Wann Sie einen KI-Use-Case abbrechen sollten — und woran Sie das vorher erkennen

In fast jedem Portfolio steht nach einigen Monaten ein Anwendungsfall, den niemand mehr anfasst. Gescheitert ist er nicht. Er ist nur nie fertig geworden. Der Termin rutscht, die zuständige Person wechselt, im Statusbericht steht seit dem Frühjahr dieselbe Zeile. Beendet wird er trotzdem nicht — ein Abbruch wäre eine Entscheidung, und eine Entscheidung braucht jemanden, der sie verantwortet.

Die Bundesnetzagentur hat 808 Unternehmen befragt, unter anderem danach, warum sie ihren KI-Einsatz wieder eingestellt haben. Die Antworten sind unspektakulär und gerade deshalb brauchbar.

Die beiden Spitzenreiter sind keine technischen Gründe, und beide waren vor dem Start sichtbar — vorausgesetzt, jemand hat danach gefragt. Fehlende Zeit ist eine Aussage über die Zahl der gleichzeitig verfolgten Vorhaben. Nicht erreichte Ziele setzen voraus, dass es Ziele gab, die man verfehlen konnte. Dieser Beitrag beschreibt vier Signale, die schon bei der Bewertung eines Anwendungsfalls auftreten, und ein Verfahren, den Abbruch vorher aufzuschreiben statt ihn später zu verhandeln.

Der Quadrant, über den niemand schreibt

Wer KI-Anwendungsfälle nach Nutzen und Aufwand einordnet, erzeugt vier Felder. Über drei davon wird viel geschrieben: schnelle Erfolge (viel Nutzen, wenig Aufwand), strategische Fälle (viel Nutzen, viel Aufwand) und Mitnehmer (wenig von beidem). Das vierte Feld — viel Aufwand, wenig Nutzen — kommt in den meisten Vorlagen als Beschriftung vor und in den Ergebnissen fast nie.

Quadrant „Unwirtschaftlich“

Das Feld einer Nutzen-Aufwand-Matrix mit hohem Aufwand und niedrigem Nutzen; bei einer Achsengrenze von 5,5 also jeder Fall mit einem Aufwand-Score darüber und einem Nutzen-Score darunter. Ein Anwendungsfall gehört dorthin, wenn die Rechnung aus Frequenz, Zeitersparnis, Stundensatz, laufenden Kosten und Mehrumsatz keinen tragfähigen Jahresbetrag ergibt — unabhängig davon, wie interessant er fachlich ist.

Bild seitlich schiebbar.

Dass dieses Feld leer bleibt, hat einen naheliegenden Grund: Der Nutzen wird gerechnet, nachdem der Fall vorgeschlagen wurde. Wer eine Idee eingebracht hat, rechnet sie nicht kaputt. Also wird die Frequenz großzügig geschätzt, der Stundensatz auf den Vollkostensatz gehoben, die laufenden Kosten werden ans Ende der Rechnung geschoben — und der Fall rutscht über die Grenze.

Die Gegenmaßnahme ist eine Rechenregel und keine Haltung: Ergibt die Nutzenrechnung einen negativen Jahresbetrag, darf der Nutzen-Score die Quadrantengrenze nicht überschreiten. Ein Fall, der pro Jahr Geld kostet, kann kein hoher Nutzen sein, wie gut die weichen Kriterien auch aussehen. Diese Deckelung ist der Unterschied zwischen einer Matrix, die sortiert, und einer Matrix, die alles nach oben links schiebt.

Vier Signale, die schon in der Bewertung sichtbar sind

Die folgenden vier Signale stammen nicht aus einer Studie über Abbrüche — eine solche ist uns für den deutschsprachigen Raum nicht bekannt. Sie sind aus belegten Ursachen- und Hemmnisdaten abgeleitet und so formuliert, dass sie sich am Bewertungsbogen prüfen lassen, bevor Geld fließt.

Signal 1: Die Nutzenrechnung wird erst positiv, wenn man den Mittelwert nimmt

Der häufigste Weg zu einer positiven Nutzenrechnung führt über den Durchschnitt: durchschnittliche Bearbeitungszeit, durchschnittliche Fallzahl, durchschnittlicher Umsetzungsaufwand. Für die Nutzenseite ist das vertretbar. Für die Aufwandsseite ist es der Fehler, den die Forschung zu IT-Vorhaben am besten dokumentiert hat.

