Fünfundneunzig Prozent. So hoch ist laut MITs NANDA-Report 2025 die Ausfallquote von KI-Pilotprojekten in Unternehmen. Nicht “Führungskräfte waren nur mäßig beeindruckt” oder “hat länger gedauert als erwartet.” Totalausfall. Kein messbarer Ertrag. Projekt eingestellt.

Die andere Zahl trifft tiefer. S&P Global stellte fest, dass 42 % der Unternehmen 2025 den Großteil ihrer KI-Initiativen aufgegeben haben, nach 17 % in 2024. Die durchschnittliche Organisation hat 46 % ihrer Machbarkeitsnachweise verworfen, bevor sie die Produktion erreichten.

Irgendetwas ist grundlegend kaputt daran, wie Unternehmen KI-Experimente angehen.

Das Problem ist nicht die Technik

Der MIT-Report führt die Fehlschläge auf “fragile workflows, weak contextual learning, and misalignment with day-to-day operations.” zurück. Übersetzt: Die KI funktionierte im Test, aber brach zusammen, sobald sie echte Arbeit berührte.

Auf Hacker News hat der Nutzer morkalork die Dynamik perfekt getroffen: “LLMs get you 80 % of the way almost immediately but that last 20 % is a complete tar pit and will wreck adoption.”

Diese letzten 20 % machen Piloten kaputt. Ein Werkzeug, das 80 % der Fälle brillant abdeckt, bei den restlichen 20 % aber versagt, macht mehr Arbeit, als es spart: Jemand muss erst herausfinden, welche Fälle in welchen Topf gehören, die guten Ausgaben prüfen, die schlechten korrigieren und den mentalen Mehraufwand eines nur teilweise verlässlichen Systems tragen.

Deshalb krachen Pilotprojekte, die “in Demos großartig liefen”, in der Produktion. Demos zeigen die besten Fälle. Produktion ist alle Fälle.

Was Sie pilotieren

Eine schlechte Problemwahl verdammt Piloten, bevor sie anfangen. Die Frage ist nicht “was kann KI?”, sondern “welches konkrete Problem kostet uns Geld oder Zeit, das KI möglicherweise besser löst als Alternativen?”

Gute Pilotprobleme haben gemeinsame Merkmale:

Messbares Ergebnis. Sie können vorher und nachher etwas zählen. Zeit pro Aufgabe. Fehlerraten. Menge. Beeinflusster Umsatz. Wenn Sie keine Zahl daran hängen können, können Sie nicht bewerten, ob der Pilot erfolgreich war.

Begrenzter Umfang. Ein Team. Ein Prozess. Ein Anwendungsfall. Piloten, die mehrere Abteilungen berühren, bringen zu viele Variablen ins Spiel, um Ergebnisse sauber zu interpretieren, und der Abstimmungs-Mehraufwand frisst Ressourcen, die das eigentliche Experiment stützen sollten.

Häufiges Auftreten. Die Aufgabe kommt oft genug vor, um in der Pilotphase sinnvolle Daten zu erzeugen. Diese läuft typischerweise acht bis zwölf Wochen.

Spürbarer Schmerz. Menschen beschweren sich bereits über dieses Problem. Das heißt: Sie müssen niemanden überzeugen, dass etwas kaputt ist. Sie bieten eine mögliche Lösung für etwas an, das ohnehin gelöst werden soll.

Geringes Katastrophenrisiko. Wenn KI Fehler macht, sind die Folgen behebbar. Pilotieren Sie KI nicht auf Aufgaben, bei denen Fehler großen Schaden anrichten.

Beispiele, die funktionieren: Interessentenrecherche im Vertrieb, Erstentwürfe für Marketinginhalte, Kategorisierung von Kundenanfragen, Erstellen von Besprechungszusammenfassungen.

