Ein KI-Pilot funktioniert. Die Präsentation überzeugt. Trotzdem bleibt die Einführung aus. Gleichzeitig bauen Beschäftigte eigene KI-Helfer und automatisieren Teile ihrer Arbeit. Dieses Nebeneinander wirft eine Führungsfrage auf: Wie wird aus technischer Machbarkeit ein verlässlicher Nutzen für die Organisation?
Von Wilfried Häring · Fachartikel · Stand: 2. November 2026
Meine Erfahrung: Der alte Prozess durfte schneller werden
Innerhalb der vergangenen zwei Jahre habe ich selbst an mehreren Proofs of Concept mit KI teilgenommen. Meine wiederkehrende Beobachtung: Bestehende, über Jahre gewachsene Prozesse sollten beschleunigt werden. Für grundlegend neue Ideen und andere Formen der Zusammenarbeit fehlte häufig der Mut.
Aus meiner Sicht fehlte im Management dabei oft die Vorstellungskraft, um weitergehende Veränderungen zu genehmigen. Der Rahmen blieb eng: Die KI sollte sich in den vorhandenen Ablauf einfügen. Ob dieser Ablauf mit den neuen Möglichkeiten überhaupt noch sinnvoll war, wurde zu selten zum Gegenstand der Entscheidung.
Das ist meine persönliche Erfahrung aus diesen Vorhaben und keine repräsentative Aussage über alle Unternehmen. Sie lenkt den Blick aber auf eine Frage, die bei KI-Projekten früh gestellt werden sollte: Welches Ergebnis brauchen wir, und wie würden wir den Weg dorthin heute neu gestalten?
Was Studien über stockende KI-Projekte zeigen
Gartner berichtet in einem Artikel vom 26. Januar 2026, dass bis Ende 2025 mindestens 50 Prozent der GenAI-Projekte nach dem Proof of Concept aufgegeben worden seien. Genannt werden schlechte Datenqualität, unzureichende Risikokontrollen, steigende Kosten und unklarer Geschäftsnutzen. Die öffentlich zugängliche Darstellung enthält nur begrenzte Angaben zur Erhebungsmethode. Die Zahl ist deshalb als Gartner-Befund einzuordnen.
Eine andere Perspektive liefert BCG mit „The Widening AI Value Gap“ von 2025. In der Untersuchung von mehr als 1.250 Unternehmen erzielten 60 Prozent kaum materiellen Nutzen aus KI. Weitere 35 Prozent skalierten ihre Aktivitäten und begannen, Nutzen zu erzielen; fünf Prozent erreichten erheblichen Nutzen im großen Maßstab. Diese Unternehmensgruppen beschreiben keine Projektabbruchquote.
Die Ergebnisse sprechen für eine erhebliche Lücke zwischen Experiment und wirtschaftlicher Wirkung. Sie rechtfertigen keine pauschale Aussage, dass KI keinen Mehrwert habe. Fehlende Wirkung kann ebenso darauf hinweisen, dass ein Vorhaben schlecht gewählt, unzureichend integriert oder organisatorisch noch nicht tragfähig ist.
Ein erfolgreicher PoC ist erst ein Teil des Nachweises
Ein Proof of Concept prüft eine begrenzte Annahme zur technischen Machbarkeit. Für den Regelbetrieb kommen weitere Anforderungen hinzu: reale Daten, Zugriffsrechte, Ausnahmefälle, Qualitätskontrolle, Schnittstellen, laufende Kosten und verantwortliche Personen. Eine überzeugende Demonstration beantwortet diese Fragen nur, wenn sie ausdrücklich Teil des Versuchs waren.
Die RAND-Studie zu Ursachen gescheiterter KI-Projekte von 2024 stützt sich auf Interviews mit 65 erfahrenen Fachleuten. Sie nennt unter anderem missverstandene Geschäftsprobleme, fehlende Daten, eine übermäßige Orientierung an neuer Technik und unzureichende Infrastruktur. Die oft zitierte Scheiterquote von über 80 Prozent wurde in dieser Untersuchung nicht selbst erhoben. Zudem untersucht RAND KI-/ML-Entwicklung; die bloße Nutzung vortrainierter Sprachmodelle war ausdrücklich ausgenommen.