Der Mittelwert von 27 Prozent beschreibt keines dieser Projekte. Er beschreibt eine Verteilung, in der die meisten Vorhaben nahe am Plan bleiben und eine Minderheit ihn um ein Vielfaches überschreitet. Wer mit dem Mittelwert plant, plant genau die Fälle weg, die den Schaden anrichten.

Das britische Finanzministerium zieht daraus eine Konsequenz, die für Wirtschaftlichkeitsrechnungen der öffentlichen Hand verbindlich ist: einen expliziten, aus Erfahrungswerten hergeleiteten Aufschlag auf Kosten und Dauer — für Software- und ICT-Entwicklung bis zu 200 Prozent auf die Kapitalkosten. Wie dieser Optimismus-Aufschlag hergeleitet ist und was er mit Score und Amortisation macht, steht im Beitrag zum Rechenweg.

Für die Abbruchfrage genügt der Handgriff: Rechnen Sie die Aufwandsseite ein zweites Mal, mit dem oberen Aufschlag von 200 Prozent auf die Umsetzungskosten. Bleibt der Jahresnutzen positiv, trägt der Fall auch im schlechten Verlauf. Kippt er ins Minus, haben Sie kein Rechenproblem, sondern einen Kandidaten für das vierte Feld.

Signal 2: Die Daten sind der Engpass, nicht die Technik

Fragt man Unternehmen, die eine KI-Nutzung erwogen und dann verworfen haben, nach den Gründen, stehen Datenlage und Anschlussfähigkeit weit vor dem Geld.

Gartner erwartet, dass Organisationen bis Ende 2026 60 Prozent der KI-Projekte aufgeben, die nicht auf aufbereiteten, KI-tauglichen Daten aufsetzen. Das ist eine Prognose und kein Messergebnis; Grundlage ist eine Befragung von 248 Verantwortlichen für Datenmanagement aus dem dritten Quartal 2024. Als Beleg für eine Abbruchquote taugt sie nicht. Sie zeigt in dieselbe Richtung wie die amtliche Erhebung: Der Engpass liegt vor dem Modell.

Prüfen Sie deshalb drei Angaben, bevor Sie den Aufwand schätzen. Existiert der benötigte Datensatz heute? In welchem System liegt er, und wer entscheidet über den Zugriff? Ist er in der Form auswertbar, in der er entsteht — oder erst nach einer Bereinigung, die selbst ein Vorhaben wäre?

Fällt die Antwort auf die dritte Frage auf die Bereinigung, bewerten Sie zwei Fälle statt einen: die Datenaufbereitung mit eigenem Aufwand und eigenem Nutzen, und darauf aufbauend die Anwendung. Oft trägt der erste Fall mehrere spätere — dann ist er der bessere Kandidat. Manchmal trägt er nur diesen einen, und dann sieht die Rechnung anders aus, als sie im Bogen steht.

Signal 3: Der Anwendungsfall braucht eine Regel, die es noch nicht gibt

Manche Anwendungsfälle sind rechnerisch in Ordnung und trotzdem nicht startbar, weil eine Entscheidung fehlt, die niemand treffen will: wer einsteht, wenn ein Ergebnis falsch ist; ob personenbezogene Daten aus einem System in ein anderes fließen dürfen; ob die Arbeitnehmervertretung einer Auswertung zustimmt, die Rückschlüsse auf Einzelne erlaubt.

Dass solche offenen Fragen Vorhaben tatsächlich beenden, misst die amtliche Statistik: 62 Prozent der Unternehmen, die eine KI-Nutzung erwogen und verworfen haben, nannten Unklarheit über die rechtlichen Folgen als Grund (Destatis, IKT-Erhebung, Berichtsjahr 2025). Welche Hemmnisse davor stehen, ordnet der Beitrag zur Use-Case-Suche ein.

Eine äußere Frist ist planbar, weil sie ein Datum hat. Die Pflichten für Hochrisiko-Systeme nach der KI-Verordnung wurden im Juli 2026 verschoben; sie gelten nun ab dem 2. Dezember 2027 für Systeme nach Anhang III und ab dem 2. August 2028 für Systeme nach Anhang I. Ob ein konkreter Anwendungsfall darunter fällt, ist eine Einzelfallbewertung und keine Frage, die eine Bewertungsmatrix beantwortet. Aber das Datum steht, und danach lässt sich planen.

