Return on AI: Warum 95 % der Unternehmen keine Ergebnisse sehen

April 16, 2026 · Beate Thomsen · Webinare

Rund 95 % der KI-Projekte in Unternehmen liefern keinen messbaren ROI. Das liegt jedoch selten an der Technologie selbst.

Meist liegt das eigentliche Problem in zwei Bereichen:

• der Qualität und Einsatzbereitschaft der Daten, mit denen KI-Systeme arbeiten
• dem Fehlen einer klaren, messbaren Strategie vor der Implementierung

In diesem Artikel zeigen wir, warum KI-Initiativen scheitern, was die erfolgreichsten 5 % von allen anderen unterscheidet und wie Unternehmen KI mit einem stärker ROI-orientierten Ansatz einführen können.

Außerdem teilen wir die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Webinar mit Beate Thomsen und Deepak Hooda, in dem die beiden Praxisbeispiele, häufige Stolperfallen und konkrete Schritte zu besseren KI-Ergebnissen beleuchtet haben.

Inhaltsverzeichnis

• Warum scheitern die meisten KI-Projekte?
• Was machen die erfolgreichen 5 % anders?
• Wie wirken sich schlechte Daten auf den KI-ROI aus?
• Was ist das AI ROI Playbook?
• Webinaraufzeichnung ansehen und Materialien herunterladen
  
  

 

Warum scheitern die meisten KI-Projekte?

Die meisten gescheiterten KI-Initiativen lassen sich auf vier Muster zurückführen:

• Kein klarer Anwendungsfall. Tools wurden gekauft, bevor das Problem definiert war. Nur 15 % der Beschäftigten in den USA geben an, dass ihr Unternehmen eine klare KI-Strategie kommuniziert hat (Quelle: Gallup).

• Die falschen Anwendungsfälle. Der Großteil der KI-Budgets fließt in Vertrieb und Marketing, wo der ROI geringer ausfällt. Automatisierung im Backoffice, Fehlerbehandlung, Abgleich und Datenerfassung bringen schnellere und besser messbare Erträge.

• Schlechte Daten. Die Leistung von KI-Modellen sinkt schon bei 20 % verunreinigten Daten deutlich (Quelle: IBM). Nicht verbundene CRM- und ERP-Systeme bremsen KI nicht aus; sie lassen KI Ihre Fehler nur schneller vervielfachen.

• Selbst entwickeln statt einkaufen. Externe Partnerschaften erreichen bei der Einführung eine Erfolgsquote von 66 %, interne Eigenentwicklungen nur 33 % (Quelle: MIT).

Was machen die erfolgreichen 5 % anders?

Erfolgreiche Unternehmen gehen ganz anders vor:

• Sie beginnen mit einem einzigen, klar definierten Problem.
• Sie priorisieren Backoffice-Prozesse, bei denen sich der ROI leichter messen lässt.
• Sie sorgen für Datenqualität, bevor sie KI einführen.
• Sie legen Erfolgskennzahlen im Voraus fest.
• Und sie arbeiten mit Spezialisten zusammen, statt alles selbst entwickeln zu wollen.

„Wählen Sie die Daten, wählen Sie ein Problem und messen Sie sofort“
Beate Thomsen

Sehen Sie sich die Aufzeichnung an, um weitere Erkenntnisse und Tipps der beiden Referenten zu erhalten.

Wie wirken sich schlechte Daten auf den KI-ROI aus?

KI liest Daten aus Ihrem CRM, Ihrem ERP und weiteren Systemen. Sind diese Systeme nicht synchron, sind die Ergebnisse der KI unzuverlässig, ganz gleich, wie fortschrittlich das Modell ist.

Drei typische Beispiele:

• KI-Prognosen, die mit veralteten ERP-Daten trainiert wurden, liegen durchgehend daneben
• KI-gestützte Angebotserstellung mit abweichenden Preisen kostet bei jedem Deal Geld
• KI-Kundenanalysen auf Basis doppelter Datensätze verzerren Ihre Pipeline

Die Lösung ist nicht mehr KI, sondern eine bessere Dateninfrastruktur: Echtzeit-Synchronisierung, konsistentes Feld-Mapping und eine robuste Fehlerbehandlung.

Was ist das AI ROI Playbook?

Das AI ROI Playbook wurde entwickelt, um CFOs und Führungskräften zu zeigen, wie sie mit besserer Datenintegration die richtige Grundlage für erfolgreiche KI schaffen.

Während KI die Nachfrage im Markt für Datenintegration weiter antreibt, investieren viele Unternehmen massiv in neue Technologien, und dennoch zeigen 95 % der KI-Projekte in Unternehmen weiterhin keine messbare Kapitalrendite.

