Warum Dein KI-Pilotprojekt scheitert und was Du dagegen tun kannst

95% aller KI-Projekte scheitern laut einer MIT-Studie.

Aber das ist erstens nicht ganz richtig und zweitens vermeidbar.

Die eigentliche Aussage der Studie ist: 95% aller KI-Projekte hinterlassen in den ersten sechs Monaten keine Spuren in der P&L. Das ist ein Unterschied. Denn P&L ist viel zu direkt, um den Wert eines KI-Projekts in der Anfangsphase zu messen. KI-Projekte beginnen mit R&D, Prozessdokumentation und dem Umbau von Abläufen. Das taucht nicht auf der Gewinn- und Verlustrechnung auf. Genauso wenig wie die 100 extra Excel-Lizenzen damals.

Aber die Zahlen, die wirklich weh tun, kommen aus den aktuellen Studien zum deutschen Mittelstand.

Die Realität der KI-Einführung in deutschen Unternehmen

Eine Zusammenfassung von KI-Studien 2025 aus dem Mittelstand (1, 2, 3) zeichnet ein deutliches Bild: Gerade einmal 2% der Unternehmen nutzen KI operativ in ihren Geschäftsprozessen. Über 50% stecken in der Experimentierphase fest. Sie haben ausprobiert, getestet, Lizenzen gekauft, aber es hat nicht gezündet.

Die HKA-Studie liefert weitere Datenpunkte, die das Problem greifbar machen:

• 40% der mittelständischen Unternehmen nutzen KI in irgendeiner Form

• Aber nur 21% haben eine tatsächliche KI-Strategie

• 76% kämpfen mit Datenqualität

• 67% berichten von Vorbehalten bei den Mitarbeitenden

Diese Zahlen erzählen eine Geschichte. Es gibt keine Blockade auf der Technologieseite. Die Modelle sind da, die Tools sind da, die Rechenleistung ist da. Was fehlt, ist der richtige Ansatz.

Das Problem ist nicht die Technik

Wenn ein KI-Pilotprojekt in einem Unternehmen scheitert, liegt es fast nie an der Technologie. Es liegt an einem oder mehreren dieser Probleme:

Kein klarer Use Case

"Wir müssen was mit KI machen, ich hab was in der Tagesschau gesehen." Dieser Satz fällt in deutschen Unternehmen häufiger als man denkt. Aber mit dem neuesten Agent SDK von OpenAI hast Du immer noch keinen use case. Mit Apps in ChatGPT verkaufst Du auch weiterhin keine Steckverbinder, für die Deine Firma bekannt ist. Und mit Sora kannst Du in Europa aktuell auch noch nichts Geschäftsrelevantes anfangen.

Die besseren Fragen wären:

1. Was hat Dich oder Dein Team in den letzten zwei Wochen 90 Minuten Zeit gekostet, die Du lieber nicht mehr verschenken willst?

2. Welche Aufgabe ist repetitiv oder erfordert viel manuellen Aufwand?

3. Gibt es eine Möglichkeit, KI einzusetzen, um diese Aufgabe oder Teile davon zu erledigen?

4. Welche Möglichkeit genau? Nicht "Das macht dann die KI."

Ohne diese Grundlagen ist jedes KI-Projekt zum Scheitern verurteilt. Egal wie gut die Technologie ist.

Keine Strategie

Nur 21% der mittelständischen Unternehmen haben eine KI-Strategie. Der Rest fährt auf Sicht. CoPilot-Lizenzen werden ausgerollt, ChatGPT Pro Subscriptions verteilt. Spray-and-Pray. In der Experimentierphase werden Abteilungen freigeschaltet, in denen man glaubt, schnell einen ROI zu sehen. Vielleicht ist die Abteilungsleiterin KI-begeistert und treibt das voran. Aber das ist noch lange nicht in allen Abteilungen der Fall.

Schnell setzt Frustration ein. Die teuren Lizenzen werden wieder gekündigt. Oder, ehrlich erlebt, auf eine geteilte ChatGPT Pro Subscription zurückgefahren. Das ist keine Strategie. Das ist Clippy auf Temu bestellt.

Eine KI-Strategie gibt allen eine Richtung und einen Rahmen vor. Sie legt fest, in welchen Bereichen KI eingesetzt wird, welche Ziele damit erreicht werden sollen und wie der Weg dorthin aussieht. Ohne diesen Rahmen passiert das, was in über 50% der Unternehmen passiert: ewiges Experimentieren ohne Ergebnis.

