Laut einem MIT-Bericht aus dem Sommer 2025 scheitern 95 Prozent der Pilotprojekte für generative KI – auch in kapitalintensiven Branchen wie der Rohstoffgewinnung, wo Fehlallokationen bei Exploration, Abbauplanung und Flottenmanagement besonders kostspielig sind. Unternehmen der Rohstoffbranche investieren erhebliche Mittel in KI-Initiativen, können den wirtschaftlichen Nutzen aber selten belastbar nachweisen. Führungskräfte nehmen Effizienzgewinne wahr, doch in der Bilanz fehlen die Zahlen. Pilotprojekte bei Explorationskostenoptimierung oder automatisierter Abbauplanung bleiben stecken, weil sich ihr ROI intern nicht überzeugend darstellen lässt. Wer 2025 KI-Budgets rechtfertigen will, braucht klare Metriken statt pauschaler Produktivitätseindrücke.

KI-ROI in der Rohstoffgewinnung 2025: Warum 95 Prozent der Pilotprojekte scheitern und was Bergbauunternehmen daraus lernen

Laut einem MIT-Bericht aus dem Sommer 2025 scheitern 95 Prozent der Pilotprojekte für generative KI branchenübergreifend. Für kapitalintensive Sektoren wie die Rohstoffgewinnung, in denen einzelne Explorationsprogramme oder Flottenentscheidungen dreistellige Millionenbeträge binden, ist diese Misserfolgsquote keine abstrakte Statistik, sondern ein konkretes Investitionsrisiko.

Warum KI-Projekte in der Rohstoffgewinnung scheitern

IBM beschreibt in seiner ROI-Analyse von 2025 das Grundproblem: Viele Führungskräfte starteten KI-Initiativen aus einer FOMO-getriebenen, kurzfristigen Reaktion heraus, statt mit einer klaren Problemdefinition. Technologische Fähigkeiten allein reichen nicht aus. Dieser Befund trifft die Rohstoffbranche besonders hart, weil hier KI-Anwendungen in drei kostenintensiven Bereichen gleichzeitig zum Einsatz kommen: Exploration, Abbauplanung und Flottenmanagement. Ohne präzise Erfolgskennzahlen und eine definierte Strategie bleibt der wirtschaftliche Nachweis aus.

Heise KI PRO weist auf ein strukturelles Messproblem hin, das sich in der Rohstoffgewinnung besonders deutlich zeigt: Führungskräfte nehmen Produktivitätsgewinne wahr, können diese aber selten in Zahlen fassen. Schon bei früheren Technologiewellen, von der Einführung von Computern bis zur Cloud, klaffte eine Lücke zwischen dem Eindruck schnellerer Arbeit und dem messbaren Ergebnis in der Bilanz. Bei KI wiederholt sich dieses Muster.

Praktische Implikationen für Entscheider

1. Explorationskostenoptimierung braucht definierte Zielgrößen vor dem Pilotstart

KI-gestützte Auswertung geologischer Daten kann Bohrentscheidungen präziser machen. Doch IBM warnt ausdrücklich vor dem Muster, KI als Antwort auf jedes Problem zu betrachten. Für Explorationsbudgets bedeutet das: Vor dem Einsatz eines KI-Modells müssen Vergleichswerte für Bohrerfolgsquote, Kosten pro erkundetem Quadratkilometer und Fehlentscheidungsrate festgelegt sein. Nur dann lässt sich ein echter ROI berechnen, nicht nur ein gefühlter Effizienzgewinn. Wie klassische ROI-Kennzahlen auf KI-Vorhaben übertragen werden und wo sie an Grenzen stoßen, beleuchtet etwa das heise KI PRO-Webinar vom 4. August 2026.

2. Abbauplanung: Wissensarbeit lässt sich nicht mit Stückzahlen messen

Die Abbauplanung ist ein typisches Beispiel für Wissensarbeit, bei der KI-Produktivitätsgewinne besonders schwer belegbar sind. Heise KI PRO beschreibt das Dilemma treffend: In der Wissensarbeit fehlt das Förderband, an dem sich Stückzahlen ablesen lassen. Ein schnellerer Entwurfsplan bedeutet nicht automatisch mehr Wert. Bergbauunternehmen sollten daher qualitative Verbesserungen, etwa geringere Nachplanungsschleifen oder reduzierte Planungszeit pro Abbaufeld, mit konkreten Stundenwerten hinterlegen, um sie buchhalterisch sichtbar zu machen. Erfahrungen aus anderen kapitalintensiven Industrien, etwa der Stahlindustrie oder der Chemieindustrie, zeigen, wie solche Metriken methodisch aufgebaut werden können.

3. Flottenmanagement: Skalierbarer ROI erfordert durchdachte Implementierung

Predictive-Maintenance-Ansätze für schwere Minenfahrzeuge und autonome Transportflotten zählen zu den am häufigsten genannten KI-Anwendungen im Bergbau. IBM betont jedoch, dass Führungskräfte, die auf skalierbaren Strategien zur Rationalisierung von Abläufen und zur Kostensenkung setzen, einen deutlich durchdachteren Ansatz benötigen als denjenigen, der im Hype-Modus entworfen wurde. Konkret heißt das: Flottenmanagement-KI sollte zunächst an einer definierten Fahrzeuggruppe mit klaren Ausfallkosten-Benchmarks pilotiert werden, bevor sie flottenbreit ausgerollt wird. Vergleichbare Ansätze aus der Logistik sind unter KI-ROI Logistik dokumentiert.

