5 Gründe warum KI-Projekte scheitern

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in kürzester Zeit von einer futuristischen Vision zu einer der prägendsten und disruptivsten Technologien unserer Zeit entwickelt. Ihr Potenzial reicht weit über bloße Effizienzsteigerung und Automatisierung hinaus und verspricht, ganze Industrien zu transformieren und völlig neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen. Die Fähigkeit von KI, riesige Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und daraus intelligente Entscheidungen abzuleiten, macht sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen, die im digitalen Zeitalter wettbewerbsfähig bleiben wollen.

Trotz des unbestreitbaren Fortschritts und des enormen Wachstums in der KI-Welt existiert eine ernüchternde Realität, die oft hinter dem Glanz der Innovation verborgen bleibt: Der Großteil der KI-Projekte scheitert. Studien legen nahe, dass die Scheiterquoten zwischen 70 und 85 Prozent liegen. Diese alarmierenden Zahlen werfen ein kritisches Licht auf die Herausforderungen und Fallstricke, die mit der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen verbunden sind. Die Frage, warum so wenige KI-Projekte nachhaltigen Erfolg erzielen, ist von entscheidender Bedeutung für Unternehmen und Startups, die in dieser vielversprechenden Technologie Fuß fassen wollen.

Welche typischen Fehler führen zum Scheitern von KI-Vorhaben? Und wie können diese Fehler vermieden werden, um die Erfolgschancen deutlich zu verbessern? Dieser Artikel beleuchtet die fünf häufigsten Gründe für das Scheitern von KI-Projekten und bietet praxisnahe Tipps und Strategien, die Unternehmen und Startups dabei unterstützen können, ihre KI-Initiativen auf eine solide Grundlage zu stellen und ihre Erfolgsrate signifikant zu steigern. Es gilt, aus den Fehlern der Vergangenheit zu lernen und einen fundierten, strategischen Ansatz bei der Planung und Umsetzung von KI-Projekten zu verfolgen, um das volle Potenzial dieser revolutionären Technologie auszuschöpfen.

Die immense Bedeutung von KI spiegelt sich in den globalen Investitionen wider. Milliarden von Dollar fließen in KI-Projekte und Startups, getrieben von dem Glauben an das transformative Potenzial dieser Technologie. Allein im ersten Quartal 2025 beliefen sich die weltweiten Investitionen in KI-Startups auf schwindelerregende 59,6 Milliarden US-Dollar. Dieser Betrag stellt eine geradezu explosive Steigerung gegenüber dem ersten Quartal 2023 dar, in dem noch 16,5 Milliarden US-Dollar investiert wurden. Diese Zahlen verdeutlichen das enorme Vertrauen und die hohen Erwartungen, die in die KI-Branche gesetzt werden. Auch in Deutschland und im gesamten deutschsprachigen Raum ist dieser Trend deutlich erkennbar. Die Innovationskraft und das unternehmerische Interesse an KI-Anwendungen nehmen stetig zu. Die Zahl der KI-bezogenen Neugründungen in Deutschland allein hat sich innerhalb von nur vier Jahren mehr als verdoppelt, von 151 im Jahr 2019 auf beeindruckende 341 im Jahr 2023. Dies zeigt die wachsende Dynamik und die zunehmende Reife des KI-Ökosystems in der Region.

Besonders populär und vielversprechend sind Anwendungen wie Chatbots. Diese intelligenten Gesprächssysteme haben sich als vielseitige Werkzeuge für die Kundenkommunikation, den Support und die Informationsbereitstellung etabliert. Ihr weltweites Marktvolumen belief sich im Jahr 2022 bereits auf beachtliche 5 Milliarden US-Dollar. Prognosen deuten auf ein weiteres, exponentielles Wachstum hin: Bis 2025 soll das Marktvolumen auf 10 Milliarden US-Dollar ansteigen und bis 2032 sogar die Marke von 42 Milliarden US-Dollar übertreffen. Diese Zahlen unterstreichen das immense Potenzial von KI-basierten Gesprächssystemen und ihre wachsende Bedeutung in verschiedenen Branchen.

Besonders populär und vielversprechend sind Anwendungen wie Chatbots. Diese intelligenten Gesprächssysteme haben sich als vielseitige Werkzeuge für die Kundenkommunikation, den Support und die Informationsbereitstellung etabliert. Ihr weltweites Marktvolumen belief sich im Jahr 2022 bereits auf beachtliche 5 Milliarden US-Dollar. Prognosen deuten auf ein weiteres, exponentielles Wachstum hin: Bis 2025 soll das Marktvolumen auf 10 Milliarden US-Dollar ansteigen und bis 2032 sogar die Marke von 42 Milliarden US-Dollar übertreffen. Diese Zahlen unterstreichen das immense Potenzial von KI-basierten Gesprächssystemen und ihre wachsende Bedeutung in verschiedenen Branchen.

