Der KI-Pilot funktioniert. Trotzdem geht das Projekt nicht weiter. Gleichzeitig entstehen im Arbeitsalltag eigene Assistenten und kleine Workflows. Wie gelingt es, diese Aktivitäten mit einem gemeinsamen Ziel und verlässlichen Abläufen zu verbinden?
Wenn der alte Prozess nur schneller werden darf
In den vergangenen zwei Jahren habe ich selbst an mehreren KI-Proofs-of-Concept teilgenommen. Ein Proof of Concept, kurz PoC, prüft die technische Machbarkeit einer Idee. Meine wiederkehrende Beobachtung: Bestehende Prozesse sollten beschleunigt werden. Für neue Ideen und andere Formen der Zusammenarbeit blieb häufig wenig Raum.
Aus meiner Sicht fehlten im Management oft Mut und Vorstellungskraft, um weitergehende Veränderungen zu genehmigen. Das ist meine persönliche Erfahrung aus diesen Vorhaben und keine repräsentative Untersuchung. Sie führt zu einer wichtigen Frage: Welches Ergebnis brauchen wir und wie würden wir den Ablauf heute neu gestalten?
Was die Studien zeigen
Gartner berichtet im Januar 2026 rückblickend auf 2025, dass mindestens 50 Prozent der GenAI-Projekte nach dem PoC aufgegeben worden seien. Als Gründe nennt Gartner Datenqualität, unzureichende Risikokontrollen, steigende Kosten und unklaren Geschäftsnutzen. Die öffentlich zugängliche Darstellung erläutert die Methode nur begrenzt.
Netskope beobachtete zugleich, dass 47 Prozent der GenAI-Nutzer persönliche KI-Anwendungen verwendeten. Dieser Anteil war von 78 Prozent gesunken, während sich die Nutzerzahl im durchschnittlich beobachteten Unternehmen verdreifachte. Die Befunde stammen aus unterschiedlichen Untersuchungen und Bezugsgrößen. Sie ergeben keine gemeinsame Scheiterquote. Netskope beschreibt das beobachtete Kundenumfeld eines Sicherheitsanbieters.
Was nach einem erfolgreichen PoC noch fehlt
Ein technischer Versuch beantwortet eine begrenzte Frage. Für den täglichen Einsatz braucht es zusätzlich echte Daten, passende Berechtigungen und einen Umgang mit fehlenden Angaben oder fehlerhaften Ergebnissen. Der gesamte Arbeitsablauf muss funktionieren.
Dazu gehören benannte Personen, die Ergebnisse abnehmen, Quellen pflegen und Änderungen freigeben. Wirtschaftlicher Nutzen zeigt sich beispielsweise in kürzeren Durchlaufzeiten, weniger Nacharbeit oder einer höheren Bearbeitungskapazität.
Beispiel: Angebote erstellen
Eine KI kann schnell einen ersten Angebotstext formulieren. Wenn Informationen weiterhin aus verschiedenen Ablagen zusammengesucht werden und Freigaben lange dauern, bleiben die entscheidenden Engpässe bestehen.
Ein neu gestalteter Ablauf verbindet die Erfassung der Anfrage mit freigegebenem Angebotswissen und einer klaren fachlichen Prüfung. Dann lässt sich messen, ob das gesamte Angebot schneller und mit weniger Korrekturen fertig wird. Dieses Beispiel beschreibt ein mögliches Vorgehen und keine Kundenfallstudie.
Warum Schatten-KI entsteht
Beschäftigte kennen ihre täglichen Engpässe. Eigene Assistenten und Workflows können unmittelbar helfen. Als Schatten-KI bezeichne ich hier die Nutzung außerhalb der vorgesehenen Transparenz, Freigaben und Kontrollen. Nicht jede individuell entwickelte Lösung fällt automatisch darunter.
Meine Einordnung: Stockende Unternehmensprojekte und lokale Eigeninitiative können dieselben organisatorischen Lücken sichtbar machen. Ein allgemeiner kausaler Zusammenhang ist damit noch nicht nachgewiesen. Persönliche Zeitersparnis braucht eine Verbindung zur gemeinsamen Arbeit, damit das Unternehmen dauerhaft davon profitiert.
Ein gemeinsamer Rahmen für KI
Der Fachbereich verantwortet das gewünschte Ergebnis und die fachliche Abnahme. Die IT unterstützt mit verlässlichen Werkzeugen und geregelten Datenzugriffen. Die Führung schafft den Auftrag, auch gewachsene Abläufe und Zuständigkeiten zu verändern.
McKinseys Erhebung vom März 2025 zeigt einen starken Zusammenhang zwischen der grundlegenden Neugestaltung von Arbeitsabläufen und einem berichteten Ergebnisbeitrag durch GenAI. Eine Befragung belegt dabei keine Kausalität. Für die Praxis lohnt es sich, den vollständigen Prozess und seine Übergaben zu betrachten.
Festgefahrene Projekte wieder entscheidbar machen
Zu Beginn prüfe ich Ziel, bisherigen Pilot und offene Entscheidungen. Gemeinsam mit Fachbereich, IT und Auftraggebern kläre ich, welche Annahmen noch tragen. Daraus entsteht eine Grundlage für Fortsetzung, Neuausrichtung oder Beendigung.
Für eine Fortsetzung vereinbaren wir einen begrenzten nächsten Lieferumfang mit klaren Verantwortlichkeiten und Abnahmekriterien. Die beteiligten Teams erhalten einen gemeinsamen Auftrag. Pflege und Betriebsverantwortung gehören von Beginn an dazu.
Quellen und Links aus der Präsentation
Die Quellen untersuchen unterschiedliche Fragestellungen. RAND analysiert Ursachen anhand von 65 Experteninterviews. Die dort erwähnte Scheiterquote von über 80 Prozent stammt aus einer externen Schätzung und wurde von RAND nicht selbst erhoben.
Gartner: Warum GenAI-Projekte nach dem PoC enden
RAND: Ursachen gescheiterter KI-Projekte und Empfehlungen
McKinsey: Wie Organisationen mit KI wirtschaftlichen Nutzen erzielen
Netskope: Cloud and Threat Report 2026
Vom Impuls zur Umsetzung
Du möchtest die Hintergründe vertiefen? Im Fachartikel über KI-Projekte nach dem PoC und Schatten-KI findest du die ausführliche Einordnung mit meiner Praxiserfahrung.
Wenn dein Vorhaben feststeckt, übernehme ich im vereinbarten Rahmen technische Führung auf Zeit. Mehr dazu unter Interim CTO – Technologische Veränderungen führen. Aufgaben, Befugnisse, Ergebnisse und Honorar vereinbaren wir passend zum Mandat.
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Die Auftakt- und Abschlussmotive sind KI-generierte Illustrationen mit einer Porträtreferenz von Wilfried Häring. Sie zeigen keine realen Projektsituationen.
Praktische Umsetzung mit YourSocialGuide
Für einen begrenzten Anwendungsfall Menschen, Projektwissen und KI-Werkzeuge in einem gemeinsamen Ablauf verbinden. Wir organisieren die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. >