KI verspricht Effizienz, Wachstum und Innovation – doch die Realität zeigt ein differenzierteres Bild.
Eine aktuelle Studie des Massachusetts Institute of Technology (MIT) offenbart: Nur rund fünf Prozent aller KI-Pilotprojekte führen tatsächlich zu messbaren Umsatzsteigerungen. Die große Mehrheit stagniert – oft nicht wegen der Technologie, sondern wegen mangelnder Umsetzung und Lernprozesse in den Unternehmen.
Warum viele KI-Projekte scheitern
Die MIT-Studie „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“ untersuchte über 300 KI-Implementierungen und führte 150 Interviews mit Führungskräften. Das Ergebnis:
Die Qualität der Modelle ist selten das Problem – vielmehr fehlt es an Know-how, klaren Zielen und der Fähigkeit, KI in bestehende Prozesse zu integrieren.
Zentraler Befund:
„Fast überall, wo wir hinkamen, versuchten Unternehmen, ihr eigenes Tool zu entwickeln – meist ohne Erfolg“, erklärt Studienautor Aditya Challapally.
KI-Projekte, die mit externen Partnern umgesetzt werden, sind laut MIT in zwei Dritteln der Fälle erfolgreicher als Eigenentwicklungen. Entscheidend ist die Kombination aus Fachwissen, klar definierten Use Cases und einer realistischen Roadmap – nicht der Technologiestack allein.
Wo sich KI wirklich rechnet
Laut MIT erzielen Unternehmen den höchsten Return on Investment nicht im Marketing, sondern in der Automatisierung interner Prozesse:
- Backoffice-Optimierung (z. B. Buchhaltung, Einkauf, Reporting)
- Wegfall externer Dienstleister durch KI-basierte Automatisierung
- Entlastung der Mitarbeiter:innen durch intelligente Workflows
Diese Anwendungsfelder zeigen, dass KI nicht zwingend „neue Umsätze“ generieren muss, um sich zu lohnen – sie kann auch durch Effizienzgewinne und Kostensenkung einen signifikanten Beitrag zur Ergebnisverbesserung leisten.
Was mittelständische Unternehmen daraus lernen können
Für den industriellen Mittelstand gilt: Der wirtschaftliche Nutzen von KI entsteht nicht durch Technologie um ihrer selbst willen, sondern durch gezielte, praxisnahe Integration.
Erfolgreiche Unternehmen konzentrieren sich auf einen klar abgegrenzten Use Case, der echten Mehrwert schafft – beispielsweise durch Prozessautomatisierung oder datengetriebene Entscheidungen im Einkauf, in der Produktion oder im Service.
Fazit: KI lohnt sich – wenn sie richtig eingesetzt wird
Der Einsatz von KI rechnet sich, wenn er aus dem Business heraus gedacht wird – nicht aus der Technologie.
Die MIT-Daten belegen, dass KI-Projekte dann erfolgreich sind, wenn sie praxisnah, partnerschaftlich und mit klarem ROI-Ansatz umgesetzt werden.
