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Vor einem Jahr haben wir an dieser Stelle noch über benötigte KI-Skills geschrieben. Inzwischen hat sich die Lage verändert: Unternehmen suchen nach Ansätzen, um untote KI-Pilotprojekte wiederzubeleben. Endlose Zyklen des Testens und Optimierens ohne greifbare Ergebnisse verschwenden Millionen von Euro sowie fachliche Ressourcen.
Es reicht nicht aus, gut anzufangen, man muss auch erfolgreich abschließen. Um sich in diesem tückischen Terrain zurechtzufinden, braucht es Disziplin und Unnachgiebigkeit.
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Es folgen zehn Strategien, die alle kritischen Aspekte abdecken, von der Datenintegrität und der Entwicklungsgeschwindigkeit bis hin zur Teamkompetenz und der Zustimmung der Geschäftsleitung. Wenn Sie die Ansätze beherzigen, haben Sie eine Chance, Ihre KI-Initiativen von einem Posten im verschwendeten Budget zu einer erfolgreichen, skalierbaren Lösung aufzuwerten.
1. Daten
Wenn Sie die Datenqualität vernachlässigen, sind Sie dem Untergang geweiht. Ihre KI ist nur so gut wie die Daten, aus denen sie lernt. Große Datenmengen sind verführerisch, aber mehr ist nicht besser, wenn es sich beispielsweise um Datenmüll handelt.
Investieren Sie daher in Data Governance. Das bedeutet: Daten rigoros validieren und bereinigen sowie kontinuierliche Qualitätskontrollen. Priorisieren Sie Relevanz und Präzision und verwerfen Sie alles, was nicht den höchsten Standards entspricht. Wenn Ihr Fundament schwach ist, wird Ihre gesamte KI-Struktur zusammenbrechen.
2. Coding
Verschwenden Sie keine Zeit mehr mit dem Versuch, das Rad neu zu erfinden. Nutzen Sie wiederverwendbare Code-Bibliotheken und Frameworks, um Ihren Entwicklungsprozess zu beschleunigen.
Führen Sie modulare, wartbare Coding-Verfahren ein. Dabei geht es nicht nur darum, Zeit zu sparen, sondern auch darum, Konsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Nutzen Sie zudem vorhandene Lösungen. Wenn Sie nicht darauf zurückgreifen, verschwenden Sie Ressourcen und sorgen für endlose Verzögerungen.
3. Tech-Stack
Mit einem aufgeblähten Tech-Stack wird Ihr Projekt scheitern. Vereinfachen und standardisieren Sie Tools und Plattformen, und verwenden Sie integrierte Lösungen, um Reibungsverluste zu minimieren. Jedes Tool sollte einen klaren, wesentlichen Zweck haben. Widerstehen Sie der Versuchung, unnötige Komplexität hinzuzufügen.
Ein gestraffter Tech-Stack steigert die Effizienz und reduziert die technischen Schulden. Wenn Ihre Tools nicht nahtlos zusammenarbeiten, sind Sie auf dem besten Weg ins Chaos.
4. Framework
Ein solider Rahmen ist nicht verhandelbar. Legen Sie klare Ziele fest, definieren Sie Erfolgsmetriken und skizzieren Sie den Entwicklungsprozess vom ersten Tag an. Ohne einen detaillierten Fahrplan wird Ihr Projekt ziellos vor sich hin dümpeln.
Geben Sie strenge Regeln vor, an die sich die Teams halten müssen, und passen Sie diese nur an, wenn es absolut notwendig ist. Ein klar definierter Rahmen sorgt dafür, dass Ihr Projekt auf dem richtigen Weg ist, verhindert eine Ausweitung des Projektumfangs und gewährleistet zeitgerechte Fortschritte.
5. A-Team
Geben Sie sich nicht mit Mittelmäßigkeit zufrieden. Ihr KI-Pilotprojekt braucht die besten Köpfe, also stellen Sie ein Team von Experten zusammen. Dazu gehören Data Scientists, Entwickler, Fachexperten und Projektmanager.