Ein zentrales und häufig genanntes Problem, das zum Scheitern von KI-Startups führt, ist die Diskrepanz zwischen den entwickelten Lösungen und den tatsächlichen Bedürfnissen des Marktes. Viele Unternehmen investieren erhebliche Ressourcen in die Entwicklung hochmoderner künstlicher Intelligenz, ohne dabei fundiert zu evaluieren, ob für diese Innovationen eine hinreichende Nachfrage besteht oder ob potenzielle Kunden bereit sind, für diese Lösungen zu bezahlen. Eine Vielzahl von Studien und Marktanalysen belegt, dass eine unzureichende Marktnachfrage oder eine mangelnde Relevanz der angebotenen Produkte und Dienstleistungen einen signifikanten Faktor für das Scheitern von Technologieunternehmen darstellt.

Dieser Mangel an Product-Market-Fit kann sich auf verschiedene Weise manifestieren. Zum einen kann er sich in der Entwicklung eines Geschäftsmodells äußern, das nicht tragfähig ist, da es keine ausreichende Zahlungsbereitschaft im Zielmarkt gibt. Zum anderen kann er sich in Produkten und Dienstleistungen zeigen, die keine wesentlichen Probleme der Kunden lösen oder deren Bedürfnisse und Wünsche nicht in ausreichendem Maße erfüllen. Selbst wenn ein KI-Startup eine technologisch herausragende Lösung entwickelt hat, ist sein Erfolg stark gefährdet, wenn es versäumt, den potenziellen Marktwert und die Anwendbarkeit seiner Innovation gründlich zu prüfen.

Daher sollten KI-Startups von Beginn an eine starke Kundenorientierung verfolgen und den Product-Market-Fit rigoros validieren, um kostspielige Fehlentwicklungen und letztendliches Scheitern zu vermeiden. Wir bei Onlim beispielsweise starteten ursprünglich im Bereich Social Media Automatisierung, bevor wir uns dem Feld der Chatbots zuwandten. Einer unserer ersten großen Kunden war Wien Energie, deren Feedback maßgeblich in die Entwicklung unserer Plattform einfloss und uns half, die richtigen Features zu priorisieren. Wichtig ist dabei jedoch, die Balance zu wahren, da zu viele individuelle Anpassungen sehr aufwendig sein können.

Eine gründliche Marktanalyse, die frühzeitige Einbindung potenzieller Kunden und iterative Produktentwicklungsprozesse, die dem Lean-Ansatz mit der Entwicklung eines Minimum Viable Product folgen, sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die entwickelten KI-Lösungen tatsächliche Probleme lösen und einen Mehrwert für den Markt bieten.

Künstliche Intelligenz lebt von Daten – sie sind das Fundament, auf dem alle Modelle und Algorithmen basieren. Doch viele Projekte scheitern daran, ausreichend hochwertige, strukturierte und relevante Daten zu beschaffen. Probleme mit der Datenqualität, unzureichende Datenmengen oder inkonsistente Datenquellen führen dazu, dass KI-Systeme nicht zuverlässig funktionieren oder gar falsche Ergebnisse liefern.

Zahlreiche Studien und Marktanalysen zeigen, dass Datenprobleme zu den zentralen Herausforderungen von KI-Projekten gehören. Startups verfügen zwar häufig über das nötige Kapital, aber ihnen fehlen konkrete Strategien zur Datengewinnung. In anderen Fällen ist die Dateninfrastruktur unzureichend: Es mangelt an Tools zur Datenintegration oder an qualifiziertem Personal, um Daten zu kuratieren und aufzubereiten. Darüber hinaus entstehen zunehmend Hürden durch Datenschutzvorgaben und regulatorische Anforderungen.

Diese erschweren es Unternehmen, notwendige Daten zu erheben oder zu nutzen, dieses Problem ist vor allem im DACH- Raum, der eine konservative Regelungsstrategie für die Nutzung von Kundendaten verfolgt, relevant. Ohne ein solides Datenmanagement bleibt der Mehrwert von KI-Technologien theoretisch – in der Praxis aber nicht greifbar. Die Lösung liegt in einer frühzeitigen und strategischen Herangehensweise an das Thema Daten. Dazu gehören die Entwicklung eines robusten Data-Governance-Modells, der Aufbau sicherer Daten- Infrastrukturen sowie die partnerschaftliche Zusammenarbeit mit datenhaltenden Institutionen. Nur wer seine Datenbasis im Griff hat, kann auf dieser Grundlage eine belastbare KI aufbauen.

