Viele mittelständische Unternehmen wollen KI einsetzen, wissen aber nicht, wo sie anfangen sollen oder welche Einsatzfelder sich wirklich lohnen. Modellanbieter und hype-gesteuerte Technologieberater liefern dafür meist keine Orientierung. Wir trennen Nutzen von Aktionismus und führen KI-Projekte so, dass aus Ideen messbarer Wert entsteht.

Viele mittelständische Unternehmen wollen KI einsetzen, wissen aber nicht, wo sie anfangen sollen oder welche Einsatzfelder sich wirklich lohnen. Modellanbieter und hype-gesteuerte Technologieberater liefern dafür meist keine Orientierung. Wir trennen Nutzen von Aktionismus und führen KI-Projekte so, dass aus Ideen messbarer Wert entsteht.

Die meisten KI-Projekte scheitern
fast schon zwangsläufig

In der Beratungs- und Projekt-Praxis scheitern Digitalisierungs- und KI-Projekte im Mittelstand selten an der Technik, sondern an Strukturen, die für klassische IT noch tragfähig waren, für KI jedoch zum Show-Stopper werden. KI wird häufig auf bestehende System-, Daten- und Prozesslandschaften aufgesetzt, ohne diese dafür vorzubereiten.

Die folgenden elf Hemmnisse erklären, warum viele KI-Initiativen in Pilotphasen stecken bleiben, unverhältnismäßige Kosten verursachen oder keinen messbaren Nutzen liefern.

Die meisten KI-Projekte scheitern fast schon zwangsläufig

In der Praxis scheitern Digitalisierungs- und KI-Projekte im Mittelstand selten an der Technik, sondern an Strukturen, die für klassische IT noch tragfähig waren, für KI jedoch zum Show-Stopper werden. KI wird häufig auf bestehende System-, Daten- und Prozesslandschaften aufgesetzt, ohne diese dafür vorzubereiten.

Die folgenden elf Hemmnisse erklären, warum viele KI-Initiativen in Pilotphasen stecken bleiben, unverhältnismäßige Kosten verursachen oder keinen messbaren Nutzen liefern.

System- und Datenfragementierung

Fehlender
Single-Point-of-Truth

Tool-Overload und Schattenstrukturen

Daten
statt Wissen

Digitalisierungs-
und KI-Hemmnisse

Routinetätigkeiten wertvoller Ressourcen

Alte, starre Anwendungen

Übergewicht unstrukturierter Daten

Fehlende Ende-zu-Ende-Prozesse

Knappe
IT-Ressourcen

Lock-In-Effekt Bestandssysteme

Know-how- und Budgetdefizit