Die 6–12-Monats-Lücke: Warum KI-Projekte oft zu früh gestoppt werden

KI-Implementierungen liefern selten nach 30 Tagen Ergebnisse!

- Holger von Ellerts

Warum Schweizer KMU meist 6–12 Monate auf spürbaren ROI warten – und wie Sie die kritische Durststrecke planen.

Viele Schweizer KMU testen aktuell KI-Agenten und GenAI-Tools – von Textgenerierung bis zu Assistenzsystemen in Support, Marketing oder Backoffice. Studien zeigen: Rund 88% der Unternehmen setzen KI in mindestens einer Funktion ein, aber nur etwa ein Drittel skaliert sie wirklich breit. Der wirtschaftliche Effekt bleibt oft hinter den Erwartungen: Nur rund 39% sehen überhaupt einen messbaren EBIT-Beitrag, meist unter 5%. Ein zentraler Grund, gelernt aus unserem Alltag: zwischen Aufbau von Fähigkeiten und sichtbarem Einkommen / Umsatz / Ergebnissen liegt fast immer eine Verzögerung von 6–12 Monaten, je nach Unternehmen. 

Die 6–12-Monats-Lücke: Was wirklich passiert

Der Weg zum KI-Erfolg folgt einer logischen Verzögerung. In den ersten drei Monaten fliessen Ressourcen in den Aufbau von Systemen, Datenbereinigung und Workflow-Definition – der Umsatz bleibt flach, die Investitionen "hoch". Zwischen Monat 4 und 6 gehen erste Prozesse live, doch die Ergebnisse wirken oft noch bescheiden. Erst ab Monat 7 bis 12 holt der Umsatz die geschaffene Kapazität ein, da die Systeme nun stabil unter Volllast laufen (können). Die Logik dahinter: Der Umsatz von heute kommt aus der Arbeit, die Sie vor 6–12 Monaten geleistet haben. Eigentlich ein logischer Schluss, den viele "Manager" vergessen. 

Praxis-Check: Die Kosten des Zögerns

Ein reales, anonymisiertes Beispiel eines bekannten Schweizer Unternehmens verdeutlicht die grösste Hürde: Über 1.5 Jahre wurde intern intensiv über KI diskutiert, ohne dass ein einziges Projekt produktiv ging. Die Ursache? Man zögerte, ein überschaubares Budget für externe Expertise in die Hand zu nehmen. Das Ergebnis war ein Stillstand, der wertvolle Zeit im Wettbewerb kostete.

Externe Berater bringen oft genau den Blick von aussen mit, der interne Betriebsblindheit durchbricht und Potenziale erkennt, die im Tagesgeschäft untergehen. Doch Expertise allein reicht nicht: Es benötigt intern einen starken „Sponsor“ in der Geschäftsleitung, der die strategische Dringlichkeit versteht und das Projekt durch die unvermeidliche Durststrecke der ersten sechs Monate trägt. Ohne diese Rückendeckung versanden selbst die besten Ansätze in der „Pilotfalle“.

Realistisches KMU-Szenario statt Hype-Story

Ein anderes typisches Beispiel, stellvertretend für Schweizer KMUs (<50 Mitarbeitende):

• Monat 1–3: Aufbau einer schlanken KI-Infrastruktur (Content-Workflows, CRM-Anbindung, Daten, technische KPIs (Genauigkleit, Bearbeitungszeiten)). Umsatzwirkung: 0 CHF. Fokus auf interne Zeiteinsparung.
• Monat 4–6: Erste echte Use Cases definieren und auf erste qualifizierte Leads optimieren. Das System wird feinjustiert. Definieren Sie Pilotmetriken (Anzahl Leads, Zeitersparnis, Kostensenkungen) Der ROI ist noch negativ, aber die Mechanik steht.
• Monat 8–12: Die Kombination aus Automatisierung und geschärfter Zielgruppe wirkt kumulativ. Mitarbeitende sparen täglich 30–60 Minuten, weil sie keine repetitiven Aufgabebn erledigen müssen. Die Pipeline füllt sich stetig, erste grössere Abschlüsse können erzielt werden. Fokussieren Sie sich auf Skalierung und betriebswirtschaftliche KPIs (Deckungsbeitrag, EBIT, Auslastung der Mitarbeitenden)

Meine persönliche Einschätzung unter Zuhilfenahme div. Quellen:

Warum so viele KI-Initiativen scheitern

• Pilotfalle: Nur 23% der Unternehmen haben KI-Agenten wirklich skaliert; der Rest bleibt im Experimentiermodus
• Organisatorische Hürden: Integration (46%) und Datenqualität (42%) bremsen stärker als die Technik selbst
• Fehlendes Workflow-Redesign: Nur 6%, die „High Performer“, erzielen signifikante EBIT-Beiträge, weil sie Prozesse grundlegend neu denken, statt lediglich Tools „draufzuschrauben“ oder ständig hin und her wechseln. Das ist keine Strategie!

Fazit & Handlungsempfehlung (TL;DR)

• Akzeptieren Sie den Time-Lag: Planen Sie von Anfang an mit 6–12 Monaten bis zum einem klaren finanziellen Effekt / ROI. Kurzfristige 30-Tage-Wunder sind in realen Organisationen die Ausnahme, auch wenn Ihnen Medien, Influencer und Co. etwas anderes erzählen wollen! 
• Investieren Sie unebdingt in Integration und Datenqualität: Diese Punkte sind laut FAZ-Analyse (s.u.) die Hauptbremser – nicht „das falsche Modell“!
• Nicht im Gap stoppen: Die meisten geben im Monat 4–6 auf – genau dort, wo sich entscheidet, ob Ihr Unternehmen zu den High Performern gehört oder in der Pilotfalle bleibt. Machen Sie sich eine Freude und bleiben am Ball!
• Suchen Sie sich einen internen Sponsor: Ohne Commitment auf Führungsebene fehlt die Ausdauer für die Implementierungsphase.
• In eigener Sache: nutzen Sie externe Impulse: Externe Expertise öffnet Augen für neue Wege und beschleunigt den Prozess massiv – oft ist das Zögern bei den Initialkosten teurer als die Beratung selbst. 
  
  Wenn Sie Ihre KI-Initiativen gerade neu ausrichten oder diese aus der Pilotphase herausführen wollen, lohnt sich ein ehrlicher, externer Blick auf ihre Roadmap, Daten, Workflows. Stecken Sie in dieser Pilotfalle fest oder wollen Sie den Stillstand beenden? Wir helfen Ihnen, KI-Systeme mit Bodenhaftung und strategischem Weitblick (>12 Monate) umzusetzen!
  
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Quellen:
Skalierung von KI-Agenten: Hürden und Lösungen – Johannes Winkelhage – faz.net – Januar 2026: https://www.faz.net/pro/digitalwirtschaft/kuenstliche-intelligenz/skalierung-von-ki-agenten-woran-sie-bisher-scheitert-accg-200431503.html 

The State of AI: How organizations are rewiring to capture value – McKinsey & Company – mckinsey.com – März 2025: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value 

Deep Dive into McKinsey’s The State of AI in 2025 – David Hung Yang – medium.com – November 2025: https://medium.com/@david.hung.yang/deep-dive-into-mckinseys-the-state-of-ai-in-2025-from-everyone-using-ai-to-a-few-using-it-6095987cec14 

Last updated: Februar 2026