LONDON (IT BOLTWISE) – Ein wachsender „KI-Friedhof“ zeigt, wie schnell aus vielversprechenden Produkten wieder geschlossene Türen werden. Von Character.ai bis zu Microsofts Recall und von OpenAIs Sora bis Notion Mail häufen sich Abkündigungen, Rollbacks und Abschaltungen. Die Gründe reichen von technischen Hürden über fehlende Nachfrage bis zu Datenschutz- und Sicherheitsdebatten. Gleichzeitig zeigt sich ein Muster: Viele Funktionen landen am Ende in breiter angebotenen Plattformen statt als eigenständige Apps zu überleben.
Die Liste der gescheiterten oder eingestellten KI-Projekte liest sich inzwischen weniger wie ein Ausreißer, sondern wie ein wiederkehrendes Muster der Branche. Berichten zufolge hat S&P Global Market Intelligence etwa 42% der KI-Initiativen als „abandoned“ identifiziert – also als Vorhaben, die von den eigenen Konzernmüttern nicht bis zur nachhaltigen Nutzung durchgezogen werden. Das trifft sowohl Startups als auch große Player, und es ändert sich dabei auch die Art, wie „Scheitern“ sichtbar wird: nicht nur komplette Abschaltungen, sondern ebenso Rollbacks, Umpositionierungen und das Einsammeln einzelner Features in bestehende Kernprodukte.
Besonders deutlich wird dieser Trend am Beispiel von OpenAI. Das Unternehmen versuchte, ChatGPT zu einer Art „Super-App“ zusammenzubauen: Am 9. Juli wurde die Oberfläche aktualisiert und mehrere Modi unter einer neuen Struktur gebündelt, während die vertraute Ansicht als „ChatGPT Classic“ umbenannt wurde. Die Reaktion ließ nicht lange auf sich warten: Nutzer kritisierten die neue Oberfläche als unübersichtlich, woraufhin OpenAI die Änderung schnell wieder zurücknahm. Auch im Hintergrund setzt OpenAI stärker auf Integration statt auf eigenständige Produkte – so verschwanden ChatGPT Atlas und später der KI-Agent Operator als separate Angebote, während Funktionen schrittweise in ChatGPT selbst wanderten. Zudem schrumpfte die Rolle von Bildgenerierung als separater Zielbereich, weil ähnliche Fähigkeiten zunehmend direkt in ChatGPT verfügbar gemacht wurden.
Dass solche Konsolidierungen auch teuer sein können, zeigt die Parallelwelt im Medienbereich: Sora wurde im März 2026 eingestellt, nachdem Berichten zufolge hohe Betriebskosten und Herausforderungen bei der Nutzerbindung die Wirtschaftlichkeit belasteten. Solche Kriterien sind in KI-Produkten besonders heikel, weil sich die Kosten nicht nur aus Training, sondern laufend aus Inferenz, Speicher, Content-Moderation und Infrastruktur zusammensetzen. Genau hier liegt eine zweite Lehre: Ein KI-Produkt kann technisch funktionieren und trotzdem im Alltag scheitern, wenn die Nutzungsintensität zu hoch ist, die Wiederkehrquote niedrig bleibt oder sich der Use-Case nicht klar genug gegen Alternativen abgrenzen lässt.
Auch außerhalb der großen Plattformen zeigt sich, dass Datenschutz- und Sicherheitsfragen schnell zum Bottleneck werden. Bei Microsofts Recall ging die Diskussion besonders früh und heftig los: Die Funktion, auf Windows-PCs regelmäßig Screenshots zu machen, sollte späteres Durchsuchen der eigenen Aktivität ermöglichen – doch Kritiker warnten vor einem „durchsuchbaren Archiv“ hochsensibler Informationen, inklusive Passwörtern, privaten Nachrichten und Finanzdaten. Microsoft verzögerte daraufhin die Einführung um nahezu ein Jahr, und selbst nach einer Überarbeitung blieb die Skepsis laut weiterer Berichte bestehen. Parallel dazu zeigt Apples Weg ein anderes Risiko: Laut Berichten kam es zu einem 250 Millionen US-Dollar Vergleich wegen Ansprüchen, wie das Unternehmen KI-Funktionen des iPhone 16 vermarktet haben soll; Apple Intelligence hatte zwar den Rahmen gesetzt, aber die Veröffentlichung der verbesserten Siri-Funktion zog sich wiederholt hin, bis sie in einem iOS-27-Beta auftauchte und zunächst für englischsprachige Nutzer ausgerollt wurde.
