Projektmanagement für KI-Projekte: Warum 95 % scheitern – und was erfolgreiche Unternehmen anders machen
Künstliche Intelligenz gilt als Schlüsseltechnologie der Zukunft. Unternehmen investieren Milliarden in neue Systeme und Pilotprojekte. Doch die Realität ist ernüchternd: Laut einer MIT-Studie schaffen es nur etwa fünf Prozent der Projekte, einen messbaren Mehrwert zu erzielen – oft in Millionenhöhe (Forbes).
Die entscheidende Frage lautet also: Warum scheitern so viele KI-Projekte – und was können Projektmanager:innen tun, um auf die Erfolgsseite zu gelangen?
Die „GenAI Divide“: Hohe Nutzung, aber kaum Transformation
Die meisten Unternehmen nutzen heute bereits generative KI in irgendeiner Form. Tools wie ChatGPT sind im Alltag vieler Mitarbeitender angekommen. Doch während die Akzeptanz hoch ist, bleibt die eigentliche Veränderung in den Organisationen aus.
Die Studie spricht hier von einer „GenAI Divide“: Auf der einen Seite stehen viele Pilotprojekte, auf der anderen Seite nur sehr wenige nachhaltige Transformationen. Unternehmen bleiben in der Testphase hängen und schaffen es nicht, KI tief in ihre Abläufe zu integrieren.
Dass diese Kluft real ist, bestätigen auch andere Forschungsarbeiten. Eine Untersuchung zu KI-gestützter Softwareentwicklung zeigt etwa, dass sich mit lernenden Systemen die Bearbeitungszeit in Code-Reviews um durchschnittlich 31,8 % verkürzen lässt (arXiv). Hier zeigt sich, wie messbarer Nutzen entsteht, wenn KI nahtlos in bestehende Prozesse eingebunden wird.
Häufige Barrieren in KI-Projekten
1. Systeme, die nicht lernen
Viele unternehmensinterne KI-Tools sind starr. Sie speichern kein Feedback, passen sich nicht an den Kontext an und entwickeln sich nicht weiter. Mitarbeitende erleben sie deshalb oft als unpraktisch und fragmentiert. In der Fachsprache spricht man von einem Learning Gap – also der fehlenden Fähigkeit, Wissen aufzubauen und dauerhaft zu nutzen.
2. Schlechte Nutzererfahrung
Während ChatGPT im Alltag als hilfreich gilt, sind viele firmeneigene Systeme schwer zu bedienen. Nutzer:innen berichten von schlechter User Experience (UX): Oberflächen sind kompliziert, Eingaben müssen ständig wiederholt werden, Ergebnisse sind unzuverlässig.
3. Der Bruch zwischen Pilot und Umsetzung
Viele Unternehmen bleiben im sogenannten Pilot-to-Production Chasm hängen. Pilotprojekte laufen, doch der Übergang in die breite Umsetzung dauert Monate – oft neun oder länger – oder bleibt ganz aus.
4. Falsche Investitionsschwerpunkte
Budgets fließen häufig in sichtbare Front-Office-Bereiche wie Vertrieb oder Marketing, weil dort die Effekte leicht messbar sind. Bereiche mit oft höherem Return on Investment (ROI) – etwa Finanzen, Beschaffung oder interne Abläufe – werden dagegen vernachlässigt.
Erfolgsfaktoren aus Sicht des Projektmanagements
Damit ein KI-Projekt erfolgreich wird, müssen Projektleiter:innen den Blick weiten. KI darf nicht wie eine einfache Software-Lizenz eingekauft werden. Sie funktioniert eher wie eine langfristige Dienstleistung – vergleichbar mit einem Business Process Outsourcing (BPO)-Modell – die eng in bestehende Abläufe eingebunden werden muss.
Lernfähigkeit sicherstellen
Ein zentrales Erfolgskriterium ist, dass Systeme dazulernen können: Sie müssen sich an Rückmeldungen anpassen, Informationen behalten und sich im Laufe der Zeit verbessern. In Fachkreisen spricht man hier von Agentic AI – Systemen, die Gedächtnis, Feedbackschleifen und autonome Funktionen vereinen.
Vertrauen und Partnerschaft aufbauen
Entscheider:innen vertrauen nicht der besten Demo, sondern verlässlichen Partnern. Empfehlungen von Kolleg:innen und bereits bewährte Anbieter spielen eine größere Rolle als bunte Featurelisten.
