Im Juli 2025 veröffentlichte das MIT eine Studie mit dem Titel „Die Kluft zwischen den Generationen: Der Stand der KI in der Wirtschaft 2025Die Studie ergab, dass trotz Investitionen in Höhe von 30 bis 40 Milliarden Dollar in GenAI überraschenderweise 95 % der Organisationen keinen Nutzen daraus ziehen.

Generative KI („GenAI“) ist eine Form der künstlichen Intelligenz („KI“), die neue Inhalte – wie Texte, Bilder, Musik oder Code – erzeugt, indem sie Muster aus vorhandenen Daten lernt. Sie ist die Grundlage für Tools wie ChatGPT, DALL·E und Google Gemini.

Josh Anderson ist ein sogenannter „Fractional Chief Technology Officer“ (CTO), eine Führungskraft in Teilzeit, die Unternehmen mit hochrangiger Technologieexpertise unterstützt, ohne die Verpflichtungen und Kosten eines Vollzeit-CTOs. Ein Fractional-CTO ist besonders vorteilhaft für Startups, kleine und mittlere Unternehmen sowie Firmen im Wandel, die strategische Technologieberatung benötigen, sich aber keine Vollzeitkraft leisten können oder wollen. Im Folgenden erläutert er anhand seiner persönlichen Erfahrung, warum 95 % aller KI-Initiativen scheitern. 

„Wir stehen kurz vor einer Krise, über die niemand spricht“, schreibt er.

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Ich habe voll auf KI gesetzt. Die MIT-Studie hat Recht.

By Josh Anderson, 22 Oktober 2025

Du hast das gesehen MIT-Studie95 % aller KI-Initiativen in Unternehmen scheitern. Wahrscheinlich haben Sie das schon in Meetings erwähnt, auf LinkedIn darüber gepostet und es genutzt, um Ihre Bedenken bezüglich KI zu rechtfertigen. Aber wissen Sie, warum diese Zahl so hoch ist? Ich schon. Denn ich habe es selbst erlebt. Drei Monate lang habe ich mich bewusst in diese 95 % hineinversetzt.

Mein dreimonatiges Experiment im Scheitern

Als externer CTO und Berater wurde mir immer wieder dieselbe Frage gestellt: „Wie sollten wir KI in unseren Entwicklungsteams einsetzen?“ Ich hätte die übliche Beraterantwort über Unterstützung und Effizienz geben können. Stattdessen beschloss ich herauszufinden, was tatsächlich passiert, wenn man voll auf KI setzt.

Ich habe mich gezwungen, ausschließlich mit Claude Code ein Produkt zu entwickeln. Drei Monate lang. Keine einzige Zeile Code von mir. Ich wollte selbst erleben, was meine Kunden erwogen – die vollständige Implementierung von KI. Ich musste aus erster Hand erfahren, warum diese 95%ige Misserfolgsquote existiert.

Ich brachte das Produkt auf den Markt. Es funktionierte. Ich war stolz auf mein Werk. Doch dann kam der Moment, der alle Bedenken aus der MIT-Studie bestätigte: Ich musste eine kleine Änderung vornehmen und merkte, dass ich mir das nicht zutraute. Mein eigenes Produkt, unter meiner Leitung entwickelt – und ich hatte das Vertrauen in meine Fähigkeit verloren, es anzupassen.

Nach fünfundzwanzig Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung hatte ich es geschafft, meine Fähigkeiten so weit zu verkümmern, dass ich mich hilflos fühlte, wenn ich Code sah, den ich einer KI vorgegeben hatte. Ich war zum bloßen Passagier in meiner eigenen Produktentwicklung geworden.

Wenn mich Kunden heute nach der KI-Einführung fragen, kann ich ihnen genau sagen, wie ein vollständiges Scheitern aussieht: Es sieht nach einem Fehlschlag aus. Nicht nach einem sofortigen Fehlschlag – genau das ist die Falle. Die ersten Kennzahlen sehen hervorragend aus. Man liefert schneller. Man fühlt sich produktiv. Doch drei Monate später stellt man fest, dass niemand wirklich versteht, was man entwickelt hat.

Das Muster, dem jede gescheiterte Initiative folgt

Das Unternehmen ist begeistert von KI. Die Führungsebene schreibt die KI-Einführung vor. Alle beginnen, KI-Tools zu nutzen. Die Produktivitätskennzahlen sehen anfangs hervorragend aus. Doch dann tritt ein Problem auf, es muss etwas angepasst werden oder es ist tatsächlich eine Entscheidungsfindung erforderlich, und niemand weiß mehr weiter.

