LONDON (IT BOLTWISE) – Immer mehr KI-Produkte verschwinden wieder: Ein Beispiel ist der Workflow-Automation-Dienst Relay, der am Montag komplett eingestellt wurde. Laut S&P Global Market Intelligence werden rund 42% der KI-Initiativen von Unternehmen am Ende nicht weitergeführt. Auch große Player bleiben nicht verschont: OpenAI rollt Schnittstellen-Änderungen zurück, während andere Apps wie ChatGPT Atlas oder Operator bereits nach kurzer Zeit eingestampft wurden. Gleichzeitig zeigt sich beim Thema Datenschutz, wie schnell KI-Funktionen in öffentlichen Kritik geraten können.
Man kann den „KI-Friedhof“ natürlich als Sammlung von Enttäuschungen lesen – sinnvoller ist die nüchterne Frage, was bei gescheiterten Produkten technisch, organisatorisch und marktseitig schiefgelaufen ist. Ein konkretes Signal liefert der Shutdown von Relay, einem KI-gestützten Tool zur Workflow-Automatisierung, das als Alternative zu Zapier positioniert war und E-Mail- sowie Task-Abläufe über KI-Agenten abbilden wollte. Wenn selbst ein fünf Jahre altes Produkt komplett eingestellt wird, liegt das selten an einem einzigen Bug. Meist treffen mehrere Faktoren zusammen: zu wenig Wachstum, zu hohe Betriebskosten, eine unklare Abgrenzung gegenüber Plattformfunktionen und der Druck, Nutzer dauerhaft zu binden.
Für den Unternehmenskontext liefert die genannte Kennzahl von S&P Global Market Intelligence eine hilfreiche Einordnung: Etwa 42% der KI-Initiativen werden am Ende von ihren Unternehmenseltern aufgegeben. Das heißt nicht, dass KI prinzipiell scheitert, sondern dass viele Projekte in einer Art Zwischenphase stecken bleiben – zwischen Prototyp und produktionsreifer Skalierung. Typische Ursachen sind im Text ausdrücklich genannt: unzureichende Finanzierung, technische Schwierigkeiten, Wettbewerb, Probleme beim Skalieren oder schlicht schwache Nachfrage. Genau diese Vielfalt ist auch der Grund, warum „abgestorbene“ Produkte wertvolle Lernobjekte sind: An ihnen lässt sich erkennen, ob das Geschäftsmodell nicht genug Umsatzhebel hatte, ob das Produkt zu langsam an die Erwartungen moderner Nutzer angepasst wurde oder ob sich die technische Lösung nicht nachhaltig gegenüber integrierten Plattformen durchsetzen konnte.
Besonders sichtbar wird das Muster bei OpenAI. Der Versuch, ChatGPT in eine breiter ausgerichtete „Super-App“-Logik zu ziehen, begann mit einer Aktualisierung am 9. Juli: Chat-, Codex- und Work-Modi wurden zusammengeführt, während die vertraute Ansicht als „ChatGPT Classic“ umbenannt wurde. Die Reaktion der Nutzer fiel laut Quelle schnell und negativ aus; die neue Oberfläche wurde als verwirrend und überladen beschrieben, weshalb OpenAI die Änderung offenbar zeitnah zurückrollte und das gewohnte ChatGPT-Interface wiederherstellte. Interessant ist daran weniger der konkrete UI-Entscheid, sondern die Strategie: Stand-alone-Komponenten verschwinden zunehmend zugunsten einer zentralen Oberfläche. ChatGPT Atlas wurde als eigenständiger KI-basierter Webbrowser nach weniger als einem Jahr am 9. August beendet, Operator als KI-Agent zum Browsen und Abarbeiten von Aufgaben wurde ebenfalls in die ChatGPT-Umgebung eingegliedert, und bei der Bildgenerierung wird der Anteil von DALL-E als separater Zielbereich kleiner, weil Bildfunktionen stärker in ChatGPT selbst wandern.
Auch Apple zeigt, wie selbst bei großen Ökosystemen KI-Funktionen am Produktfahrplan scheitern können. Mit „Apple Intelligence“ wurden 2024 Verbesserungen an Siri als Kontext- und Task-Assistenz angekündigt, doch der Rollout der neuen Siri-Version wurde mehrfach verschoben – unter anderem wegen Engineering-Themen und Bugs. Laut Quelle trug diese Verzögerung zu einem Vergleich in Höhe von 250 Millionen US-Dollar bei, der mit Ansprüchen zusammenhing, wie die KI-Fähigkeiten des iPhone 16 vermarktet wurden. Im Juli tauchte dann die neue Siri-Funktionalität in einem iOS-27-Beta-Zweig auf, im Anschluss rollte Apple sie zunächst für englischsprachige Nutzer aus; weitere Sprachen sollen folgen. Für Unternehmen ist das vor allem ein Hinweis auf den Produktbetrieb: KI-Funktionen in Konsumgeräten sind nicht nur ein Modell-Problem, sondern ein Test- und Integrationsproblem über Sprachvarianten, App-Kontext und Stabilität hinweg.
