Studien zeigen: Nur 5–10 % der AI-Pilotprojekte schaffen es in die Produktion. Das ist kein Technologieproblem — es ist ein Management-Problem. Hier sind die Top 10 Gründe und wie Sie sie vermeiden.
Symptom: „Wir wollen irgendwas mit AI machen." Fix: Starten Sie mit einem konkreten Geschäftsproblem, nicht mit der Technologie.
Symptom: Das Modell liefert Müll, weil die Trainingsdaten Müll sind. Fix: 3–6 Monate Datenaufbereitung vor dem AI-Projekt einplanen.
Symptom: „Wir automatisieren gleich den gesamten Prozess." Fix: Ein Prozessschritt, ein Use Case, ein Team. Dann skalieren.
Symptom: Das Projekt stirbt beim ersten Budget-Cut. Fix: C-Level-Sponsor sichern, der das Projekt durch Widerstände trägt.
Symptom: Nach 6 Monaten weiß niemand, ob es funktioniert. Fix: KPIs und Erfolgskriterien vor Start definieren (siehe Lektion 603).
Symptom: Ewiger Pilot, der nie in Produktion geht. Fix: Maximale Pilot-Dauer: 3 Monate. Go/No-Go-Entscheidung erzwingen.
Symptom: Mitarbeiter sabotieren das Tool, weil sie nicht eingebunden waren. Fix: Betroffene von Tag 1 einbinden. Kommunizieren, schulen, zuhören.
Symptom: Das Tool passt nicht, aber der Vertrag bindet 3 Jahre. Fix: Proof of Concept vor Langzeitvertrag. Exit-Klauseln verhandeln.
Symptom: AI-Tool existiert isoliert, niemand nutzt es. Fix: Integration in bestehende Workflows (CRM, ERP, E-Mail) ist Pflicht.
Symptom: Nur IT, keine Fachseite. Oder umgekehrt. Fix: Cross-funktionales Team: Business + IT + Data + Endnutzer.
Vor dem Start jedes AI-Piloten prüfen:
Merksatz: Ein gescheiterter Pilot ist kein Versagen — wenn Sie daraus lernen. Aber ein Pilot ohne Plan ist verschwendetes Geld.
Was ist der häufigste Grund, warum AI-Piloten scheitern?