Hindernisse bei der KI-Implementierung Fünf unbequeme Wahrheiten über KI-Projekte

Anbieter zum Thema

HTEC

WatchGuard Technologies GmbH

mibeca GmbH – Mike Bergmann Akademie

Omnidocs GmbH

Milliarden fließen in KI und Pilotprojekte schießen wie Pilze aus dem Boden – doch der Durchbruch bleibt häufig aus. Sebastian Seutter von HTEC nennt fünf unbequeme Wahrheiten, die über den Erfolg von KI-Projekten entscheiden können.

Im Juni 2025 sorgte eine MIT-Studie für Aufsehen: Sie kam zu dem ernüchternden Schluss, dass 95 Prozent der generativen KI-Pilotprojekte keinen messbaren Ertrag liefern. Eine aktuelle HTEC-Befragung von 1.529 C-Level-Führungskräften untermauert diese These und zeigt: Nur 45 Prozent haben KI bereits funktionsübergreifend im Unternehmen verankert, während die Mehrheit von einem Einsatz in begrenzten Bereichen, von Pilotprojekten und von noch laufenden Erkundungen berichtet.

Der Hype um bloßen KI-Einsatz ist vorbei – heute nutzen alle Künstliche Intelligenz, der Unterschied liegt woanders. Von Bedeutung sei heute, so Seutter, „wie konsequent eine Organisation ihre eigenen Prozesse versteht und den passenden Kontext für die Technologie bereitstellt“. Wer die Technologie verstehen will, muss sich mit fünf unbequemen Wahrheiten über KI auseinandersetzten.

1. KI versteht keine Geschäftsprozesse, nur ihre Dokumentation

Künstliche Intelligenz operiert auf Basis dessen, was sich strukturieren lässt: Daten, Workflows, Regelwerke. Der eigentliche Unternehmensalltag jedoch spielt sich anders ab – geprägt von Ausnahmefällen, gewachsener Erfahrung und stillschweigenden Entscheidungen, die kaum je dokumentiert werden. Zwar ist KI in der Lage, solche Muster zu erkennen und nachzuahmen, ein echtes Verständnis dafür entwickelt sie jedoch nicht. Die Folge sind Antworten, die zwar überzeugend wirken, in der jeweiligen Situation aber ins Leere laufen.

Hindernisse bei der KI-Implementierung

KI-Agenten: 86 % Hype, nur 11% Realität – Woran fehlt es?

2. Das wertvollste Wissen steht in keinem System

Ein Großteil der Informationen, die Geschäftsprozesse tatsächlich tragen, existiert außerhalb offizieller Datenquellen: in Köpfen, in Gesprächen, in Routinen. KI-Systeme greifen jedoch auf das zu, was messbar und gespeichert ist. Was nicht erfasst ist, findet für die Maschine schlicht nicht statt – egal, wie geschäftskritisch es ist. Genau hier entsteht die größte Lücke zwischen technischer Reife und betrieblichem Mehrwert. Wer Wissen nicht systematisch erschließt, baut KI auf einem unvollständigen Bild der eigenen Organisation auf.

Hürden bei der KI-Implementierung

KI-Projekte im Sturzflug?

3. Mehr ist nicht immer mehr

Enttäuschen die Ergebnisse von KI-Systemen, folgt meist derselbe Reflex: Mehr Daten sammeln, leistungsfähigere Plattformen einsetzen, Integration weiter ausbauen. Das kann durchaus zielführend sein. Fehlt jedoch der Kontext, verstärkt dieses Vorgehen lediglich falsche Annahmen, statt sie zu korrigieren. So entstehen Systeme, die zwar äußerst präzise arbeiten, dabei aber am eigentlichen Problem vorbeigehen. Tatsächlich benennen mittlerweile 43 Prozent der Führungskräfte nicht die Datenmenge, sondern die Integration in bestehende Systeme als größte Hürde. Zahlreiche Legacy-Architekturen wurden nie im Hinblick auf KI konzipiert, wodurch bestehende Workflows eher erschwert als beschleunigt werden.

4. KI wirkt kompetenter als sie ist

Übersichtliche Visualisierungen, ein flüssiger Sprachstil und rasche Antworten erwecken bei KI-Lösungen – vor allem bei großen Sprachmodellen – den Eindruck eines Verständnisses und einer fachlichen Tiefe, die häufig gar nicht existieren. Dadurch werden Fehler schwerer erkennbar, und die kritische Prüfung der Ergebnisse lässt nach. Die eigentliche Gefahr liegt weniger in offensichtlichen Halluzinationen als vielmehr in überzeugend wirkenden, aber kontextarmen Antworten, die unreflektiert als Entscheidungsgrundlage dienen. Mit zunehmendem Einsatz agentischer KI, die nicht mehr nur reagiert, sondern eigenständig handelt, verstärkt sich dieses Risiko noch weiter.

IT-BUSINESS Podcast

Podcast-Special „IT ImPuls“: KI-Entwicklung zwischen Skepsis und Potenzialen

5. Je mehr KI, desto wichtiger wird Expertenwissen

Je intensiver Unternehmen KI einsetzen, desto wichtiger wird zugleich menschliche Expertise. Der Grund dafür liegt nicht in Mängeln der Technologie, sondern darin, dass diese ohne fachliche Einordnung nicht zielführend genutzt werden kann. Dafür bedarf es menschliche Expertise, die sich mit KI und deren Funktionsweisen gut auskennen. Nur mithilfe von Expertenwissen könne man den notwendigen Kontext schaffen, in welchem die erzielten Ergebnisse beurteilt werden können und auch die Verantwortung für daraus resultierende Entscheidungen übernommen wird.

(ID:50903711)