Blog | 6. Mai 2026

KI-generiert

Künstliche Intelligenz, insbesondere generative KI, ist in aller Munde und verspricht Effizienzsteigerung, Innovation sowie neue Geschäftsmodelle. Doch die Realität zeigt, dass viele KI-Projekte scheitern. Eine aktuelle empirische Studie, basierend auf Interviews mit 165 Unternehmensvertretern, beleuchtet die Gründe dafür und bietet wertvolle Einblicke, wie auch Ihr KMU die Fallstricke vermeiden kann.

Die Studie identifiziert ähnliche Herausforderungen bei allen Unternehmen, unabhängig von ihrer Größe. Ein zentrales Problem ist oft ein „modernistisches Vorgehen statt wissenschaftlicher Validität“. Dies bedeutet, dass eine schnelle Implementierung von KI-Lösungen ohne tiefgreifendes Verständnis der Implikationen zu Problemen führen kann. Besonders betroffen sind dabei „technische Kulturen“. Das Scheitern von Projekten zur generativen KI ist demnach nicht primär auf technische Mängel zurückzuführen, sondern maßgeblich auf das sozio-kulturelle Umfeld.

Die Gründe des Scheiterns sind vielfältig und reichen über rein technische Aspekte hinaus. Controlling und Compliance werden oft unterschätzt oder zu spät berücksichtig. Obwohl offensichtlich, stellen unzureichende Datenqualität oder fehlende technische Infrastruktur weiterhin erhebliche Stolpersteine dar. Die digitale Transformation betrifft zudem die gesamte Organisation und ihre Mitarbeitenden. Faktoren wie Stress, die Historie des Unternehmens und die Organisationsstruktur spielen eine große Rolle. Eine starke Führung und die aktive Einbindung der Mitarbeitenden sind dabei entscheidend.

Generative KI bringt spezifische Eigenarten mit sich, die über traditionelle IT-Projekte hinausgehen. Sie ist oft komplex und ein relativ neues Feld. Ihre Einführung kann bei Ängste und Verunsicherung auslösen, nicht zuletzt aufgrund der Intransparenz mancher KI-Modelle, deren Funktionsweise schwer nachvollziehbar ist und das Vertrauen mindern kann. Eine wichtige Erkenntnis, die oft übersehen wird, ist zudem, dass „KI-generierte Inhalte fehlerhaft sein können“.

Ein zentraler Punkt ist die Bedeutung der „wichtigen sozialen Rollen der Stakeholder:innen“. Menschen suchen soziale Anerkennung, und Sachkritik wird oft als persönliche Kritik wahrgenommen. Veränderungen, wie die Einführung von KI, können als implizite Kritik an bestehenden Arbeitsweisen interpretiert werden. Hier kommt das Change-Management ins Spiel, das die „Kompetenzen der Akteur:innen in technischen Kulturen“ adressieren und Rationalisierung sowie Entemotionalisierung vermeiden muss.

Um generative KI erfolgreich in Ihrem KMU zu implementieren, sind mehrere Aspekte entscheidend. Erstens ist „Leadership zwischen KI-Readiness, Ressourceneffizienz und Controlling“ gefragt. Führungskräfte müssen eine klare Vision entwickeln, die notwendigen Ressourcen bereitstellen und gleichzeitig die Controlling-Aspekte im Blick behalten. Zweitens ist eine „notwendige Kompetenzentwicklung“ unerlässlich. Investieren Sie in die Weiterbildung Ihrer Mitarbeitenden, nicht nur in technische Fähigkeiten, sondern auch in das Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen von KI. Drittens ist ein ganzheitliches Change-Management erforderlich, das alle Dimensionen berücksichtigt: Organisation, Personen, Historie und den Umgang mit Stress. Viertens ist eine spezifische und offene Kommunikation über KI entscheidend. Sprechen Sie über Chancen, aber auch über Ängste und Intransparenz. Und schließlich sind Training und Networking wichtige Instrumente, um Wissen und Erfahrungen zu teilen und den Austausch zu fördern.

Der Erfolg hängt jedoch maßgeblich davon ab, wie Sie die Einführung gestalten. Es geht nicht nur um die Technologie selbst, sondern vor allem um die Menschen, die Prozesse und die Kultur in Ihrem Unternehmen. Gestalten Sie Ihre KI-Projekte bewusst und menschenzentriert, um die Chancen optimal zu nutzen und die Fallstricke zu vermeiden.

Zusammenfassung der Studie unter: https://wisnet.de/wiri/publikationen

Autorin: Dr. Bärbel Winter