Gründe für das Scheitern von AI-Projekten

Viele Unternehmen im Bau- und Infrastruktursektor haben erkannt, dass künstliche Intelligenz enorme Potenziale birgt — ob bei der Inspektion von Anlagen, der Überwachung von Baustellen oder der Analyse von Betriebsdaten in Echtzeit.

Doch in der Praxis zeigt sich immer wieder ein anderes Bild: Laut aktuellen Studien scheitern über 80 % aller AI-Pilotprojekte daran, dass sie nie den Schritt in den produktiven Einsatz schaffen.

Dadurch entsteht nicht nur ein finanzieller Schaden, sondern auch ein Vertrauensverlust der zukünftigen Anwender und aller anderen Stakeholder in die Technologie. Das kann Ihre Abteilung bei der Implementierung von AI Use Cases um Monate zurück werfen.

Die gute Nachricht: Dieses Risiko ist vermeidbar — wenn man die typischen Fehler kennt und gezielt umgeht. Hier sind die 5 häufigsten Gründe, warum AI-Projekte scheitern.

1️⃣ Falsche oder unrealistische Use Cases

Viele Unternehmen starten mit einem zu komplexen Anwendungsfall. Das Denken ist oft so, dass als erstes der schwerste Use Case gelöst werden soll, bevor die Technologie bei leichteren Use Cases zum Einsatz kommen darf. Beispiel: Ein automatisiertes Gesamtsystem zur Inspektion von Gebäuden, das in einem Schritt alles lösen soll — statt mit einem klar abgrenzbaren Teilproblem zu beginnen.

2️⃣ Schlechte oder unvollständige Datenbasis

Computer Vision AI lebt von hochwertigen Bildern oder Videos. Ohne eine ausreichende Menge annotierter Daten wird selbst der beste Algorithmus scheitern. Eine niedrige Menge Bilder wird immer mit schlechten Ergebnissen in der Umsetzung einhergehen. Dafür und für den entstehenden Aufwand darauf muss im Unternehmen sensibilisiert werden.

3️⃣ Fehlende interne Ressourcen

In vielen Projekten fehlt es an Zeit und Fokus im Tagesgeschäft. Wer Vision AI „nebenbei“ testen will, riskiert, dass Prototypen nie den Weg in den produktiven Betrieb finden. Besonders im Labelling der Daten wollen Unternehmen oft einen Short Cut nehmen und alles outsourcen. Ohne das Domain Wissen der Unternehmen wird die Datenqualität aber nicht konsistent und gut genug, sodass das Ergebnis garantiert ungenügend wird.

4️⃣ Kein klares ROI-Ziel

Projekte werden oft aus „Innovationslust“ gestartet — ohne zu messen, welchen Mehrwert sie konkret bringen sollen. Fehlt der Business Case, fehlt später auch die interne Unterstützung. Die Weichen müssen früh gestellt werden, indem man z.B. die eingesparte Zeit von Arbeitern oder eine Prozessoptimierung quantifiziert. Je glaubhafter die Daten, desto höher die Wahrscheinlichkeit eines Roll-outs.

5️⃣ Unzureichender Partner oder fehlende Expertise

Viele Unternehmen arbeiten mit Agenturen oder Freelancern ohne Branchenerfahrung. Und ja, die bloße Erstellung von AI Modellen ist immer einfacher geworden. Was aber nach wie vor komplex ist, ist die Einbettung des AI Modells in die Unternehmensabläufe und das Design der Lösung und der UI für den Anwender. Die Folge: Viel Zeit wird in Forschung gesteckt, obwohl man State-of-the-Art-Technologie heute modular einkaufen könnte.

Und so verhindern Sie, dass Ihr AI-Projekt scheitert:

👉 1. Starten Sie klein, denken Sie groß:

Fangen Sie mit einem klar umrissenen Use Case an, der innerhalb von 4–12 Wochen umgesetzt werden kann — z. B. eine automatisierte Objekterkennung in einem bestimmten Bereich Ihrer Baustelle oder Anlage.

👉 2. Prüfen Sie Ihre Daten vorab:

Lassen Sie Ihre bestehenden Bilder oder Videostreams von einem Experten analysieren. So klären Sie früh, ob die Datenqualität ausreicht oder wie man sie mit minimalem Aufwand verbessern kann.

👉 3. Stellen Sie ein kleines Kernteam frei:

Definieren Sie einen Projektverantwortlichen mit klarer Zeitallokation. AI-Projekte scheitern meist nicht an der Technik, sondern an internen Abstimmungen.

👉 4. Messen Sie den Erfolg:

Legen Sie fest, wie viel Zeit, Kosten oder Risiko durch den Anwendungsfall eingespart werden. Nur ein klarer ROI schafft interne Unterstützung für die Skalierung.

👉 5. Wählen Sie den richtigen Partner:

Suchen Sie sich einen spezialisierten Vision AI Partner, der branchennahe Erfahrung hat und nicht alles von Grund auf neu entwickelt. So sparen Sie Zeit, Geld und Nerven.

Vision AI kann enorme Mehrwerte für Bau- und Infrastrukturunternehmen liefern. Ob es aber bei einem teuren Prototypen bleibt — oder ein produktiver Baustein für Ihre digitale Strategie wird — hängt davon ab, wie Sie starten. Mit der richtigen Datenbasis, einem fokussierten Use Case und einem erfahrenen Partner können Sie Ihr Risiko drastisch senken und in wenigen Wochen erste Erfolge sehen.

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