Was führt KI-Projekte zum Erfolg - 10 Top-Facts

Gastkommentar. KI-Projekte sind zu vielfältig, um sie über einen Kamm zu scheren. Der Übergang von der Entwicklung zum Einsatz gelingt selbst vielversprechenden KI-Anwendungen nicht, was nicht an der Komplexität der Technologie liegt.

Was führt KI-Projekte zum Erfolg - 10 Top-Facts

Volker Gruhn - Gründer und Vorsitzender des Aufsichtsrats des IT-Dienstleisters adesso SE

Am Anfang ist die Euphorie – und die ist meistens groß. Vor dem Start eines KI-Projekts erreichen die Erwartungen ungeahnte Höhen, nach einigen Wochen oder Monaten folgt dann die Ernüchterung. Am Ende steht nicht die erhoffte revolutionäre Verbesserung der eigenen Prozesse oder die zündende neue Serviceidee. Vielmehr wird evaluiert und gerätselt, warum das KI-Projekt nicht abheben will, kann oder - schlimmer noch - eigentlich schon gescheitert ist.

Diese Evaluation zeigt, was möglich ist und wird schnell zu einem Zustand, in dem viele KI-Initiativen auf Ewigkeit verharren, noch bevor sie auf die Zielgerade steuern. Denn trotz bester Absichten ist das KI-Projekt nun in der Falle. Es scheitert etwa beim Schritt von „das ist möglich“ zu „das ist produktiv und verdient Geld“.

Nicht weil die erarbeitete KI-Lösung nicht funktioniert, sondern weil die Verantwortlichen einigen KI-typischen Besonderheiten und Herausforderungen zu wenig Beachtung geschenkt haben.

Um ein KI-Projekt erfolgreich ins Ziel zu bringen, sollen daher Verantwortliche vor allem für die kritische Phase sensibilisiert werden. Organisatorische und zwischenmenschliche Aspekte entscheiden über den Erfolg genauso wie die Auswahl des richtigen KI-Verfahrens. Aus Sicht der IT-Dienstleisters adesso sollen Unternehmen die nachfolgenden zehn Punkte beachten.

Die 10 Erfolgsfaktoren für KI-Projekte


  1. Alle an einen Tisch
  2. Ohne Daten, keine KI
  3. Die Daten kennen
  4. Die bewusste Wahl der Anwendungsfälle
  5. Das Bild zu KI-Möglichkeiten zeichnen
  6. Das Top-Management muss an Bord
  7. Mittendrin im Unternehmen statt auswärts im Entwicklungsloft
  8. Die Integration von KI in den IT-Betrieb
  9. Die klare Definition von Verantwortungen
  10. Der Mut führt zum Erfolg

1. Alle an einen Tisch


IT-Projekte im Allgemeinen und KI-Projekte im Besonderen leben vom Austausch. Fachleute von Anwender- und Entwicklerseite, Teilnehmende mit Technologie-, Daten- und Domänenwissen: Sie alle müssen – von Anfang an – miteinander reden. Nur so findet das Projektteam die Balance zwischen technologisch Möglichem und wirtschaftlich Sinnvollem. Heißt: Von Anfang an Fachbereich und KI-Fachleute an einen Tisch setzen.

2. Ohne Daten keine KI


Dieser Zusammenhang kann nicht genug betont werden. Das Team benötigt Daten, um Modelle zu entwickeln, Ergebnisse zu bewerten und Lernerfolge zu erzielen. Mangelt es an Daten, müssen die Beteiligten erst dieses Problem lösen, bevor sie sich anderen Themen im Projekt widmen können.

3. Die Daten kennen


Das Auseinandersetzen mit den vorhandenen Daten ist das A und O des KI-Erfolgs – und zwar bevor Ressourcen und Budgets in Modellierung, Know-how-Aufbau und Werkzeuge fließen. Erst muss Klarheit über Themen wie Verfügbarkeit, Struktur oder Nutzbarkeit herrschen. Dann kann das Team die ersten Schritte in Richtung KI-Entwicklung gehen.

4. Die bewusste Wahl der Anwendungsfälle


Von Chatbot bis Predictive Maintenance, von Bild- bis Betrugserkennung: Die Bandbreite von KI-Anwendungen kennt keine Grenzen – im Gegensatz zu Ressourcen und Budgets. Aus allen Optionen auf das richtige Szenario zu setzen, ist die entscheidende Aufgabe für die Verantwortlichen. Dazu gehört ein systematischer Auswahl- und Bewertungsprozess.

5. Das Bild zu KI-Möglichkeiten zeichnen


KI-Verfahren sind für viele Unternehmen neu. Es mangelt an Erfahrungswerten, auf denen Projekte aufbauen können. Bevor es an das Entwickeln geht, sollten sich die Beteiligten mit den Potenzialen der Technologien vertraut machen. Ob Anwendungsfälle aus der eigenen Branche oder der Blick über den Tellerrand hinaus: Es gilt, zunächst ein Gefühl für das Machbare zu entwickeln.

6. Das Top-Management muss an Bord


Die Auswirkungen von KI-Projekten gehen häufig über die eigentliche Aufgabenstellung hinaus. Sie erfordern neue Kompetenzen, berühren organisatorische Aspekte und verschieben Verantwortlichkeiten. Mit einem Management im Rücken, das von KI-Initiativen überzeugt ist, können Projektteams notwendige Veränderungen leichter anstoßen und durchsetzen.

7. Mittendrin im Unternehmen statt auswärts im Entwicklungsloft


KI-Anwendungen sollten da gebaut werden, wo sie auch gebraucht werden: im Unternehmen. Mit den Menschen, die sie auch nutzen werden. Hippe Entwicklungsstudios in angesagten Szene-Stadtteilen mögen für eine Berichterstattung in den Medien sorgen. Aber die Gefahr ist groß, dass die Teams hier für den Showroom entwickeln – und nicht für den echten Einsatz.

8. Die Integration von KI in den IT-Betrieb


KI ist keine Insel in der IT, innerhalb geschäftlicher Prozesse erfüllen die Anwendungen definierte Aufgaben. Dieses Zusammenspiel müssen die Entwicklerinnen und Entwickler von Anfang an berücksichtigen. Ob Schnittstellen, Oberflächen oder Updates: Nur Lösungen, die nahtlos eingebunden sind, leisten ihren Beitrag zum Geschäft. Einzelinitiativen dagegen verpuffen, ohne wirklich Spuren zu hinterlassen.

9. Die klare Definition von Verantwortungen


Unternehmen erheben, verdichten und bearbeiten Daten, dann arbeiten KI-Anwendungen damit. Der Fluss der Daten orientiert sich dabei nicht an bestehenden Abteilungsgrenzen oder Berichtswegen. Dieser Tatsache müssen Organisationen Rechnung tragen – mit neuen Aufgabenbeschreibungen und angepassten finanziellen Anreizmodellen, die der Bedeutung von Daten gerecht werden.

10. Der Mut führt zum Erfolg


Ausprobieren, aufs falsche Pferd setzen, neue Lösungswege finden, vermeintlich gute Ideen begraben: Trotz aller Planung – und auch aller Gebote – gehört das zum Entwickeln von KI-Anwendungen dazu. Gerade größeren Organisationen fällt es schwer, mit dieser Unsicherheit umzugehen. Es bedarf Verantwortlicher, die Risiken eingehen, und Rahmenbedingungen, die dies fördern.

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