Viele GenAI-Initiativen bleiben in der Konzeptphase stecken Gartner: Hälfte aller GenAI-Projekte vor dem Aus

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Generative KI sorgt für hohe Erwartungen – und viele Rückzieher. Laut Gartner könnten bis 2025 über 50 Prozent aller GenAI-Projekte nach der Testphase gestoppt werden. Gründe seien unter anderem unklare Ziele, schlechte Daten und zu hohe Kosten.

Generative KI ist ein technischer Meilenstein – doch viele Projekte verlieren früh an Schwung. Nach Angaben des Marktforschungsunternehmens Gartner dürfte mehr als die Hälfte aller GenAI-Vorhaben bis 2025 nicht über die Proof-of-Concept-Phase hinauskommen. Unternehmen steigen demnach häufig aus, bevor produktive Anwendungen entstehen.

Hinter den Abbrüchen stecken meist keine technischen Hürden, sondern organisatorische Defizite. Der Nutzen bleibe oft vage, der Umgang mit Daten sei fehleranfällig, und die internen Prozesse könnten mit dem Tempo der Technologie nicht Schritt halten.

Fehlender Geschäftsnutzen bremst Fortschritt

Laut Gartner ist der häufigste Grund für das Scheitern ein fehlender geschäftlicher Mehrwert. GenAI-Projekte seien zwar technisch machbar, blieben aber oft ohne Bezug zu konkreten Kennzahlen. Wer sich auf Technologie statt Wirkung konzentriert, verliere schnell die Unterstützung im Unternehmen.

Ein solides Geschäftsmodell sei wichtiger als der nächste Demo-Case. Gartner rät dazu, Projekte auf betriebswirtschaftlich relevante Probleme zu fokussieren. Der erwartete Nutzen solle vorab klar benannt und im Verlauf messbar gemacht werden.

GenAI ist selten die beste Einzellösung

Viele Vorhaben scheitern auch, weil GenAI als alleinige Lösung überfordert wird. Statt komplexe Aufgaben vollständig auf generative Modelle zu verlagern, empfiehlt Gartner einen kompositorischen Ansatz: Klassische KI-Methoden, regelbasierte Systeme oder Retrieval-Mechanismen könnten GenAI ergänzen und die Gesamtleistung verbessern.

Vor allem im Produktionsumfeld, bei Compliance-Themen oder der Verarbeitung sensibler Daten helfe eine Kombination verschiedener Werkzeuge, robuste Systeme aufzubauen.

Daten als Engpass

Ein weiterer Knackpunkt ist die Datenlage. Nach Angaben von Gartner hinken viele Unternehmen bei der Datenvorbereitung hinterher. Die Modelle seien bereit – die Daten jedoch oft nicht.

Fehlende Standards, schlechte Datenqualität oder unzureichende Infrastruktur könnten dazu führen, dass Modelle ungenaue oder sogar falsche Ergebnisse liefern. Die Folge: Vertrauen gehe verloren, das Projekt werde eingestellt.

Gartner empfiehlt, Teams frühzeitig mit Best Practices vertraut zu machen – etwa beim automatisierten Chunking, dem Aufbau von Vektor-Datenbanken oder beim Finetuning. Nur mit strukturierten, aktuellen und zugänglichen Daten lasse sich das Potenzial von GenAI ausschöpfen.

Warten ist riskanter als handeln

Gartner-Analyst Deepak Seth spricht von einer „Technologie mit epochalem Charakter“. GenAI sei ein Wendepunkt – für Technologien ebenso wie für Organisationen. „Noch nie war es riskanter, auf Nummer sicher zu gehen“, erklärt Seth. Wer abwarte, bis sich der Staub gelegt habe, könne den Anschluss verlieren.

In unsicheren Zeiten sei der größte Fehler, gar kein Risiko einzugehen. Unternehmen müssten lernen, mit Unsicherheit produktiv umzugehen – und ihre KI-Initiativen mit klaren Zielen, integrierten Daten und realistischem Erwartungsmanagement zu steuern.

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