Eine fehlende innerbetriebliche Regel hat kein Datum. Sie wird in der Bewertung zu „Klärung offen“, und dieser Vermerk überlebt jede Statusrunde. Schreiben Sie stattdessen zwei Angaben in den Bogen: Wer muss zustimmen, und bis wann? Steht dort kein Name und kein Termin, ist der Fall nicht in Bewertung, sondern in Wartestellung — und Wartestellung ist der Zustand, aus dem Vorhaben nicht zurückkommen.

Signal 4: Niemand kann sagen, woran man den Erfolg erkennen würde

Das vierte Signal ist am schnellsten zu prüfen und wird am häufigsten übersprungen. Fragen Sie in die Runde, woran man in sechs Monaten erkennen würde, dass dieser Fall funktioniert hat. Wenn die Antwort ein Adjektiv ist — schneller, besser, entlastet —, fehlt die Kennzahl.

Die erste der fünf Grundursachen, die RAND aus Interviews mit 65 erfahrenen Data Scientists und Ingenieuren für gescheiterte KI-Vorhaben ableitet, ist nicht technisch: Das zu lösende Problem wird missverstanden oder falsch kommuniziert. Die übrigen vier und die Einordnung der oft zitierten 80-Prozent-Quote stehen im Faktencheck zu diesen Zahlen.

Bei der späteren Messung tauchen dann drei Fehler immer wieder auf: Die Kennzahl wird erst nachträglich definiert, gemessen wird an Demo-Fällen statt an echten Vorgängen, und ein beobachteter Effekt wird ohne belastbare Fallzahl hochgerechnet. Der Beitrag zum Nutzennachweis behandelt alle drei; hier zählt, dass sie aus derselben Lücke entstehen — vor dem Start wurde kein Ausgangswert festgehalten.

1. Die Kennzahl: eine Größe, die heute schon jemand erhebt oder erheben kann.
2. Der heutige Wert dieser Größe, mit Messmethode und Zeitraum.
3. Der Zielwert und der Termin, an dem er erreicht sein soll.

Wer diese drei Angaben nicht liefern kann, hat keinen Anwendungsfall, sondern eine Absichtserklärung. Das ist noch kein Grund für einen Abbruch. Es ist der Grund, den Fall zurückzustellen, bis jemand den Ausgangswert erhoben hat — mit Namen und Termin, sonst gilt Signal 3.

Abbruchkriterien vor dem Start formulieren — drei Sätze, die reichen

Abbruchkriterium

Eine vor dem Start schriftlich festgehaltene Bedingung, bei deren Eintreten ein Vorhaben beendet wird. Sie besteht aus einem beobachtbaren Ereignis, einem Prüftermin und einer namentlich benannten Person, die entscheidet. Ein Abbruchkriterium ohne Termin ist eine Absichtserklärung; eines ohne Namen ist eine Aufgabe für niemanden.

Drei Sätze reichen. Sie werden vor dem Start geschrieben, weil danach nicht mehr über den Fall verhandelt wird, sondern über Personen: über die, die ihn vorgeschlagen hat, und über die, die ihn beenden will.

Das Ereignis muss beobachtbar sein, nicht bewertbar. „Die Qualität stimmt nicht“ ist keine Bedingung, sondern der Beginn einer Diskussion. „Weniger als 60 Prozent ohne Nacharbeit“ ist eine Zahl, die am Prüftermin entweder darüber oder darunter liegt, und beide Seiten wissen das vorher.

Knock-out-Gate

Eine Ausschlussprüfung, die dem Bewertungsscore vorgeschaltet ist: Fällt eine einzelne Bedingung negativ aus, wird der Anwendungsfall gar nicht erst bewertet. Der Unterschied zu einem Gesamtscore besteht darin, dass sich ein Ausschlusskriterium nicht durch gute Werte an anderer Stelle ausgleichen lässt.

