Die häufigsten Gründe für das Scheitern von KI in SharePoint

• Datenchaos statt Datenbasis. In den meisten Unternehmen ist Wissen über Jahre gewachsen und dabei verstreut: in SharePoint-Bibliotheken, Teams-Chats, E-Mail-Postfächern und Netzlaufwerken. Oft existieren mehrere Versionen desselben Dokuments, ohne dass erkennbar ist, welche aktuell ist. Für eine KI, die auf diesen Daten arbeitet, gilt dasselbe Prinzip wie für jedes andere System: Garbage in, garbage out. Unstrukturierte, inkonsistente oder doppelte Inhalte führen zu unpräzisen oder schlicht falschen KI-Ergebnissen.

• Fehlende Metadaten und Taxonomie. SharePoint-Portale ohne konsequente Ordnerstruktur, Verschlagwortung oder Navigationskonzept sind für Menschen schon schwer zu durchschauen – für eine KI, die Kontext und Beziehungen zwischen Inhalten verstehen muss, sind sie es erst recht. Ohne klare Struktur kann ein KI-System nicht zuverlässig einordnen, welche Inhalte relevant, aktuell oder autoritativ sind.

• Fehlende Governance und Verantwortlichkeiten. Wer pflegt welche Inhalte? Wer entscheidet, was archiviert wird? Ohne klare Standards und Zuständigkeiten wuchert ein Portal unkontrolliert weiter und jedes KI-Projekt, das darauf aufsetzt, erbt dieses Chaos.

• Isolierte Pilotprojekte ohne Anbindung an echte Prozesse. Viele KI-Initiativen starten als Proof of Concept, bleiben aber technologiegetrieben und ohne klaren Bezug zu den tatsächlichen Geschäftsprozessen. Der Sprung vom Pilotprojekt in den produktiven, von den Mitarbeitenden akzeptierten Regelbetrieb gelingt selten von allein.

• Mangelnde Nutzerakzeptanz. Selbst technisch einwandfreie KI-Lösungen scheitern, wenn Mitarbeitende ihnen nicht vertrauen oder sie als zusätzliche Komplexität statt als Erleichterung erleben.