Beispiele, die scheitern: “KI im ganzen Unternehmen einsetzen” (zu breit), juristische Dokumentenprüfung in kritischen Fällen (zu riskant), jährliche strategische Planung (zu selten, um zu messen).

Wie Erfolg wirklich aussieht

Schreiben Sie vor dem Start exakt auf, was Erfolg bedeutet. Dieser Schritt wird ständig übersprungen – und genau so entstehen Piloten mit “wirkte irgendwie hilfreich” statt belastbarer Evidenz.

Definieren Sie Primärkennzahlen: die zwei oder drei wichtigsten Dinge, die Sie messen werden.

“Reduzieren Sie die durchschnittliche Zeit für Interessentenrecherche von 45 Minuten auf unter 20 Minuten.”

“Erhöhen Sie den Output von 4 Inhalten pro Woche auf 8 Inhalte pro Woche bei gleich guter oder besserer Qualität.”

“Erreichen Sie 85 % Genauigkeit bei der Kategorisierung von Anfragen, gegenüber 72 % aktueller manueller Genauigkeit.”

Definieren Sie Sekundärkennzahlen, die Kontext liefern: Zufriedenheitswerte der Nutzer, nachgelagerte Fehlerraten, Adoptionsquote bis Woche vier.

Definieren Sie Abbruchsignale, die Ihnen sagen, dass Sie früh stoppen sollten: Qualitätswerte fallen unter den aktuellen Ausgangswert, weniger als 50 % Nutzung nach angemessener Schulung, erhebliche Sicherheits- oder Regelkonformitätsvorfälle.

Sorgen Sie dafür, dass die Beteiligten diesen Kriterien zustimmen. Schreiben Sie sie in ein gemeinsam genutztes Dokument. Ändern Sie sie nur, wenn sich die Umstände grundlegend ändern – nicht weil die Ergebnisse enttäuschen.

Die richtige Größe und Form

Zu klein, und die Ergebnisse sind statistisch kaum belastbar. Zu groß, und Sie binden erhebliche Ressourcen an einen unbewiesenen Ansatz, bevor Sie wissen, ob er funktioniert.

Fünf bis fünfzehn Personen ist meist der ideale Bereich für die Teamgröße. Genug, um sinnvolle Daten zu erzeugen, klein genug, um ausreichend zu unterstützen.

Acht bis zwölf Wochen funktioniert für die meisten Piloten. Weniger als sechs Wochen lässt selten genug Zeit für Nutzungskurve und Verhaltensänderung. Mehr als sechzehn Wochen verliert Fokus und Dringlichkeit.

Ein primärer Anwendungsfall. Vielleicht ein zweiter, wenn er eng verwandt ist. Widerstehen Sie dem Drang, alles auf einmal zu testen – so landen Sie bei Ergebnissen, die Sie nicht interpretieren können, und Lektionen, die Sie nicht anwenden können.

Für Vergleichsansätze haben Sie Optionen:

Vorher/Nachher-Messung funktioniert, wenn Sie dieselben Personen vor und nach der KI-Einführung messen. Einfach, berücksichtigt aber keine anderen Veränderungen im Zeitraum.

Kontrollgruppen funktionieren, wenn einige Personen KI nutzen und andere im selben Zeitraum nicht. Stärkere Evidenz, aber erfordert sorgfältiges Matching und kann Fairness-Fragen aufwerfen.

A/B innerhalb von Aufgaben funktioniert, wenn dieselbe Person manche Aufgaben mit KI und manche ohne erledigt. Am besten für wiederholbare Aufgaben mit hohem Volumen.

Wählen Sie nach Ihrer Situation und dem Evidenzniveau, das Sie brauchen. Wenn Sie auf Basis der Pilot-Ergebnisse um große Investitionen bitten werden, stärkt eine Kontrollgruppe Ihr Argument deutlich.

Warum Menschen das Werkzeug nicht mehr nutzen

Der vorhersehbarste Fehlermodus ist Adoptionskollaps. Menschen probieren das Werkzeug aus, stoßen auf Reibung und hören auf – weil niemand ihnen durch die rauen Stellen hilft.