4. ROI-Messung als eigenständiges Projektziel etablieren

Die Messung des wirtschaftlichen Nutzens ist kein nachgelagerter Schritt, sondern muss von Projektbeginn an eingeplant sein. Viele Unternehmen investieren in KI, doch nur wenige können verlässlich zeigen, was dabei betriebswirtschaftlich herauskommt, so die Einschätzung von heise KI PRO. Für Rohstoffunternehmen mit langen Investitionszyklen und hoher Kapitalbindung ist das besonders kritisch. Eine strukturierte ROI-Methodik sollte mindestens drei Phasen abdecken: Baseline-Messung vor dem Einsatz, Tracking während des Pilotbetriebs und eine belastbare Nachkalkulation nach sechs bis zwölf Monaten. Wie KI-Pilotprojekte im Mittelstand methodisch aufgebaut werden, zeigt der Artikel zu KI-Pilotprojekten im Mittelstand.

Fazit

Die Rohstoffgewinnung steht vor denselben strukturellen Herausforderungen wie andere kapitalintensive Branchen: Der wahrgenommene Nutzen von KI übersteigt den belegbaren Nutzen. Der MIT-Befund, dass 95 Prozent der generativen KI-Pilotprojekte scheitern, ist kein Grund, KI-Investitionen zu meiden. Er ist ein Argument dafür, diese mit klaren Zielgrößen, messbaren Baselines und einer konsequenten ROI-Methodik zu verknüpfen, bevor Millionen in Explorations-, Planungs- oder Flottensysteme fließen.

Quellen

• So maximieren Sie den ROI für KI im Jahr 2026 | IBM (veröffentlicht 9. Juli 2025, aktualisiert 19. Februar 2026)
• KI-ROI messen: Was bringt der KI-Einsatz wirtschaftlich wirklich? | heise KI PRO

Häufige Fragen

Warum scheitern so viele KI-Pilotprojekte in der Rohstoffgewinnung, bevor sie echten Nutzen liefern?

Laut einem MIT-Bericht aus dem Sommer 2025 scheitern branchenübergreifend 95 Prozent aller Pilotprojekte für generative KI. In der Rohstoffgewinnung kommt erschwerend hinzu, dass viele Unternehmen KI-Initiativen ohne klare Verknüpfung zu betrieblichen Zielen wie Explorationskostenreduktion oder Flottenauslastung starten. IBM beschreibt dieses Muster als FOMO-getriebenen Impuls, bei dem technologische Fähigkeiten weit vor einer durchdachten Geschäftsstrategie priorisiert werden.

Wie lässt sich der wirtschaftliche Nutzen von KI in der Abbauplanung verlässlich messen?

Die Messung ist komplex, weil klassische ROI-Kennzahlen in der Wissens- und Planungsarbeit an Grenzen stoßen. Wie heise KI PRO erläutert, fehlt in solchen Bereichen das sprichwörtliche Förderband: Ein schnellerer Planungsentwurf bedeutet nicht automatisch mehr betriebswirtschaftlichen Wert. Führungskräfte nehmen Produktivitätsgewinne zwar wahr, können diese aber selten in Zahlen fassen. Empfohlen wird daher, klassische Investitionskennzahlen als Ausgangspunkt zu nutzen und schrittweise auf KI-spezifische Metriken zu übertragen.

Welche Voraussetzungen müssen Rohstoffunternehmen schaffen, damit KI im Flottenmanagement tatsächlich ROI-wirksam wird?

IBM betont, dass technologische KI-Fähigkeiten allein bei Weitem nicht ausreichen. Notwendig ist ein durchdachter Ansatz, der KI-Initiativen direkt an messbaren Geschäftszielen ausrichtet, etwa konkrete Kostenziele bei Flottenauslastung oder Wartungszyklen. Skalierbares Vorgehen, datengesteuerte Entscheidungsprozesse und eine klare interne Kommunikation des Nutzens gelten als zentrale Erfolgsfaktoren.

Warum ist der Nachweis von KI-Nutzen intern oft so schwer zu erbringen, obwohl Führungskräfte Verbesserungen spüren?

Heise KI PRO weist darauf hin, dass sich dieses Muster bereits bei der Einführung von Computern, Internet und Cloud gezeigt hat: Es klaffte stets eine Lücke zwischen dem subjektiven Eindruck schnellerer Arbeit und dem belegbaren Nachweis in der Bilanz. Bei KI wiederholt sich dieses Phänomen. Pilotprojekte bleiben häufig stecken, weil ihr Nutzen intern nicht überzeugend dargestellt werden kann, was Folgeinvestitionen und die Skalierung blockiert.

Lohnt sich der Einstieg in KI-gestützte Explorationsprojekte angesichts der hohen Scheiterquote überhaupt?

Die hohe Scheiterquote von 95 Prozent bei generativen KI-Piloten, wie das MIT im Sommer 2025 feststellte, ist kein Argument gegen KI-Investitionen, sondern für eine strategisch fundiertere Herangehensweise. IBM empfiehlt, KI nicht als universelle Geschäftsstrategie zu betrachten, sondern gezielt für klar abgegrenzte Anwendungsfälle einzusetzen, bei denen Datengrundlage und Erfolgskennzahlen vorab definiert sind. Unternehmen, die diesen Ansatz wählen, erhöhen laut IBM ihre Chancen auf einen positiven ROI erheblich.

Dieser Artikel wurde von einem KI-System automatisiert erstellt. Kennzeichnung gemäß Art. 50 der EU-KI-Verordnung.