Die Dynamik zwischen „Consumer-KI“ und „Konzern-Ökosystem“ lässt sich danach am besten an Fällen wie Character.ai, Relay oder Ollie erklären. Character.ai, 2021 von ehemaligen Google-Forschern gegründet, war ein Konsumentenprodukt, bei dem Nutzer mit anpassbaren Bots chatten konnten – teils angelehnt an Prominente oder fiktionale Figuren. Die rechtliche Lage erwies sich dabei als Dauerbelastung: Familien sollen laut Angaben in Klagen argumentiert haben, dass die Chatbots zu Teen-Suiziden und Selbstverletzungen beigetragen hätten, und Disney soll gegenüber dem Unternehmen das Ende einer Nutzung seiner Figuren verlangt haben. Zudem wurde im späten letzten Jahr die Nutzung offener Chats für unter 18-Jährige eingeschränkt, und das Unternehmen soll laut Berichten mehrere Vergleiche geschlossen haben. Trotz dieser Maßnahmen reichte der Boden nicht aus: Anfang Oktober meldete Character.ai Insolvenz an und verwies auf rechtliche, regulatorische und operative Gegenwinde. Der Verkauf läuft dabei ungewöhnlich eng getaktet – Disney soll demnach als Eröffnungsgläubiger mit 20 Millionen US-Dollar für eine Lizenz in Erscheinung treten, während die App während des Prozesses weiterhin betrieben werden soll.
Andere Beispiele zeigen wiederum, wie schwer es ist, gegen integrierte Konkurrenz und Plattform-Alltag zu bestehen. Relay Relay, ein KI-gestütztes Workflow-Automation-Tool als Alternative zu Zapier, wurde im August 2026 komplett abgeschaltet. Das Produkt zielte darauf ab, E-Mail- und Task-Workflows mit KI-Agenten zu automatisieren – doch genau diese Art Automatisierung wurde von großen Ökosystemen zunehmend selbst in deren Tools integriert. Ollie wiederum startete im Juni 2026 mit einem Fokus auf Privatsphäre und war laut Darstellung mit SOC 2 als Compliance-Standard positioniert. Die Idee war, Informationen aus Schulnachrichten, Kalendern, Aufgabenlisten und Gruppenchats zusammenzuführen und daraus relevante Hinweise per Text abzuleiten. Dennoch blieb das Wachstum laut Angaben hinter den Erwartungen zurück: Der Anbieter schloss die App am 6. November, nachdem er unter anderem Schwierigkeiten nannte, sich vom Wettbewerb abzuheben, nicht genug Nutzerbasis aufzubauen und zu wenig Kapital eingesammelt zu haben.
Insumme entsteht so ein Lernarchiv, das nicht nur „Flops“ dokumentiert, sondern auch die Abbruchstellen entlang der Produktkette. Bei Notion Mail wurde eine geplante Schließung für den 22. September angekündigt, weil Nutzer stattdessen häufig separate KI-Agenten verwendeten, um ihre E-Mail-Eingänge zu bearbeiten. Humane beendete den AI-Pin-Geschäftsbetrieb im Februar 2025; der Wearable-Ansatz fand offenbar nicht den nötigen Produktfit, zusätzlich verstärkte ein Hinweis zur Einstellung der Nutzung des Ladecase wegen potenzieller Brandgefahr die Vertrauensdiskussion. Rabbit R1 wiederum zeigte, wie selbst anfängliche Verkaufszahlen die Lücke zwischen Demo und Alltagserlebnis nicht schließen: In frühen Reviews wurde das Gerät als unfertig und mit eingeschränkten Integrationen beschrieben, später positionierte die Firma das Produkt neu als Controller für agentische Aufgaben und arbeitet an einem weiteren Hardware-Projekt. Selbst „freie“ Experimente wie Yupp – ein Playground zum Vergleich vieler Modelle, bei dem Nutzer auch abstimmen und über Krypto-Mechaniken Anreize erhalten konnten – scheiterten letztlich an einem fehlenden Produktmarkt-Fit, während Huxe als Audio-App eingestellt wurde, nachdem große Plattformen ähnliche Erlebnisse mit großer Reichweite anboten.
Für Unternehmen lässt sich aus dem „KI-Friedhof“ vor allem ein operatives Prinzip ableiten: KI-Projekte brauchen nicht nur ein überzeugendes Capability-Storytelling, sondern belastbare Pfade zu Skalierung, Kostenkontrolle und wiederkehrender Nutzung. Gerade bei agentischen Workflows und multimodalen Medien entscheidet sich der Erfolg häufig daran, ob die Lösung als eigenständige App genügend Relevanz erzeugt oder ob sie innerhalb einer größeren Plattformstrategie besser aufgehoben ist. Auch Datenschutz- und Sicherheitsaspekte werden dabei zu Produktfaktoren, die nicht erst kurz vor dem Launch „abgearbeitet“ werden dürfen, sondern die Architektur früh mitbestimmen. Wer jetzt neue KI-Produkte plant, sollte deshalb die gleiche Frage in den Mittelpunkt stellen wie die, die sich in diesen Abschaltungen immer wieder zeigt: Gibt es einen klaren, messbaren Nutzen, der auch dann trägt, wenn integrierte Alternativen die Aufmerksamkeit der Nutzer bereits abgezogen haben?
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