KI-Piloten gibt es inzwischen in fast jedem Unternehmen. Doch zwischen einer überzeugenden Demo und einer KI-Lösung, die dauerhaft im Arbeitsalltag eingesetzt werden kann und messbaren Mehrwert schafft, liegt häufig eine große Lücke. Warum viele KI-Piloten den Sprung in den produktiven Einsatz nicht schaffen und welche Faktoren bereits bei der Planung berücksichtigt werden sollten.
Warum so viele KI-Piloten nicht in die Praxis kommen
Rund 95 % der GenAI-Initiativen erzielten laut „State of AI in Business“-Studie 2025 des MIT Project NANDA bis dato keinen messbaren wirtschaftlichen Effekt. Das zeigt, wie schwer der Schritt vom Pilotprojekt in den produktiven KI-Einsatz ist.
Der Grund dafür liegt häufig in den unterschiedlichen Anforderungen von Pilot und Produktivbetrieb. In einer frühen Testphase wird die grundsätzliche Machbarkeit einer Idee geprüft. Ein produktiver Einsatz stellt aber deutlich höhere Anforderungen: Die Lösung muss mit realen Daten funktionieren, sich in bestehende Systeme und Prozesse integrieren lassen, Berechtigungen berücksichtigen und auch bei wachsender Nutzung verlässliche Ergebnisse liefern.
Werden diese Aspekte im Pilotprojekt zu lange ausgeklammert, entsteht ein Prototyp, der im Test überzeugt, dessen Überführung in den produktiven Einsatz aber unverhältnismäßig aufwendig wird.
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Der Use Case bestimmt, ob der Pilot später skalieren kann
Viele KI-Initiativen starten mit einer Technologie. Ein Team möchte einen internen Chatbot testen, Copilot einsetzen oder erste Erfahrungen mit KI-Agenten sammeln. Ein Use Case steht oft noch nicht fest. Jetzt lässt sich zwar ein Pilot technisch schnell aufsetzen. Wirtschaftlicher Mehrwert entsteht aber erst, wenn mithilfe der KI konkretes Problem im Geschäftsprozess gelöst wird.
Ein Beispiel: „Wir wollen KI im Kundenservice einsetzen“ lässt offen, welches Problem tatsächlich gelöst werden soll. Deshalb sollte ein konkretes Ziel formuliert werden, beispielsweise die Bearbeitungszeit wiederkehrender Serviceanfragen zu reduzieren, indem relevante Informationen aus Salesforce, Wissensdatenbanken und internen Dokumentationen automatisch zusammengeführt werden.
Mit dieser Beschreibung wird auch sofort deutlich, welche Fragen vor dem Praxiseinsatz zu klären sind: Welche Daten braucht die KI? Wo liegen diese Informationen? Wie viel Zeit soll eingespart werden? Welche Aufgaben darf das System übernehmen und wann muss ein Mitarbeiter eingreifen?
Ein klar abgegrenztes Geschäftsproblem erleichtert damit nicht nur die technische Umsetzung. Es schafft auch die Grundlage dafür, den Erfolg des Piloten später zu bewerten.
Ein Pilot sollte den Unternehmensalltag möglichst früh abbilden
In der Pilotphase herrschen oft gute Bedingungen. Das Projektteam wählt geeignete Beispieldaten aus, arbeitet mit einer überschaubaren Zahl an Nutzern und kann Sonderfälle zunächst ausklammern. So lässt sich schnell zeigen, welches Potenzial in einer Lösung steckt.
Der spätere Alltag ist deutlich komplexer. Informationen verteilen sich beispielsweise auf SAP, Salesforce, SharePoint, E-Mails oder weitere Fachsysteme. Daten können unvollständig, veraltet oder widersprüchlich sein. Nutzer stellen unerwartete Fragen, Rollen und Berechtigungen unterscheiden sich und Prozesse enthalten Ausnahmen, die im ersten Konzept nicht vorgesehen waren.
Diese Realität sollte schrittweise in den Pilot einfließen. Dabei geht es nicht darum, bereits im ersten Projekt sämtliche Sonderfälle abzudecken. Der Pilot muss jedoch diejenigen Bedingungen testen, die darüber entscheiden, ob der Use Case später tragfähig ist.
Wenn beispielsweise die Qualität der vorhandenen Daten ein mögliches Risiko darstellt, sollte das Projekt nicht ausschließlich mit sorgfältig vorbereiteten Testdaten arbeiten. Wenn die Lösung später Informationen aus mehreren Systemen benötigt, sollte zumindest geprüft werden, wie diese Integration technisch und organisatorisch aussehen kann.
Integration wird zum unterschätzten Aufwand
Gerade bei generativer KI entsteht der erste Prototyp oft außerhalb der bestehenden Systemlandschaft. Eine eigene Chatoberfläche reicht aus, um eine Idee zu testen und Ergebnisse sichtbar zu machen.
Produktiver Nutzen entsteht jedoch meist direkt im Geschäftsprozess. Ein Vertriebsmitarbeiter möchte Informationen idealerweise dort erhalten, wo er ohnehin arbeitet. Ein Servicemitarbeiter sollte nicht regelmäßig zwischen CRM-System, Wissensplattform und zusätzlicher KI-Anwendung wechseln müssen. Und ein KI-Agent benötigt Zugriff auf genau die Daten und Aktionen, die für seinen jeweiligen Prozess vorgesehen sind.
