Generative KI-Projekte scheitern oft aufgrund von Governance-Mängeln, schlechter Datenqualität und unerwarteten Kostensteigerungen, wie eine Studie mit Beispielen aus verschiedenen Unternehmen zeigt. Ein prominentes Beispiel ist der Supermarkt-Chabot „Savey-Meal-Bot“, der gefährliche und schockierende Rezeptideen vorschlug. Andere Fallstricke umfassen unzureichende Aufsicht, unvorhersehbare Nutzungsverhaltensweisen und hohe Kosten für Datenspeicherung und Backups.