95 Prozent der Enterprise-AI-Piloten scheitern – MIT-Bericht deckt die Gründe auf

Unternehmen drängen darauf, generative KI einzusetzen, aber ein neuer MIT-Bericht zeigt, dass fast alle Pilotprojekte nicht in der Lage sind, einen realen ROI zu generieren. Nur 5 % der Initiativen liefern messbaren Erfolg und zeigen eine tiefe Kluft zwischen Hype und Realität.

Wichtige Erkenntnisse 

• 95 % der Enterprise-KI-Piloten liefern 2025 keinen ROI

• Startups skalieren schneller, indem sie sich auf einen Schmerzpunkt konzentrieren

• Die Zukunft liegt in KI-Agenten und agentischen KI-Workflows, die sich anpassen und integrieren

Die harte Wahrheit: Warum generative KI nicht liefert

2025 sollte das Jahr sein, in dem Unternehmen explosive Wachstumsraten mit generativer KI erreichen. Stattdessen stocken laut neuer Forschungsergebnisse der MIT-Initiative NANDA schockierende 95 % der Pilotprojekte.

⇒ Während Unternehmen Millionen investieren, gehen die meisten Projekte nie über Kleinstversuche hinaus. Nur etwa 5 % erzielen messbaren ROI – und diese Erfolgsgeschichten sehen nichts aus wie das Unternehmensnorm.

Warum Startups mit KI gewinnen, während große Unternehmen hinterherhinken

Die Kluft ist deutlich. Junge Startups – manchmal von 19- oder 20-jährigen gegründet – wachsen innerhalb eines Jahres von null auf 20 Millionen US-Dollar, indem sie ein Problem wirklich gut lösen und intelligent Partnerschaften eingehen.

Aber: Unternehmen stecken derweil oft fest. Der MIT-Bericht fand heraus, dass nicht die KI-Modelle sie zurückhalten, sondern deren Einsatz. Generische Tools wie ChatGPT, Claude oder Gemini sind exzellent für Einzelpersonen, passen sich jedoch nicht an Unternehmens-Workflows an.

3 KI-Fehler, die Unternehmen Millionen kosten

Die Daten des MIT heben drei häufige Fehler hervor:

• Fehlausrichtung der Budgets: Über die Hälfte der KI-Budgets fließt in Vertrieb und Marketing, aber der stärkste ROI kommt von der Automatisierung von Backoffice-Prozessen.

• Eigenentwicklung: Eigene KI-Entwicklungen sind nur ein Drittel so oft erfolgreich wie spezialisierte Anbietertools.

• Zentrale Kontrolle: Projekte scheitern, wenn sie in firmeneigenen KI-Laboren belassen werden, statt Linienmanager zur Integration von Lösungen zu befähigen.

Führungskräfte machen oft Vorschriften oder Modellleistungen verantwortlich, doch das eigentliche Problem ist die schlechte Integration und mangelnde Anpassungsfähigkeit.

KI-Automatisierungstrends: Warum Arbeitsplatzverschiebungen real, aber subtil sind

Generative KI hat keine Massenentlassungen ausgelöst – zumindest noch nicht. Stattdessen findet eine ruhigere Transformation statt: Unternehmen entscheiden sich, keine Positionen nachzubesetzen, wenn Mitarbeiter gehen, insbesondere in Kundendienst und Verwaltungsfunktionen. Outsourcing-Rollen verschwinden am schnellsten, da Automatisierung die Abhängigkeit von externen Anbietern reduziert.

Zugleich verbreitet sich „shadow AI“ in der gesamten Industrie, indem Mitarbeiter unsanktionierte Large Language Models (LLMs) in ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren. Diese Basis-Adoption schreitet typischerweise schneller voran als offizielle Unternehmensrichtlinien und formt neu, wie Arbeit tatsächlich erledigt wird.

Die nächste Phase: Agentic AI

Während die meisten Pilotprojekte stocken, experimentieren einige Unternehmen mit etwas Fortgeschrittenerem: Agentic AI.

Im Gegensatz zu statischen generativen Modellen können agentische KI-Systeme innerhalb festgelegter Grenzen lernen, erinnern und eigenständig handeln. Sie passen sich Workflows an, schließen die Lernlücke und liefern den langanhaltenden Geschäftserfolg, den Unternehmen heute vermissen.

Mit Beam AI’s agentic platform können Sie über diese Standardpiloten hinausgehen: AI/agentische Workflows gestalten, die sich reibungslos integrieren und messbare Ergebnisse liefern.