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Warum 72 Prozent aller KI-Projekte scheitern

23.08.2026

Sieben von zehn KI-Projekten scheitern oder liefern nicht das, was versprochen wurde.

Das zeigt eine Umfrage von Gartner unter 782 IT-Führungskräften aus dem Jahr 2026. Das IBM Institute for Business Value kommt in der CEO-Studie 2025 zu einem ähnlichen Ergebnis: Nur 16 Prozent aller KI-Initiativen werden im gesamten Unternehmen erfolgreich skaliert. Gleichzeitig nutzen laut Bitkom bereits 41 Prozent der deutschen Unternehmen KI, weitere 48 Prozent planen den Einsatz. Der Wille ist da. Die Ausführung hakt.

Das Problem liegt in den Daten

Die Technologie funktioniert. Was fehlt, sind die richtigen Voraussetzungen. Laut Gartner scheitern sieben von zehn KI-Projekten an schlechter Datenqualität und fehlender Daten-Governance.

KI-Projekte scheitern meist an den Daten
Abbildung 1: KI-Projekte scheitern meist an den Daten – Quelle: Gartner, IBM Institute for Business Value, Bitkom, Salesforce, Verschiedene Studien, 2025-2026. Mehrere Erhebungen, 782 bis 2.000 Befragte

Im Mittelstand liegen Informationen oft über verschiedene Systeme verteilt, in unterschiedlichen Formaten, ohne klare Verantwortlichkeiten. Wer diesen Schritt überspringt, schafft KI-Anwendungen, aber keine verlässlichen Ergebnisse.

Die Lücke zwischen Geschäftsführung und IT

Die Unternehmensleitung erwartet schnelle Ergebnisse. Die IT kämpft mit Integration, Datenschutz und laufendem Betrieb. KI wird delegiert, aber nicht strategisch geführt.

Ohne die aktive Beteiligung der Fachbereiche fehlt das Prozesswissen. Die Folge: Technische Lösungen funktionieren, bleiben aber hinter den wirtschaftlichen Erwartungen zurück.

Der Mittelstand bleibt dran

Positiv ist: Weniger als fünf Prozent der mittelständischen Unternehmen brechen KI-Versuche komplett ab. Der KI-Index Mittelstand 2026 von Salesforce und dem Deutschen Mittelstands-Bund zeigt, dass 51,2 Prozent der KMU inzwischen KI nutzen oder testen. Das ist ein Plus von 54 Prozent gegenüber dem Vorjahr.

Nicht jedes Projekt, das nicht skaliert, ist gescheitert. Manche Piloten liefern Lernerfolge, die später in andere Initiativen einfließen.

Was jetzt zu tun ist

Kleine, klar abgegrenzte Pilotprojekte mit messbarem Nutzen starten. Datenqualität vor dem ersten Prompt sicherstellen. Geschäftsführung, Fachbereiche und IT an einen Tisch holen.

KI ersetzt keine Strategie. Sie macht eine gute Strategie wirksamer. Das bedeutet: KI ist kein IT-Projekt, sondern ein Geschäftsprojekt.

Quellen

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