Warum KI-Initiativen scheitern – drei belastbare Perspektiven.

BCG: 74 % haben noch keinen greifbaren Wert aus KI erzielt.

BCG veröffentlichte im Oktober 2024 die Untersuchung „Where’s the Value in AI?“. Grundlage war eine Befragung von 1.000 CxOs und leitenden Führungskräften aus mehr als 20 Branchen und 59 Ländern. Nur 26 % der Unternehmen hatten die erforderlichen Fähigkeiten aufgebaut, um Proofs of Concept zu verlassen und greifbaren Wert zu erzeugen. 4 % wurden als besonders fortgeschrittene Unternehmen eingestuft, weitere 22 % verfügten über Strategie und fortgeschrittene Fähigkeiten.

Besonders relevant für unsere Positionierung ist das 70-20-10-Prinzip: Führende Unternehmen investieren nicht überwiegend in Modelle und Algorithmen. Sie richten den größten Anteil ihrer Ressourcen auf Menschen und Prozesse, gefolgt von Technologie und Daten. BCG ordnet rund 70 % der Herausforderungen bei KI-Transformationen Menschen- und Prozessthemen zu, etwa Change Management, Workflow-Optimierung, Talent und Governance.

Gartner: 30 % der GenAI-Projekte werden nach dem Proof of Concept aufgegeben.

Gartner prognostizierte im Juli 2024, dass bis Ende 2025 mindestens 30 % der Generative-AI-Projekte nach der Proof-of-Concept-Phase eingestellt werden. Genannt werden vier zentrale Gründe: schlechte Datenqualität, unzureichende Risikokontrollen, steigende Kosten und unklarer Geschäftswert.

Die Aussage ist deutlich enger als die BCG-Zahl. Sie bezieht sich speziell auf den Abbruch von GenAI-Projekten nach dem PoC. Für Unternehmen ist das trotzdem ein starkes Warnsignal: Ein technisch funktionierender Pilot ist noch kein wirtschaftlich tragfähiges Produkt. Ohne belastbaren Business Case, Daten- und Risikomodell, Kostensteuerung und Integration in reale Arbeitsabläufe bleibt der Pilot isoliert.

McKinsey: Technologie allein schafft keinen Unternehmenswert.

McKinsey beschreibt in „Gen AI’s next inflection point“ die Lücke zwischen der schnellen Nutzung durch Mitarbeitende und der geringen organisatorischen Reife vieler Unternehmen. In der zugrunde liegenden Befragung nutzten 91 % der Befragten GenAI für ihre Arbeit, gleichzeitig hatten nur 13 % der Unternehmen mehrere Use Cases implementiert. McKinsey fordert einen ganzheitlichen Ansatz: Geschäftsstrategie, Operating Model, Workflows, Talent, Governance und Infrastruktur müssen gemeinsam verändert werden.

Die globale McKinsey-Studie vom März 2025 konkretisiert den Zusammenhang. Unter 25 untersuchten Attributen hatte die grundlegende Neugestaltung von Workflows den stärksten Zusammenhang mit berichteter EBIT-Wirkung durch GenAI. Ebenfalls relevant waren CEO-Aufsicht über Governance, rollenbezogene Trainings, dedizierte Adoptionsteams, klare Roadmaps, KPIs und die Einbettung der Lösungen in Geschäftsprozesse.

Was die drei Quellen gemeinsam zeigen.

Die Zahlen dürfen nicht zu einer einzigen pauschalen „70-%-Scheitern“-Statistik vermischt werden. Sie messen unterschiedliche Dinge. BCG beschreibt fehlenden greifbaren Wert bei 74 % der Unternehmen. Gartner prognostiziert den Abbruch von mindestens 30 % der GenAI-Projekte nach dem PoC. McKinsey zeigt, dass organisatorische Reife, Governance und Workflow-Redesign die entscheidenden Erfolgsfaktoren sind.

Gemeinsam liefern die Studien eine belastbare Begründung für unser KI-Betriebssystem und den KI-Readiness-Check. Unternehmen benötigen ein strategisches Zielbild, priorisierte Use Cases, saubere Prozesse und Daten, Governance, geeignete Plattformen, qualifizierte Mitarbeitende und eine messbare Adoption.

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Das Dossier fasst die drei Veröffentlichungen zusammen und ergänzt eine KI-Readiness-Checkliste, zwölf Managementfragen und einen 90-Tage-Plan.

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