Die Entwickler können keinen Code debuggen, den sie nicht geschrieben haben. Produktmanager können Entscheidungen nicht erklären, die sie nicht getroffen haben. Führungskräfte können Strategien nicht verteidigen, die sie nicht entwickelt haben. Alle verweisen auf ihre KI-Tools und sagen: „Sie haben mir gesagt, dass dies der richtige Ansatz ist.“

Während meines Experiments befand ich mich ständig im Krisenmodus. Claude Code generierte etwas, das leicht fehlerhaft war, ich korrigierte es, es trat derselbe Fehler erneut auf, und ich korrigierte ihn wieder. Ich arbeitete deutlich mehr, als wenn ich den Code selbst geschrieben hätte, ohne dabei etwas zu lernen oder meine Fähigkeiten weiterzuentwickeln.

Robert Galen Sie haben mir dabei zugesehen und es in unserer Sprache perfekt vorhergesagt. letzter Podcast„Wem gehört das Produkt, Josh? Dir oder Claude Code?“ Die Antwort war Claude Code. Ich hatte die Eigentumsrechte abgegeben und mir dabei eingeredet, ich sei innovativ.

Die richtige Balance (die nur wenige erreichen)

Die Formel sollte KI + HI lauten, wobei HI (menschliche Intelligenz) größer als KI ist. Was geschieht tatsächlich in den 95 % der Fehlschläge? Es ist KI mit, wenn überhaupt, nur minimaler menschlicher Aufsicht.

Wenn KI Ihnen hilft, schneller besseren Code zu schreiben und gleichzeitig Ihr Architekturverständnis zu bewahren, dann ist das Erweiterung. Wenn KI Code schreibt, den Sie nicht verstehen, dann ist das Verzicht.

Wenn KI Ihnen bei der Analyse von Kundenfeedback während Ihrer Produktentscheidungen hilft, ist das Erweiterung. Wenn KI Ihnen vorschreibt, was Sie als Nächstes entwickeln sollen, ist das Verzicht.

Wenn KI Ihnen hilft, besser und schneller zu schreiben und dabei Ihre eigene Stimme beizubehalten, dann ist das Erweiterung. Wenn KI für Sie in einer fremden Stimme schreibt, dann ist das Verzicht auf Ihre eigene Stimme.

Ich kenne den Unterschied, weil ich beide Seiten erlebt habe. Die Seite des Rückzugs fühlt sich anfangs einfacher an. Man liefert mehr! Man kommt schneller voran! Dann merkt man, dass man die Kontrolle eigentlich verloren hat, und wenn etwas schiefgeht – und irgendetwas geht immer schief –, ist man hilflos.

Das Masters, das wir verlieren

Wir stehen vor einer Krise, über die niemand spricht. Wer wird in zehn Jahren die nächste Generation anleiten? Die Entwickler, die KI von Anfang an genutzt haben, werden nicht über das nötige architektonische Verständnis verfügen, um ihr Wissen weiterzugeben. Die Produktmanager, die sich bei Entscheidungen stets auf KI verlassen haben, werden nicht mehr die nötige Urteilsfähigkeit besitzen, um ihr Wissen weiterzugeben. Die Führungskräfte, die sich vollständig auf Algorithmen verlassen haben, werden nicht mehr über die Weisheit verfügen, die sie teilen können.

Bobs Und ich repräsentiere etwas, das verschwinden könnte: Meister unseres Fachs, die durch praktische Erfahrung, Fehlersuche, Fehlerbehebung und erneutes Ausprobieren gelernt haben. Wir verfügen über mehr als 25 Jahre Erfahrung, die uns zeigt, wann etwas schiefgehen könnte, warum eine bestimmte Architekturentscheidung später Probleme bereiten wird und was Kundenfeedback wirklich bedeutet.

Dieses Wissen lässt sich nicht einfach erzwingen. Diese Erfahrung kann man sich nicht herunterladen. Man muss sie sich verdienen. Und wer die Arbeit der KI überlässt, gewinnt nichts außer einer gefährlichen Abhängigkeit.

Ihr Abdankungs-Audit

Zeit für ein wenig Unbehagen. Schauen Sie sich Ihre jüngsten Arbeiten an.

