Hinweis: Das Beitragsbild wurde mit künstlicher Intelligenz erzeugt.
Neun von zehn Maschinen- und Anlagenbauern haben KI-Lösungen im Einsatz oder arbeiten konkret daran, so der VDMA. Gleichzeitig warnen große Marktanalysten vor einer massiven Scheiternwelle. Gartner geht von 40 Prozent gescheiterten KI-Projekten aus. Das MIT nennt sogar 95 Prozent. Der Mittelwert liegt bei rund zwei Dritteln aller Vorhaben. Das ist kein Widerspruch, sondern ein strukturelles Problem.
Hohe Einsatzquote, geringe Umsetzungstiefe
Laut einer Bitkom-Studie aus dem Jahr 2026 setzen 48 Prozent der Unternehmen in der DACH-Region KI ein. Doch nur 20 Prozent schulen ihre Beschäftigten dafür. Technologie wird beschafft, Kompetenz nicht aufgebaut. Wer Werkzeuge einführt, ohne die Anwender zu qualifizieren, riskiert Fehleinsatz und Produktionsunterbrechungen.
In der Fertigungsindustrie kommt ein weiterer Faktor hinzu: KI-Systeme müssen in gewachsene IT-Architekturen, Maschinenparks und Prozesslandschaften integriert werden. Das ist aufwendig. Fehlt eine klare Datenstrategie, scheitert das Projekt nicht an der Technologie, sondern an fehlenden oder inkonsistenten Eingabedaten.
Warum Projekte scheitern: drei Hauptursachen
Fehlende Datenbasis
KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainieren. In der Industrie liegen Maschinendaten häufig in unterschiedlichen Formaten vor. Silostrukturen zwischen Produktion, Wartung und ERP-System verhindern einen durchgängigen Datenstrom. Ohne saubere, vollständige und konsistente Daten liefern Modelle unbrauchbare Ergebnisse.
Unklare Zielsetzung
Viele Projekte starten mit dem Ziel, KI einzusetzen, nicht mit dem Ziel, ein konkretes Problem zu lösen. Die Folge: Anwendungsfälle werden zu breit definiert. Pilotprojekte liefern keine klaren Kennzahlen. Ohne messbaren Nutzen, etwa eine definierte Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität (OEE, das Verhältnis aus Verfügbarkeit, Leistung und Qualität einer Anlage), bleibt die Erfolgsbewertung subjektiv.
Mangelnde Einbindung der Fachbereiche
KI-Projekte werden in vielen Unternehmen von IT-Abteilungen oder externen Dienstleistern getrieben. Produktionsleiter, Instandhaltungsteams und Qualitätsverantwortliche werden zu spät eingebunden. Das Ergebnis sind Lösungen, die technisch funktionieren, aber operativ nicht akzeptiert werden.
US-Anbieter dominieren, chinesische KI spielt kaum eine Rolle
Im deutschen Unternehmensumfeld führen ChatGPT, Microsoft Copilot und Google Gemini den Markt an. Chinesische Systeme wie DeepSeek oder Qwen nutzen laut aktuellen Erhebungen weniger als zwei Prozent der Firmen. Vertrauen, Datenschutzkonformität und bestehende Software-Ökosysteme bestimmen die Anbieterwahl stärker als technische Leistungsdaten allein.
Für Industrieunternehmen ist das relevant. Wer Microsoft-Infrastruktur betreibt, wird Copilot tiefer integrieren können als jede externe Plattform. Wer auf offene Architekturen setzt, hat mehr Spielraum bei der Anbieterwahl, trägt aber auch die Integrationsverantwortung selbst.
Fazit
Die hohen Scheiternquoten bei KI-Projekten sind kein Zeichen gegen die Technologie. Sie zeigen, wo Industrieunternehmen konkret nachbessern müssen: bei der Datenqualität, bei der Zieldefinition und bei der frühzeitigen Einbindung der Fachbereiche. Wer KI einführt, ohne diese Grundlagen zu schaffen, investiert in Technologie, die keine Wirkung entfaltet. Die Einsatzquote von 48 Prozent klingt hoch. Die Schulungsquote von 20 Prozent zeigt, wo die eigentliche Lücke liegt.