Einer der häufigsten Gründe sind nicht verbundene und unzuverlässige Daten in isolierten CRM- und ERP-Systemen.

Das Playbook bietet ein strukturiertes und praxisnahes Framework, um diese Systeme so zu integrieren, dass sie messbare geschäftliche Ergebnisse unterstützen, statt nur die technische Konnektivität zu verbessern.

Ein praxisnahes Framework für bessere KI-Ergebnisse:

1. KI-Ausgaben prüfen
Welche Tools setzen Sie ein, wofür sind sie gedacht, und können Sie ihre Wirkung messen?

2. Die Datengrundlage in Ordnung bringen
Sorgen Sie dafür, dass CRM- und ERP-Systeme sauber aufeinander abgestimmt und bereit für KI sind. Nutzen Sie die Checkliste für KI-fähige Daten, um die wichtigsten Lücken zu ermitteln.

3. Mit einem Problem beginnen
Konzentrieren Sie sich auf einen konkreten Anwendungsfall, idealerweise in der Backoffice-Automatisierung. Legen Sie Erfolgskennzahlen vor der Implementierung fest und arbeiten Sie bei Bedarf mit Experten zusammen.

Webinar ansehen und ALLE Materialien herunterladen

In dieser 30-minütigen Session teilen Beate Thomsen und Deepak Hooda praxisnahe Einblicke zu folgenden Themen:

• die eigentlichen Ursachen der KI-ROI-Lücke
• Integrationsszenarien aus der Praxis
• was KI in datengetriebenen Umgebungen leisten kann und was nicht

Hier finden Sie alle Materialien aus dem Webinar zu KI & ROI:

• Aufzeichnung ansehen
• Checkliste für KI-fähige Daten
• KI-ROI-Rechner
• Präsentation

Wenn Sie uns Ihr Feedback zum Webinar und zu den Materialien über diese Umfrage geben, helfen Sie uns sehr, besser zu werden und künftig noch wertvollere Sessions anzubieten.

Häufig gestellte Fragen

Was gilt als „schlechte Daten“ zwischen CRM- und ERP-Systemen?

Zu schlechten Daten zählen nicht übereinstimmende Kundendatensätze, veraltete Rechnungs- oder Lieferadressen, doppelte Datensätze, uneinheitliche Produktpreise und eine schwache Data Governance, durch die sich Fehler unkontrolliert ausbreiten.

Welchen ROI können wir mit RAPIDI erwarten?

Die Ergebnisse sind unterschiedlich, doch in der Regel erzielen Unternehmen ihren ROI durch weniger manuelle Arbeit, schnelleres Reporting, bessere Entscheidungen und eine geringere Abhängigkeit von externen Beratern.

Wie verstärkt KI Datenprobleme?

KI geht davon aus, dass Ihre Daten sauber und verbunden sind. Sind CRM- und ERP-Systeme nicht synchron, baut KI ihre Modelle auf unvollständigen Informationen auf: Entscheidungen fallen schneller, doch Fehler verbreiten sich auch schneller, als es bei manuellen Prozessen der Fall wäre.

Welche realen Geschäftskosten verursachen schlechte Daten im KI-Kontext?

Nicht verbundene Daten können zu überhöhten Lagerkosten, höheren Lieferkosten, Kundenbeschwerden, ungenauen Umsatzprognosen und letztlich zu einem Vertrauensverlust bei der Unternehmensführung führen.

Kann KI Probleme bei der Datenintegration allein lösen?

Nein. KI kann bei der Fehlererkennung, bei Vorschlägen für das Feld-Mapping und bei der Erkennung von Anomalien helfen. Menschliche Expertise bei Geschäftslogik, komplexen Transformationen oder unternehmensspezifischen Systemkonfigurationen kann sie jedoch nicht ersetzen.

Was ist CRM- und ERP-Integration?

Die CRM- und ERP-Integration verbindet kundenorientierte Systeme mit operativen und Finanzsystemen, sodass Daten automatisch zwischen Abteilungen fließen und die Transparenz im Unternehmen steigt.

Was ist das AI ROI Playbook?

Das AI ROI Playbook ist ein praxisnahes Framework, das Rapidi gemeinsam mit Deepak Hooda entwickelt hat, um Führungskräften zu helfen, ihre KI-Ergebnisse durch eine solide Datengrundlage und die wirksame Integration von CRM- und ERP-Systemen zu verbessern.

Warum liefern die meisten KI-Projekte keinen ROI?

Die meisten KI-Projekte scheitern an unklaren Anwendungsfällen, schlechter Datenqualität, nicht verbundenen Systemen und fehlenden messbaren Erfolgskriterien vor der Implementierung.