Warum scheitern Automatisierungsprojekte?
Falsche Erwartungen, fehlende Pilotierung und zu gross gedachte Projekte: Das sind nur einige der Gründe, warum Automatisierungsprojekte in Unternehmen scheitern, gerade in Bezug auf KI-Automatisierung. Eine aktuelle S&P-Global-Studie zeigt, wie stark die Problematik am Markt gewachsen ist: 42 % der befragten Unternehmen in Nordamerika und Europa haben ihre KI-Projekte 2025 ganz oder teilweise aufgegeben, im Vorjahr waren es im Vergleich nur 17 %. Laut einem aktuellen MIT-Bericht scheitern über 95 % aller generativen KI-Pilotprojekte daran, echten Geschäftswert zu liefern, nur 5 % massgeschneiderter KI-Lösungen schaffen es überhaupt in den Produktiveinsatz. (MIT, 2025) Dieser schockierende Befund zeigt, dass Automatisierung nicht nur Potenziale, sondern auch viele Herausforderungen mit sich bringt, darunter unter anderem:
- Hoher Setup-Aufwand und Zeitbedarf: Hohe Komplexität der Projekte und viele Abhängigkeiten stellen, wenn unterschätzt, ein großes Risiko dar
- Unterschätzte Kosten: Klassische Automatisierung bringt aufgrund von Anpassungen bei z. B. Änderungen in Benutzeroberflächen und Formularvorlagen nennenswerte Wartungsaufwände mit sich
- Unzureichende Datenqualität und Dateninfrastruktur: Fragmentierte, unzureichend aufbereitete oder veraltete Daten hindern eine erfolgreiche Automatisierung
- Organisatorische Schwächen: Fehlende Zuständigkeiten sowie geringe interne Expertise führen zu Blockaden und mangelhafter Integration
Im Folgenden gehen wir auf einige Punkte genauer ein und zeigen Dos und Don'ts in der Automatisierung.
GRAFIK TYPISCHE FEHLER
Zielsetzung in der Automatisierung
Für die Zielsetzung ist es wichtig, sich bewusst zu machen, dass Fehler in der Automatisierung meist strategischer und nicht rein technischer Natur sind. Das zeigt sich schon vor Beginn des eigentlichen Projektes: Unternehmen denken zu gross und wollen direkt ganze Prozesse oder Abteilungen automatisieren, statt Schritt für Schritt vorzugehen. Vorstellungen wie „Wir automatisieren den gesamten Kundenservice“ sind unrealistisch und führen zu keinem Gewinn. KI ist kein Plug-and-Play-Wunderwerk, sie braucht strukturierte Daten, umfassendes Training und klar definierte Ziele und KPIs:
- Was soll automatisiert werden und
- Warum sollen diese Prozesse optimiert werden?
- Wie kann der Erfolg gemessen werden?
Es gilt , klein zu starten, um iterative Verbesserungen zu erzielen und Prozesse Schritt für Schritt zu optimieren. Anhand der Antwortzeit, Kundenzufriedenheit und Kostenersparnis kann dann der Erfolg gemessen werden.
Welche Rolle spielt die Datenqualität?
Die Datenbasis bildet das Fundament einer erfolgreichen KI-Implementierung. Schlechte Datenverfügbarkeit führt zu einer mangelhaften Umsetzung. Der Erfolg eines Projektes hängt nicht nur davon ab, realistisch zu starten, sondern auch davon, im Verlauf datenbasiert zu lernen. Die Datenqualität spielt eine zentrale Rolle, denn wie bei menschlichen Mitarbeitenden gilt: Wenn Informationen verstreut oder inkonsistent sind, führt das zu Fehlern und ineffizienten Prozessen. Saubere, zentral verfügbare Daten sind die Grundvoraussetzung für jede erfolgreiche Automatisierung und effiziente Zusammenarbeit im Unternehmen. Dabei entscheidend: Die Wahl der Anwendungsfälle. Hochkomplexe oder sensible Prozesse stellen keinen guten Startpunkt dar. Tests mit kleinen Use Cases hingegen bieten Potenziale, um Prozessoptimierungen zu identifizieren und im Anschluss zu skalieren. Organisationen mit einer geringeren Projektfehlerquote berücksichtigen bei der Auswahl von Projekten vergleichsweise häufiger Kriterien wie Risiko und Datenverfügbarkeit (S&P Global, 2025).