Können Sie jede Entscheidung detailliert begründen, ohne auf KI-Vorschläge zurückzugreifen? Könnten Sie Ihre Arbeit morgen noch erledigen, wenn alle KI-Tools verschwunden wären? Werden Sie fachlich besser oder nur besser darin, KI-Unterstützung zu erhalten? Wenn etwas kaputt geht, ist Ihr erster Impuls, es selbst zu reparieren oder die KI um Hilfe zu bitten?

Wenn Sie sich winden, gehören Sie zu den 95%.

Die Herausforderung

Wählen Sie für die kommende Woche eine Kernkompetenz Ihres Jobs aus. Nur eine. Führen Sie diese Aufgabe ohne KI-Unterstützung aus. Schreiben Sie Code ohne Copilot. Treffen Sie Produktentscheidungen ohne ChatGPT. Entwickeln Sie eine Strategie ohne Claude.

Spürst du dieses Unbehagen? Das ist keine Inkompetenz. Das ist dein wahres Können, das sich hier offenbart. Das ist die Diskrepanz zwischen dem, wer du bist, und dem, was die KI aus dir gemacht hat.

Jetzt haben Sie die Wahl. Sie können diese Lücke schließen, indem Sie Ihre tatsächlichen Fähigkeiten weiterentwickeln und KI als Trainingspartner und nicht als Ersatz nutzen. Oder Sie können weiterhin demotiviert bleiben, sich einreden, innovativ zu sein, und Teil der 95%igen Misserfolgsquote werden.

Die Unternehmen, die sich durchsetzen werden, sind nicht diejenigen mit den besten KI-Tools. Es sind diejenigen, deren Mitarbeiter KI nutzen, um besser zu werden, nicht um fauler zu werden. Es sind diejenigen, in denen Menschen die Entscheidungen treffen, den Code selbst gestalten und die Strategie selbst entwickeln und KI als Verstärker und nicht als Autopilot einsetzen.

Ich habe das drei Monate lang auf die harte Tour gelernt. Ich habe die Produktentwicklung der KI überlassen und mich dabei fast selbst als Entwickler verloren. Macht nicht denselben Fehler. Werdet nicht zu den 95 %, die scheitern.

Mach dein Handwerk zum Beruf. Nutze die Werkzeuge. Lass dich nicht von den Werkzeugen beherrschen.

Bleibt mutig,

Josh Anderson, The Leadership Lighthouse

Die Studie des MIT ist kein Einzelfall. Gartner, McKinsey und andere kommen zu ähnlichen Misserfolgsraten. Das Muster ist eindeutig: Abdankung scheitert, Erweiterung gelingt. Die Frage ist: Auf welcher Seite stehen Sie?

PS: Ich habe sowohl hier als auch auf LinkedIn jede Menge fantastisches Feedback erhalten, in dem nach weiteren Informationen zu meinem Ansatz gefragt wurde. Hier ist der Folgeartikel mit diesen Details: „Wie ich mit Claude Code eine produktionsreife App erstellt habe'.

Über den Autor

Josh Anderson ist eine erfahrene Führungskraft im Technologiebereich, agiler Coach und Unternehmer, bekannt als Gründer und CEO von KAZI, einer Beratungsfirma, die sich auf die Beschleunigung des Unternehmenserfolgs durch agile Transformationen und Softwareentwicklungsführung spezialisiert hat. Mit über zwei Jahrzehnten Erfahrung hat er fünf groß angelegte agile Transformationen geleitet und ist Gründungsmitglied von Agile Podcast NetworkEr ist außerdem Co-Moderator des agilen Podcasts „Der Meta-Cast'.

Ausgewähltes Bild entnommen aus „Die 3 größten KI-Flops von 2025 – Friend, imaginäre Sommerleselisten und so viele Halluzinationen', Mashable, 4. Dezember 2025

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Rhoda Wilson

Während es früher ein Hobby war, das im Schreiben von Artikeln für Wikipedia gipfelte (bis die Dinge 2020 eine drastische und unleugbare Wendung nahmen) und einigen Büchern für den privaten Konsum, bin ich seit März 2020 hauptberuflich als Forscher und Autor tätig – als Reaktion auf die globale Machtübernahme, die mit dem Auftreten von Covid-19 deutlich sichtbar wurde. Die meiste Zeit meines Lebens habe ich versucht, das Bewusstsein dafür zu schärfen, dass eine kleine Gruppe von Menschen plante, die Welt zu ihrem eigenen Vorteil zu erobern. Ich würde auf keinen Fall stillschweigend zusehen und sie einfach machen lassen, sobald sie ihren letzten Schritt getan hatten.

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