Auf Ergebnisse statt Funktionen achten
Wichtig ist nicht, wie viele Features ein Tool hat, sondern ob es konkrete Geschäftsergebnisse bringt – etwa Zeitersparnis, weniger externe Ausgaben oder höhere Kundenzufriedenheit.
Organisation richtig aufstellen
Erfolgreiche Unternehmen geben nicht nur zentralen KI-Laboren das Steuer. Stattdessen dürfen Fachbereiche und Power-User mitgestalten. Die Verantwortung bleibt klar, aber die Umsetzung ist dezentral.
Strategien, die funktionieren
Externe Partnerschaften
Unternehmen, die auf externe Partner setzen, sind doppelt so erfolgreich wie jene, die intern alles selbst entwickeln wollen. Der Grund: Lösungen von außen sind meist schneller einsatzbereit und passen besser zu den Arbeitsabläufen.
Kleine, sichtbare Erfolge
Die erfolgreichsten Projekte starten klein – zum Beispiel mit der automatischen Zusammenfassung von Anrufen oder der Digitalisierung von Vertragsdokumenten. Solche „Mini-Erfolge“ schaffen Vertrauen und erleichtern die Skalierung.
Eine Studie zur Nutzung von GitHub Copilot verdeutlicht diesen Punkt: Entwickler akzeptieren im Schnitt rund 30 % der vorgeschlagenen Codes und steigern dadurch ihre Produktivität deutlich (arXiv). Das Prinzip ist übertragbar: Kleine Hilfen im Alltag schaffen Akzeptanz und wirken stärker als überdimensionierte Großprojekte.
Fokus auf Backoffice
Die größten Einsparungen entstehen oft im Hintergrund: in Verwaltung, Finanzen oder Beschaffung. Dort lassen sich Millionen einsparen, etwa durch die Reduzierung von externen Dienstleistern.
Geschlossene Lernschleifen
Die Zukunft gehört Systemen, die lernen, sich erinnern und selbstständig komplexe Abläufe steuern können. Solche „Agentic Systems“ schaffen echte Wettbewerbsvorteile – und sorgen dafür, dass Unternehmen nicht ständig neu starten müssen.
Was Projektmanager:innen jetzt beachten sollten
- Zeitrahmen setzen: In den kommenden 12 bis 18 Monaten werden viele Unternehmen ihre KI-Strategie festzurren. Wer jetzt zögert, läuft Gefahr, den Anschluss zu verpassen.
- Klarer Projektauftrag: Ein sauber formulierter Projektauftrag ist entscheidend für Erfolg. Er schafft Klarheit über Ziele, Rollen und Ressourcen.
- Integration statt Show-Effekt: Ein spektakulärer Prototyp bringt nichts, wenn er nicht in bestehende Abläufe passt.
- Feedback ernst nehmen: Rückmeldungen der Nutzer:innen sind keine „Extras“, sondern die Grundlage für nachhaltigen Erfolg.
Fazit
Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern am Projektmanagement. Erfolgreiche Unternehmen gehen anders vor: Sie starten klein, setzen auf verlässliche Partnerschaften, konzentrieren sich auf die Bereiche mit dem höchsten Mehrwert und bauen Systeme, die lernen können.
Wer diese Prinzipien beherzigt, schafft es, die GenAI Divide zu überwinden – und aus Experimenten echten, messbaren Nutzen zu machen.
FAQ
1. Warum scheitern so viele KI-Projekte in Unternehmen?
Weil sie oft als technisches Experiment gestartet werden, ohne klare Integration in die Geschäftsprozesse.
2. Welche Rolle spielt Projektmanagement dabei?
Projektmanagement sorgt dafür, dass Ziele, Ressourcen und Zeitpläne klar sind – und dass KI-Projekte nicht im Labor stecken bleiben.
3. Sollte man KI-Lösungen kaufen oder intern entwickeln?
Externe Partnerschaften haben eine deutlich höhere Erfolgsquote. Eigenentwicklungen scheitern doppelt so oft.
4. In welchen Bereichen lohnt sich KI besonders?
Besonders in Backoffice-Funktionen wie Finanzen, Beschaffung oder Verwaltung – dort entstehen oft die größten Einsparungen.
5. Was bedeutet „Agentic AI“ im Projektkontext?
Das sind Systeme, die aus Feedback lernen, Kontext speichern und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern.
Dein nächster Schritt: Vom Wissen ins Handeln
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