Fail and Learn: Gescheiterte KI-Projekte verstehen

Künstliche Intelligenz wird an Hochschulen mit hohen Erwartungen eingeführt – und scheitert dennoch häufig. Nicht an der Technologie, sondern an fehlender Governance, unklaren Rollen, unrealistischen Zielen oder kulturellen Widerständen. Zwischen Innovationsdruck und Regulierungsanforderungen entstehen Projekte, die technisch funktionieren, organisatorisch jedoch ins Leere laufen. Die Session analysiert typische Scheitermuster und leitet konkrete Lernpunkte ab. Teilnehmende reflektieren eigene Erfahrungen und identifizieren strukturelle Faktoren, die über Erfolg oder Misserfolg von KI-Initiativen entscheiden.