Autopsieeines Piloten.
Warum KI-Proofs-of-Concept in Monat vierzehn sterben — fünf Befunde vom Seziertisch und die langweiligen Fixes, die KI in Produktion am Leben halten.
- Verstorben
- pilot_claims_copilot
- Alter
- 14 Monate
- Zuletzt gesehen
- Lenkungskreis, v23
- Owner
- keiner
- Evals
- 0 / 0
- Security-Review
- offen seit Monat 5
- Risikoklasse
- unbekannt
- Runbook
- —
TodesursacheNiemand hat entschieden.
Jeder tote Pilot bekommt denselben Nachruf. Eine Demo, bei der sich der Vorstand nach vorn gelehnt hat. Ein Lenkungskreis, der vierzehnmal getagt hat. Eine Folie mit dem Titel „Nächste Schritte“. Dann, irgendwann um Monat vierzehn, Stille. Das Deck überlebt. Das System nicht.
Das ist kein Pech, und selten ein Modellproblem. Gartner erwartete, dass bis Ende 2025 mindestens 30 % der Projekte mit generativer KI nach dem Proof of Concept aufgegeben werden — wegen schlechter Datenqualität, unzureichender Risikokontrollen, steigender Kosten oder unklaren Geschäftswerts.1 Bei agentischer KI erwartet Gartner, dass bis Ende 2027 mehr als 40 % der Projekte eingestellt werden.2 Die MIT-NANDA-Studie von 2025 war deutlicher: 95 % der untersuchten Projekte mit generativer KI zeigten keinen messbaren geschäftlichen Ertrag, und nur 5 % der maßgeschneiderten KI-Tools in Unternehmen schafften es in Produktion.3
Wir haben seit 2011 viele dieser Leichen geöffnet. Die Todesursachen wiederholen sich. Hier ist der Bericht.
Der Verlauf
Ein zusammengesetzter Fall, kein einzelner Kunde. Wenn ihr in einem dieser Projekte gesessen habt, erkennt ihr die Monate wieder.
- Monat 0Kick-off. Die Demo funktioniert auf der Bühne. Das Budget kommt aus dem Innovation Lab.
- Monat 2Der PoC funktioniert. Mit 40 handverlesenen Beispielen.
- Monat 5Die Security fragt, wohin der Agent schreiben darf. Niemand weiß es.
- Monat 8Die Rechtsabteilung fragt nach der Risikoklasse gemäß EU AI Act. Der Pilot wartet.
- Monat 11Der Champion wechselt den Job. Der Slack-Channel verstummt.
- Monat 14Status: geparkt
Todesursache: fünf Befunde
Befund 01 · build„unklarer Geschäftswert“
Kein Owner.
Der Pilot gehörte einem Lab, nicht einem Bereich mit eigener GuV. Wenn sich niemandes Zahl bewegt, kämpft in der nächsten Planungsrunde niemand ums Budget. Gartner nennt das unklaren Geschäftswert. Wir nennen es ein Waisenkind.
FixBenennt vor der ersten Zeile Code die Person, deren KPI sich bewegt — und schreibt ihren Namen in die README.
Befund 02 · secure„in der Demo lief’s“
Keine Evals.
Eine Demo ist kein Test. Ohne Regressionsset ist jede Prompt-Änderung und jedes Modell-Update ein Glücksspiel — und niemand mit Unterschriftsbefugnis zeichnet ein Glücksspiel ab.
FixSammelt ein paar hundert echte Fälle, bewertet sie automatisch, lasst sie ab Woche eins in der CI laufen. Die Pass-Rate wird zum Go-live-Kriterium.
Befund 03 · secure„unzureichende Risikokontrollen“
Kein Bedrohungsmodell.
Agenten mit Schreibzugriff auf Produktivsysteme. Kundendaten roh in Prompts kopiert. API-Keys in der Repo-Historie. Die Security findet es spät und stoppt den Rollout — zu Recht.
FixJedes Tool eingrenzen, jede Aktion loggen, Review vor dem Go-live — nicht nach dem Vorfall.
Befund 04 · comply„wir sind nicht sicher“
Kein Compliance-Pfad.
Niemand hat den Use Case nach dem EU AI Act eingestuft, also kann die Rechtsabteilung nicht Ja sagen. In einem großen Unternehmen heißt „wir sind nicht sicher“ Nein.
FixRisikoklasse und Dokumentationsplan in Monat eins. Der AI Act liest sich wie ein Lastenheft — behandelt ihn auch so.
Befund 05 · enable„steigende Kosten“
Kein Runbook.
Die Kosten schleichen nach oben, niemand hat Bereitschaft, der Modellanbieter liefert eine Änderung aus, und der Pilot bricht an einem Freitagabend zusammen. Niemand weiß, wen man wecken soll.
FixOwner, Bereitschaftsplan, Kostenbudget, Runbook. Erst die langweiligen Teile machen aus einer Demo ein Produkt.
Der PoC ist nicht
gescheitert. Er war nie fürs Leben gebaut.
Was die Überlebenden gemeinsam haben
Die Piloten, die Monat vierzehn überleben, sind nicht klüger. Sie werden vom ersten Tag an als Produkte geplant — über vier Moves, die meist in vier verschiedenen Abteilungen sitzen:
- BuildEin Use Case, ein Owner, eine Zahl, die sich bewegen muss.
- SecureEvals in der CI, eingegrenzte Tools, ein Audit-Trail pro Entscheidung.
- ComplyRisikoklasse, technische Dokumentation, menschliche Aufsicht, wo sie vorgeschrieben ist.
- EnableRunbook, Bereitschaft und ein Team, das es ohne uns betreiben kann.
Fehlt einer, bleibt der Pilot an der Übergabe hängen. Genau dort entsteht die Lücke — nicht in den Disziplinen, sondern dazwischen.
Die Checkliste für Monat eins
Hakt ab, was euer Pilot schon hat. Das bleibt auf diesem Gerät, niemand sonst sieht es.
0 / 8 — Monat vierzehn kommt
Wo es noch weh tut
Der ehrliche Teil
Evals zu bauen ist teuer. Die erste Version kostet echte Stunden der Leute, die den Prozess kennen — also genau derer, auf die ihr am wenigsten verzichten könnt.
Nicht jeder Prozess verdient einen Agenten. Manche brauchen ein Formular und drei Regeln. Die langweilige Version zu liefern ist trotzdem Liefern.
Manche Piloten sollten sterben. Einen in Woche sechs mit Daten zu beenden, ist ein Ergebnis. In Monat vierzehn zu sterben, ohne dass jemand entschieden hat, ist keins.
Wenn euer Pilot in Monat neun ist, habt ihr noch Zeit. Ruft uns vor Monat vierzehn an.
Quellen
- Gartner, „Gartner Predicts 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept By End of 2025“, Pressemitteilung, 29. Juli 2024. gartner.com ↗
- Gartner, „Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027“, Pressemitteilung, 25. Juni 2025. gartner.com ↗
- MIT NANDA, „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“, zitiert nach Virtualization Review, 19. August 2025. virtualizationreview.com ↗
Euer Pilot, Monat neun?
Ruft uns vor Monat vierzehn an.
60 Minuten, kein Deck, kein Retainer. Oder schreibt an hello@voidgap.com