Die Anzahl der KI-Pilotprojekte steigt rasant. Doch nur wenige Initiativen schaffen es in den Arbeitsalltag von Unternehmen. Der Grund für den KI-Pilotfriedhof ist die mangelnde Skalierungslogik.
Viele Unternehmen experimentieren mit Künstlicher Intelligenz, doch nur wenige transformieren. Laut der KPMG-Studie „Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2026“ betrachten 97 Prozent der befragten Unternehmen KI als relevant für ihr Geschäftsmodell und ihre Wertschöpfung. Aber weniger als ein Prozent haben KI über alle betrachteten Bereiche hinweg vollständig und systematisch integriert.
Dem Technologieberatungsunternehmen Slalom Germany zufolge liegt der Grund für die Lücke zwischen Anspruch und Realität in der Art und Weise, wie Organisationen KI-Projekte umsetzen. „KI-Experimente entstehen oft ohne Leitplanken. So können Unternehmen viel erkunden. Jedoch scheitern erfolgreiche Pilotprojekte in der Skalierung, wenn sie auf reale Arbeitsumgebungen stoßen – und der Pilotfriedhof wächst. Um Pilotprojekte in Serie in den Betrieb zu überführen, braucht es einen Ansatz, der sich von der Auswahl und Anpassung des Prozesses über die notwendige Governance, die Auswahl der Plattform und Tools bis hin zur Einbindung in den Arbeitsalltag der Mitarbeiter über die gesamte Skalierungskette erstreckt“, sagt Dr. Stephan Theis, Managing Director Go-to-Market bei Slalom Germany.
Piloten entstehen unter Testbedingungen
Laut einer CEO-Studie des IBM Institute for Business Value (IBV) werden nur 16 Prozent der KI-Initiativen auf Unternehmensebene skaliert. Der Grund dafür liegt in der Natur von Pilotprojekten. Sie entstehen oft unter Bedingungen, die schnelles Austesten und Adaptieren möglich machen: kleine Teams, schnelle Entscheidungen, keine Governance, kein Integrationsdruck. In dieser Phase ist das eine Stärke.
Die Testbedingungen werden jedoch zum Problem, sobald ein Pilotprojekt in den Arbeitsalltag überführt und produktiv genutzt werden soll. Theis: „Wenn Governance fehlt, Verantwortlichkeiten unklar sind und die Integration in bestehende Systeme nicht von Anfang an eingeplant war, brechen Initiativen, die in der Experimentierphase gut funktioniert haben, unter realen Unternehmensbedingungen zusammen.“
Die Prozessfalle: Automatisierung gelingt, Skalierung und Effekte bleiben aus
Das eigentliche Problem der Unternehmen liegt damit in der Skalierungslogik. Bevor ein Pilotprojekt startet, muss analysiert werden, welche Prozesse das größte Potenzial für KI-Automatisierung bieten und unternehmensweit die größte Wirkung entfalten. Laut der European Growth Study 2026 von Simon-Kucher unterstützt KI bei 73 Prozent der Unternehmen weniger als 30 Prozent ihrer Prozesse. Die Unternehmen erwarten jedoch erst ab einer Durchdringung von 30 bis 50 Prozent spürbare Effekte auf die Produktivität.
Die meisten Unternehmen machen bei der Automatisierung einen klassischen Fehler: Entweder wählen sie zu kleinteilige oder zu große Prozesse, die kurzfristig keinen Erfolg erzielen können. Ein zu kleinteiliger Prozess führt dazu, dass Pilotprojekte und Skalierung zwar gelingen, der Effekt aber marginal bleibt. Ein zu großer Prozess hingegen erzielt potenziell zwar starke Effekte, die Anforderungen und die damit einhergehenden Anpassungen sind jedoch so umfassend, dass schon die Einführung von KI und damit auch die Skalierung scheitert.
„Prozesse auf ihr transformatives Potenzial hin zu analysieren und anzupassen, bevor sie automatisiert werden, ist zwingend notwendig, wenn Transformation gelingen soll. Wer diese Arbeit überspringt, landet bei Pilotprojekten, die das Unternehmen nicht voranbringen, oder bei Transformationsvorhaben, die an ihrer eigenen Komplexität scheitern“, betont Theis.
KI-Office statt KI-Pilotfriedhof
Laut Slalom Germany liegt die Lösung für den Pilotfriedhof darin, Verantwortlichkeiten, Governance, sowie Plattform- und Toolauswahl per Framework zu definieren. Dazu hält das Konzept der Agentic Process Transformation, kurz APT, zunehmend Einzug in die strategische Unternehmensführung. Auf diese Weise können Unternehmen zwei Probleme lösen: Sie müssen zum einen nicht für jeden Anwendungsfall von vorn beginnen, und können zum anderen eine klare Skalierungslogik etablieren, die Use Cases schnell aus der Pilotphase in den produktiven Betrieb überführt.
Der Ausgangspunkt dafür ist nicht das nächste Pilotprojekt, sondern die Frage, wie KI mittelfristig im Unternehmen verankert sein soll. „Wer den Zielzustand kennt, ist in der Lage, Standards zu etablieren, die das Experimentieren und Skalieren beschleunigen und serialisieren. Ein dediziertes KI-Office, das das Framework für Plattformen, Prozesse, Anwendungen, Ownership und Skalierung entwickelt, kann den Fachabteilungen die Arbeit abnehmen und Organisationen helfen, schneller zum Erfolg zu gelangen“, erklärt Theis abschließend.
