Die GenAI-Kluft: Warum 95% der KI-Projekte scheitern

Das MIT hat es schwarz auf weiß: 95% der GenAI-Projekte scheitern.

Nicht "performen schlechter als erwartet". Nicht "brauchen länger". Sondern: Null messbare Geschäftswirkung. Kein ROI. Keine P&L-Impact.

30-40 Milliarden Dollar Investitionen. 95% Misserfolgsquote.

Das ist nicht ein Problem – das ist die größte Geldverbrennung der Tech-Geschichte.

Die Zahlen lügen nicht

MIT's "State of AI in Business 2025" Report analysierte über 300 öffentlich dokumentierte GenAI-Implementierungen, 52 Interviews mit Führungskräften und 153 Umfrageantworten.

Die Ergebnisse sind ernüchternd:

• ~5% der Organisationen erreichen messbare Mehrwert (Multi-Millionen-Dollar-Impact)
• ~95% zeigen null messbare P&L-Wirkung
• 80%+ haben Tools wie ChatGPT/Copilot getestet
• ~40% berichten Deployment
• Aber bei enterprise-spezifischen Systemen: nur ~5% erreichen volle Produktion

Die Kluft: Zwischen Experimentieren und Transformation liegen Welten.

Warum Projekte scheitern

Das MIT identifiziert drei Hauptgründe – und sie sind nicht technischer Natur:

1. Keine Feedback-Loops
Die meisten Systeme sind statisch. Sie lernen nicht aus Nutzung. Sie verbessern sich nicht über Zeit. Sie bleiben auf dem Stand von Tag 1.

2. Keine echte Workflow-Integration
"Wir haben einen Chatbot" ist keine Integration. Echte Integration bedeutet: Das System ist eingebettet in existierende Prozesse. Es passt zu bestehenden Workflows. Es ersetzt oder erweitert etablierte Arbeitsweisen.

3. Fehlende Kontextanpassung
Generische Lösungen funktionieren nicht. Jede Domäne, jeder Prozess, jedes Unternehmen ist anders. Ohne Anpassung an den spezifischen Kontext bleibt die KI irrelevant.

Die harte Wahrheit: Das Problem ist nicht die Technologie. Das Problem ist, wie sie eingesetzt wird.

Die 5% die erfolgreich sind

Was machen die 5% anders?

1. Sie starten mit dem Business, nicht mit der Technologie – Nicht "Wir brauchen einen LLM-basierten Chatbot", sondern "Wir haben dieses Geschäftsproblem – wie können wir es lösen?"
2. Sie fokussieren auf Workflow-Integration – Nicht ein standalone Tool, sondern eingebettet in existierende Prozesse.
3. Sie bauen Feedback-Loops ein – Das System lernt aus Nutzung. Es verbessert sich kontinuierlich. Es passt sich an.
4. Sie messen von Anfang an – Klare KPIs. Systematische Evaluation. Keine Hoffnungen, nur Daten.
5. Sie setzen auf Domain-Driven Design – Nicht generische Lösungen, sondern spezifisch auf die Domäne zugeschnitten.

Kommt Ihnen bekannt vor? Das ist exakt, was wir bei Klartext AI predigen – und praktizieren.

Was das für Sie bedeutet

Wenn Sie ein KI-Projekt planen, fragen Sie sich:

1. Integration: Ist das System wirklich in Workflows integriert, oder ist es ein Standalone-Tool?
2. Feedback: Lernt das System aus echten Nutzung, oder bleibt es statisch?
3. Kontext: Ist die Lösung spezifisch auf Ihre Domäne zugeschnitten, oder ist es eine generische Lösung?
4. Messung: Haben Sie klare KPIs definiert? Messen Sie systematisch?
5. Ownership: Haben Sie ein Team mit End-to-End-Verantwortung?

Wenn Sie bei 3 oder mehr Fragen "Nein" antworten, sind Sie wahrscheinlich auf dem Weg in die 95%.

Unsere Antwort auf die Kluft

Bei Klartext AI haben wir von Anfang an gegen die 95% gearbeitet:

• Domain-Driven Design: Keine generischen Lösungen
• Evaluation-First: Systematische Messungen von Tag 1
• Workflow-Integration: Eingebettet in existierende Prozesse
• Feedback-Loops: Systeme, die lernen und sich verbessern
• End-to-End-Ownership: Ein Team, volle Verantwortung

Das Resultat: Break-even-Zeiten von 1-2 Monaten statt Jahren. ROI in Millionenhöhe statt verschwendetem Budget.

Wir sind nicht in den 95%. Wir sind die 5%.

Hier der MIT report zum Nachlesen: report