Laut einem MIT-Bericht aus dem Sommer 2025 scheitern 95 Prozent der Pilotprojekte für generative KI – auch in kapitalintensiven Branchen wie der Stahlverarbeitung, wo Investitionen in Schmelzprozessoptimierung und Energieeffizienz besonders hoch ausfallen. Für Entscheider in der Stahlverarbeitung ist das eine kritische Kennzahl: Wer KI zur Optimierung von Schmelzprozessen einsetzt, muss den wirtschaftlichen Nutzen intern belegen können. Laut heise KI PRO scheitern Pilotprojekte häufig nicht an der Technologie, sondern daran, dass sich der Nutzen betriebswirtschaftlich nicht überzeugend darstellen lässt. IBM empfiehlt daher einen strategisch durchdachten Ansatz statt FOMO-getriebenem KI-Einsatz.

95 Prozent der KI-Pilotprojekte scheitern: Was das für die Stahlverarbeitung bedeutet

Laut einem MIT-Bericht aus dem Sommer 2025 scheitern 95 Prozent der Pilotprojekte für generative KI, bevor sie einen messbaren wirtschaftlichen Nutzen erzeugen. Diese Zahl, die IBM in seiner aktualisierten ROI-Analyse vom Februar 2026 zitiert, trifft energieintensive Branchen wie die Stahlverarbeitung besonders hart: Dort sind Investitionsbudgets hoch, Entscheidungszyklen lang und die Erwartungen an Schmelzprozessoptimierung und Energieeinsparung konkret.

Pilotprojekte ohne Skalierungspfad verfehlen das Ziel

IBM hält in seiner Analyse fest, dass viele Führungskräfte KI-Initiativen aus einem FOMO-getriebenen Impuls heraus gestartet haben, ohne eine durchdachte Strategie zur Skalierung. In der Stahlverarbeitung bedeutet das: Wer einen Algorithmus zur Temperaturregelung im Schmelzofen testet, aber keinen klaren Übergang vom Piloten zum Produktivbetrieb plant, wird keinen nachweisbaren ROI ausweisen können. Entscheider sollten bereits in der Pilotphase definieren, an welchen Kennzahlen (Energieverbrauch je Tonne, Ausschussquote, Umrüstzeiten) der Erfolg gemessen wird. Weiterführende Überlegungen zur Projektauswahl finden Sie in unserem Beitrag zu KI-Pilotprojekten im Mittelstand.

ROI-Messung in der Wissens- und Prozessarbeit ist strukturell schwieriger

Heise KI PRO weist in seiner Ankündigung zum Webinar vom 4. August 2026 explizit darauf hin, dass das Produktivitätsmessungsproblem bei KI kein neues Phänomen ist. Schon bei der Einführung von Computern, Internet und Cloud klaffte eine Lücke zwischen dem wahrgenommenen Effizienzgewinn und dem nachweisbaren Bilanzeffekt. Für die Stahlverarbeitung gilt: Physikalische Prozessparameter wie Energieverbrauch oder Schmelzdauer sind grundsätzlich messbar. Doch der Übergang zu Wissensarbeit, etwa bei der KI-gestützten Produktionsplanung oder Qualitätsprognose, erfordert eigene Metriken jenseits klassischer ROI-Formeln. Vergleichbare Herausforderungen aus der Fertigungsindustrie beschreibt unser Artikel zu KI-ROI in der Stahlindustrie.

Klassische Kennzahlen bleiben der Ausgangspunkt

Heise KI PRO empfiehlt, ROI-Logiken nicht zu ersetzen, sondern schrittweise auf KI-Anwendungen zu übertragen und dort transparent zu machen, wo sie an Grenzen stoßen. Für die Schmelzprozessoptimierung bedeutet das: Energiekosten je Produktionseinheit vor und nach dem KI-Einsatz sind direkt vergleichbar. Komplexer wird es bei indirekten Effekten wie verbesserter Legierungsqualität oder reduzierten Nacharbeitskosten, die sich erst über längere Betrachtungszeiträume zeigen. Wer KI in energieintensiven Prozessen einführt, profitiert von einem Rahmenwerk, das kurzfristig messbare und langfristig indirekte Effekte systematisch trennt. Einen breiteren Blick auf KI in der Energiewirtschaft bietet unser Beitrag zu generativer KI in der Energiewirtschaft und Netzoptimierung.

