MIT Studie belegt, dass 95% aller KI-Projekte scheitern. Andere kommen auf bessere, gnädigere Ergebnisse um die 75-85% gescheiterter KI-Projekte, z.B. Writer.com attestiert, dass 75% aller KI-Projekte über 1 Mio. Budget sterben. Woran liegt das? Darüber könnte ich ein Buch schreiben. Darum als Kurzfassung heute: eine Checkliste mit den 7 Punkten, die jede Organisation abhaken sollte.

Es gibt massiven Unterschied zwischen Discovery (Annahmen als KI-Demo testen) und Delivery (zuverlässig in Produktion skalieren).

Was als einfache Idee beginnt, explodiert in der Komplexität: Nutzer, Funding, Support, DevOps, uvm.

Das Kernproblem: Teams entscheiden sich nie bewusst für den Phasenwechsel. Sie betreiben monatelang "Discovery", nennen es aber "Pilot".

Die Konsequenzen:

Diese Checkliste hilft zu unterscheiden: Ist das Projekt reif für die Produktion oder nur Wunschdenken?

Worauf ich achte: Der Prototyp hat messbaren Business-Impact gezeigt (z.B. Kostensenkung, Zeitersparnis, höhere Zufriedenheit).

Eine "coole Demo" ist kein Business Case. Viele Chatbots beeindrucken Führungskräfte, bewegen aber keine relevanten Kennzahlen.

Red Flag: Ihre Argumentation stützt sich auf zukünftige Annahmen statt auf aktuelle Messwerte.

Worauf ich achte: Erste Nutzer geben konstant positives Feedback oder zeigen starkes Engagement.

Echtes Feedback: "Kann ich mehr Zugang dazu haben?"

Unbefriedigendes Feedback: "Interessant, sollten wir weiter beobachten."

Verstecken Sie sich nicht hinter Perfektionismus. Sie brauchen Feedback vor der Skalierung.

Red Flag: Nutzer loben das Konzept, finden aber Ausreden, es nicht regelmäßig zu nutzen (oder es gibt gar kein Feedback).

Worauf ich achte: Kernrisiken sind gelöst. Es herrscht hohe Zuversicht, dass die Lösung technisch viabel ist.

Die Frage ist nicht "Funktioniert es?", sondern "Verstehen wir, was nötig ist, damit es zuverlässig funktioniert?". Bei KI hilft es oft nicht, einfach mehr Entwicklerstunden auf das Problem zu werfen (siehe 80% Fallacy).

Red Flag: Die aktuelle Leistung reicht nicht aus, und man hofft, dass die KI in der Produktion "besser wird" oder "dazulernt".

Worauf ich achte: Pull statt Push. Die Organisation zeigt breiteres Interesse, ohne dass Sie verkaufen müssen.

Wenn Abteilungen fragen, ob sie Teil der Testgruppe sein können, oder Kollegen Anwendungsmöglichkeiten in ihrer eigenen Arbeit sehen, ist das ein starkes Signal.

Red Flag: Sie müssen Leute immer noch überreden, es auszuprobieren, oder die Nutzung in der Testgruppe stagniert.

Worauf ich achte: Entscheidungsträger haben explizit Budget und Ressourcen für die Weiterführung zugesagt.

Echter Support zeigt sich nicht durch Nicken, sondern durch Detailfragen zur Skalierung und Integration in die Strategie – nicht nur als Punkt auf einer PowerPoint-Folie.

Red Flag: Das Management sagt "weiter so", gibt aber keine spezifischen Ressourcen frei.

Worauf ich achte: Es ist geklärt, dass die KI-Lösung prinzipiell die ethischen und Compliance-Standards der Organisation erfüllt.

Besser, diese Gespräche früh zu führen, als dass das Projekt später von der Rechtsabteilung oder dem Betriebsrat gestoppt wird.

Red Flag: Das Team weicht Compliance-Diskussionen aus oder hat keinen Risikomanagement-Plan.

Worauf ich achte: Klarheit darüber, wie sich der Prototyp in bestehende Workflows und Systeme einfügt.

Die eleganteste KI ist wertlos, wenn Nutzer ihren Arbeitsablauf komplett ändern oder zwischen drei Systemen wechseln müssen.

Red Flag: Der Plan beginnt mit: "Die Nutzer müssen sich nur ein bisschen umgewöhnen."

Es gibt kein Punktesystem.
Die harte Regel: Nur wenn alles abgehakt ist, geht es in die Delivery-Planung.