Für die Projektsteuerung folgt daraus: Bereits vor dem Pilot braucht es ein fachliches Ziel, eine Vergleichsbasis und Kriterien für die Fortsetzung. Ein rechtzeitig beendeter Versuch kann eine gute Entscheidung sein. Ein dauerhaft erfolgreicher Demonstrator ohne geklärten nächsten Schritt bindet dagegen weiter Aufmerksamkeit und Ressourcen.
Ihr KI-Projekt kommt nach dem Pilot nicht weiter?
Wir besprechen, woran der Übergang scheitert und ob eine Übernahme der Projektsteuerung sinnvoll ist. Im ersten Gespräch klären wir Ausgangslage, offene Entscheidungen und den möglichen Rahmen der Zusammenarbeit.
Warum das Beschleunigen alter Abläufe zu wenig bewirken kann
Einzelne Arbeitsschritte lassen sich mit KI oft schneller erledigen. Der wirtschaftliche Effekt hängt jedoch vom gesamten Ablauf ab. Wenn ein Entwurf schneller vorliegt, anschließend aber dieselben Rückfragen, Wartezeiten und Freigabeschleifen durchläuft, kann die Durchlaufzeit nahezu unverändert bleiben.
Ein vereinfachtes Beispiel: Ein Unternehmen möchte Angebote schneller erstellen. Der Pilot erzeugt aus einer Anfrage einen ersten Text. Bisher werden Informationen allerdings aus E-Mails, Tabellen und verschiedenen Ablagen zusammengesucht; Preise und Leistungszusagen werden anschließend mehrfach geprüft. Der Textgenerator verkürzt einen Schritt. Die übrigen Engpässe bestehen fort.
Ein weitergehendes Zielbild könnte Anfrageerfassung, qualifizierte Rückfragen, eine gepflegte Wissensbasis und die Übergabe zur fachlichen Freigabe miteinander verbinden. Dafür müssten Datenverantwortung, Prüfregeln und Zuständigkeiten geklärt werden. Das Beispiel ist ein gedankliches Prozessmodell, keine Beschreibung eines meiner Kundenprojekte.
Dass die Gestaltung der Arbeit relevant ist, zeigt auch McKinseys KI-Erhebung vom März 2025: Unter 25 untersuchten organisatorischen Merkmalen wies die grundlegende Neugestaltung von Arbeitsabläufen den stärksten Zusammenhang mit einem berichteten EBIT-Beitrag durch GenAI auf. Erst 21 Prozent der Befragten aus GenAI nutzenden Organisationen berichteten, dass zumindest einige Abläufe grundlegend umgestaltet worden seien. Die Befragung zeigt Zusammenhänge; sie beweist keine Kausalität.
Währenddessen entsteht Schatten-KI im Arbeitsalltag
Beschäftigte erleben ihre Engpässe unmittelbar. Sie probieren Werkzeuge aus, erstellen eigene Assistenten und verbinden Anwendungen zu kleinen Workflows. Von Schatten-KI spreche ich hier, wenn diese Nutzung außerhalb der vorgesehenen Transparenz, Freigaben und Kontrollen stattfindet. Auch ein selbst gebauter Agent innerhalb einer freigegebenen Plattform kann zusätzliche Prüfung benötigen, wenn er neue Datenquellen oder Aktionen erschließt.
Der Netskope Cloud and Threat Report vom Januar 2026 berichtet, dass 47 Prozent der beobachteten GenAI-Nutzer persönliche KI-Anwendungen verwendeten. Dieser Anteil war innerhalb eines Jahres von 78 Prozent gesunken. Zugleich verdreifachte sich die Nutzerzahl im durchschnittlich beobachteten Unternehmen. Eine einfache Aussage wie „der Schatten-KI-Anteil steigt überall“ wäre deshalb falsch.
Die Beobachtung stammt aus dem Umfeld eines Sicherheitsanbieters und ist keine repräsentative Erhebung aller Unternehmen. Sie zeigt dennoch, wie relevant die parallele Nutzung persönlicher und betrieblicher Zugänge bleibt. Daraus lässt sich nicht ableiten, dass jeder Beschäftigte eigene Agenten betreibt.