Der Nutzer zoeysmithe auf Hacker News beschrieb das typische Szenario: “Staff asking ‘how can this actually help me,’ because they can’t get it to help them other than polishing emails.”

Das ist ein Unterstützungsproblem, kein Werkzeugproblem. Wenn Menschen auf Probleme stoßen und keine Hilfe bekommen, geben sie auf. Wenn sie sofortige Unterstützung erhalten, um Hindernisse zu umschiffen, kommen sie über den Punkt hinweg, an dem das Werkzeug wirklich wertvoll wird.

Unterstützungsmechanismen, die zählen:

Strukturierte Schulung zum Start. Nicht “hier ist das Werkzeug, finden Sie es selbst heraus”, sondern echte Lernsessions zu Grundlagen, typischen Anwendungsfällen und Tipps aus frühem Testen.

Dokumentation, die Menschen nutzen. Kurze Spickzettel. Formulierungen, die für typische Situationen funktionieren. Schritte zur Fehlerbehebung für bekannte Probleme.

Schnelle Hilfe. Jemand, den Teilnehmende bei Fragen erreichen können und der in Stunden antwortet, nicht in Tagen.

Regelmäßige Abstimmungen. Geplante Touchpoints, um zu besprechen, was funktioniert und was nicht.

Kanäle fürs Lernen untereinander. Wege, wie Teilnehmende ihre Entdeckungen miteinander teilen können.

Die ersten zwei Wochen sind kritisch. Rechnen Sie mit intensivem Unterstützungsbedarf. Planen Sie Zeit dafür ein. Wer Unterstützung nach vorne zieht, verhindert die frühe Frustration, die Piloten tötet, bevor sie brauchbare Daten liefern.

Ehrliche Auswertung

Der Pilot endet. Zeit, zu bewerten.

Zwei häufige Fehler zerstören den Wert der Auswertung:

Erfolg zu früh ausrufen. Ein paar positive Ergebnisse bedeuten nicht, dass der Pilot funktioniert hat. Vergleichen Sie mit Ihren vorab definierten Kriterien, nicht mit Null.

Scheitern wegargumentieren. “Es hätte funktioniert, wenn …” ist kein Erfolg. Notieren Sie die Erkenntnisse, aber nennen Sie Scheitern beim Namen.

Fragen für Ihre Auswertung:

Haben wir die Erfolgskriterien erreicht? Vergleichen Sie Ist-Ergebnisse mit den Zielen vom Start. Seien Sie ehrlich. “Wir haben 70 % der Zielkennzahlen erreicht” ist nützliche Information.

Was hat gut funktioniert? Konkrete Aufgaben, Anwendungsfälle oder Situationen, in denen KI klaren Wert geliefert hat.

Was hat nicht funktioniert? Aufgaben, bei denen KI nicht geholfen oder es schlimmer gemacht hat. Seien Sie konkret, warum.

Was hat uns überrascht? Unerwartete positive oder negative Effekte – oft steckt dort das wertvollste Lernen.

Was würden wir anders machen? Sowohl am Pilotprozess als auch bei einem möglichen breiteren Rollout.

Gibt es einen Pfad zur Skalierung? Ergibt Ausweitung auf Basis der Ergebnisse Sinn? Was müsste sich ändern?

Was ist die Empfehlung? Klarer nächster Schritt: skalieren, einen weiteren Pilot mit Anpassungen fahren oder einstellen.

Wann Sie aufhören sollten

Nicht jeder Pilot sollte erfolgreich sein. Genau darum pilotiert man: um günstig zu lernen, was funktioniert und was nicht – bevor man große Ressourcen bindet.