Ebenso entscheidend ist ein realistisches Verständnis von Datenaufwand. Viele Projekte scheitern nicht daran, dass die Modelle nicht trainiert werden könnten – sondern daran, dass die Annotation, das Cleaning und die Pflege der Daten als triviale Nebensache abgetan werden. Doch ohne gepflegte Daten bleibt jede noch so gute Architektur ineffizient.

Die Entwicklung von KI-Technologien ist kostenintensiv und erfordert eine teure Infrastruktur wie Cloud-Computing, GPU-Leistung und spezielle Entwicklungsumgebungen. Zudem ist der Bedarf an hochqualifizierten Experten wie Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieuren und MLOps-Spezialisten hoch. Dies stellt eine große Herausforderung für junge Unternehmen mit begrenzten finanziellen Ressourcen dar. Oftmals wird die erforderliche finanzielle Ausstattung zu gering eingeschätzt.

Viele junge Unternehmen starten enthusiastisch, verausgaben aber bereits einen Großteil ihrer Mittel in der Konzept- oder Prototypenphase. Bleibt die sofortige Monetarisierung aus oder gelingt keine Anschlussfinanzierung, wird das Projekt vorzeitig beendet. Auch etablierte Unternehmen sehen sich häufig mit hohen Investitionen konfrontiert, ohne dass ein direkter Return on Investment absehbar ist. Die langfristige Perspektive fehlt, ebenso wie eine durchdachte Finanzplanung. Dabei wäre genau dies notwendig, um die vielen Unsicherheiten im Projektverlauf – etwa Verzögerungen, technische Hürden oder regulatorische Änderungen – abzufedern.

KI-Investitionen sind zudem riskanter als herkömmliche Software-Projekte. Sie basieren oft auf Forschungsergebnissen und versprechen langfristige Effekte – monetäre Ergebnisse lassen sich aber häufig erst spät nachweisen. Daher ist es essentiell, realistische Meilensteine zu definieren und Stakeholder frühzeitig über mögliche Hürden aufzuklären. Wer erfolgreich sein will, muss seine Ressourcen realistisch planen, frühzeitig auf Monetarisierungsstrategien hinarbeiten und flexibel auf Entwicklungen reagieren können. Ein inkrementeller, iterativer Ansatz – wie im Lean-Startup-Modell vorgeschlagen – kann dabei helfen, Risiken zu minimieren und Budgets effizienter zu nutzen.

Ein funktionierendes KI-Projekt benötigt ein interdisziplinäres Team – mit technischer, wirtschaftlicher, rechtlicher und operativer Kompetenz. Doch viele Vorhaben scheitern genau an dieser Stelle: Teams sind einseitig besetzt , Rollen unklar verteilt oder es mangelt an Führungserfahrung. In der Praxis führt das zu strategischer Orientierungslosigkeit, ineffizienten Prozessen und internen Konflikten.

Besonders problematisch wird es, wenn Gründungsteams ausschließlich aus Technikern bestehen, die weder kaufmännisches noch organisatorisches Know-how mitbringen. Die Folge: Es fehlt an Finanzplanung, Vertriebskompetenz oder einem klaren Verständnis für Marktmechanismen. Auch Konflikte zwischen Gründern oder zwischen dem Team und Investoren führen regelmäßig zu Projektabbrüchen. Ein funktionierendes Team ist mehr als die Summe seiner Teile. Es braucht klare Verantwortlichkeiten, eine gemeinsame Vision und die Fähigkeit, Probleme kooperativ zu lösen. Erfolgreiche Unternehmen setzen deshalb auf gemischte Teams, holen sich frühzeitig externe Unterstützung und investieren gezielt in Personalentwicklung und Teamkultur.

Ein starkes Team zeichnet sich nicht nur durch Fachwissen aus, sondern auch durch Lernfähigkeit, Anpassungsbereitschaft und Kommunikation. Gerade im schnelllebigen KI-Sektor ist es entscheidend, neue Trends zu erkennen, sich weiterzubilden und offen für Veränderungen zu sein. Wer in starren Hierarchien oder veralteten Denkstrukturen verharrt, riskiert den Anschluss – und im Zweifel das gesamte Projekt.

