95 Prozent aller KI-Pilotprojekte scheitern: Freshworks benennt 3 Schritte zum Erfolg

Auf den ersten Blick wirkt der KI-Hype überzogen – die Ursachen für das Scheitern von Pilotprojekten liegen indes nicht in dieser Technologie selbst, sondern in ihrem Einsatz

[datensicherheit.de, 03.12.2025] Simon Hayward, „General Manager“ und „VP of Sales, International“ bei Freshworks, widmet sich in seiner aktuellen Stellungnahme Pilotprojekten im Kontext Künstlicher Intelligenz (KI): „Trotz großer Erwartungen scheitern die meisten KI-Projekte. Laut einer Studie des MIT erreichen 95 Prozent aller Pilotprojekte nicht den gewünschten Erfolg. Auf den ersten Blick wirkt der Hype um Künstliche Intelligenz überzogen. Doch so einfach ist es nicht…“ Die Ursachen liegen demnach nicht in dieser Technologie selbst, sondern in ihrem Einsatz.

Foto: Freshworks

Simon Hayward erläutert, dass der Nutzen mit jeder Phase eines schrittweisen KI-Pilotprojektes wächst

Viele Mitarbeiter durch Vielzahl der KI-Tools überfordert

Eine aktuelle Umfrage von Freshworks zeige, dass ein großer Teil der Software-Ausgaben für „Tools“ verschwendet werde, welche keinen echten Mehrwert brächten – etwa durch schlecht umgesetzte Einführungen oder ungenutzte Lizenzen.

• 42 Prozent der Beschäftigten in Deutschland fühlten sich durch die Menge an „Tools“ überfordert. 62 Prozent zögen sogar in Betracht, ihr Unternehmen innerhalb der nächsten zwölf Monate zu verlassen.

Erfolgreiche Projekte verliefen indes anders. Veränderung durch KI geschehe nicht auf Knopfdruck, sondern in klar erkennbaren Phasen. Entscheidend sei ein strukturierter Einstieg und eine Einführung entlang konkreter Entwicklungsphasen. „Die folgenden drei Schritte zeigen, wie Unternehmen den Sprung aus den 95 Prozent der gescheiterten Projekte in die fünf Prozent schaffen, die den Wandel aktiv gestalten“, so Hayward.

3 Schritte zur erfolgreichen Umsetzung der KI-Projekte

1. Schritt: Vorbereitung
   „Diese Phase legt das Fundament. Entscheidend ist, dass das obere Management an einem Strang zieht und klare Erfolgskriterien definiert!“
   Gleichzeitig müssten bestehende Abläufe überprüft, die Datenqualität sichergestellt und zentrale Personen ernannt werden, welche den Wandel aktiv vorantreiben. Ebenso wichtig sei es, Mitarbeiter frühzeitig einzubinden.
   „Wer versteht, wie KI im Alltag unterstützt, wird ihr eher vertrauen. Schulungen schaffen Vertrauen und wecken Neugier.“ Eine gute Vorbereitung schaffe ein Umfeld, welches bereit sei, den Mehrwert von KI tatsächlich zu nutzen.
2. Schritt: Aktivierung
   In dieser Phase werde KI gezielt in ausgewählte, besonders komplexe Arbeitsabläufe integriert – „also vor allem Bereiche, in denen ihr Nutzen schnell sichtbar wird“.
   Dazu zähle etwa der Einsatz von „Co-Piloten“ im Support, welche Anfragen automatisch kategorisierten, häufige Fragen beantworteten oder relevante Informationen schnell bereitstellten.
   Diese Phase entscheide über Akzeptanz und Geschwindigkeit. „Jetzt ist es wichtig, den Wandel aktiv zu begleiten, Schulungen anzubieten und das Vertrauen in die Technologie zu stärken.“ Rückmeldungen aus der Praxis und Nutzungsdaten würden helfen, Prozesse weiterzuentwickeln und den Mehrwert kontinuierlich zu steigern.
3. Schritt: Skalierung
   Nach ersten Erfolgen rücke die Skalierung in den Fokus. Weitere Anwendungsbereiche kämen hinzu, etwa in der Ressourcenplanung, bei internen Services für Mitarbeiter oder in der Bearbeitung komplexerer Fälle.
   Unternehmen erweiterten den Einsatz um fortgeschrittene Funktionen wie KI-gestützte Agenten oder datenbasierte Analysen.
   „Der menschliche Faktor bleibt entscheidend!“ Schulungen orientierten sich nun stärker an den unterschiedlichen Erfahrungsniveaus der Nutzer. Neue Verhaltensweisen verankerten sich im Arbeitsalltag, zentrale Personen übernähmen Verantwortung und trieben den KI-Einsatz aktiv in ihren Teams voran. „So entsteht eine Dynamik, die Vertrauen stärkt und Neugier fördert.“

In dieser Phase sei KI dann kein Pilotprojekt mehr – sie werde fester Bestandteil des Tagesgeschäfts und dauerhaft im Unternehmen verankert.

Nach erfolgreichem KI-Pilotprojekt ist Führung gefragt

Eine schrittweise Einführung müsse nicht zum Stillstand führen. „Im Gegenteil: Der Nutzen wächst mit jeder Phase!“ Mitarbeiter seien besser vorbereitet, und Pilotprojekte entwickelten sich zu messbaren Erfolgen im gesamten Unternehmen.

• Hayward betont: „Die Studien von MIT und Freshworks zeigen nicht, dass KI zum Scheitern verurteilt ist! Sie verdeutlichen vielmehr, dass viele Unternehmen versuchen, den schwierigen Teil zu überspringen. Statt sorgfältig vorzubereiten und erste Erfolge abzusichern, steigen sie direkt in die Skalierung ein.“

Die entscheidende Frage für Führungskräfte lautet laut Hayward: „Soll es bei unverbindlichen Experimenten bleiben? Oder geht es darum, echten Fortschritt zu erzielen, indem KI gezielt an Zielen, Prozessen und Menschen ausgerichtet wird?“

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