Teil 2: Warum KI-Projekte scheitern – und niemand über den eigentlichen Grund spricht
Wenn KI-Projekte scheitern, heißt es oft:
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„Das Modell war nicht gut genug“
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„Die Technologie war noch nicht reif“
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„Der Use Case war falsch gewählt“
Das klingt technisch. Es ist bequem.
Und meistens falsch.
Der wahre Grund: KI kollidiert mit ungeklärter Verantwortung
In klassischen Systemen konnte man Verantwortung verwischen:
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IT ist für Systeme zuständig
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Fachbereiche für Inhalte
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niemand für die Bedeutung
KI funktioniert so nicht.
Wenn KI Entscheidungen vorbereitet oder trifft, wird plötzlich klar:
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Wer haftet?
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Wer definiert, was korrekt ist?
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Wer darf widersprechen?
Ohne klare Antworten bleibt KI ein Spielzeug.
Systemintegration: Der unterschätzte Showstopper
KI lebt nicht in Präsentationen. Sie lebt in Prozessen.
Und Prozesse laufen über:
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ERP
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CRM
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Fachanwendungen
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Legacy-Systeme
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Schnittstellen
Viele KI-Projekte scheitern nicht an Intelligenz, sondern daran, dass:
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Daten nicht konsistent ankommen
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Schnittstellen nicht stabil sind
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Echtzeitfähigkeit fehlt
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Kontext verloren geht
Integration ist kein Nebenthema. Sie ist das Projekt.
Informationsmanagement ist kein Luxus, sondern Voraussetzung
Ohne saubere Informationsmodelle passiert Folgendes:
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KI beantwortet die falsche Frage korrekt
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KI optimiert lokal und schadet global
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KI verstärkt Zielkonflikte
Nicht weil sie „dumm“ ist –
sondern weil niemand definiert hat, was Information bedeutet.
KI braucht explizites Wissen.
Organisationen arbeiten seit Jahren implizit.
Das passt nicht zusammen.
Die unbequeme Erkenntnis
Viele Unternehmen wollen KI,
aber nicht die Arbeit, die KI erst möglich macht.
Sie wollen:
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Ergebnisse ohne Struktur
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Automatisierung ohne Klarheit
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Innovation ohne Ordnung
Das funktioniert nicht.
Was schließen wir daraus?
KI-Projekte scheitern selten spektakulär.
Sie versanden.
Und sie versanden fast immer an denselben Punkten:
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fehlende Datenqualität
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fehlende Integration
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fehlende Verantwortung
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fehlende Informationsklarheit
KI ist kein magisches System. Sie ist ein Spiegel.
Und nicht jedes Unternehmen mag, was es darin sieht.
=> noch dabei oder schon keine Lust mehr? Hier geht es weiter : 7 Thesen zur KI Realität in Unternehmen
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