Laut einem MIT-Bericht aus dem Sommer 2025 scheitern 95 Prozent aller Pilotprojekte für generative KI – ein Befund, der auch die Chemieindustrie bei Prozessoptimierung, Syntheseplanung und Liability-Management direkt trifft. Chemieunternehmen investieren erhebliche Mittel in KI-Initiativen, erzielen aber selten messbaren ROI. Der Grund: Technologische Fähigkeiten allein reichen nicht aus. Fraunhofer IOSB betont, dass KI-Systeme mit maschinellen Lernkomponenten ihr finales Verhalten erst zur Laufzeit entfalten und daher ein strukturiertes KI-Engineering erfordern. Wer ohne durchdachte Strategie und belastbare Laufzeitgarantien skaliert, riskiert neben ausbleibendem Ertrag auch Haftungslücken bei sicherheitskritischen Prozessen.
Warum 95 Prozent der KI-Pilotprojekte scheitern und was die Chemieindustrie daraus lernen muss
Laut einem MIT-Bericht aus dem Sommer 2025 scheitern 95 Prozent der Pilotprojekte für generative KI, obwohl Unternehmen weltweit Milliarden in KI-Initiativen investieren. Für die kapitalintensive Chemieindustrie, die KI zunehmend für Prozessoptimierung, Syntheseplanung und Liability-Management einsetzt, ist diese Zahl besonders relevant.
Technologie allein reicht nicht
IBM weist in seiner ROI-Analyse vom Juli 2025 darauf hin, dass technologische KI-Fähigkeiten bei Weitem nicht ausreichen, um einen positiven Return on Investment zu erzielen. Viele Führungskräfte hätten KI-Initiativen in einem kurzfristigen, von FOMO getriebenen Impuls gestartet, ohne eine durchdachte Geschäftsstrategie dahinter. Das gilt in der Chemieindustrie ebenso: Wer KI-gestützte Syntheseplanung oder Prozessautomation als schnelle Effizienzlösung betrachtet, läuft Gefahr, in der Pilotphase stecken zu bleiben.
Eine systematische Herangehensweise ist laut IBM die Voraussetzung, um skalierfähige KI-Strategien zu entwickeln, die Abläufe rationalisieren, datengesteuerte Entscheidungen ermöglichen und Kosten senken.
KI-Engineering als Voraussetzung für industrietaugliche Systeme
Das Fraunhofer IOSB definiert KI-Engineering als die systematische Entwicklung und den Betrieb von KI-basierten Lösungen innerhalb komplexer industrieller Systeme. Der entscheidende Unterschied zum klassischen Engineering: KI- und ML-Komponenten entfalten ihr finales Verhalten teils erst zur Laufzeit, abhängig von den zugrunde liegenden Daten. Ihr Verhalten ist im Voraus nicht vollständig absehbar.
Für die Chemieindustrie hat das direkte Konsequenzen. Prozessleitsysteme, die auf maschinellen Lernmodellen basieren, müssen trotz dieser Eigenschaft so ausgelegt sein, dass belastbare Voraussagen über ihr Laufzeitverhalten möglich sind. Das Fraunhofer IOSB betont, dass gerade mit Blick auf mögliche Zertifizierungen, insbesondere hinsichtlich funktionaler Sicherheit, IT-Security und Datenschutz, eine verlässliche Beschreibung von KI- und ML-Komponenten notwendig ist.
Gerade in sicherheitskritischen Bereichen wie der chemischen Produktion, wo Fehlfunktionen zu Betriebsunterbrechungen oder regulatorischen Konsequenzen führen können, ist dieser ingenieurwissenschaftliche Ansatz keine Option, sondern eine Anforderung.
Vier praktische Implikationen für Entscheider in der Chemieindustrie
1. Pilotprojekte mit klaren Geschäftszielen verknüpfen IBM empfiehlt, KI-Vorhaben von Beginn an an konkreten Geschäftszielen auszurichten, statt KI als Selbstzweck zu betreiben. Für Chemieunternehmen bedeutet das: Wer KI zur Syntheseplanung einführt, sollte vorab definieren, welche Durchlaufzeiten, Ausbeuten oder Entwicklungskosten sich verändern sollen und wie Erfolg messbar gemacht wird. Weiterführende Hinweise zu Implementierungskosten und ROI-Strukturen finden Sie in unserer Analyse zu KI-Implementierungskosten in der Chemieindustrie.
2. KI-Systeme zertifizierbar auslegen Das Fraunhofer IOSB unterstreicht, dass KI-Systeme für industrielle Umgebungen so beschrieben sein müssen, dass Zertifizierungen möglich werden. Im Kontext des EU AI Acts, der Hochrisiko-KI-Systeme besonderen Anforderungen unterwirft, sollten Chemieunternehmen ihre KI-Architektur von Anfang an auf Auditierbarkeit und Transparenz auslegen. Einen Überblick über die Konformitätsbewertungspflichten bietet unser Beitrag zu EU AI Act Konformitätsbewertung für Hochrisiko-KI.
3. Liability-Management als eigenständiges KI-Governance-Feld behandeln Wenn KI-Systeme Prozessentscheidungen treffen oder Syntheserouten vorschlagen, entstehen neue Haftungsfragen. Wer haftet bei Fehlfunktionen eines ML-Modells in einer chemischen Anlage? Diese Fragen lassen sich nicht nachträglich klären. Unternehmen sollten Haftungs- und Governance-Fragen in die Projektstruktur integrieren, bevor KI-Systeme in den Produktivbetrieb gehen. Relevante Rahmenbedingungen beschreibt unser Beitrag zu BSI-Grundschutz und LLM-Sicherheit in kritischen Infrastrukturen.