Die MIT-Forschung fand, dass Unternehmen mit mehr Piloten nicht zwingend mehr davon in die Produktion bringen. Mittelgroße Organisationen gehen schneller vom Pilot zur vollständigen Umsetzung. Große Unternehmen haben eine klare Übergangslücke: Piloten funktionieren isoliert, scheitern aber beim Skalieren.

Wenn Ihr Pilot die Erfolgskriterien verfehlt, dokumentieren Sie das Lernen. Warum hat es nicht funktioniert? Grenzen des Werkzeugs? Falscher Anwendungsfall? Umsetzungsprobleme? Organisatorischer Widerstand?

Unterscheiden Sie Arten des Scheiterns:

Falsches Problem heißt: Pilotieren Sie diese Lösung bei einem anderen Problem.

Falsche Lösung heißt: Pilotieren Sie ein anderes Werkzeug für dieses Problem.

Falsches Timing heißt: Versuchen Sie es erneut, wenn sich die Umstände ändern.

Grundsätzlich funktioniert es nicht heißt: Hören Sie auf zu investieren.

Kommunizieren Sie ehrlich. “Der Pilot hat nicht die erwarteten Ergebnisse geliefert. Das haben wir gelernt, und das empfehlen wir als Nächstes.” Verstecktes Scheitern verhindert organisatorisches Lernen und verschwendet die Investition, die Sie in das Experiment gesteckt haben.

Die Skalierungsentscheidung

Ein erfolgreicher Pilot bedeutet nicht automatisch erfolgreiche Skalierung. Der Übergang braucht explizite Planung.

Fragen, die Sie vor der Skalierung beantworten sollten:

Wer ist als Nächstes dran? Welche Teams oder Funktionen sollen nach der Pilotgruppe übernehmen? Priorisieren Sie nach wahrscheinlichem Effekt und Bereitschaft.

Was ändert sich? Pilotbedingungen entsprechen selten breiter Einführung. Welche Prozesse müssen angepasst werden? Welche Unterstützungsstrukturen müssen wachsen?

Welche Schulung ist nötig? Ihre Pilotgruppe bekam intensive Unterstützung. Wie schulen Sie im großen Maßstab?

Welche Infrastruktur wird gebraucht? IT-Anforderungen, Sicherheitsprüfungen, Beschaffungsprozesse, Lizenzerweiterung.

Wer trägt das dauerhaft? Jemand muss Verantwortung für den anhaltenden Erfolg übernehmen.

Wie hoch ist das Budget? Skalierung kostet mehr als Pilotieren. Bauen Sie den Business Case aus Pilotdaten.

Wie sieht der Zeitplan aus? Gestufte Rollouts funktionieren meist besser als ein Big-Bang-Start.

Die MIT-Forschung fand, dass der Kauf von KI-Werkzeugen bei spezialisierten Anbietern in etwa 67 % der Fälle gelingt, während Eigenentwicklungen nur etwa ein Drittel so oft erfolgreich sind. Trotz dieser Daten bauen viele Firmen weiter proprietäre Systeme intern. Beziehen Sie das in Ihre Skalierungsplanung ein.

Die Prüfsteuer

Ein Konzept aus der Forschung verdient besondere Aufmerksamkeit: die Prüfsteuer.

Wenn KI-Ausgaben geprüft werden müssen, verbringen Nutzer mehr Zeit mit Validierung als mit Nutzen. Wenn jemand jeden KI-generierten Entwurf überprüfen muss, um Fehler zu finden, kann die Zeitersparnis beim Erzeugen durch die Prüfzeit aufgefressen werden. Schlimmer noch: Die geistige Belastung durch ständiges Prüfen zermürbt Menschen.

Piloten müssen das einpreisen. Messen Sie nicht nur die Geschwindigkeit der Ausgabe, sondern die gesamte Ablaufzeit inklusive Prüfung. Ein Werkzeug, das Inhalte in fünf Minuten erzeugt, aber dreißig Minuten Prüfung braucht, ist langsamer als der manuelle Vierzig-Minuten-Prozess, den es ersetzen sollte.

