Projektmanagement und Künstliche Intelligenz 10 häufige Fehler im Projektmanagement von KI-Projekten und wie man sie vermeidet

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Trotz des Hypes um Künstliche Intelligenz (KI) und ihres enormen Potenzials, ganze Branchen zu transformieren, scheitern 70 bis 80 Prozent der KI-Projekte an mangelnder Datenqualität oder überzogenen Versprechungen. Das Project Management Institute, führende Instanz für Projektmanagement-Fachkräfte, hat zehn häufige Fehler identifiziert und erläutert, wie Unternehmen diese vermeiden können, um vielversprechende KI-Initiativen zum Erfolg zu führen.

Fehler Nr. 1: KI bedeutet nicht App-Entwicklung oder Programmierung

KI-Projekte werden häufig als typischer Programmierjob gesehen. Dabei geht es weniger um das Programmieren als um Daten.

KI-Projekte folgen anderen Prinzipien als klassische Softwareentwicklungsprojekte. Der Kern von KI liegt nicht in der komplexen Programmierung, sondern in den Daten, die sie antreiben. Dieser Unterschied ist entscheidend. Während die herkömmliche App-Entwicklung etablierten Methoden wie Agile folgen kann, erfordern KI-Projekte einen datenzentrierten Ansatz. Das bedeutet, dass die Datenerfassung, -verarbeitung und das Datenverständnis Vorrang vor dem reinen Coding haben. Wird das ignoriert, können KI-Projekte entstehen, die zwar technisch solide aber praktisch ineffektiv sind.

Fehler Nr. 2: Fehlausrichtung der Rendite

Der Start eines KI-Projekts ohne klares Ziel birgt das Risiko hoher Kosten und wenig Nutzen – wie eine Reise ohne Landkarte.

Ein häufiger Fehler ist die fehlende Ausrichtung des Projekts an konkreten Geschäftszielen. Bevor Unternehmen sich auf eine KI-Reise begeben, sollten sie sich fragen welches spezifische Problem es zu lösen gilt und ob KI eine kostengünstige Lösung bieten kann. Projekte scheitern oft an vagen Zielsetzungen oder falschen Erwartungen an den ROI. Eine klare Definition des Problems und des erwarteten Nutzens von Anfang an erhöht die Erfolgschancen erheblich.

Fehler Nr. 3: Datenmenge – das Herzblut der KI

Eine KI mit zu wenigen Daten zu füttern, ist wie eine Pflanze in der Wüste zu pflanzen – sie wird es schwer haben, dort zu gedeihen.

KI- und maschinelle Lernsysteme lernen aus Daten. Die Qualität und Quantität dieser Daten sind von entscheidender Bedeutung. Projekte scheitern oft an unzureichenden Daten, was die Lernfähigkeit des Systems und die Erstellung genauer Vorhersagen behindert. Ob es sich um überwachtes Lernen, neuronale Netze oder Entscheidungsbäume handelt, die Menge an Qualitätsdaten wirkt sich direkt auf die Effektivität der KI-Lösung aus.

Fehler Nr. 4: Datenqualität – garbage in, garbage out

Wer die KI mit schlechten Daten füttert, darf nicht überrascht sein, wenn sie Müll redet.

Das Sprichwort „garbage in, garbage out“ gilt besonders für die KI. Der Erfolg eines KI-Projekts hängt von der Qualität der Eingabedaten ab. Es ist daher nicht verhandelbar, Zeit in die Bereinigung, Umwandlung und Aufbereitung von Daten zu investieren. Daten von schlechter Qualität führen zu fehlerhaften Modellen und unzuverlässigen Ergebnissen, wodurch das KI-System ineffektiv wird.

Fehler Nr. 5: Machbarkeitsnachweis oder Verwirrungsnachweis?

Die KI in einem Labor zu betreiben, ist ein Kinderspiel, aber die reale Welt ist ein stürmisches Meer.

Machbarkeitsnachweise (Proof of Concept, POC) führen oft nicht zu erfolgreichen Anwendungen in der realen Welt. Die kontrollierte Umgebung eines POC kann reale Herausforderungen wie Datenvariabilität und Systemintegrationsprobleme verschleiern. Das Testen von KI-Lösungen in realen Szenarien ist daher entscheidend, um ihre praktische Durchführbarkeit und Wirksamkeit zu verstehen.