Keine Einbindung der Mitarbeitenden

67% der Unternehmen berichten von Vorbehalten bei den Mitarbeitenden. Das ist kein Wunder. Wenn KI als Top-down-Entscheidung kommt, ohne Erklärung, ohne Einbindung, ohne Schulung, dann reagieren Menschen mit Ablehnung. Manche aus Angst um ihren Job. Manche, weil "Das haben wir schon immer so gemacht". Manche, weil die letzte IT-Einführung auch schon eine Katastrophe war.

KI-Projekte sind keine IT-Projekte. Sie brauchen Fachbereichsexpertise, weil die Teams den Prozess kennen. Sie brauchen IT-Know-how, weil jemand bewerten muss, was technisch machbar ist. Sie brauchen Business-Verständnis, weil am Ende ein konkreter Mehrwert stehen muss. Sie brauchen Change Management, weil alle mitgenommen werden müssen.

Nur wenn Mitarbeitende eigene Ideen einbringen können und verstehen, was KI in ihrem Kontext tatsächlich leisten kann, entsteht Akzeptanz. KI-Initiativen müssen von den Menschen kommen, die die Arbeit machen. Bottom-up statt top-down.

Datenqualität als Ausrede

76% kämpfen mit Datenqualität. Das ist real. Niemand hat in den letzten Jahren genug auf Dokumenten-Governance geachtet. Semantic Tagging? Sensitivity Labels? Versionierung in SharePoint richtig genutzt? Garantiert nicht. Irgendwo liegt eine v2_final_jetzt-wirklich.docx.

Aber Datenqualität darf keine Ausrede sein, nicht anzufangen. Um einen PoC zu bauen und zu prüfen, ob KI die gewünschten Ergebnisse liefern kann, reichen wenige Daten. Im Prinzip 10 Datensätze: 4 positive, 4 negative, 2 uneindeutige. Diese Daten dürfen auch idealisiert sein. Wenn der PoC damit funktioniert, geht es daran, echte Daten zu besorgen und aufzubereiten. Wenn nicht, hast Du wenig Zeit und kaum Geld verbrannt.

"Wir müssen erstmal unsere Daten aufräumen" ist eine Ausrede, um nicht anfangen zu müssen. Die Daten werden nie perfekt sein.

Warum der AI Design Sprint das anders macht

Der AI Design Sprint löst genau diese vier Probleme. Nicht mit PowerPoint-Slides und Strategiepapieren, sondern mit einem strukturierten 4-Tages-Prozess, der beim Geschäftsproblem ansetzt, nicht bei der Technologie.

• Kein use case?
  Im Opportunity Mapping identifiziert Dein Team echte Schmerzpunkte. Nicht "Wo setzen wir KI ein?", sondern "Was nervt uns am meisten?". Daraus entstehen konkrete, priorisierte use cases.

• Keine Strategie?
  Die Framing Session nimmt den wichtigsten Schmerzpunkt und analysiert ihn auf Abteilungsebene. Ein Prozess, messbare Probleme, messbare Ziele. Das ist keine abstrakte Strategie, das ist ein konkreter Plan.

• Keine Mitarbeitereinbindung?
  Im AI Concept Development entwickelt das Team die Lösung eigenständig. Die Mitarbeitenden bringen ihr Fachwissen ein, definieren Input und Output und entscheiden mit, was gebaut wird. Das schafft Akzeptanz, weil die Lösung von den Menschen kommt, die sie später nutzen.

• Datenqualität unklar?
  Im Prototyping wird mit echten Daten getestet, so wie sie heute vorliegen. Nicht mit idealisierten Szenarien. Wenn die Datenqualität ein Problem ist, zeigt der PoC das sofort. Dann wissen alle, was zuerst angegangen werden muss, bevor es weitergeht.

Am Ende hast Du keinen weiteren Strategievortrag, den alle vergessen. Du hast einen funktionierenden Prototyp, ein Team das die Methodik eigenständig anwenden kann, und eine priorisierte Roadmap für die nächsten Schritte. Mehr zum AI Design Sprint und wie er funktioniert

Getting started is more important than getting it right

Wer nicht anfängt, wird nicht mehr aufholen. Was am Anfang eher marginal gains sind, kann später für echte Wettbewerbsvorteile sorgen. Weniger Mitarbeitende kündigen, weil die Arbeit weniger frustrierend ist. Mehr Durchsatz in der Fertigung, weil Engpässe erkannt werden. Kunden bleiben, weil der Kundenservice verbessert wurde.

Die 2% der Unternehmen, die KI bereits operativ nutzen, haben nicht bessere Technologie. Sie haben besser angefangen. Strukturiert, mit klarem Use Case, mit ihren Teams, nicht gegen sie.