Warum viele KI-Projekte in der IT-Infrastruktur und im Betrieb scheitern

Nur 28 % der KI-Anwendungsfälle in Infrastruktur und Betrieb (I&O) erreichen ihre ROI-Ziele. Eine aktuelle Gartner-Studie zeigt, woran es liegt und was erfolgreiche Unternehmen anders machen.

KI-Projekte in der IT-Infrastruktur und im Betrieb (I&O) scheitern häufiger als gedacht: Nur 28 % der Initiativen erfüllen die Erwartungen an die Rendite (ROI), während 20 % komplett scheitern. Das zeigt eine aktuelle Umfrage von Gartner unter 782 I&O-Verantwortlichen, die im November und Dezember 2025 durchgeführt wurde. Doch was trennt die erfolgreichen Projekte von den gescheiterten? Und wie können Unternehmen ihre KI-Investitionen besser steuern?

Im Vorfeld der Gartner IT Infrastructure, Operations & Cloud Conference (11.–12. Mai in Sydney) sprach Melanie Freeze, Director Research bei Gartner, über die entscheidenden Erfolgsfaktoren für KI in I&O – und wie Führungskräfte ihre Projekte priorisieren und finanzieren sollten.

Warum scheitern KI-Projekte in I&O?

Laut der Gartner-Studie sind überzogene Erwartungen und mangelnde Integration die Hauptgründe für das Scheitern von KI-Projekten in I&O:

• 20 % der Projekte scheitern komplett – oft, weil sie zu ambitioniert oder unzureichend geplant sind.
• 57 % der I&O-Verantwortlichen berichten von mindestens einem gescheiterten Projekt. Viele erwarteten, dass KI sofort komplexe Aufgaben automatisiert, Kosten senkt oder langjährige Probleme löst. Wenn diese Erwartungen nicht erfüllt werden, sinkt das Vertrauen in die Technologie.
• Besonders anfällig für Misserfolge sind Projekte in den Bereichen Auto-Remediation, selbstheilende Infrastruktur und agentenbasiertes Workflow-Management. Hier überschätzen Unternehmen oft, was KI aktuell leisten kann.
• Fähigkeitslücken und Datenprobleme sind weitere Stolpersteine: 38 % der Befragten nannten fehlende Kompetenzen als Hindernis, ebenso viele beklagten schlechte Datenqualität oder begrenzte Datenverfügbarkeit.

Was macht den Unterschied: Warum einige Unternehmen KI-ROI erreichen

Die Gartner-Studie identifizierte drei zentrale Erfolgsfaktoren:

Integration in bestehende Prozesse

Erfolgreiche Unternehmen betreiben KI nicht als „Nebenprojekt“. Stattdessen integrieren sie KI in bestehende Systeme und Workflows. Das steigert die Akzeptanz und macht den Nutzen sichtbar. 33 % der erfolgreichen I&O-Verantwortlichen gaben an, KI direkt in die tägliche Arbeit einzubetten. „KI, die nicht in die bestehenden Abläufe passt, kann keinen ROI liefern”, sagt Melanie Freeze, Director Research bei Gartner

Unterstützung durch die Führungsebene

26 % der erfolgreichen Projekte profitierten von voller Unterstützung durch das Top-Management, 25 % von abteilungsübergreifender Zusammenarbeit. Executive Buy-in hilft, Hindernisse zu beseitigen und Prioritäten klar zu setzen.

Realistische Ziele und Vorbereitung

Die meisten KI-Erfolge in I&O gibt es aktuell in IT-Service-Management (ITSM) und Cloud-Betrieb, also Bereiche, in denen KI bereits etabliert ist und messbaren Nutzen bringt. 53 % der Befragten berichteten von Erfolgen in ITSM. Wichtig ist, diese Erfolge unternehmensweit zu kommunizieren und die KI-Strategie zentral zu steuern.

Wie I&O-Verantwortliche KI-Projekte priorisieren und finanzieren sollten

Angesichts der Tatsache, dass 54 % der globalen IT-Ausgaben 2026 auf KI-Infrastruktur entfallen werden, empfiehlt Gartner folgende Schritte:

Verknüpfung mit Geschäftsziele

Jeder KI-Anwendungsfall sollte einem klaren Geschäftsziel zugeordnet sein. I&O-Verantwortliche sollten KI-Projekte wie Produkte managen, um Doppelarbeit zu vermeiden und Synergien zu nutzen.

Bewertung und Priorisierung

Gemeinsam mit CIOs, Datenexperten, Sicherheit, Recht und Finanzen sollten Projekte nach Machbarkeit, Risiko, Kosten und erwartetem Nutzen bewertet werden. Ein gemeinsames Bewertungssystem hilft, Investitionen transparent zu steuern.

Zentrale Steuerung und Finanzierung

Während viele KI-Initiativen aktuell noch von einzelnen Abteilungen finanziert werden, müssen CEOs und CFOs künftig stärker in die Finanzierungsentscheidungen eingebunden werden. Eine zentral koordinierte KI-Portfolio-Strategie stellt sicher, dass Ressourcen dort eingesetzt werden, wo sie den größten Nutzen bringen. „Der echte ROI von KI hängt nicht von der Technologie ab, sondern von der Umsetzung und der Akzeptanz im Unternehmen”, sagt Freeze.

(up/Gartner)