Warum KI-Projekte scheitern – und was die erfolgreichen anders machen

Viele KI-Projekte in der Sozialwirtschaft versanden: Der Pilot
kommt nie in den Regelbetrieb, das Tool nutzt keiner, das Budget
verpufft. Thomas Schönweitz zeigt, warum das fast nie an der
Technik liegt – und was die erfolgreichen Projekte anders
machen. Weniger Modell-Hype, mehr Organisation, Change und die
richtige erste Frage.



In dieser Folge


Warum KI-Projekte Innovationsprojekte sind und nach „Probe –
Sense – Respond" laufen, nicht nach Best Practice

Warum nicht das Modell (OpenAI, Anthropic, Mistral) über den
Erfolg entscheidet, sondern die Organisation

Technikschulden: wie KI auf alten Daten und schlechten
Prozessen „interne Halluzinationen" produziert

Modell-Hype gegen Realität: kleinere Modelle reichen oft,
Tokenkosten laufen linear weiter

Safe Space und psychologische Sicherheit: scheitern mit
begrenztem Risiko und hoher Geschwindigkeit

Wo die echten Blockaden sitzen: Datenschutz, Recht, IT –
selten die Anwendenden

Diffusion of Innovation und Digital Lotsen: die frühen
Phasen mitnehmen, bis der Kipppunkt kippt






Key Takeaway
„Statt zu fragen, wo wir morgen KI einsetzen können, ist die
Frage: Wo brauchen Teams aktive Entlastung?"


Links


Blogpost:
https://www.whitespring.de/ki-scheitert-nicht-an-der-technik-sondern-an-der-organisation/



Quelle: „The Enterprise AI Playbook – Lessons from 51
Successful Deployments"

Webinar zum Thema: https://www.whitespring.de/events/

whitespring: https://www.whitespring.de






Host
Thomas Schönweitz, Geschäftsführer whitespring – „Perspektiven
für die Sozialwirtschaft von morgen."



Gehen Sie mit uns ins Gespräch: wie sich bei Ihnen Prozesse, Kommunikation und Wissen leichter zugänglich machen lassen.