95 Prozent aller KI-Pilotprojekte scheitern

Eine aktuelle MIT-Studie bringt es auf den Punkt: 95 Prozent aller GenAI-Pilotprojekte in Unternehmen zur Steigerung des Umsatzwachstums laufen ins Leere – trotz Milliardeninvestitionen. Der Grund: ein fundamentaler „Learning Gap" zwischen KI-Technologie und operativen Geschäftsprozessen. [...]

Laut einer aktuellen MIT-Studie laufen 95 Prozent aller GenAI-Pilotprojekte in Unternehmen zur Steigerung des Umsatzwachstums ins Leere. Die Kernursache liegt in einem fundamentalen „Learning Gap“: Generische KI-Tools sind für spezifische Unternehmensworkflows meist ungeeignet. Sie eignen sich aufgrund ihrer Flexibilität hervorragend für Einzelpersonen, scheitern jedoch im Unternehmensbereich, da sie nicht aus Arbeitsabläufen lernen oder sich an diese anpassen.

Was die MIT-Forscher herausgefunden haben, bestätigt unsere Erfahrungen: Vorgefertigte Vendor-Lösungen funktionieren deutlich besser als Custom-Builds. Das ist für den industriellen Mittelstand wirklich ein Gamechanger.

Der Mittelstand in der KI-Falle: Wenn Legacy-Systeme bremsen

Im industriellen Umfeld verschärft sich das Problem, denn hier treffen moderne KI-Anforderungen auf jahrzehntealte Infrastrukturen. ERP-Systeme, MES-Plattformen und Produktionsanlagen verfügen oft nicht über die APIs und Datenstrukturen, die für eine nahtlose KI-Integration notwendig wären. Diese technische Altlast führt zu spürbaren Konsequenzen: Laut einer Studie des Kompetenzzentrums WIRKsam scheitert fast jedes zweite KI-Projekt in Unternehmen – und das meist nicht an der Technologie selbst, sondern an mangelnder Datenqualität, fehlenden technischen Voraussetzungen und organisatorischen Faktoren.

Das eigentliche Dilemma offenbart jedoch eine aktuelle Stifterverband/McKinsey-Studie: Während IT-Abteilungen weiter an aufwendigen Custom-AI-Lösungen arbeiten, leiden 79 Prozent der Unternehmen unter eklatanten KI-Kompetenzdefiziten. Paradoxerweise erkennen 86 Prozent der Führungskräfte zwar ungenutztes KI-Potenzial in ihren Unternehmen, aber ihnen fehlen genau die Kompetenzen, die für eine erfolgreiche Umsetzung erforderlich wären.

Der Wendepunkt: Industrial AI Apps als Lösung

Die Lösung liegt in ready-to-use KI-Lösungen für spezifische Industrieanwendungen, die bereits auf Fertigungsunternehmen zugeschnitten sind. Diese verstehen Produktionsprozesse und Compliance-Anforderungen von Grund auf – und funktionieren vom ersten Tag an.

Genau das sehen wir bei unseren Kunden täglich. Die Erfolgsgeschichten sprechen für sich: emz Hanauer optimierte über 1.000 Teile durch KI-gestützte Bestandsplanung. KUKA nutzt KI-basierte Wissenssuche für 1,4 Millionen technische Dokumente und 71.000 Nutzer weltweit. INOTEC verbesserte die Liefertreue von 86 Prozent auf 96 Prozent durch KI-basierte Produktionsplanung. Der gemeinsame Erfolgsfaktor: Alle setzen auf ready-to-use Industrial AI Apps der Proalpha Group statt auf zeitaufwändige Custom-Development-Projekte.

Die vier Erfolgsfaktoren für systematische KI-Integration

Damit KI im Mittelstand endlich vom Kostentreiber zum Wertschöpfer wird, müssen vier kritische Faktoren erfüllt werden:

• Operative Führung statt IT-Dominanz: Fachabteilungen, nicht IT-Teams, müssen KI-Projekte leiten. Sie kennen die echten Schmerzpunkte und können greifbaren Nutzen identifizieren. Während IT-Abteilungen oft technologiegetrieben denken, verstehen Einkauf, Produktion und Vertrieb die konkreten Herausforderungen des Tagesgeschäfts. Ein Produktionsleiter beispielsweise weiß genau, wo Engpässe entstehen und welche Kennzahlen wirklich zählen. Diese fachliche Expertise ist entscheidend, um KI-Lösungen zu entwickeln, die tatsächlich Probleme lösen, statt nur technisch State of the Art zu sein.
• Ready-to-use AI Apps statt Custom-Builds: Industrial AI Apps für Bestandsoptimierung, Produktionsplanung oder Wartungsprognosen liefern sofortigen Nutzen ohne jahrelange Entwicklungszyklen. Der Grund ist einfach: Diese Apps basieren auf bewährten Algorithmen und wurden bereits in ähnlichen Umgebungen getestet. Statt Monate oder Jahre in die Entwicklung einer individuellen Lösung zu investieren, können Unternehmen auf erprobte Standardlösungen setzen, die sich schnell an spezifische Anforderungen anpassen lassen. Das reduziert nicht nur Kosten und Risiken, sondern ermöglicht auch eine deutlich schnellere Wertschöpfung.
• Datenqualität als Fundament: Hochwertige, strukturierte Daten sind essenziell, um KI-Halluzinationen mit fatalen Folgen zu verhindern. Ohne saubere Stammdaten und klare Governance-Strukturen sind selbst die besten KI-Apps wertlos. Unvollständige Kundendaten, inkonsistente Artikelnummern oder fehlerhafte Bestandsinformationen führen zu Entscheidungen, die mehr Schaden als Nutzen anrichten. Erfolgreiche KI-Integration erfordert daher zunächst eine gründliche Datenbereinigung und die Etablierung klarer Prozesse zur Datenerfassung und -pflege. Nur wenn die Datengrundlage stimmt, können KI-Systeme zuverlässige Prognosen und Empfehlungen liefern.
• Evolutionäre Integration statt Revolution: Statt einer disruptiven ERP-Revolution braucht es vielmehr eine sukzessive Erweiterung bestehender Systeme. Middleware und APIs verbinden KI-Capabilities inkrementell, ohne operative Störungen zu verursachen. Komplette Systemwechsel sind für mittelständische Unternehmen oft zu riskant und ressourcenintensiv. Intelligenter ist es, KI-Funktionen nach und nach in die bestehende IT-Landschaft zu integrieren. So können Unternehmen ihre bewährten Prozesse beibehalten und gleichzeitig von KI-gestützten Optimierungen profitieren. Diese schrittweise Herangehensweise ermöglicht es auch, Erfahrungen zu sammeln und mit Change Management behutsam zu begleiten.

Von der Experimentierphase zum systematischen Rollout

Der Mittelstand braucht keine weiteren KI-Experimente, sondern bewährte Lösungen, die sich nahtlos in bestehende Geschäftsprozesse integrieren und sofort messbaren Nutzen schaffen. Mit Lösungen wie unserer Proalpha Industrial AI Platform, die bereits mehr als 30 ready-to-use AI Business Apps umfasst, sehe ich den Mittelstand optimal positioniert für diese entscheidende Transformation. Die Weichen sind gestellt: Die entscheidende Frage lautet also nicht mehr, ob KI im Mittelstand ankommt, sondern wer die systematische Transformation jetzt konsequent vorantreibt und wer in der Experimentierphase steckenbleibt.