Gewichtung:

Nutzen Sie die Liste für ehrliche Gespräche, nicht für eine Note.

Vermeiden Sie Scheitern nicht – scheitern Sie früh, solange es billig ist.

Wenn Ihr Projekt die meisten Boxen checkt: Planen Sie die Produktion.
Wenn nicht: Nutzen Sie die Liste zur Diagnose, bevor Sie mehr Ressourcen investieren.

Das teuerste KI-Scheitern passiert nicht in Woche 1, sondern in Monat 6.

Welche Boxen kann Ihr aktuelles Projekt wirklich abhaken?

Hast du dich gefragt, warum du dich nicht traust, dein "Ding" durchzuziehen? 🤔

Es liegt an deiner "Worst-Case-Kalibrierung". Dein Gehirn denkt immer noch, wir wären in der Steinzeit. 🦖 Wenn dort jemand aus dem Stamm geworfen wurde (sozialer Tod), hieß das oft auch biologischer Tod.

Heute? Wenn dein Business floppt oder du den Job wechselst, stirbst du nicht. Dein Ego bekommt einen Kratzer, und du schläfst vielleicht mal auf der Couch eines Freundes. Das war's.

Jocko Willink sagt es treffend: "Alles Scheitern außer dem Tod ist psychologisch." 🧠✨

Atme durch und mach den Schritt.

Der Wandel zum PC und zur grafischen Oberfläche war wild. Man muss ihn im Kontext sehen. Das Wichtigste am PC war einfach. Zuerst sagten sie, er sei unwichtig. Dann sagten sie, er würde die Großrechner töten. Und die Rechenzentren auch. HAHA. Alle lagen falsch.

Zuerst kam das Internet. Die Zahl der PCs stieg von unter 100 Millionen auf fast eine Milliarde. Das Wachstum war wahnsinnig. Aber dabei wuchsen auch die Rechenzentren. Warum? Weil die Leute ihre PCs mit den Rechenzentren verbanden. Das tun sie immer noch. Fragen Sie IBM. Sie haben einfach die alte Hardware durch PC-Hardware ersetzt.
Zweitens brachte die grafische Oberfläche den Desktop. Aber die Befehlszeile, das CLI, ging nicht weg. Sie blieb das Fundament. Sie ist die Architektur der Zukunft.

Das begann mit der Cloud und ging weiter zum iPhone und Android. Und hier sind wir heute. Die meistgenutzte neue Interaktion geschieht über eine Befehlszeile. Für jeden Benutzer. Endanwender, Entwickler, IT-Leute. Die Lektion ist einfach. Was die Welt für tot erklärte, wurde am Ende größer, als irgendjemand dachte. Man dachte, es würde ersetzt werden. Es wurde nicht ersetzt. Es wurde zum Werkzeug.

Natürlich entstanden dabei neue Firmen. Google, Meta, Amazon AWS, Salesforce und mehr. Einige blieben stark, wie SAP. Sie taten, was sie immer taten, nur anders. Und Firmen wie Microsoft, Dell und Apple behielten ihren Kern, aber auf neue, erfolgreiche Weise. Viele schafften es nicht. EMC, Sun, Lotus. Die Liste ist lang.

Kein Bereich der Wirtschaft war so groß und stand so unter Druck. Sie sprachen vom "unmittelbaren Tod" des Einzelhandels. Sie sagten, er hätte niedrige Margen. Er sei ineffizient. Sie sagten, die Leute würden klicken und Dinge würden magisch erscheinen. Es war 1995. Eine neue Welt war nur einen Herzschlag entfernt.

Es geschah auf einer Tech-Konferenz. Der CEO von Walmart war dort. Er würde bald zurücktreten. Das Publikum glaubte an Technik. Sie glaubten, Walmart sei tot. Amazon war der Gegner. Damals begannen die Anführer des Handels über "Omnichannel" zu sprechen. Online kaufen, im Laden abholen. Walmart-Logistik würde siegen. Alle waren skeptisch. Amazon war ein Logistik-Monster. Walmart hatte nur altes SAP und Großrechner. Die Wall Street wollte Beweise.

1999 hatte die Welt genug. Die Leute fragten: "Wo ist der Gewinn?" Plötzlich wollten Investoren stabile Händler.Sie nannten Amazon "Amazon Dot Bomb". Niemand hatte Geduld für Bezos. Walmart war meistens vorne, bis etwa 2005. Da erschien AWS. Dann wusste die Wall Street nicht weiter. War Amazon zwei Firmen? Finanzierte die eine die andere?