Der KI-Markt ist dynamisch, aber auch zunehmend gesättigt. Neue Startups konkurrieren mit etablierten Tech-Giganten, spezialisierten Nischen Anbietern und einer wachsenden Zahl ähnlicher Lösungen. Wer sich nicht klar positioniert oder zu spät in den Markt eintritt, hat es schwer, Fuß zu fassen. Der KI-Markt ist dynamisch, aber auch zunehmend gesättigt.

Onlim beispielsweise profitiert von einer Vielzahl starker Partner und seiner besonderen Stärke im Tourismusbereich. Einzigartig ist die Ferratel-Anbindung, die Kunden, die bereits mit diesem System arbeiten, einen klaren Vorteil gegenüber Wettbewerbern bietet. Zudem verfügt Onlim über eine Reihe erfolgreicher Produkte bei namhaften Firmen, untermauert durch positive Anwenderberichte und Use Cases. Generell gibt es verschiedene Wege zum Erfolg: die Besetzung einer Nische mit einem spezialisierten Angebot (z.B. einem spezifischen Integrationssystem) oder die Entwicklung eines breit gefächerten Allround-Pakets, wie es beispielsweise Google anbietet. Ein exzellenter Kundenservice ist dabei in jedem Fall entscheidend.

Hinzu kommt die Problematik des Timings. Ein zu früher Markteintritt kann dazu führen, dass die Zielgruppe noch nicht reif ist – weder in Bezug auf die Technologieakzeptanz noch auf die Zahlungsbereitschaft . Umgekehrt kann ein zu später Einstieg bedeuten, dass andere Anbieter den Markt bereits besetzt und ihre Position gefestigt haben. Für einige Startups erweist sich die „Best-Follower“-Strategie als vorteilhaft, indem sie mit einer klaren Differenzierung durch Nischenfokus oder ein besonderes Integrationssystem in den Markt eintreten.

Erfolgreiche Unternehmen investieren daher nicht nur in Technologie, sondern auch in Marktanalysen, Nutzerforschung und strategische Positionierung. Sie setzen auf Differenzierung – etwa durch die Besetzung klar definierter Nischen – und reagieren agil auf Veränderungen im Wettbewerbsumfeld. Wer den Markt versteht und proaktiv agiert, hat beste Chancen, sich langfristig zu etablieren.
Zudem ist es hilfreich, Wettbewerber nicht nur als Bedrohung, sondern auch als Lernquelle zu betrachten. Was machen andere besser? Welche Lücken gibt es im Markt? Wer frühzeitig Marktsignale liest und diese in strategische Entscheidungen übersetzt, kann sich selbst in umkämpften Segmenten behaupten.

KI-Projekte scheitern selten an der Technologie selbst. Vielmehr sind mangelnde Marktnähe, unzureichende Planung, Überforderung in der Organisation oder eine fehlende strategische Ausrichtung die Hauptursachen. Die gute Nachricht ist: Es gibt zahlreiche Maßnahmen, um diesen Fehlern vorzubeugen. Wer von Anfang an eine starke Kundenorientierung verfolgt und diese in allen Bereichen des Unternehmens lebt, Daten ernst nimmt, realistisch plant, ein starkes Team aufbaut und den Markt versteht, hat echte Chancen auf nachhaltigen Erfolg im KI-Bereich. Denn die Technologie ist da – was fehlt, ist oft nur der kluge Umgang mit ihr. Der Schlüssel zum Erfolg von KI-Projekten liegt darin, mit kleinen Schritten zu beginnen, kontinuierlich zu lernen und sich, auch als bereits etabliertes Unternehmen, stetig weiterzuentwickeln und bemühen, strategisch zu wachsen. Nur so lassen sich die hohen Scheiterraten vermeiden. Wer diese Grundsätze verinnerlicht, muss die oft zitierte Misserfolgsquote von 85 Prozent nicht fürchten, sondern kann zu den wenigen gehören, die KI-Projekte erfolgreich von der ersten Idee bis zur Marktreife führen.

Quellen: 

Quelle 1) 12 Gründe, warum KI-Startups scheitern, und finden Sie heraus, wie Sie erfolgreich sein können | Metaverse Post

Quelle 2) Warum 70-85% der KI-Projekte scheitern (und wie man es besser macht) – GRAVITY Blog

Quelle 3) Warum scheitern StartUps? Die 20 häufigsten Gründe

Quelle 4 ) The AI Startup Crisis – Why Most Fail And How To Beat The Odds

Quelle 5) Why Do AI Startups Fail in 2024? – KITRUM

Quelle 6 ) The Fall of Babylon Is a Warning for AI Unicorns | WIRED

Quelle 7) AI Startups Have Tons of Cash, but Not Enough Data. That’s a Problem. – WSJ

Quelle 8) Search | Statista