Lösungen sind bessere Formulierungen, klarere Grenzen des Anwendungsfalls oder die Einsicht, dass manche Anwendungen noch nicht tragfähig sind. Aber Sie können die Prüfsteuer nicht senken, wenn Sie sie nicht messen – weshalb die Gesamtzeit pro Aufgabe wichtiger ist als die isolierte Betrachtung des KI-Anteils.

Die Entscheidung treffen

Am Ende Ihres Piloten stehen Sie vor einer Wahl. Skalieren, iterieren oder stoppen.

Skalieren Sie, wenn Sie die Erfolgskriterien erreicht haben, die Nutzung stark war, der Business Case klar ist und Sie einen realistischen Pfad zur breiteren Einführung mit ausreichenden Ressourcen haben.

Iterieren Sie, wenn die Ergebnisse gemischt, aber vielversprechend waren, Sie gelernt haben, was zu ändern ist, und ein weiterer Pilot mit Anpassungen sinnvoll wirkt.

Stoppen Sie, wenn die Ergebnisse die Kriterien klar verfehlt haben, der Ansatz grundsätzlich fehlerhaft wirkt (nicht nur die Ausführung) oder bessere Alternativen existieren.

Die dritte Option ist schwerer, als sie klingt. Organisationen hängen an Initiativen. Piloten binden Ressourcen und erzeugen Erwartungen. Einzugestehen, dass etwas nicht funktioniert hat, fühlt sich wie Scheitern an – selbst wenn es genau die Art von Lernen ist, die Piloten liefern sollen.

Aber weiter in Ansätze zu investieren, die der Pilot als wirkungslos gezeigt hat, ist das eigentliche Scheitern. Der Pilot hat seinen Job gemacht: Informationen liefern. Respektieren Sie diese Informationen, indem Sie Entscheidungen auf das stützen, was Sie gelernt haben – nicht auf das, was Sie gehofft hatten.

Starten Sie hier

Bereit zu beginnen? Ihre Checkliste:

Wählen Sie Ihr Problem. Eine konkrete, messbare Herausforderung, für die KI geeignet ist.

Definieren Sie Erfolgskriterien. Konkrete Kennzahlen mit Zielwerten, schriftlich festgehalten und abgestimmt.

Wählen Sie Teilnehmende aus. Gemischte Gruppe mit Zeitcommitment und Rückhalt durch Führungskräfte.

Dimensionieren Sie passend. Fünf bis fünfzehn Personen, acht bis zwölf Wochen, ein Anwendungsfall.

Planen Sie den Zeitplan. Klare Phasen, Unterstützung vorne konzentriert.

Bauen Sie Unterstützungsmechanismen. Schulung, Dokumentation, Ansprechperson, Abstimmungen.

Richten Sie Tracking ein. Ausgangswerte, wöchentliche Updates, Dokumentationssystem.

Briefen Sie alle Beteiligten. Alle wissen, was Sie testen und warum.

Führen Sie es aufmerksam aus. Unterstützen Sie Teilnehmende, tracken Sie Ergebnisse, dokumentieren Sie Lernen.

Werten Sie ehrlich aus. Gegen die vorab definierten Kriterien.

Kommunizieren Sie Ergebnisse. Klare Befunde und Empfehlungen.

Entscheiden Sie die nächsten Schritte. Skalieren, anpassen oder stoppen.

KI-Piloten scheitern aus vorhersehbaren Gründen: falsche Probleme, unklare Erfolgskriterien, unzureichende Unterstützung und unehrliche Auswertung. Entwerfen Sie Ihren so, dass er diese Fallstricke vermeidet.

Die 5 % der Piloten, die erfolgreich sind, haben nicht einfach Glück. Sie sind gut konzipiert. Und sie starten mit Klarheit darüber, welches Problem sie lösen, wie Erfolg aussieht und was sie mit der Antwort tun werden.