Nun sind wir hier. Wir haben Milliarden-Dollar-Händler. Beide sind Monster. Sie arbeiten gut. Sie bedienen Kunden. Sie beherrschen die Welt auf völlig verschiedene Weise. Es ist unglaublich.

Und der Rest des Handels? Er machte denselben Zyklus durch wie seit 100 Jahren. Formate ändern sich. Vom kleinen Laden zum Kaufhaus. Zur Mall. Zum Big Box. Zu Online. Von großen Marken zu Nischenmarken. Der Handel ist immer im Fluss. Es geht um Geschmack, Logistik und Sortiment. Handel bleibt Handel.

Wie beim PC gibt es neue Firmen. Jeden Tag mehr. Es gibt alte Riesen und neue Riesen. Marken überlebten. Marken gediehen. Marken wurden geschaffen. Manche stürzten ab. Schumpeter regiert immer noch.

Der Zeitrahmen war viel länger als die Vorhersagen von 1995. Oder der Crash von 2000. Oder die Pandemie von 2020. Es dauerte eine ganze Karriere. Und es passiert immer noch.

Kein Bereich zeigte mehr Untergang und Wiederauferstehung als die Medien. Nachrichten, Sport, Video, Musik. Den Experten war alles klar. Wir hatten eine "neue Medienlandschaft".

Von den ersten Tagen von Netscape bis 2000 bauten alle "neue Medien". Kabel zum Haus. Zeitungen. Unterhaltung. "Content is King", schrien sie.

Dann kaufte ein Modem-Netzwerk den analogsten aller Medienriesen. AOL und Time Warner. Plötzlich sahen wir "Sie haben Post" im Kino. Es war verrückt.

Natürlich würden die Nachrichten sterben. Tech-Firmen würden alles aggregieren. Oder stehlen. Oder lizenzieren. Niemand wollte die Kosten für Inhalte. Alles Gute war einen Klick entfernt. Musik würde kostenlos sein. Napster war da.

Der iPod brachte Hardware zu den Medien. Er brachte Ökonomie. Medien sollten Mikrotransaktionen sein. Wir würden alle Medien immer bei uns tragen. Aber der iPod würde nie einen Bildschirm haben. Das sagte uns Jobs.

Dann kamen die Nutzerinhalte. Das sollte die Profis auslöschen. Dann kam der Crash. Niemand hatte ihn vorhergesagt. Wir sahen zu, wie "alte Medien" starben. Hunderte Firmen entstanden. Jeder konnte alles posten. Das war die neue Welt. Soziale Netze. Dann kam das Telefon und brachte alles zusammen.

Das älteste aller Medien war die DVD. Netflix machte sie beliebt. Man ging auf eine Webseite. Man lieh eine DVD. Kein Zurückspulen. Man schickte sie zurück. Jeden Montagmorgen waren die Briefkästen voll mit roten Umschlägen. Viele Firmen wollten Software sein, um die physische Welt zu überbrücken. Zeitschriften boten Online Inhalte an. Es klang wieder wie Omnichannel.

Aber große Firmen fanden neue Wege. Sie konzentrierten sich auf Kreativität. Auf Geschichten. Nachrichten und Schreiben fanden Anzeigen und Abos. Soziale Netzwerke lernten, dass Menschen mehr wollten als Frühstücksbilder. Die schöpferische Zerstörung fand statt.

Wir waren 10 Jahre nach den ersten Vorhersagen. Wir dachten jetzt an Telefone. Wir dachten an Streaming.

Netflix machte jetzt Geschichten. Das DVD-Geschäft war ihr Erbe. Dann fing HBO an zu streamen. Jeder bekam mehr Inhalt. Mehr Qualität. Es war eine Explosion der Kreativität. Es gab mehr Nachrichten als je zuvor. Leute zahlten für Online-Nachrichten. Einige Spieler waren stark. Einige waren weg. Und es gab neue Spieler wie Netflix.

Wer kann sich vorstellen, sieben Tage auf eine Episode zu warten? Wer will kein Buch durch Kopfhörer hören? Hörbücher waren eine seltsame Nische vor dem Kindle.

Es gibt heute viel mehr Medien als vor 25 Jahren. Manche sagen, wir haben einen Überschuss. Jede Grafik zeigt das. Kategorien sind anders. Firmen ändern sich. Das ist normal.

