Sechs wichtige Erkenntnisse aus gescheiterten KI-Projekten vor dem Skalieren
Viele Unternehmen zögern, die Realität einzugestehen: Der Weg von der Idee zur produktiven KI-Anwendung ist von zahlreichen Proof‑of‑Concepts (PoCs) gesäumt, die nie den nächsten Schritt erreichen. Besonders in Bereichen wie der Biowissenschaft, wo KI neue Therapien oder Diagnosen ermöglicht, kann ein kleiner Fehler in der Anfangsphase zu erheblichen Nachteilen führen.
Eine Analyse von Dutzenden von KI‑PoCs, die entweder erfolgreich in die Produktion übergingen oder scheiterten, hat sechs häufige Stolpersteine identifiziert. Überraschenderweise liegt der Grund für die meisten Misserfolge nicht in der Technologie selbst, sondern in fehlenden klaren Zielen, schlechter Planung oder unrealistischen Erwartungen.
Der erste Fehler ist eine vage Vision. Ohne ein konkretes, messbares Ziel bauen Entwickler Lösungen, die keine echte Problemlösung darstellen. Ein Beispiel aus der Pharmaindustrie: Ein Team wollte die „Optimierung des klinischen Trial‑Prozesses“ erreichen, ohne zu definieren, ob es die Rekrutierung beschleunigen, die Abbruchrate senken oder die Kosten reduzieren soll. Das Ergebnis war ein technisch solides Modell, das jedoch die wichtigsten Bedürfnisse des Kunden nicht adressierte.
Die zweite Erkenntnis ist die Notwendigkeit, Ziele SMART zu formulieren – spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden. Nur so lässt sich der Fortschritt objektiv bewerten und die Ressourcen gezielt einsetzen.
Weitere häufige Fehler sind unklare Rollenverteilung, fehlende Stakeholder‑Einbindung und mangelnde Risikobewertung. Unternehmen, die diese Punkte frühzeitig adressieren, erhöhen ihre Chancen, von der Idee zur skalierbaren Lösung zu gelangen.
Zusammenfassend zeigen die realen Beispiele, dass ein klarer Fokus, strukturierte Planung und realistische Erwartungen die entscheidenden Faktoren für den Erfolg von KI‑Projekten sind. Wer diese Lehren beherzigt, kann die Wahrscheinlichkeit von Misserfolgen deutlich reduzieren und die Chance erhöhen, dass die KI-Anwendung tatsächlich einen Mehrwert liefert.