Komplexität in der Automatisierung: Warum Kundenservice-Automatisierung schnell nach hinten losgehen kann
Automatisierung braucht Zeit und Kundenfeedback. Unternehmen wollen zwar ihre Investitionen in Automatisierung grundlegend steigern, im Durchschnitt sind jedoch weniger als die Hälfte der operativen Abläufe automatisiert. (Camunda, 2025) Diese Diskrepanz zeigt, dass die Automatisierung von Kundenservice-Prozessen komplexer ist als oft angenommen. Bestehende Automatisierungen veralten zunehmend und können mit dem Tempo des Geschäftswandels nicht Schritt halten. Besonders kritisch ist dies für Unternehmen, die in Einzellösungen investiert haben, um spezifische Aufgaben zu automatisieren. Isolierte Silo-Lösungen liefern nur begrenzten Nutzen und erschweren eine ganzheitliche Optimierung. Automatisierungsmassnahmen scheitern zudem nicht an der Qualität der KI-Modelle, sondern am Zusammenspiel mit bestehenden Workflows und Organisationsstrukturen. Kundenservice-Automatisierung ist eine komplexe Herausforderung und ohne sorgfältige Planung schnell ineffizient.
Ein Beispiel: Ein KI-Chatbot, der ohne saubere Datenbasis oder ausreichendes Kundenfeedback zu früh zu viele Aufgaben übernehmen soll, scheitert schnell an unvollständigen oder widersprüchlichen Informationen aus verschiedenen Systemen. Das Ergebnis? Ungenaue Antworten, fehlerhafte Übergaben und Frust bei Kunden wie auch bei Mitarbeitern.
„Expertentipp von moinAI“ z. B. Zitat zur Bedeutung kleiner Pilotprojekte und Use Case Beispiel von moinAI → Patrick? Oder CSM Team? Haben wir "Pilotprojekte" bereits umgesetzt / skaliert....Überleitung zu:
Kunden können mit dem richtigen Einsatz der KI also Ergebnisse erzielen: Wie aber ist die Automatisierung nun anzugehen?
Automatisierung richtig starten
Der Schlüssel zum Erfolg: Schrittweise Automatisierung statt Big-Bang-Ansatz. Automatisierung ist kein Sprint, sondern ein Marathon. Es geht auch nicht darum, möglichst viel zu automatisieren, sondern realistische Erwartungen und Ziele zu verfolgen, sorgfältig ausgewählte Prozesse zu optimieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Hier die wichtigsten Aspekte im Überblick, die zu beachten sind:
- Schrittweise vorgehen: Klein anfangen und nach Erfolg skalieren
- Realistische Ziele setzen: Erwartungen klar definieren und messbare Ziele festlegen
- Prozesse sorgfältig auswählen: Wiederkehrende, klar strukturierte, dennoch fehleranfällige Prozesse eignen sich besonders gut zu Beginn
- Mitarbeiter einbeziehen: Alle Teams sollten frühzeitig informiert und eingebunden werden, um Akzeptanz für die KI-Projekte zu fördern
- Tools und Plattformen analysieren: Umfassende Integrationsmöglichkeiten und langfristige Skalierbarkeit müssen sichergestellt sein
- Feintuning und Monitoring einführen: Automatisierte Prozesse müssen kontinuierlich überwacht und Feedback von Kunden berücksichtigt werden, um sie bestmöglich zu optimieren.
Erfolgreiche Automatisierung ist kein Grossprojekt, sondern ein Prozess. Für ein gelungenes Automatisierungsprojekt müssen wichtige Schritte beachtet werden, hier erläutert am Beispiel der Einführung eines KI-Chatbots. Zuerst müssen Ziele und Use Cases definiert werden. Das Unternehmen legt fest, welche Aufgaben der Chatbot übernehmen soll, z. B. Standardanfragen beantworten, und definiert klare Erfolgskennzahlen. Als kleiner Start wird zunächst ein erster Pilot auf der Website eingesetzt, um mit einem klar abgegrenzten Use Case (z. B. hier die FAQs) Erfahrungen zu sammeln. Im Live-Betrieb wird im Anschluss geprüft, wie gut der Chatbot funktioniert. Rückmeldungen von Kunden und Mitarbeitenden fliessen in diesem Schritt kontinuierlich in die Verbesserung ein. Infolgedessen werden die Dialoge und die Automatisierungslogik angepasst, bis die gesetzten KPIs schliesslich erreicht sind. Erst wenn der Chatbot erfolgreich getestet und abgenommen wurde, wird er auf weitere Kanäle und Prozesse ausgeweitet. Das kann zum Beispiel die Integration in CRM-Systeme oder Messenger sein.