Bei jedem dieser Beispiele kann man jemand sein, der sagt: "Ich habe es euch gesagt." Oder jemand, der auf die "ganz neue Welt" wettet. Oder jemand dazwischen.
In Wahrheit waren fast alle, die die totale Disruption vorhersagten, zu optimistisch mit der Zeit. Aber die Welt braucht diese Leute. Der Übergang ist kein gerader Weg. Man weiß nicht einfach, was gebaut werden muss, und baut es dann.

Man braucht Leute, die sicher sind, dass die Zukunft in 5 Jahren da ist. Sie bauen mit absolutem Glauben. Andere unterstützen sie mit Arbeit oder Geld. Ihr Erfolg ist großartig. Ihr Scheitern lehrt uns Lektionen. Deshalb war das Netzwerk im Silicon Valley so wichtig.

Die Leute, die glauben, dass nichts passiert, sind auch wichtig. Der Übergang dauert lange. Er ist ungleich verteilt. Man braucht Leute, die sich auf das Alte konzentrieren. Ohne die Leute an den IBM-Mainframes gäbe es kein Online-Banking. Die ganze Branche läuft auf diesem Eisen.

Die Wall Street ist voll von Investoren. Es gibt eine Herde. In den letzten Wochen hat die Herde beschlossen, dass Software tot ist. Dass reine Softwarefirmen in einem Sprachmodell verschwinden.

Dies wird die aufregendste Zeit für Wirtschaft, Technik und Menschheit.

Did you know English is now the world's most popular programming language? 🌍💻

Ich habe die unteren beiden Handbücher für meine Workshop-Reihe „KI für Familien“ zusammengestellt, aber eigentlich helfen sie allen.

Man muss kein Mathe-Genie sein, um Apps zu entwickeln. Man muss nur wollen, lernen und wissen, wie man klar und deutlich beschreibt, was man will.

Wir nennen das „Vibe Coding”. Dabei geht es darum, die KI anzuleiten, statt sich mit Semikolons herumzuschlagen. Wenn Sie schon immer eine App-Idee hatten, aber nicht wussten, „wie man programmiert”, ist jetzt der richtige Zeitpunkt gekommen.

Schauen Sie sich die Konzepte in meinen beiden Leitfäden an! 👇

Einer DE, der andere ENG. Bild klicken zum Anschauen & Downloaden.

Fun fact: Ich habe beide mit ein und demselben Prompt mit DeepResearch-Funktion erstellt, aber 1x in ChatGPT 5.2 und einmal in Gemini 3.0.

Trotzdem sind die 2 Programmier-Ratgeber extrem unterschiedlich geworden – und sogar in 2 verschiedenen Sprachen herausgekommen!

So viel zur unterschiedlichen Interpretation von Prompts durch verschiedene KIs, weil ich immer wieder fälschlicherweise lese: alle LLMs nähern sich an.

Manchmal läuft es nicht so, wie man plant – und das ist okay! 🙂

Mein großer Antrag für ein Forschungsprojekt zur Zukunft der Bildung wurde leider abgelehnt. Aber anstatt den Kopf in den Sand zu stecken, mache ich das Gegenteil: Ich schenke euch das Konzept! 🎁 Klickt aufs Bild fürs PDF!

Wie wir Schulen, Eltern und Teens fit für die KI-Ära machen.

"Klaut" euch die Ideen für eure eigenen Workshops oder Schulen.

Es geht darum, dass wir alle vorankommen! 🚀

Wenn ihr Hilfe braucht, das umzusetzen: Ich bin als Mentor buchbar.

Kennst du das Problem? Du hast ein geniales, technisches Produkt oder Service – oder du willst über ein hochkomplexes Thema reden, aber keiner versteht auf den ersten Blick, was dein Ding kann oder das Thema soll? 🤔

Genau das habe ich neulich für Kunden gelöst. Statt nackter Zahlen zeige ich, habe ich mit KI eine "technischen Dienstleistung" zum "immersiven Erlebnis" transformiert, d.h. kommunikativ aufbereitet. Das ist der Unterschied zwischen einem "Vielleicht" und einem "Ja, ich will das kaufen!". 💰

Ich biete solche 360° Multimedia-Content-Erstellung nicht nur als Service an, sondern erkläre in meinen KI-Workshops auch, wie du das einfach, günstig und schnell alleine umsetzen kannst.

Das ist nicht nur für Marketing wichtig, sondern z.B. auch für Schulen und in deren Unterricht, wenn man schwierige, komplexe und vielschicktige Themen erklären soll/will.

Danke. Freut mich, wenn du Freude daran hast.