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Warum KI-Projekte scheitern

Selten scheitert das Modell. Es scheitert der Betrieb, den niemand übernommen hat.

Night office meeting around a conference table beside a whiteboard of abstract process boxes
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Publikationsnachweis
Autor
Thierry Gilgen
Ausgabe
1
Veröffentlicht
2026-07-15
KI-Unterstützung
Nicht erfasst
Redaktionelle Prüfung
Nicht erfasst
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Thierry Gilgen. Warum KI-Projekte scheitern. Ausgabe 1. 2026-07-15. https://www.thierry-gilgen-ict.ch/de/field-notes/why-ai-projects-fail

Editionsgeschichte

Thierry Gilgen. Warum KI-Projekte scheitern. Ausgabe 1. 2026-07-15. https://www.thierry-gilgen-ict.ch/de/field-notes/why-ai-projects-fail

In der Nachbesprechung zeigt fast immer zuerst jemand auf das Modell. Es habe Dinge behauptet, die nicht da waren, die Anweisung schief verstanden, zu viel gekostet, zu selten getroffen.

Manchmal ist der Vorwurf berechtigt. Modelle haben Grenzen. Wer sie übersieht, zahlt.

Viele Vorhaben sind aber schon tot, bevor die Güte des Modells überhaupt der Engpass wäre. Es fehlt nicht an Rechenleistung. Es fehlt an jemandem, der den laufenden Betrieb wirklich trägt.

Zuständigkeit ist verteilt, Verantwortung nicht. Innovation macht den Versuch, die Informatik die Technik, das Recht die Vorschriften, die Sicherheit die Verbote. Ein Fachbereich gibt das Geld, eine Beratung die Folien, ein Lieferant das Modell. Den Alltag danach übernimmt niemand.

Solange nur erprobt wird, fällt das kaum auf. Ein kleines Team richtet schlechte Eingaben von Hand, erklärt merkwürdige Ergebnisse, dreht an den Anweisungen und führt ein paar ausgewählte Leute durch den Ablauf. Solange der Kreis klein bleibt, wirkt das.

Dann soll dasselbe im Alltag laufen.

Jetzt zeigt sich, wofür Begeisterung bis dahin eingesprungen ist. Unklar bleibt, wer die Qualität im Blick behält, wer sagen darf, das System liege falsch, wer Änderungen freigibt. Tauscht der Anbieter das Modell aus, weiss oft niemand, wer handelt. Die Datenwege haben keinen Träger. Den Preis einer erledigten Aufgabe kennt kaum einer. Abschalten darf vielleicht ein Gremium, das nie im Dienst ist. Und wenn Menschen dem Ding zu sehr glauben, sucht man hinterher eine Zuständigkeit.

Ohne diese Klärung ist das Projekt kein System. Es ist eine Ansammlung offener Posten. Zusammengehalten hat sie bisher die Stimmung.

Künstliche Intelligenz bringt Unsicherheit in Häuser, die Unsicherheit möglichst klein halten wollten. Das nimmt der Technik nicht den Nutzen. Es macht nur unausweichlich, dass jemand den Betrieb mit Namen und Befugnis trägt.

Ein ernstes Produkt ist mehr als Modell und Oberfläche. Es muss klar sein, wer entscheiden darf und woran man Güte misst. Schieflagen brauchen einen Weg nach oben. Ergebnisse müssen sich später noch erklären lassen. Jemand muss den laufenden Betrieb beobachten, die Kosten begrenzen, die Grenze der Sicherheit kennen. Was man lernt, muss wieder ins System. Vor allem braucht es eine Person, die den Auftrag nicht nur trägt, sondern auch handeln darf.

Dazu gehört ein Weg hinaus. Nicht als Papier für die Aufsicht, sondern als Teil des Produkts. Das Haus muss den Lieferanten ersetzen können, die eigenen Daten wieder herausholen, wichtige Ergebnisse neu aufbauen — und weiterarbeiten, wenn das bevorzugte Modell wegfällt, unbezahlbar wird oder nicht mehr taugt.

Ein starkes Modell kann ein System heben, das jemand wirklich führt. Es flickt kein Haus, das die Verantwortung still abgegeben hat.

An Intelligenz im Modell fehlt es selten. An operativer Verantwortung im Haus fehlt es oft.

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