber danebenliegen.

Das entscheidende Wissen steht in keinem System

Ein Großteil der Informationen, die Geschäftsprozesse tatsächlich tragen, existiere außerhalb offizieller Datenquellen – in Köpfen, Gesprächen, Routinen. KI-Systeme griffen jedoch nur auf Gespeichertes zu. Was nicht erfasst sei, finde für die Maschine schlicht nicht statt, so geschäftskritisch es auch sein möge. Genau hier klaffe die größte Lücke zwischen technischer Reife und betrieblichem Mehrwert.

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Mehr Daten lösen das Problem nicht

Enttäuschten die Ergebnisse, laute der Reflex oft: mehr Daten, bessere Plattformen, breitere Integration. Ohne Kontext führe das aber dazu, dass falsche Annahmen zusätzlich abgesichert wirkten – Systeme, die präzise arbeiteten, nur am eigentlichen Problem vorbei. 43 Prozent der Führungskräfte nennen laut der Befragung die Integration in bestehende Systeme als zentrale Hürde, nicht die Datenmenge. Viele Legacy-Architekturen seien nie für KI entworfen worden.

KI wirkt kompetenter, als sie ist

Saubere Visualisierungen, flüssige Sprache, schnelle Antworten: Gerade große Sprachmodelle suggerierten eine fachliche Tiefe, die vielfach nicht vorhanden sei. Das eigentliche Risiko liege selten in offensichtlichen Halluzinationen, sondern in überzeugend präsentierten, aber kontextarmen Ergebnissen, die als Entscheidungsgrundlage übernommen würden. Mit agentischer KI, die nicht nur antworte, sondern auch handle, verschärfe sich das.

Kommentar von Christoph Knöll, Neurawork.ai

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Je mehr KI, desto wichtiger die Experten

Je stärker ein Unternehmen auf KI setze, desto entscheidender werde menschliche Expertise – nicht wegen technischer Fehler, sondern weil die Technologie ohne Einordnung nicht sinnvoll einzusetzen sei. An dieser Stelle verweist HTEC auf Studien, wonach extern eingekaufte oder im Partnernetzwerk entwickelte Lösungen rund doppelt so häufig erfolgreich skalierten wie reine Eigenentwicklungen. Der Punkt deckt sich allerdings mit der verbreiteten Beobachtung, dass internes KI-Know-how knapp ist. Die Rolle des Menschen verschiebe sich damit weg von der operativen Analyse, hin zu Interpretation, Priorisierung und Verantwortung.

„Adoption ist kein Wettbewerbsvorteil mehr“, sagt Sebastian Seutter, Global Managing Partner Continental Europe bei HTEC. „Fast jedes Unternehmen setzt heute KI ein. Den Unterschied macht, wie konsequent eine Organisation ihre eigenen Prozesse versteht und den passenden Kontext für die Technologie bereitstellt. Überall dort, wo Wissen und Kontext zusammenkommen, wird KI nicht zum Ersatz von Menschen, sondern zum Verstärker ihrer Expertise. Genau darin liegt ihr eigentliches Potenzial – und der wirtschaftliche Hebel.“

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