Warum 95% der KI-Projekte scheitern: Ein Blick auf die MIT-Studie

LONDON (IT BOLTWISE) – Eine kürzlich veröffentlichte Studie des MIT hat aufgedeckt, dass 95% der KI-Pilotprojekte in Unternehmen scheitern. Diese alarmierende Zahl hat nicht nur Investoren aufgeschreckt, sondern auch eine Diskussion darüber entfacht, warum so viele KI-Initiativen nicht die erwarteten Ergebnisse liefern.

Die MIT-Studie, die von der NANDA-Initiative des MIT Media Lab veröffentlicht wurde, beleuchtet die Gründe, warum ein Großteil der KI-Projekte in Unternehmen scheitert. Entgegen der landläufigen Meinung liegt das Problem nicht in der Technologie selbst, sondern in der Art und Weise, wie Unternehmen diese Technologien implementieren und nutzen. Die Studie zeigt, dass viele Unternehmen Schwierigkeiten haben, die Vorteile der KI in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren, was oft auf einen Mangel an Verständnis und Expertise zurückzuführen ist.

Ein zentraler Punkt der Studie ist das sogenannte ‘Lerngefälle’. Viele Unternehmen verstehen nicht, wie sie KI-Tools effektiv einsetzen können, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Dies führt dazu, dass die potenziellen Vorteile der KI nicht ausgeschöpft werden. Große Sprachmodelle, die auf den ersten Blick einfach erscheinen, erfordern dennoch ein gewisses Maß an Fachwissen und Experimentierfreude, um sie erfolgreich in Unternehmensabläufe zu integrieren.

Interessanterweise zeigt die Studie auch, dass Startups, die oft weniger festgefahrene Geschäftsprozesse haben, erfolgreicher darin sind, KI gewinnbringend einzusetzen. Dies könnte darauf hindeuten, dass etablierte Unternehmen ihre Prozesse überdenken müssen, um die Flexibilität zu erreichen, die für den erfolgreichen Einsatz von KI erforderlich ist. Wharton-Professor Ethan Mollick schlägt vor, dass Unternehmen aufhören sollten, KI-Modelle in bestehende Prozesse zu zwingen, und stattdessen den Modellen erlauben sollten, eigene Wege zu finden, um gewünschte Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Studie ist die Erkenntnis, dass Unternehmen, die KI-Modelle und -Lösungen einkaufen, erfolgreicher sind als solche, die versuchen, eigene Systeme zu entwickeln. Der Kauf von KI-Tools war in 67% der Fälle erfolgreich, während interne Entwicklungen nur in einem Drittel der Fälle funktionierten. Dies liegt oft daran, dass der Aufbau eigener KI-Systeme ein hohes Maß an Expertise erfordert, das viele Unternehmen nicht haben oder sich nicht leisten können.

Abschließend stellt die MIT-Studie fest, dass viele Unternehmen KI in Marketing und Vertrieb einsetzen, obwohl die Tools möglicherweise einen größeren Einfluss hätten, wenn sie zur Kostensenkung in Backend-Prozessen verwendet würden. Diese Fehlallokation könnte ebenfalls zur fehlenden Rentabilität von KI-Projekten beitragen. Insgesamt zeigt die Studie, dass das Problem nicht die Technologie selbst ist, sondern die Art und Weise, wie Unternehmen sie nutzen. Dies sollte als Weckruf für Unternehmen dienen, ihre Strategien zu überdenken und anzupassen.

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