Warum KI Projekte an Organisationen scheitern

Show Notes: Warum KI-Projekte an Organisationen scheitern
 





  Gast:   Prof. Dr. Marco
Huber


 


Professor für Kognitive Produktionssysteme (Universität
Stuttgart) & wissenschaftlicher Direktor für
Digitalisierungund KI  


 


In dieser Episode spricht Dr. Jan-Arne Gewert mit Prof. Dr. Marco
Huber über ein zentrales Thema der KI-Transformation: Warum
scheitern so viele KI-Projekte, und wie gelingt die erfolgreiche
Umsetzung?


 


       Kerninhalte der Folge:


  Hohe Scheiterquote  : 60–80 % der
KI-Projekteschaffen es laut Studien nicht über den
Proof-of-Concept hinaus. Huber berichtet jedoch von deutlich
besseren Erfolgsquoten (>50 %) bei Fraunhofer-Projekten, die
auf Produktivbetrieb ausgelegt sind.


-KI als Führungs- statt reines IT-Projekt  :Erfolgreiche
Projekte starten mit echten Business-Problemen aus den
Fachabteilungen, nicht aus der IT. Die IT ist später essenziell
für Deployment, Datenintegration und Betrieb.


- Praktische Einstiege  :


  - KI für Entscheider-Workshops


  - AI Explorer / Ideation-Formate


  - Quickchecks und kleine Piloten


  - Fokus auf betriebswirtschaftlichen Nutzen (ROI)


- Datenals zentraler Erfolgsfaktor   – und größter
Stolperstein: Silos, fehlende Daten, schlechte Datenqualität und
unausgewogene Datensätze (z. B. wenigeFehlerdaten in der
Qualitätsprüfung).


- AktuelleEntwicklungen  : Bewertung von LargeLanguage
Models, europäische Alternativen (Mistral, Apertus),
Open-Source-Modelle und spannende neue Architekturen wie xLSTM
von SeppHochreiter.


-  Zukunftsthemen : Humane Roboter,
Quantencomputing unddie „Geisterfabrik“ (Lights-Out
Manufacturing) im Kontext des demografischenWandels.


-  Erfolgsbeispiele : Was Unternehmen wie Trumpf
andersmachen, frühzeitige strategische Ausrichtung, starke
Führungsunterstützung und kluge Partnernetzwerke.


 


       Wichtige Takeaways:


- Starte klein, denke groß – mit schnellen Erfolgserlebnissen und
agiler Vorgehensweise.


- KI ist viel mehr als ChatGPT: Spezialisierte
Machine-Learning-Modelle bleiben für viele Shopfloor-Anwendungen
entscheidend.


- Führungskräfte müssen KI als strategisches Thema begreifen und
Ängste der Belegschaft ernst nehmen (Jobveränderung statt
Jobverlust).


- Just do it: Die größte Gefahr ist, sich gar nicht mit dem Thema
zu beschäftigen.


 Über den Gast:    


Prof. Dr. Marco Huber verbindet wissenschaftliche Exzellenz mit
starker Industriepraxis. Er begleitet zahlreiche Mittelstands-
und Großunternehmen beider Operationalisierung von KI in der
Produktion.