Kaum ein Unternehmen möchte gerne bei Innovationen zurückbleiben, doch die Realität sieht häufig ernüchternd aus: Viele KI-Projekte bringen nicht den gewünschten Mehrwert, geraten ins Stocken oder werden komplett eingestellt. Woran liegt das?

Die Antwort ist vielschichtig, aber ein zentraler, oft unterschätzter Faktor ist das fehlende Grounding. Die Rede ist von der Fähigkeit einer KI, Aussagen auf überprüfbare, kontextbezogene Informationen zu stützen. Ohne Grounding wird KI zur Blackbox – oder schlimmer: zur überzeugend formulierten, aber faktisch falschen Maschine.

Häufige Fehler sind:

Unklare Zielsetzung & Use Cases

Viele Unternehmen starten KI-Initiativen ohne klar definiertes Ziel. Es gibt keinen konkreten Use Case, keinen messbaren Nutzen – sondern nur den diffusen Druck, „etwas mit KI zu machen“. Die Folge: Projekte laufen ins Leere oder liefern Ergebnisse, die keinen geschäftlichen Mehrwert bringen.

Technologie zuerst, Daten später

Ein weiteres typisches Muster: Statt sich zuerst um die Datenqualität und -struktur zu kümmern, wird gleich mit einem KI-Modell oder einer externen Lösung begonnen. Doch ohne saubere, strukturierte Daten kann selbst das beste Modell keine brauchbaren Ergebnisse liefern.

Daten sind das Fundament jeder KI – wer hier spart oder zu spät ansetzt, zahlt später den Preis.

Fehlendes Zusammenspiel von IT und Fachabteilungen

KI-Projekte werden oft ausschließlich aus der IT heraus betrieben. Was fehlt, ist die enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen. Dort sitzt das Domänenwissen – also das, was eine KI braucht, um relevante und nützliche Antworten zu geben. Ohne diese Verbindung bleibt die Lösung technisch brillant, aber inhaltlich leer.

Überschätzte Fähigkeiten und unrealistische Erwartungen

Die Wahrnehmung der eigenen KI-Kompetenz ist oft optimistischer als die Realität. Viele Unternehmen glauben, man könne ein vortrainiertes Modell wie ChatGPT einfach „kaufen“ oder mit etwas Open-Source-Software schnell eigene Lösungen basteln. Die Wahrheit: Erfolgreiche KI erfordert Expertenwissen – in Datenmanagement, Machine Learning, Softwareentwicklung und Unternehmenslogik.

Der Mythos der „fertigen“ KI

Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT beeindrucken durch ihre Ausdrucksstärke. Aber sie arbeiten auf Basis statischer Trainingsdaten – oft nicht aktuell, nicht unternehmensspezifisch und nicht nachvollziehbar. Ohne Anbindung an verlässliche, interne Datenquellen wird aus beeindruckender Sprache schnell gefährliches Halbwissen.

Und genau hier kommt das Thema Grounding ins Spiel.

Was ist Grounding – und warum ist es entscheidend?

Grounding bedeutet, dass KI-Aussagen auf überprüfbare Informationen gestützt werden. Das ist besonders wichtig in professionellen und unternehmenskritischen Kontexten, wo es nicht nur um plausible, sondern um nachweislich korrekte Aussagen geht.

LLMs ohne Grounding sind wie eloquente Redner ohne Faktencheck: Sie können fast alles überzeugend erklären – aber ob es stimmt, ist Glückssache.

Ohne Grounding entstehen Halluzinationen – also Inhalte, die zwar sprachlich korrekt erscheinen, aber faktisch falsch sind. Für den privaten Chat mag das verzeihlich sein. In Unternehmen ist es ein No-Go.