Der Pilot-Friedhof: warum 80 % der KI-Projekte sterben.
Ein Pilot, der niemandem wehtut, wenn er scheitert, wird auch niemandem nützen, wenn er gelingt.
KI-Pilotprojekte scheitern selten an der Technik, sondern an fehlendem klaren Anwendungsfall, schlechter Datenbasis und fehlender Anbindung an den realen Arbeitsablauf.
Woran Piloten wirklich scheitern
Kein bezifferter Engpass, kein Owner, kein Weg von der Demo in den Betrieb. Technik ist selten das Problem, fehlende Verankerung schon. Deshalb: erst die Zahl, dann die App, dann der Vertrag.
- Bezifferter Engpass statt ‚mal ausprobieren'.
- Ein benannter Owner mit ~1 Std/Woche.
- Klarer Pfad vom Pilot in den produktiven Betrieb.
Häufige Fragen
Warum scheitern die meisten KI-Pilotprojekte?
Häufigste Gründe sind ein zu vager Anwendungsfall, isolierte Daten und ein Pilot, der nie in den Produktivbetrieb überführt wird. Ohne klaren Geschäftsnutzen und einen verantwortlichen Prozess verpufft die Begeisterung nach der ersten Demo. Wie wir das vermeiden, zeigen unsere Lösungen.
Wie verhindert man, dass ein KI-Pilot stirbt?
Definieren Sie vorab einen messbaren Anwendungsfall, einen klaren Erfolgswert und einen Weg in den Produktivbetrieb. Beginnen Sie mit einem realen Engpass, binden Sie die Fachabteilung ein und planen Sie die Integration in bestehende Systeme von Anfang an mit.
Wie lange sollte ein sinnvoller KI-Pilot dauern?
Ein fokussierter Pilot liefert in der Regel innerhalb von sechs bis zwölf Wochen belastbare Ergebnisse. Dauert er länger ohne sichtbaren Nutzen, fehlt meist die Eingrenzung des Anwendungsfalls oder die Datengrundlage ist unklar.
Braucht man perfekte Daten, bevor man startet?
Nein, perfekte Daten gibt es im Mittelstand selten und das Warten darauf ist selbst ein Scheiterungsgrund. Sinnvoller ist es, mit dem vorhandenen Datenstand zu starten und die Qualität iterativ entlang des konkreten Anwendungsfalls zu verbessern.