Die fünf beschriebenen Phasen helfen, strukturiert und risikoarm zu starten, und zeigen einen groben Ablauf der Automatisierung:
GRAFIK FÜNF PHASEN HIER (FLUSSDIAGRAMM)
Warum Mensch und Maschine zusammenarbeiten sollten
KI und die Automatisierung mithilfe der Technologie sollten als Unterstützung angesehen werden, nicht als Ersatz für menschliche Arbeit. Eine Übergabe an den Menschen bei Bedarf, ohne Kommunikationsbrüche oder Datenverluste, ist entscheidend, um die Customer Journey bestmöglich zu gestalten und Kundenprobleme effizient zu lösen. Ein Einsatz eines KI-Chatbots zum Beispiel erzielt nachhaltige Erfolge bei Unternehmen und wirkt unterstützend, indem einfache bis komplexere Anfragen automatisiert bearbeitet werden können. Dennoch ist die Übernahme durch menschliche Agenten unabkömmlich, wenn der Bot mit seinem Wissen nicht weiterhelfen kann. So wird sichergestellt, dass der Kunde in jedem Fall Unterstützung erhält und die Kundenperspektive zu jedem Zeitpunkt im Mittelpunkt steht.
Warum Transparenz und Testing entscheidend sind
Dies gilt auch für die kontinuierliche Optimierung der Automatisierungsprojekte. Das Feedback der Kunden und das Monitoring der KPIs erlauben es Unternehmen, Ergebnisse auszuwerten und neue Anforderungen abzuleiten. Die iterative Validierung und Verbesserung ermöglicht es, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Je früher getestet wird, desto besser.
Warum Change Management über den Erfolg entscheidet
Der Erfolg von Automatisierungsprojekten hängt entscheidend davon ab, wie gut das Change-Management umgesetzt wird. Das bedeutet zentral, dass Mitarbeitende frühzeitig einzubinden sind, um Ängste vor den Änderungen zu reduzieren, und Schulungen für höhere Akzeptanz angeboten werden sollten. So wird möglicher Widerstand von Beginn an minimiert. Das Change-Management stellt sicher, dass Prozesse nicht nur technisch funktionieren, sondern auch von den Mitarbeitenden angenommen werden. Besonders wichtig ist die enge Zusammenarbeit von IT- und Organisationsteams: Ohne klare Rollen und Verantwortlichkeiten scheitern Projekte oft an fehlender Koordination oder Zuständigkeit. Das Aufzeigen der bereits erreichten Erfolge hilft zusätzlich, den Mehrwert zu kommunizieren und die Umsetzung weiterer Automatisierungsprojekte zu rechtfertigen.
Wo Automatisierung sinnvoll ist und wo nicht
Nicht jeder Prozess lässt sich effizient automatisieren. Die Übersicht hier zeigt, in welchen Bereichen Automatisierung echten Mehrwert bringt – und wo menschliche Expertise unverzichtbar bleibt. Die 2×2-Matrix zeigt, wie sich Prozesse je nach Komplexität und Kundensensibilität in ihrer Eignung zur Automatisierung unterscheiden:
GRAFIK QUADRANT EINSATZ AUTOMATISIERUNG
Fazit
Künstliche Intelligenz ist kein perfektes Werkzeug, sondern eine neue Denkweise, die Unternehmen in allen Bereichen begleitet. Automatisierung ist als kontinuierlicher Lernprozess zu verstehen, wobei ein realistischer Start mit klar definierten Zielen und datenbasierter, fortlaufender Anpassung entscheidend ist, um Erfolge zu erreichen. Wer mit Automatisierung im Unternehmen startet, sollte daher nicht nur einzelne Use Cases betrachten, sondern frühzeitig klären, wie Prozesse ganzheitlich orchestriert werden können. Dazu gehört die Betrachtung von Daten, Tools und Verantwortlichkeiten.
Richtig eingesetzt, kann KI Prozesse spürbar optimieren und so Mitarbeitende entlasten. Generische LLM-Chatbots überzeugen durch ihre einfache Testbarkeit und Flexibilität und zeigten in der MIT-Studie Pilot-zu-Implementierungsraten von rund 83 %. (MIT, 2025)
Genau hier setzt moinAI an: Als erfahrener Partner für KI-Automatisierung im Kundenservice zeigt moinAI praxisnah, wie ein intelligenter, anpassbarer Chatbot in Ihrem Unternehmen gewinnbringend eingesetzt und automatisiert werden kann. moinAI setzt mit Ihnen zusammen einen konkreten, messbaren Use Case um, der echten Mehrwert im Unternehmen schafft.