Traditionelle Planung bleibt relevant als Vergleichsbasis

IBM betont, dass ein positiver KI-ROI einen durchdachteren Ansatz voraussetzt als den bloßen Einsatz technologischer Fähigkeiten. In der Stahlverarbeitung heißt das konkret: Traditionelle erfahrungsbasierte Schmelzplanung, die über Jahrzehnte validiert wurde, ist keine zu eliminierende Schwäche, sondern die Vergleichsbasis, anhand derer KI-Systeme ihren Mehrwert belegen müssen. Ohne diese Baseline lassen sich Einsparungen bei Energieverbrauch oder Ausschuss nicht glaubwürdig quantifizieren. Entscheider, die KI und traditionelle Methoden gegenüberstellen wollen, finden methodische Orientierung in unserem Artikel zu KI-ROI in Fertigung und Produktion.

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 (Webinar-Ankündigung, 4. August 2026)

Häufige Fragen

Warum scheitern so viele KI-Pilotprojekte in der Industrie, bevor sie einen messbaren Nutzen liefern?

Laut einem MIT-Bericht aus dem Sommer 2025 scheitern 95 % der Pilotprojekte für generative KI. IBM zufolge liegt ein zentraler Grund darin, dass Unternehmen KI als universelle Geschäftsstrategie einsetzen wollen, statt sie gezielt auf konkrete operative Probleme auszurichten. In der Stahlverarbeitung bedeutet das: Wer Schmelzprozesse ohne klare Zieldefinition und messbare Baseline digitalisiert, kann den Nutzen intern nicht überzeugend belegen und erhält keine Freigabe für den nächsten Schritt.

Wie lässt sich der wirtschaftliche Nutzen von KI bei der Schmelzprozessoptimierung verlässlich messen?

Heise KI PRO weist darauf hin, dass klassische ROI-Kennzahlen zwar einen sinnvollen Ausgangspunkt bieten, in der Wissens- und Prozessarbeit aber an Grenzen stoßen. Ein schnellerer Steuerungseingriff am Ofen bedeutet nicht automatisch mehr Wert in der Bilanz. Entscheider sollten daher prozessspezifische Kennzahlen definieren, etwa Energieverbrauch je Tonne Schmelzgut oder Ausschussquote, und diese vor dem Pilotstart als Baseline dokumentieren, um Veränderungen später sauber zuordnen zu können.

Welche Fehler machen Unternehmen beim Einstieg in KI-gestützte Energieeffizienzprojekte?

IBM beschreibt ein verbreitetes Muster: Führungskräfte starten KI-Initiativen aus dem Impuls heraus, der Konkurrenz nicht hinterherzuhinken, ohne zuvor eine durchdachte Strategie zu entwickeln. In der Stahlverarbeitung äußert sich das häufig darin, dass Piloten gestartet werden, bevor Datenlage, Prozessdokumentation und Erfolgskriterien geklärt sind. Das Ergebnis sind Projekte, die technisch funktionieren, aber betriebswirtschaftlich nicht nachweisbar wirken.

Warum ist der Nachweis von Produktivitätsgewinnen durch KI so schwierig, obwohl Führungskräfte sie wahrnehmen?

Heise KI PRO beschreibt dieses Phänomen als wiederkehrendes Muster, das sich bereits bei der Einführung von Computern, Internet und Cloud gezeigt hat: Der Eindruck schnellerer Arbeit schlägt sich nicht automatisch in messbaren Bilanzzahlen nieder. In der Stahlverarbeitung fehlt das sprichwörtliche Förderband, an dem sich Stückzahlen direkt ablesen lassen. Energieeinsparungen müssen deshalb methodisch sauber isoliert und gegen externe Einflüsse wie Rohstoffpreise oder Auslastungsschwankungen bereinigt werden.

Was braucht ein KI-Projekt zur Schmelzprozessoptimierung, um über den Piloten hinaus zu skalieren?

IBM empfiehlt für 2026 einen strukturierten Ansatz statt kurzfristiger Einzelinitiativen: KI-Projekte müssen an konkreten Geschäftszielen ausgerichtet sein und skalierbare Strategien verfolgen, die Abläufe rationalisieren und datengestützte Entscheidungen ermöglichen. Für die Stahlverarbeitung heißt das, Piloten so zu gestalten, dass Datenarchitektur, Prozessintegration und Erfolgsmessung von Anfang an auf einen Rollout ausgelegt sind, nicht nachträglich adaptiert werden.

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