Warum 95 % aller GenAI-Projekte scheitern – und warum COLEXO genau deshalb funktioniert

Ein wissenschaftlich fundierter Blick auf die MIT-Studie „State of AI in Business 2025“.

Die Diskussion über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen wird oft von überzogenen Erwartungen und spektakulären Demo-Videos geprägt. Doch die harte Realität sieht anders aus. Eine aktuelle Analyse des MIT Media Lab zeigt, dass die meisten KI-Initiativen in Unternehmen kaum Wirkung entfalten. Die Ergebnisse sind bemerkenswert – und sie erklären, warum COLEXO mit seinem tief integrierten, domänenspezifischen Ansatz eine der wenigen realen Erfolgsaussichten im Markt besitzt.

1. MIT-Fundament: Warum 95 % der GenAI-Projekte scheitern

Der MIT-Report bezeichnet die Differenz zwischen Potenzial und realer Wirkung als die „GenAI Divide“:

„Many companies have bought GenAI hype, but they have not yet seen real impact. That is the ‘GenAI Divide’: high expectations but low realized gains.“ (Quelle: MIT Report)

Nur ein kleiner Teil der Unternehmen schafft es überhaupt, GenAI produktiv zu machen:

„Most GenAI pilots fail to move to production; only about 5 % of enterprise GenAI tools are used at scale.“ (Quelle: MIT Report)

Der Hauptgrund laut MIT:

„The real issue is not the models. It’s the unwillingness of organizations to change workflows, data structures, and accountability. Companies avoid friction—and so their AI delivers little value.“ (Quelle: MIT Report)

2. Die größte Hürde laut MIT: Fehlendes Lernen und fehlender Kontext

Die MIT-Forscher zeigen, dass die meisten GenAI-Systeme keine nachhaltige Verbesserung erzeugen:

„The biggest gap is the ‘learning gap’: models do not learn from feedback, retain no context, and do not improve with use.“ (Quelle: MIT Report)

Damit bleiben 95 % aller Systeme auf dem Niveau eines „isolated demo tool“ – beeindruckend in der Präsentation, aber nutzlos im operativen Alltag.

3. Erfolgsfaktor laut MIT: Vertikale, workflow-tiefe KI-Lösungen

„High-impact systems are workflow-deep, tightly integrated, and domain-specific. Horizontal tools deliver little measurable value.“ (Quelle: MIT Report)

Die erfolgreichen 5 % setzen auf KI, die:
- feste Prozessschritte ersetzt
- automatisiert Daten strukturiert
- aus Nutzungsfeedback lernt
- auf einen spezifischen Bereich zugeschnitten ist

4. Schattenprozesse („Shadow AI“) im M&A

„More than 90 % of employees use GenAI tools that are NOT sanctioned by their IT departments.“ (Quelle: MIT Report)

Das zeigt: Es gibt enormen Bedarf – aber offizielle Unternehmensprozesse sind dafür nicht ausgelegt.

Im M&A führt das zu:
- individuellen Excel-Analysen
- privaten GPT-Prompts
- inoffiziellen Tools
- uneinheitlichen Datenqualitäten

5. Warum COLEXO genau dort ansetzt, wo andere scheitern

„AI fails when it is bolted onto existing workflows. It succeeds when it transforms them.“ (Quelle: MIT Report)

COLEXO ist kein Add-on – COLEXO ist der neue Workflow.

a) SmartQueryAI erzeugt strukturierte Unternehmensdaten:
- keine Dokumentenwüsten
- kontextbezogene Fragen
- fundierte, standardisierte Unternehmensprofile

b) Semantische Datenmodelle lösen die Kontextlücke:
- semantische Verknüpfung aller Unternehmensdaten
- einheitliche Informationsarchitektur
- Grundlage für Analyse, Matching und Reporting

c) Matching-Algorithmus mit Lernfähigkeit:
„Systems that learn from outcomes—success/failure, user feedback—improve rapidly and deliver compounding value.“ (Quelle: MIT Report)

COLEXO verbessert sich mit jeder Transaktion – ein Vorteil, den klassische M&A-Tools nicht besitzen.

d) Vertikale Spezialisierung als entscheidender Erfolgsfaktor:
„Vertical AI will dominate business value creation in the next decade.“ (Quelle: MIT Report)

COLEXO ist 100 % vertikal auf M&A und Nachfolgeprozesse spezialisiert.

6. Fazit: COLEXO erfüllt exakt die Kriterien der 5 % erfolgreichen GenAI-Projekte

Die MIT-Ergebnisse zeigen: Die Zukunft gehört nicht generischen KI-Tools, sondern tief integrierten, domänenspezifischen Systemen, die Prozesse neu denken.

COLEXO hat genau diese Architektur:
- strukturiert statt sammelt
- analysiert statt verwaltet
- lernt statt reagiert
- integriert statt daneben liegt

Quellen:
MIT Media Lab (2025): „State of AI in Business 2025 – Project NANDA Report“