Trotz massiver Investitionen in k\u00fcnstliche Intelligenz halten die meisten KI-Anwendungsf\u00e4lle nicht, was sie versprechen. Eine aktuelle Studie von Gartner hat ergeben, dass bis zu 80 % der KI-Projekte keinen<\/strong> gesch\u00e4ftlichen Nutzen bringen oder nicht produktiv sind. Und das liegt nicht daran, dass KI nicht funktioniert, sondern daran, dass die meisten Implementierungen nichts mit den tats\u00e4chlichen Gesch\u00e4ftsanforderungen und den t\u00e4glichen Arbeitsabl\u00e4ufen zu tun haben.<\/p>\n Warum also scheitern so viele vielversprechende KI-Initiativen? Und was noch wichtiger ist: Was funktioniert tats\u00e4chlich in der Praxis?<\/strong><\/p>\n Schauen wir uns das mal an.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div> F\u00fchrungskr\u00e4fte sind von den Versprechungen der KI \u00fcberzeugt: Prozesse automatisieren, Kosten senken, Entscheidungsfindung verbessern. Laut McKinsey haben<\/strong> jedoch weniger als 15 % der Unternehmen einen messbaren ROI<\/strong> aus dem Einsatz von KI in gro\u00dfem Ma\u00dfstab erzielt<\/strong>.<\/p>\n Ein KI-Versagen sieht nicht immer wie ein Totalausfall aus. Manchmal bedeutet es:<\/p>\n Ein Chatbot, den niemand benutzt.<\/p>\n<\/li>\n Ein Empfehlungssystem, das vage oder \u00fcberholte Vorschl\u00e4ge macht.<\/p>\n<\/li>\n Ein „Wissensassistent“, der Dokumente abruft, aber nicht bei der L\u00f6sung eines Problems helfen kann.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n Obwohl diese Systeme technisch funktionieren, zeigen sie in der Praxis keine Wirkung.<\/p>\nDie harte Wahrheit: Die meisten KI-Projekte sind nicht erfolgreich<\/h2><\/div>
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