Persönlicher Nutzen braucht eine organisatorische Anschlussstelle
Meine Einordnung: Stockende Unternehmensprojekte und lokale Eigeninitiative können dieselbe Lücke sichtbar machen. Beschäftigte finden einen unmittelbaren Nutzen für ihre Aufgabe. Die Organisation muss daraus einen Ablauf machen, der auch für andere nutzbar, überprüfbar und dauerhaft betreibbar ist. Ein allgemeiner kausaler Zusammenhang zwischen PoC-Abbrüchen und Schatten-KI ist damit noch nicht nachgewiesen.
Mit Agenten wird diese Aufgabe dringlicher. Wer Anwendungen verbindet und Aktionen auslösen lässt, muss festlegen, welche Daten und Funktionen erreichbar sind, welche Entscheidungen menschliche Freigaben brauchen und wie bei Fehlern eingegriffen wird. Ein Inventar sollte deshalb neben dem Werkzeug auch Zweck, Verantwortliche, Zugriffe und Abhängigkeiten enthalten.
Eigeninitiative liefert wertvolle Hinweise auf reale Bedürfnisse. Ein praktikabler Weg zur Anmeldung, Prüfung und Weiterentwicklung solcher Lösungen kann dieses Wissen nutzbar machen. Dazu gehören verständliche Regeln und verfügbare Unterstützung durch Fachbereich und IT.
Was Führung für den nächsten Schritt ermöglichen muss
Mehr Vorstellungskraft im Management lässt sich praktisch organisieren. Vor der nächsten Investitionsentscheidung sollten mehrere Varianten sichtbar sein: die Verbesserung des vorhandenen Ablaufs, ein neu gestalteter Prozess und gegebenenfalls eine neue Leistung für Kunden. Die Varianten werden an Kundennutzen, Aufwand, Risiken und überprüfbaren Annahmen gemessen.
Dafür braucht das Team einen klaren Veränderungsauftrag. Welche Schritte dürfen entfallen? Welche Rollen und Übergaben dürfen sich ändern? Wer entscheidet über bereichsübergreifende Anpassungen? Wenn diese Fragen offenbleiben, endet der Handlungsspielraum häufig an den Grenzen des bisherigen Prozesses.
Ein sinnvoller Pilot prüft deshalb einen abgegrenzten Ausschnitt des künftigen Arbeitsablaufs unter realistischen Bedingungen. Gemessen werden beispielsweise Durchlaufzeit, Fehler, Nacharbeit und tatsächliche Nutzung. Eingesparte Minuten werden erst dann wirtschaftlich greifbar, wenn klar ist, wie die frei werdende Kapazität eingesetzt wird.
So gehe ich bei stecken gebliebenen KI-Projekten vor
Zu Beginn sichte ich Zielbild, bisherigen Pilot, verfügbare Ergebnisse und offene Entscheidungen. Gemeinsam mit Fachbereich, IT und Auftraggebern kläre ich, welche fachliche Annahme noch trägt und wo Daten, Prozessgestaltung oder Entscheidungsbefugnisse fehlen. Vorhandene Arbeit wird dabei auf ihre weitere Verwendbarkeit geprüft.
Daraus entsteht eine belastbare Entscheidung über Fortsetzung, Neuausrichtung oder Beendigung. Für die Fortsetzung legen wir einen begrenzten nächsten Lieferumfang, Verantwortlichkeiten, Abnahmekriterien und einen realistischen Betriebsrahmen fest. Teams und externe Partner erhalten einen gemeinsamen Auftrag; Fortschritt, Kosten und Risiken werden nachvollziehbar.
Als Interim CTO für technologische Veränderungen übernehme ich dafür technische Führung auf Zeit im vereinbarten Mandatsrahmen. Bei Produktvorhaben umfasst die Vertiefung die digitale Produktentwicklung. Für die Integration in bestehende Abläufe finden Sie weitere Informationen unter KI-Integration in Unternehmen.
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Quellen und Einordnung
Die verlinkten Quellen stammen von Gartner, BCG, RAND, McKinsey und Netskope. Sie unterscheiden sich in Untersuchungsgegenstand, Stichprobe und Methode; ihre Prozentwerte dürfen nicht zu einer gemeinsamen Scheiterquote zusammengeführt werden. Beratungs- und Technologieanbieter haben eigene Marktinteressen. Meine Praxiserfahrungen und daraus abgeleiteten Empfehlungen sind im Text von den Studienbefunden getrennt.