Die meisten KI-Projekte, die scheitern, scheitern nicht am Modell. Sie scheitern an drei anderen Stellen: fehlendem Use-Case-Scope, unklaren Erfolgskriterien und übersprungenen Review-Gates.
Fehlender Use-Case-Scope bedeutet: Das Projekt startet mit „wir wollen KI im Kundenservice einsetzen" statt mit einer konkreten, abgegrenzten Aktivität. Agentic AI braucht klare Grenzen — was darf der Agent tun, was explizit nicht, wo liegt die menschliche Kontrollinstanz?
Unklare Erfolgskriterien bedeutet: Nach sechs Wochen kann niemand sagen, ob der Pilot erfolgreich war. Keine definierten KPIs vor dem Start, keine Baseline, keine Abbruchkriterien. Ergebnis: Der Pilot wird verlängert oder still eingestellt.
Übersprungene Review-Gates bedeutet: Aus Zeitdruck werden Validierungsschritte weggelassen. Outputs werden nicht systematisch geprüft, bevor sie in produktive Prozesse fließen. Das erzeugt technische Schulden und Vertrauensverluste im Team.
Das AADEF-Framework und der UCU-Standard adressieren genau diese drei Punkte — bevor die erste Zeile Code geschrieben wird. Nicht als Bürokratie, sondern als Grundlage für einen Piloten, der steuerbar und auswertbar ist.
Wer KI-Projekte skalieren will, muss lernen, sie aufzusetzen. Nicht schneller, sondern sorgfältiger.