95 Prozent der Unternehmen scheitern mit generativer KI
Unternehmen weltweit haben zwischen Januar und Juni 2025 rund 30 bis 40 Milliarden US-Dollar in generative KI investiert. Doch eine neue Studie des MIT-Projekts Nanda zeigt: 95 Prozent dieser Investitionen haben bislang keinen wirtschaftlichen Ertrag gebracht.
Die Untersuchung analysierte 300 öffentliche KI-Implementierungen und befragte 153 Führungskräfte aus verschiedenen Branchen. Das Ergebnis offenbart eine deutliche GenAI-Kluft: Nur fünf Prozent der Pilotprojekte erreichen den Produktivbetrieb und liefern messbare Resultate. Die große Mehrheit bleibt in Testphasen stecken oder scheitert an der Integration.
Consumer-KI boomt, Enterprise-KI stagniert
Während Unternehmenslösungen schwächeln, sind Consumer-Tools wie ChatGPT oder Microsoft Copilot weit verbreitet. Rund 80 Prozent der Organisationen testen diese Anwendungen, knapp 40 Prozent haben sie bereits offiziell eingeführt. Sie steigern zwar die individuelle Produktivität, führen aber selten zu einer unternehmensweiten Transformation.
Im Gegensatz dazu kämpfen Enterprise-KI-Systeme mit gravierenden Hindernissen. Nur 20 Prozent der Firmen erreichen überhaupt die Pilotphase, und lediglich fünf Prozent setzen ihre Projekte dauerhaft ein. Gründe sind unflexible Workflows, fehlendes kontextuelles Lernen und eine mangelnde Integration in bestehende Abläufe.
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Lernlücken als größtes Hindernis
Die MIT-Forscher identifizierten vor allem eine Lernlücke als Hauptproblem. Generative KI-Systeme können aktuell kein Feedback speichern, sich kaum an spezifische Unternehmenskontexte anpassen und ihre Leistung nur eingeschränkt verbessern.
Dies führt zu Frustration bei den Nutzern: Viele Fachkräfte, die privat täglich auf ChatGPT zurückgreifen, lehnen gleichzeitig die internen KI-Lösungen ihrer Unternehmen ab. Ein Beispiel aus der Studie: Eine Anwältin berichtete, dass ein 50.000-Dollar teures Vertragsanalyse-Tool konstant schlechter abschnitt als ihr privates 20-Dollar-ChatGPT-Abo.
Hype trifft auf Realität
Die MIT-Studie zeigt deutlich, dass der KI-Hype im Unternehmensumfeld an seine Grenzen stößt. Milliardeninvestitionen garantieren keinen Erfolg – im Gegenteil: Ohne funktionierende Lernmechanismen und bessere Integration bleiben die meisten Projekte ohne wirtschaftlichen Nutzen.
Nur Unternehmen, die ihre KI-Strategien flexibel anpassen, praxisnah testen und in bestehende Prozesse integrieren, können das volle Potenzial generativer KI ausschöpfen.
