Warum 95 % der KI-Projekte scheitern und wie Sie es besser machen

Einleitung

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als einer der grössten Innovationshebel unserer Zeit.
Doch die Realität zeigt ein anderes Bild:
Eine aktuelle Studie des Massachusetts Institute of Technology (MIT) ergab, dass 95 % der KI-Projekte in Unternehmen keinen messbaren Return on Investment liefern – insbesondere in der Pilotphase.
(MIT – The GenAI Divide Report, 2025)

Das Problem liegt selten in der Technologie selbst, sondern in fehlender Prozessklarheit, unrealistischen Erwartungen und mangelnder Verzahnung von Mensch und Maschine.

Für Schweizer Unternehmen, die KI einsetzen oder Automatisierung planen, bedeutet das:
👉 Nicht jedes Projekt braucht sofort KI – es braucht eine strukturierte Roadmap, die zeigt, wo Automatisierung sinnvoll ist und wo menschliche Expertise unverzichtbar bleibt.

Warum die meisten KI-Projekte scheitern

Die MIT-Studie beschreibt mehrere Ursachen, die sich auch im europäischen Markt bestätigen:

1. Unklare Zieldefinitionen – viele Unternehmen starten mit KI, ohne klare Prozesse oder Kennzahlen.
2. Fehlende Integration – KI wird als Experiment statt als Teil der Wertschöpfung verstanden.
3. Zu schnelle Pilotphasen – Proof-of-Concepts ohne Datenbasis oder Change-Management.
4. Mangelndes Prozessverständnis – Automatisierung wird technisch statt prozessual gedacht.
5. Überforderung durch Tools – unzählige Plattformen, aber wenig Know-how zur Anpassung.

Das Ergebnis: Viele Projekte bleiben Pilotversuche – mit schönen Demos, aber ohne nachhaltigen Nutzen.

Wie Schweizer Unternehmen KI strategisch einsetzen sollten

1.Prozessverständnis statt Technologie-Fokus

Der entscheidende Erfolgsfaktor ist nicht der Algorithmus, sondern das Verständnis der eigenen Prozesse.
Wer seine Abläufe nicht präzise kennt, kann keine sinnvolle KI anwenden.

Hier setzt die Process Advisory an – eine strukturierte Analyse, um zu erkennen, wo Automatisierung möglich und wirtschaftlich sinnvoll ist – und wo der Mensch unverzichtbar bleibt.

Beispiele:

• Datenextraktion aus wiederkehrenden Formularen → geeignet für KI-Automatisierung
• Kundenkommunikation mit hoher Individualität → besser durch Menschen geführt, unterstützt durch KI
   

2.Mensch + Maschine: Der hybride Ansatz

Statt „alles automatisieren“ geht es darum, Synergien zu schaffen:

• KI übernimmt Routine- und Analyseaufgaben.
• Menschen treffen Entscheidungen, bewerten Ergebnisse und steuern den Kontext.

Dieser hybride Ansatz ist die Basis nachhaltiger KI-Einführung – und der Grund, warum die erfolgreichen 5 % der Unternehmen laut MIT genau hier ansetzen.

3.Eine Roadmap für erfolgreiche KI-Projekte

Osy Solutions arbeitet im Rahmen seiner Process Advisory-Dienstleistungen mit einem dreistufigen Vorgehen, das sich auch in KI-Projekten bewährt hat:

Phase 1 – Assessment
• Prozesse analysieren, Engpässe identifizieren
• Bewertung, welche Aufgaben sich automatisieren lassen
• Datenqualität und Systemlandschaft prüfen

Phase 2 – Roadmap & Design
• Priorisierung nach Wirtschaftlichkeit und Machbarkeit
• Definition von Verantwortlichkeiten (Mensch vs. KI)
• Festlegung von KPIs und Sicherheitsanforderungen

Phase 3 – Implementierung & Iteration
• Kleine Pilotprojekte starten
• Laufend messen, optimieren, skalieren
• Feedback-Schleifen zwischen Fachbereich und Technologie

Diese Roadmap reduziert Fehlinvestitionen drastisch und verhindert, dass KI-Projekte in der Pilotphase steckenbleiben.

Der Schweizer Kontext: Qualität vor Geschwindigkeit

In der Schweiz haben Unternehmen klare Stärken – strukturiertes Denken, Qualitätsbewusstsein und Compliance-Orientierung.
Genau diese Werte sind entscheidend, um KI erfolgreich zu implementieren.

Während internationale Märkte oft „Move fast“ predigen, ist für Schweizer Firmen der Ansatz „Move smart“ nachhaltiger.
KI-Projekte, die auf sauberen Prozessen, Governance und Datenschutz aufbauen, liefern langfristig echten Mehrwert – auch wenn der Start etwas länger dauert.

Checkliste: So gelingt die KI-Einführung

1. Ziele klar formulieren – welche Probleme soll KI lösen?
2. Prozesse dokumentieren – ohne Prozessverständnis keine Automatisierung.
3. Quick Wins priorisieren – klein starten, schnell lernen.
4. Menschliche Kontrolle sicherstellen – Verantwortung klar definieren.
5. KPIs messen – ROI, Effizienz, Fehlerquote, Kundenzufriedenheit.
6. Transparenz wahren – Datenschutz und Nachvollziehbarkeit gemäss DSG/DSGVO.
7. Iterieren statt implementieren – lernen und anpassen ist Teil des Erfolgs.

Fazit

Die Zahl 95 % klingt alarmierend – ist aber eine Chance.
Sie zeigt, dass Technologie allein kein Erfolgskriterium ist.
Wer KI als Werkzeug für Prozessintelligenz versteht – und mit klarer Analyse, Roadmap und Governance vorgeht – gehört zu den 5 %, die echten Mehrwert schaffen.

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