Fachwissen ist in jeder Phase entscheidend - von der Datenaufbereitung bis zur Bereitstellung der Modelle erfordert jeder Schritt erstklassige Fähigkeiten. Investieren Sie in Talente und kontinuierliches Lernen. Ein Team, das nicht auf dem neuesten Stand der Technik ist, wird Ihr Projekt in Vergessenheit geraten lassen.
6. Iterationen
Stagnation ist das Totenglöckchen der Innovation. Machen Sie sich die agile Denkweise zu eigen: planen, ausführen, überprüfen und verfeinern. Rapid Prototyping und kontinuierliche Feedbackschleifen sind unerlässlich. Dieser Ansatz beschleunigt die Entwicklung und sorgt dafür, dass Ihr Pilotprojekt mit den Zielen übereinstimmt.
Passen Sie sich zudem schnell an veränderte Anforderungen an. Ein agiler Ansatz sorgt dafür, dass Ihr KI-Projekt dynamisch und reaktionsschnell bleibt. Bleiben Sie in Bewegung und verbessern Sie sich, oder Sie fallen zurück.
7. Skalierung
Planen Sie nicht für die Pilotphase, sondern für die Produktion. Entwerfen Sie Ihre KI-Systeme von Anfang an im Hinblick auf Skalierbarkeit. Dafür müssen Sie zukünftige Anforderungen vorwegnehmen und flexibel bauen. Ein Pilotprojekt, das nicht skaliert werden kann, ist eine Sackgasse, daher sollte jede Entscheidung Wachstum und Expansion ermöglichen.
Denken Sie groß und stellen Sie sicher, dass Ihr Pilotprojekt das Potenzial hat, sich zu einer umfassenden Lösung zu entwickeln. Wenn Sie nicht für die Skalierung planen, planen Sie fürs Scheitern.
8. Management
Ohne die Zustimmung der Geschäftsleitung ist Ihr Projekt ein Fehlstart. Sichern Sie sich die Unterstützung der obersten Führungsebene, um sicherzustellen, dass Ihr KI-Pilotprojekt die notwendigen Ressourcen und Aufmerksamkeit erhält.
Vermitteln Sie einen klaren ROI und strategische Vorteile. Der Nachweis des Werts und der potenziellen Auswirkungen Ihres Projekts ist von entscheidender Bedeutung, um die Unterstützung der Geschäftsleitung zu gewinnen und zu erhalten.
Regelmäßige Aktualisierungen und Transparenz sind ebenfalls wichtig. Halten Sie die Beteiligten auf dem Laufenden und binden Sie sie ein, um ihr Engagement und ihre Investitionen aufrechtzuerhalten.
9. Endanwender
Die Bedürfnisse der User zu ignorieren, ist ein weiterer Weg in den Misserfolg. Sprechen Sie von Anfang an mit den Personen, die Ihre KI-Lösung letztendlich nutzen werden. Führen Sie gründliche Bedarfsanalysen durch und sammeln Sie kontinuierlich Feedback, um sicherzustellen, dass Ihr Projekt relevant und benutzerfreundlich bleibt.
Beziehen Sie den Input der Anwender in jede Phase der Entwicklung mit ein. Eine KI-Lösung, die die Erwartungen der Endbenutzer nicht erfüllt, stößt auf Widerstand und wird nur selten angenommen.
10. Security
KI-Projekte sind oft mit sensiblen Daten und komplexen rechtlichen Anforderungen verbunden. Implementieren Sie von Anfang an strenge Sicherheitsmaßnahmen. Schützen Sie die Integrität, Vertraulichkeit und Verfügbarkeit von Daten.
Seien Sie den gesetzlichen Anforderungen immer einen Schritt voraus, und überprüfen Sie Ihre Verfahren regelmäßig, um zu gewährleisten, dass Branchenstandards und Vorschriften eingehalten werden. Werden diese Aspekte nicht beachtet, kann dies zu rechtlichen Problemen und Vertrauensverlust führen. (ajf/jd)