Warum 80 Prozent der KI-Projekte scheitern. Und wie es besser geht.

Stand: 24.09.2025 10:00 Uhr

Künstliche Intelligenz gilt als eine der größten Chancen unserer Zeit. Sie verspricht Kostensenkungen, Prozessautomatisierung und neue Kundenerlebnisse. Studien zeigen Potenziale von bis zu 40 Prozent Kostenreduktion im Kundenservice. Längst müsste also eine deutliche Mehrheit der Unternehmen in Deutschland mit KI durchstarten. Doch die Realität sieht anders aus.

Trotz verfügbarer Technologien, reifer Large Language Models und wachsender Infrastruktur scheitern bis zu 80 Prozent der KI-Einführungen. Das liegt nicht an der Technik – sondern an der Umsetzung. Und sie scheitern nicht am Ende, sondern am Anfang. Das führt dazu, dass KI-Projekte im Pilotstatus verharren, anstatt echten Geschäftswert zu liefern. Diese „Execution Gap“ ist die größte Herausforderung für Unternehmen. Hier ein paar praxisnahe Tipps, wie man sie meistert.

Typische Stolpersteine und Tipps, wie man sie vermeidet

Angst vor Regulierungsverstößen

Ein Hauptproblem insbesondere für Unternehmen in Deutschland ist das typisch „deutsche Abwägen“ – denn die Entwicklung von KI ist dafür tatsächlich zu schnell. Viele Unternehmen verharren zudem in Schockstarre, weil sie befürchten, gegen kommende oder bestehende KI-Regulierungen zu verstoßen. Transparenzpflichten und Dokumentationsanforderungen wirken wie ein zusätzlicher Hemmschuh durch den Aufwand, der damit verbunden ist oder zumindest so erscheint.

Tipp:

• Setzen Sie auf Compliance-by-Design: mit Tools, die Aktivitäten protokollieren und Transparenzberichte automatisch erstellen.

• Nutzen Sie AI-Gateways, um Daten automatisch zu anonymisieren und regulatorische Anforderungen zu berücksichtigen.

• Nutzen Sie klare Governance-Richtlinien, um Verantwortlichkeiten abzusichern.

Sorge um Datensicherheit

Unternehmen wollen und sollten sensible Kundendaten nicht unkontrolliert an fremde KI-Modelle übergeben. Die Angst vor solchen Datenlecks oder -missbrauch blockiert viele Initiativen. Doch der sichere Zugang ist möglich, und zwar ohne auf die Vorteile von AI zu verzichten.

Tipp:

• Nutzen Sie Privacy Management, etwa mit VIER AI Gateway, um Ihre Kundendaten zu pseudonymisieren, noch ehe sie die KI-Modelle erreichen.

• Durch kontrollierte Schnittstellen halten Sie Daten in Ihrem Unternehmen.

• Und schulen Sie Ihre Mitarbeiter:innen im richtigen Umgang mit KI-Tools, um Shadow AI zu verhindern.

Unzureichende Datenqualität

Eine KI ist nur so gut wie die Qualität der Trainingsdaten. „Garbage in, Chaos out“ gilt mehr denn je. Schlechte oder unstrukturierte Daten machen die Ergebnisse wertlos.

Tipp:

• Investieren Sie in Data Governance und Strukturierung und prüfen Sie die Datenqualität kontinuierlich, nicht nur beim Projektstart.

• Starten Sie mit Use Cases, die auf vorhandenen, qualitativ guten Daten basieren, und bauen Sie von dort aus auf.

Fehlende System-Kompatibilität

Viele Unternehmen arbeiten mit Legacy-Systemen, die nicht per API ansprechbar sind. Die Folge: KI kann die Anliegen zwar verstehen, scheitert aber daran, die nötigen Daten aus den Systemen abzurufen oder Aktionen auszuführen.

Tipp:

• Machen Sie APIs zu einer Priorität in Ihrer Digitalstrategie!

• Bauen Sie Brücken zwischen bestehenden Systemen und neuen KI-Anwendungen.

• Planen Sie KI-Projekte nicht isoliert, sondern integriert in die bestehende Systemlandschaft.

Unbrauchbarer AI-Output

Auch 2025 neigen Modelle noch zu Halluzinationen oder zu Antworten, die nicht zum Ton Ihrer Marke passen. Das untergräbt Vertrauen und Akzeptanz.

Tipp:

• Führen Sie Validierungsmechanismen ein, die jede AI-Antwort vor Ausspielung prüfen (z. B. LLM as a Judge mit VIER Evaluation).

• Definieren Sie Guardrails, die Tonalität, Inhalt und Format der Antworten steuern.

• Bauen Sie Human-in-the-Loop-Mechanismen ein, wo nötig.

Widerstand der Mitarbeiter

Technisch lösbar ist vieles, aber wenn die Belegschaft nicht mitmacht, scheitern Projekte. Gründe für fehlende Akzeptanz ist in der Regel die Angst vor dem Jobverlust und das Gefühl, übergangen zu werden.

Tipp:

• Binden Sie Ihre Belegschaft von Anfang an in den Prozess ein und entwickeln Sie Lösungen gemeinsam mit den Teams.

• Zeigen Sie auf, wie KI die Teams entlastet, welche Chancen sie schafft und welchen Mehrwert sie bietet.

• Stellen Sie sichere und transparente Zugänge, z.B. mit VIER GPT, bereit, damit die Mitarbeiter:innen KI produktiv nutzen und risikolos kennenlernen können. Das verhindert schädliche „Shadow AI“-Praktiken.

Fazit: KI-Projekte scheitern nicht an der Technik

Das größte Risiko für Unternehmen liegt nicht in der KI-Technologie selbst, sondern in Daten, Prozessen, Compliance und Kultur. Wer diese Stolpersteine frühzeitig adressiert, kann die versprochenen Effizienzgewinne realisieren und AI zum echten Werttreiber machen – anstatt in der Statistik der gescheiterten Projekte zu landen. Denn wer KI verschläft, gefährdet Arbeitsplätze und das Unternehmen insgesamt.

Tipps & Handlungsempfehlungen

• Sehen Sie Regulierung als Chance, Standards zu setzen.

• Sorgen Sie für Datensicherheit durch einen datenschutzkonformen Zugang zu KI.

• Investieren Sie in Datenqualität und API-Strategien.

• Kontrollieren Sie den AI-Output durch Validierung.

• Schaffen Sie Mitarbeiter-Akzeptanz durch Einbindung und Transparenz

• Nutzen Sie VIER AI Gateway