Im deutschen Markt arbeitet mindestens ein Anbieter mit solchen vorgeschalteten Prüfungen statt mit einem Gesamtscore, unter der Überschrift: erst disqualifizieren, dann priorisieren. Beides lässt sich verbinden. Ausschlussprüfung für das, was nicht verhandelbar ist — keine Rechtsgrundlage, keine Daten, keine zuständige Person. Score für alles Übrige.

Wie viele Anwendungsfälle Sie gleichzeitig verfolgen sollten

Eine belastbare Zahl gibt es nicht. Uns ist keine Erhebung bekannt, die eine sinnvolle Anzahl gleichzeitig verfolgter KI-Anwendungsfälle bestimmt. Die Frage lässt sich trotzdem beantworten, wenn man sie umdreht und nach dem Engpass fragt.

Der Engpass ist Zeit, nicht Geld. Die Zahl der gleichzeitig verfolgten Fälle bemisst sich deshalb an benannten Personen mit zugesagtem Zeitanteil und nicht am Budget. Ein Fall ohne eine Person, die dafür Stunden freigeräumt hat, ist nicht in Umsetzung, sondern in einer Liste.

Als Größenordnung taugt, was Anbieter von KI-Potenzialworkshops selbst beschreiben: Ein Workshop endet typischerweise mit 5 bis 10 bewerteten Anwendungsfällen und einer Empfehlung für die zwei bis drei stärksten. Das sind Anbieterangaben und keine Erhebung, aber sie decken sich mit der Zeitrestriktion. Wer aus zehn bewerteten Fällen zehn startet, hat nicht priorisiert, sondern die Liste umbenannt.

Was Sie aus einem Abbruch mitnehmen — und wo Sie es hinschreiben

Ein Abbruch, aus dem nichts hervorgeht, ist teurer als das abgebrochene Vorhaben. Vier Fragen genügen, und sie lassen sich in einer Viertelstunde beantworten, solange die Beteiligten noch im Raum sind.

1. Welche Annahme hat nicht gehalten — Fallzahl, Zeitersparnis, Datenverfügbarkeit, Zuständigkeit?
2. Welcher Wert im Bewertungsbogen war falsch, und um welchen Faktor?
3. Welche Frage hätte diesen Fehler vor dem Start gezeigt?
4. Für welche anderen Anwendungsfälle gilt derselbe Befund?

Die letzte Frage ist die wertvollste. Ein Fall, der an einer Datenquelle gescheitert ist, hat gerade die Bewertung aller anderen Fälle korrigiert, die aus derselben Quelle lesen. Das ist kein Trostpreis, sondern der Ertrag: Sie haben eine Annahme für ein ganzes Portfolio geprüft und dafür nur ein Vorhaben bezahlt.

Was in dem Vermerk nichts zu suchen hat, ist das bereits ausgegebene Geld. Das ist keine Frage der Haltung, sondern gängige Praxis in der Priorisierung: Das Scaled Agile Framework führt ausdrücklich als Eigenschaft seines Verfahrens auf, dass versunkene Kosten unberücksichtigt bleiben. Für die Entscheidung zählt, was der Fall ab heute kostet und ab heute bringt.

Und der Ort: Der Vermerk gehört an den Anwendungsfall, nicht in ein Sitzungsprotokoll. Protokolle werden nach Datum abgelegt und nach Datum gesucht. Anwendungsfälle werden nach Thema gesucht — meistens von der Person, die anderthalb Jahre später denselben Fall erneut vorschlägt.

Der Unterschied zwischen abbrechen und verschieben

Das Verschieben ist der beliebteste Abbruch, weil es ohne Entscheidung auskommt. Kostenlos ist es nicht: Ein verschobener Fall bleibt in der Liste, in den Statusberichten und im Kopf der Beteiligten.

Der Prüfstein ist ein Datum. Eine Verschiebung mit Termin ist Planung. Eine Verschiebung ohne Termin ist ein Abbruch, bei dem sich niemand die Mühe des Vermerks gemacht hat — mit dem Nachteil, dass der Fall weiter Aufmerksamkeit bindet und in jeder Runde erneut erklärt werden muss.

Damit schließt sich der Kreis zur Eingangszahl. Von den Unternehmen, die ihren KI-Einsatz eingestellt haben, nennen 59 Prozent den Mangel an Zeit. Zeit wird nicht dadurch knapp, dass ein Vorhaben beendet wird, sondern dadurch, dass keines beendet wird.