Für Unternehmen mit komplexen SAP- oder Salesforce-Landschaften wird daher schnell deutlich, dass die eigentliche Arbeit häufig über das KI-Modell hinausgeht. Schnittstellen, Berechtigungskonzepte, Datenzugriffe und Prozesslogik bestimmen maßgeblich, wie gut sich eine Lösung in den Alltag integrieren lässt.
Wer diese Abhängigkeiten bereits im Pilot berücksichtigt, kann deutlich realistischer einschätzen, welche Voraussetzungen für einen späteren Rollout erfüllt sein müssen.
Governance sollte mit dem Use Case wachsen
Governance-Fragen werden häufig erst konkret, wenn ein Pilot erfolgreich war und mehr Anwender Zugriff erhalten sollen.
Sobald eine KI mit Unternehmensdaten arbeitet, Antworten für Kunden vorbereitet oder sogar Aktionen in Systemen ausführt, müssen Verantwortlichkeiten und Grenzen klar definiert sein. Welche Informationen darf ein System abrufen? Wie wird mit fehlerhaften Antworten umgegangen, welche Ergebnisse müssen durch Mitarbeiter geprüft werden? Hier darf keine Unsicherheit herrschen. Bei KI-Agenten muss entschieden werden, welche Aktionen sie automatisiert ausführen dürfen und wann eine Freigabe erforderlich ist.
Solche Anforderungen müssen einen frühen Piloten nicht unnötig verkomplizieren, aber sie sollten so früh mitgedacht werden, dass die technische Lösung später nicht grundlegend neu aufgebaut werden muss.
Nach dem Pilot beginnt der eigentliche Betrieb
Eine produktive KI-Lösung muss dauerhaft betreut werden. Datenquellen verändern sich, Prozesse werden angepasst, Modelle und Plattformen entwickeln sich weiter und Anwender stoßen auf neue Fälle. Zusätzlich müssen Qualität, Nutzung und Kosten beobachtet werden.
Deshalb sollte bereits während des Piloten geklärt werden, wer später die fachliche und technische Verantwortung übernimmt. Ebenso wichtig ist die Frage, anhand welcher Kennzahlen der Erfolg gemessen wird. Eine hohe Zahl an Nutzern allein sagt beispielsweise wenig darüber aus, ob ein KI-System tatsächlich Zeit spart, Prozesskosten senkt oder die Qualität verbessert.
Ohne ein solches Betriebsmodell bleibt der Pilot schnell eine interessante Einzellösung, ohne nachhaltigen Impact.
Vom späteren Einsatz aus denken
Eine hilfreiche Methode für die Planung besteht darin, den gewünschten produktiven Zustand gedanklich vorwegzunehmen. Wie würde der Arbeitsalltag aussehen, wenn der Use Case erfolgreich eingeführt wäre?
- Wer nutzt die Lösung?
- An welcher Stelle im Prozess kommt sie zum Einsatz?
- Welche Systeme liefern die benötigten Daten?
- Welche Qualität wird erwartet?
- Welche Fehler können toleriert werden?
- Und wie viele Anwender oder Transaktionen muss die Lösung später bewältigen?
Aus diesen Fragen lässt sich ableiten, was der Pilot tatsächlich testen sollte.
Ein KI-Pilot muss dafür nicht groß sein. Im Gegenteil: Ein klar begrenzter Anwendungsfall ist meist sinnvoller. Die Begrenzung sollte jedoch bei der Zahl der Nutzer, Prozesse oder Funktionen erfolgen und nicht ausgerechnet bei den Faktoren, von denen der spätere Erfolg abhängt.
Wenn beispielsweise die SAP-Integration zentral für den Use Case ist, sollte sie nicht vollständig auf eine spätere Projektphase verschoben werden. Wenn Nutzerakzeptanz den Business Case beeinflusst, reicht eine Testgruppe aus Personen, die ohnehin eng am Projekt beteiligt sind, nur bedingt aus. Erfolgsentscheidende Faktoren sollten angemessen im Piloten getestet werden.
Welche Fragen ein KI-Pilot beantworten sollte
Damit ein Pilotprojekt den Übergang in den Betrieb schafft, sollte nicht nur die technische Machbarkeit im Fokus stehen. Einige Fragen helfen dabei, früh zu erkennen, ob ein Use Case eine realistische Perspektive für den produktiven Einsatz hat:
- Welches konkrete Geschäftsziel soll erreicht werden?
- Welche Daten und Systeme werden dafür benötigt?
- Wie fügt sich die Lösung in den bestehenden Prozess ein?
- Welche Qualitäts-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen gelten?
- Wie wird der Erfolg gemessen und wer übernimmt später die Verantwortung?
Nicht jede dieser Fragen muss zu Beginn vollständig beantwortet sein. Der Pilot sollte jedoch dabei helfen, die offenen Punkte systematisch zu klären.
Weniger Piloten, mehr produktive Use Cases
Wie viele KI-Piloten ein Unternehmen startet, ist kaum ein geeigneter Maßstab für den Erfolg einer KI-Strategie. Aussagekräftiger ist, wie viele dieser Initiativen einen nachweisbaren Nutzen im operativen Geschäft erreichen.
Dazu gehört auch, Projekte bewusst zu beenden. Wenn sich nach einigen Wochen zeigt, dass Datenqualität, Kosten oder Prozessanforderungen einen Use Case wirtschaftlich unattraktiv machen, hat ein Pilot trotzdem wertvolle Erkenntnisse geliefert. Problematisch sind vielmehr Projekte, die über Monate im Experimentierstatus bleiben, ohne klare Kriterien für den nächsten Schritt.
