KI-Projekte im Mittelstand: Warum 95% nicht wirklich scheitern

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KI-Projekte im Mittelstand: Warum 95% nicht wirklich scheitern

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„95 Prozent aller KI-Projekte scheitern“ – kaum eine Zahl wird auf LinkedIn öfter zitiert. Artur Heidt und Nils Betting drehen sie in dieser Folge um: Im deutschen Mittelstand scheitern KI-Projekte fast nie. Der Haken an dieser guten Nachricht: Sie werden meist gar nicht groß genug, um scheitern zu können. Das eigentliche Problem ist also nicht der Misserfolg, sondern die Bedeutungslosigkeit – und eine Abbruchquote von unter fünf Prozent ist damit weniger Erfolgsausweis als Verdachtsmoment. Die beiden nehmen auseinander, woran das liegt: an einer verbreiteten „Toolkäufer-Mentalität“, bei der eine Lizenz gekauft und an die IT-Abteilung durchgereicht wird, damit die Flagge mit der Aufschrift „KI“ weht – bei kleinem Budget und kleinem Risiko. Klein gedachte Piloten liefern aber auch kleinen Output. Aus der eigenen Praxis kommen konkrete Fälle dazu: ein Copilot-Rollout für 30 bis 50 User, bei dem nach drei Monaten nur eine Handvoll Power-User übrig war und die Lizenzen zurückgefahren wurden; eine Individualentwicklung, die der Kunde nach sechs Wochen stoppte – sauber konserviert und Monate später wieder aus der Schublade geholt. Abgebrochen oder pausiert? Genau da wird die Statistik unscharf. Im zweiten Teil geht es um die andere Seite: Was tun die fünf Prozent anders, die wirklich transformieren? Am Beispiel einer Personalberatung zeigen Artur und Nils, wie aus der Workshop-Frage „Was würdet ihr tun, wenn Ressourcen kein Engpass wären?“ ein Proof of Concept und daraus ein verändertes Geschäftsmodell wurde – von der klassischen Vermittlung hin zur Echtzeit-Bewertung von 500 Bewerbungen am selben Tag. Dazu Netflix, „fail fast and fail cheap“, die Formel-1-Metapher, ein Konfigurator für Catering-Services und eine Spülmaschine, die erkennt, ob der Teller sauber ist – zwei technisch gelungene Projekte, die am Ende niemanden interessiert haben. Das Fazit: Traut euch, zu den fünf Prozent zu gehören, die scheitern dürfen.

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