Die Realität hinter dem KI-Hype
Die meisten KI-Projekte scheitern. Das zeigen unabhängige Studien von RAND, McKinsey und MIT übereinstimmend. Der Grund ist fast immer derselbe: fehlende Datenqualität und unklare Strukturen – nicht die Technologie selbst.
Was die Studien zeigen
RAND Corporation (2024)
„80% der KI-Projekte scheitern – doppelt so viele wie normale IT-Projekte"
Basiert auf 65 Interviews mit Praktikern. Hauptursache: fehlende Datenqualität.
McKinsey State of AI 2025
„Top-Performer investieren zuerst in Dateninfrastruktur, dann in KI"
Global Survey mit 1.400+ Führungskräften.
MIT Sloan (2025)
„95% der GenAI-Pilotprojekte schaffen es nicht in den produktiven Einsatz"
Strukturelle Voraussetzungen fehlen für Skalierung.
Enterprise-Player auf der Leiter
Die großen Tech-Konzerne
Stufe 8-10Globale Plattformen
- Massive Datenmengen und globale Infrastruktur
- Jahrzehnte Erfahrung mit Datenstrukturen
- Kontinuierliche Optimierung durch Nutzerdaten
- Milliarden-Investitionen in KI-Forschung
Positionierung: Nicht direkt übertragbar – andere Größenordnung
Für Mittelstand: Zeigen aber: Erfolg basiert auf strukturierten Daten, nicht nur auf KI-Modellen.
Enterprise-Anbieter (z.B. Palantir)
Stufe 3-7~$50 Mrd. Bewertung
Unternehmen & regulierte Branchen
- Verknüpfte Daten als Kern – KI nur als Ergänzung
- Automatische Regeln und messbare Qualität
- Mitarbeiter fragen Daten in natürlicher Sprache ab
- Spezialisiert auf regulierte Branchen (Medizin, Automotive, Behörden)
Positionierung: Genau der Ansatz, den ich empfehle
Für Mittelstand: Die Prinzipien sind übertragbar – ohne Millionen-Lizenzkosten.
Was das für Sie bedeutet
Google-Modell (Stufe 9-10)
Für Unternehmen mit massiven Datenmengen und Consumer-Fokus. Erfordert enorme Infrastruktur-Investitionen und globale Skalierung.
Für Mittelstand: Nicht direkt übertragbar, aber inspirierend für Federated-Learning-Ansätze in Branchen-Konsortien.
Palantir-Modell (Stufe 3-7)
Für domänenspezifische, regulierte Umgebungen. Ontologie + Rules + LLM-Interface. Entspricht dem technischen Ansatz, den ich empfehle.
Für Mittelstand: Direkt übertragbar mit Open-Source-Stack (Neo4j, SHACL, Ollama) statt Palantir-Lizenz.
Der Mittelstands-Vorteil
Großkonzerne setzen auf teure Plattformen (ab $1M/Jahr). Die gute Nachricht: Dieselben Prinzipien funktionieren auch mit deutlich geringeren Budgets.
Enterprise-Plattformen
$1M+ pro Jahr
Fertige Lösungen für Großkonzerne
Mittelstands-Ansatz
€20-50k einmalig
Gleiche Prinzipien, andere Umsetzung
Details zur technischen Umsetzung finden Sie im Artikel zum technischen Stack.
Trend-Prognose 2025-2027
Ontologie wird Standard
Enterprise-Software integriert Graph-basierte Datenmodelle. SAP, Salesforce, Microsoft investieren massiv in Knowledge Graphs.
LLM-Kosten sinken, Struktur-ROI steigt
Sinkende LLM-Preise machen KI zugänglicher – aber erhöhen den relativen Wert strukturierter Daten als Differenzierungsmerkmal.
Regulation erzwingt Traceability
EU AI Act, MDR, ISO 26262: Nachvollziehbarkeit wird Pflicht. Black-Box-KI ohne strukturierte Basis wird regulatorisch riskant.
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