Die ernüchternden Zahlen
Eine MIT-Studie von 2025 hat 300 GenAI-Deployments analysiert. Das Ergebnis ist ernüchternd: Nur 5 Prozent der Projekte erzielen messbare Umsatzeffekte.
Fünf Prozent. Das ist keine Erfolgsquote. Das ist ein Desaster.
S&P Global hat über 1.000 Unternehmen in Nordamerika und Europa befragt. 42 Prozent geben ihre KI-Initiativen komplett auf. Nicht verschieben. Nicht reduzieren. Aufgeben.
Und die RAND Corporation fand heraus: 80 Prozent aller KI-Projekte scheitern. Das ist doppelt so viel wie bei klassischen IT-Projekten.
Das liegt nicht an der Technologie. KI funktioniert. Die Modelle sind beeindruckend. Es liegt daran, wie Unternehmen sie einsetzen.
Der falsche Ansatz
Viele Unternehmen denken: "KI ist ein Tool. Wir geben unseren Leuten Zugang zu ChatGPT oder Claude, und dann werden sie produktiver."
Das stimmt für individuelle Aufgaben. E-Mails schreiben, Texte übersetzen, Code erklären. Dafür ist ChatGPT großartig.
Aber Unternehmen brauchen mehr als individuelle Produktivität. Sie brauchen Systeme, die mit ihrem spezifischen Wissen arbeiten. Die ihre Prozesse kennen. Die sich in ihre Workflows einfügen.
Was wirklich funktioniert
Die gleiche MIT-Studie hat auch etwas anderes herausgefunden: Spezialisierte Vendor-Lösungen haben eine Erfolgsquote von 67 Prozent.
67 Prozent versus 5 Prozent bei generischen Tools.
Der Unterschied? Spezialisierte Lösungen sind auf einen Anwendungsfall zugeschnitten.
Eine KI für Kundenservice. Eine für Vertragsanalyse. Eine für Wissensmanagement. Sie tun nicht alles. Aber was sie tun, tun sie richtig.
Weil sie mit den richtigen Daten trainiert sind. Weil sie in die richtigen Systeme integriert sind. Weil sie für einen spezifischen Workflow gebaut wurden.
Der Unterschied im Detail
Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Frage zu Ihrer internen Reisekostenrichtlinie.
Mit ChatGPT: Sie fragen. Es antwortet basierend auf allgemeinem Wissen über Reisekosten. Vielleicht richtig. Vielleicht nicht. Sie wissen es nicht.
Mit einer spezialisierten Lösung wie KnowledgePilot: Das System durchsucht Ihre tatsächliche Reisekostenrichtlinie. Es findet die relevante Passage. Es zitiert Dokument und Seite. Sie können es überprüfen.
Eine spezialisierte Lösung kann in Ihr ERP integriert sein. In Ihr CRM. In Ihre Ticket-Software. Die Antwort kommt nicht nur als Text, sondern löst vielleicht direkt einen Prozess aus.
Und dann ist da die Qualitätskontrolle.
Der Mittelstand hat keine Wahl
Großunternehmen können sich Experimente leisten. Sie haben die Ressourcen, verschiedene Ansätze zu testen. Fehlschläge einzukalkulieren.
Der Mittelstand nicht. Kein Budget für gescheiterte Pilotprojekte. Keine Zeit für jahrelange Entwicklung. Keine Kapazität für komplexe Eigenentwicklungen.
Was der Mittelstand braucht: Lösungen, die von Tag eins funktionieren.
Deshalb ist RAG so wertvoll für mittelständische Unternehmen.
RAG – Retrieval-Augmented Generation – verbindet die Intelligenz von Sprachmodellen mit Ihren eigenen Daten. Ohne teures Training. Ohne monatelange Entwicklung.
Sie verbinden Ihre Datenquellen. SharePoint, Google Drive, Confluence. Das System indexiert Ihre Dokumente. Und dann können Sie Fragen stellen.
Die KI antwortet basierend auf Ihren Dokumenten. Nicht auf dem Internet. Das ist der Unterschied.
Die Verlockung des Universaltools
Ein Tool für alles. ChatGPT kann E-Mails schreiben, Code generieren, Fragen beantworten, Texte zusammenfassen. Warum nicht auch für Unternehmenswissen?
Weil Unternehmenswissen anders ist. Es ist spezifisch. Es ist vertraulich. Es muss nachprüfbar sein. Es muss in Systeme integriert sein.
Ein Schweizer Taschenmesser ist toll. Für viele Dinge brauchbar. Aber wenn Sie einen Baum fällen wollen, nehmen Sie eine Axt.
Spezialisierung schlägt Universalität. Bei Werkzeugen. Bei Software. Bei KI.
Was das für Sie bedeutet
Wenn Sie KI in Ihrem Unternehmen einsetzen wollen, überlegen Sie zuerst: Wofür genau?
Nicht "Wir wollen KI nutzen, weil alle KI nutzen."
Sondern: "Wir wollen, dass unsere Mitarbeiter schneller Antworten auf interne Fragen finden."
Oder: "Wir wollen unseren Kundenservice mit KI unterstützen."
Oder: "Wir wollen Verträge automatisch analysieren."
Spezifische Probleme brauchen spezifische Lösungen.
Dann suchen Sie nach Tools, die genau das lösen. Nicht nach Universal-KI, die theoretisch alles kann.
Eine KI für Wissensmanagement macht kein gutes CRM. Eine KI für Vertragsanalyse ist kein guter Chatbot. Eine KI für Code-Generierung hilft nicht bei Kundenservice.
Das ist okay. Sie brauchen nicht ein Tool für alles. Sie brauchen die richtigen Tools für Ihre Probleme.
Die bessere Strategie
Statt einem großen KI-Projekt, das alles lösen soll, starten Sie klein. Ein spezifischer Anwendungsfall. Ein konkretes Problem. Eine messbare Verbesserung.
Wissensmanagement? RAG-System für interne Dokumente.
Kundenservice? KI-gestützter Support-Chat.
Vertragsanalyse? Spezialisierte Software dafür.
Machen Sie es produktiv. Messen Sie den Erfolg. Dann schauen Sie weiter.
Iterativ. Fokussiert. Erfolgreich.
Das ist das Gegenteil von "Wir führen KI ein und hoffen, dass es irgendwie nützt."
Fazit
KI funktioniert. Aber nicht als Universaltool.
Die Zahlen lügen nicht: 95 Prozent der generischen GenAI-Projekte scheitern. 67 Prozent der spezialisierten Lösungen funktionieren.
Der Unterschied ist Fokus.
Ihr Unternehmen braucht keine KI, die alles kann.
Es braucht KI, die Ihr spezifisches Problem löst. Mit Ihren spezifischen Daten. In Ihren spezifischen Workflows.
Das ist nicht sexy. Das ist nicht revolutionär.
Aber es funktioniert.
Und am Ende zählt nur das.
Quellen
MIT NANDA Initiative: The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 (150 Interviews, 350 Mitarbeiterbefragungen, 300 analysierte Deployments)
Berichterstattung: Fortune - MIT report: 95% of generative AI pilots are failing
S&P Global Market Intelligence: Voice of the Enterprise: AI & Machine Learning, Use Cases 2025 (1.006 Befragte in Nordamerika und Europa)
Pressemitteilung: Generative AI Adoption Surges, but Project Failures Rise
RAND Corporation: The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed (August 2024)