4. Skalierung erst nach nachgewiesener Pilotreife Die MIT-Zahl von 95 Prozent gescheiterten Pilotprojekten deutet darauf hin, dass viele Unternehmen zu früh skalieren oder Pilotprojekte nie zur Reife bringen. IBM empfiehlt einen durchdachteren Ansatz: Skalierung sollte erst erfolgen, wenn der Nutzen im begrenzten Einsatz klar nachgewiesen ist. Erfahrungen aus angrenzenden Industriesegmenten, etwa der Pharmaindustrie, zeigen, wie KI-Implementierungen strukturiert werden können, bevor sie ausgeweitet werden. Mehr dazu in unserem Artikel zu KI im Pharmaeinsatz und Regulatorik.
Fazit
Die Chemieindustrie verfügt über komplexe Prozesse, hohe Sicherheitsanforderungen und regulatorischen Druck, der KI-Projekte strukturell anspruchsvoller macht als in anderen Branchen. Angesichts der vom MIT dokumentierten Scheiternquote bei KI-Pilotprojekten ist ein reaktives, technologiegetriebenes Vorgehen ein erhebliches Risiko. Systematisches KI-Engineering im Sinne des Fraunhofer IOSB und eine konsequente Ausrichtung an messbaren Geschäftszielen gemäß IBM sind die zentralen Hebel, um KI-Investitionen in der Chemieindustrie in nachweisbaren ROI zu überführen.
Quellen
- So maximieren Sie den ROI für KI im Jahr 2026 | IBM (veröffentlicht 9. Juli 2025, aktualisiert 19. Februar 2026)
- KI-Engineering und Prozessoptimierung | Fraunhofer IOSB
Häufige Fragen
Warum scheitern so viele KI-Pilotprojekte in der Chemieindustrie, bevor sie einen messbaren ROI erzielen?
Laut einem MIT-Bericht aus dem Sommer 2025 scheitern branchenübergreifend 95 Prozent aller Pilotprojekte für generative KI. In der Chemieindustrie verschärft sich dieses Problem, weil KI-Systeme mit maschinellen Lern- und Entscheidungsfähigkeiten ihr finales Verhalten teils erst zur Laufzeit entfalten, abhängig von den jeweiligen Prozessdaten. Wer die Technologie ohne strukturierte Vorarbeit einführt, erhält keine belastbaren Vorhersagen über das Systemverhalten und damit auch keine Grundlage für eine wirtschaftliche Bewertung.
Was unterscheidet KI-Engineering von klassischen Digitalisierungsprojekten in der Prozessoptimierung?
Das Fraunhofer IOSB beschreibt KI-Engineering als eine eigenständige Disziplin, die sich vom klassischen Engineering grundlegend unterscheidet. Klassische Systeme verwenden beim Entwurf eindeutig beschriebene Komponenten, deren Verhalten im Voraus weitgehend absehbar ist. KI- und ML-Systeme hingegen können ihr finales Verhalten erst abhängig von Laufzeitdaten entwickeln. Für chemische Prozesse bedeutet das: Ohne systematisches KI-Engineering lassen sich weder Sicherheitsgarantien noch Zertifizierungen für funktionale Sicherheit, IT-Security oder Datenschutz verlässlich erbringen.
Welche Voraussetzungen müssen Chemieunternehmen schaffen, um KI-Projekte zur Syntheseplanung skalieren zu können?
IBM beschreibt in seiner ROI-Analyse vom Juli 2025, dass technologische KI-Fähigkeiten allein bei Weitem nicht ausreichen. Unternehmen, die KI lediglich als Antwort auf Wettbewerbsdruck einführen, erzielen selten skalierbare Ergebnisse. Erforderlich ist ein durchdachter Ansatz, der KI-Initiativen an konkreten Geschäftszielen ausrichtet, Abläufe systematisch analysiert und datengestützte Entscheidungsprozesse institutionell verankert. Für die Syntheseplanung heißt das konkret: Datenverfügbarkeit, Prozessdokumentation und klare Erfolgsmetriken müssen vor dem Pilotstart definiert sein.
Wie lässt sich das Haftungsrisiko beim Einsatz von KI in regulierten Chemieprozessen beherrschbar machen?
Das Fraunhofer IOSB betont, dass eine verlässliche Beschreibung von KI- und ML-Komponenten Voraussetzung für eine mögliche Zertifizierung ist, insbesondere mit Blick auf funktionale Sicherheit, IT-Security und Privacy. Wer KI-Systeme in regulierten Prozessen einsetzt, muss über ihr Verhalten zur Laufzeit belastbare Aussagen treffen und entsprechende Garantien geben können. Fehlen diese Grundlagen, bleibt das Haftungsrisiko strukturell ungelöst, unabhängig von der Leistungsfähigkeit des eingesetzten Modells.
Wie sollten Entscheider in der Chemieindustrie KI-Investitionen priorisieren, um 2026 einen positiven ROI zu erzielen?
IBM empfiehlt in seiner aktualisierten Analyse vom Februar 2026, KI nicht als universelle Geschäftsstrategie für jedes Problem zu betrachten, sondern gezielt dort einzusetzen, wo sie Abläufe rationalisiert, Kosten senkt und datengesteuerte Entscheidungen ermöglicht. Für die Chemieindustrie bedeutet das: Anwendungsfälle mit klar messbarem Prozessnutzen, etwa Ausbeuteoptimierung oder Qualitätssicherung, bieten eine realistischere Grundlage für einen positiven Return als breit angelegte Transformationsprojekte ohne definierten Scope.
Dieser Artikel wurde von einem KI-System automatisiert erstellt. Kennzeichnung gemäß Art. 50 der EU-KI-Verordnung.