Datenschutz und Sicherheitswahrnehmung bleiben dabei einer der härtesten Bremsklötze. Bei Microsofts Recall, angekündigt auf der Build-Konferenz 2024, wurde das Feature als „photographic memory“ vermarktet, das regelmäßig Screenshots aufnimmt, um später per Suche in der eigenen digitalen Historie wiederzufinden, was man getan hatte. Der erwartbare Backlash konzentrierte sich laut Quelle auf Privatsphäre und Security: Kritiker sahen die Gefahr, dass hochsensible Informationen durchsuchbar würden – etwa Passwörter, private Nachrichten oder Finanzdaten. Microsoft verschob den Rollout dann um fast ein Jahr. Dennoch flammte die Diskussion erneut auf, als ein Security-Forscher laut Quelle ein Tool baute, das Daten visualisieren konnte, die Recall erfasst hatte – ein Zwischenstand, der zeigt, wie schwierig es ist, das Vertrauen in sensible KI-gestützte Benutzeraufzeichnung nachhaltig zurückzugewinnen.
Neben Software-Plattformen trifft es auch KI-Hardware und Nischen-Apps, vor allem wenn größere Ökosysteme ähnliche Funktionen schneller integrieren. Humane AI Pin, bekannt für seine Wearable-Idee statt Smartphone-Interface, erhielt laut Quelle 230 Millionen US-Dollar an Investitionen, blieb aber leistungstechnisch hinter Erwartungen zurück. Zusätzlich warnte Humane Kunden später davor, das Lade-Case weiter zu nutzen, nachdem ein potenzielles Brandrisiko gemeldet wurde; im Februar 2025 wurde das AI-Pin-Geschäft eingestellt, die meisten Assets wurden von HP übernommen – für 116 Millionen US-Dollar. Beim Rabbit R1, der im Januar 2024 auf dem CES vorgestellt wurde, reichten frühe Verkäufe von 100.000 Einheiten offenbar nicht für eine überzeugende Nutzerbasis: Erste Reviews beschrieben es als unfertig, mit unzuverlässiger Performance und einer begrenzten Zahl nützlicher Integrationen. Die Firma arbeitet dennoch weiter, positioniert das Gerät nun als „Computer Controller“ für agentische Aufgaben und hat zusätzlich ein neues Hardwareprojekt namens „Project Cyberdeck“ angekündigt.
Am Ende verdeutlichen mehrere weitere Beispiele, wie stark Markt- und Produktfit in der KI-Phase zählen. Notion Mail wurde im April 2025 gestartet, aber nach Angaben der Quelle stellten sich Nutzer offenbar anders auf: Statt direkt das integrierte Produkt zu nutzen, bedienten sie die Inbox offenbar mit separaten KI-Agenten. Daher ist die Schließung am 22. September vorgesehen. Huxe – ein KI-Audioapp-Konzept aus dem Umfeld früherer NotebookLM-Entwickler – wurde im Mai 2026 eingestellt, unter anderem weil große Plattformen vergleichbare Erlebnisse stärker adressierten. Yupp, ein kostenloses Playground, in dem Nutzer Antworten vieler KI-Modelle vergleichen und abstimmen konnten, erreichte laut Quelle zeitweise mehr als 800 Modelle; trotzdem blieb laut den Gründern der Produkt-Market-Fit zu schwach, weshalb die Plattform im März 2026 schloss. Selbst Figgs AI, das von 2023 bis 2024 lief und mehr als 1 Million Nutzer erreichen konnte, wurde beendet, weil die Kosten für den kostenlosen Betrieb zu hoch wurden.
Für Entscheider in der KI-Entwicklung ist diese Gemengelage weniger eine Liste von „Flops“, sondern ein Musterkatalog. Wenn sich integrierte KI-Funktionen in die großen Plattformen einschreiben, müssen eigenständige Produkte entweder eine klarere Rolle im Workflow besetzen oder außergewöhnlich bessere Ergebnisse liefern – sonst wird die Konkurrenz nicht durch Features, sondern durch Distribution gewonnen. Gleichzeitig zeigt der Abschnitt zu Recall, dass Vertrauen ein Teil der Produktperformance ist: Sicherheit, Transparenz und Kontrolle sind keine Zusatzthemen, sondern bestimmen, ob Nutzer überhaupt bereit sind, KI-Systeme mit sensiblen Kontextdaten arbeiten zu lassen. Wer heute eine KI-Strategie plant, sollte daher deutlich früher messbar machen, ob Skalierung, Kostenstruktur und Benutzerbindung realistisch erreicht werden – und ob das Produkt auch dann relevant bleibt, wenn Plattformanbieter dieselbe Funktion in den eigenen Kern einbauen.
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