Fehler Nr. 6: Trainingsdaten vs. reale Daten – die große Kluft

Wer KI in einer Fantasiewelt trainiert, muss sich auf eine Realitätsprüfung gefasst machen.

Ein häufiger Fehler bei KI-Projekten ist die Annahme, dass Trainingsdaten reale Szenarien widerspiegeln. Diese Fehlausrichtung kann dazu führen, dass Modelle im Test gut funktionieren, aber in der Praxis versagen. Es ist unerlässlich, das KI-Modell zu bewerten und an die tatsächlichen Betriebsdaten und -bedingungen anzupassen.

Fehler Nr. 7: Unterschätzung der Ressourcen – der unsichtbare Eisberg

Wer denkt KI-Projekte seien ressourcenschonend, der irrt. Das ist so, als würde man erwarten, dass ein Raumschiff mit AA-Batterien betrieben werden kann.

KI-Projekte sind ressourcenintensiv und erfordern oft einen erheblichen zeitlichen und finanziellen Aufwand. Viele KI-Projekte scheitern, weil diese Anforderungen unterschätzt werden, insbesondere im Zusammenhang mit der Datenerfassung und -aufbereitung. Die Sicherstellung ausreichender finanzieller und personeller Ressourcen ist für den Erfolg jeder KI-Initiative von entscheidender Bedeutung.

Fehler Nr. 8: Vernachlässigung der KI-Wartung und -Weiterentwicklung

Ein KI-Modell erstellen und dann vergessen? Das ist so, als würde man erwarten, dass ein einmaliges Training einen für immer fit hält.

KI-Modelle sind nicht statisch. Sie müssen kontinuierlich aktualisiert und gepflegt werden, um relevant zu bleiben. Viele Organisationen versäumen es, die fortlaufende Iteration von KI-Modellen und -Daten einzuplanen. Das kann zu veralteten Modellen führen, die nicht mehr optimal funktionieren, was die Bedeutung der Lebenszyklusplanung bei KI-Projekten unterstreicht.

Fehler Nr. 9: Auf den Hype der Anbieter hereinfallen

Auf die Versprechen der Anbieter hereinfallen? Das ist so, als würde man an Einhörner glauben – magisch, aber mythisch.

Die Versprechungen der Anbieter können irreführend sein. Es ist wichtig, gründlich zu recherchieren und sicherzustellen, dass die gewählte KI-Lösung den spezifischen Projektanforderungen entspricht. Unternehmen sollten sich nicht vom Hype der Branche beeinflussen lassen, sondern sich auf Lösungen konzentrieren, die ihren tatsächlichen Anforderungen entsprechen.

Fehler Nr. 10: Das Syndrom der überzogenen Versprechen und der unzureichenden Leistung

Manche Unternehmen erwarten, dass KI all ihre Probleme löst. Dann können sie sie auch bitten, ihnen Kaffee zu kochen.

Realistische Erwartungen sind der Schlüssel. Überzogene Versprechungen darüber, was KI leisten kann, führen oft zu Projektfehlschlägen. Das Verständnis der Grenzen von KI und die klare Definition des Projektumfangs können dabei helfen, die Erwartungen zu steuern und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Überzogene Versprechen und unzureichende Ergebnisse waren das Hauptproblem, das in der Vergangenheit dazu geführt hat, dass KI-Projekte in den Winterschlaf versetzt wurden.

Der Weg zum Erfolg von KI-Projekten

Das Verständnis und die Bewältigung dieser häufigen Fallstricke sind für den Erfolg von KI-Projekten von entscheidender Bedeutung. Durch einen datenzentrierten Ansatz, die Ausrichtung der Projekte an klaren Geschäftszielen, die Sicherstellung einer angemessenen Datenqualität und -quantität, das Testen in realen Szenarien, die Planung kontinuierlicher Wartung und das Setzen realistischer Erwartungen können Organisationen die Erfolgschancen von KI-Projekten deutlich erhöhen. Künstliche Intelligenz ist ein leistungsstarkes Werkzeug, dessen Effektivität jedoch davon abhängt, wie gut es verstanden, implementiert und gewartet wird.

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