Damit KI-Projekte ans Ziel kommen Zehn Gebote gegen die Proof-of-Concept-Hölle

Viele KI-Projekte schaffen trotz hoher Erwartungen und Zustimmung oft nicht den Sprung von „das ist möglich“ zu „das ist produktiv und verdient Geld“. Was bleibt, ist ein Proof of Concept (PoC). Um dieser PoC-Hölle zu entkommen gibt der IT-Dienstleister Adesso zehn Tipps.

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Fujitsu Technology Solutions GmbH

Sinequa

Fivetran Germany GmbH

adesso AG

• 1. Von Anfang an Fachbereich und KI-Fachleute an einen Tisch setzen
  So findet sich ein Projekt, das technologisch möglich und wirtschaftlich sinnvoll ist.

• 2. Überhaupt Daten haben
  Ohne Daten kann das Team keine Modelle entwickeln, Ergebnisse bewerten und Lernerfolge erzielen.

• 3. Die Daten kennen
  Bevor die KI-Entwicklung starten kann, sollten sich die Teams mit den Daten auseinandersetzen und Themen wie Verfügbarkeit, Struktur und Nutzbarkeit abklären.

• 4. Anwendungsfälle bewusst wählen
  Da die Anwendungsoptionen für KI nahezu grenzenlos sind, ist ein systematischer Auswahl- und Bewertungsprozess im Vorfeld ratsam.

• 5. Ein Bild der KI-Möglichkeiten machen
  Um den Mangel an Erfahrung mit KI auszugleichen, empfiehlt Adesso sich mit Anwendungsfällen der eigenen Branche und auch darüber hinaus zu beschäftigen, um ein Gefühl für die Möglichkeiten von KI zu entwickeln.

• 6. Das Top-Management einspannen
  Mit dem Management mit an Bord können nötige Veränderungen leichter umgesetzt werden.

• 7. Nicht in ein Entwicklungsloft ziehen
  Die KI-Projekte sollten im Unternehmen für den Einsatz entwickelt werden.

• 8. Den IT-Betrieb ernst nehmen
  Die KI ist keine Insel in der IT sondern sollte nahtlos mit eingebunden sein.

• 9. Verantwortungen klar definieren
  KI-Anwendungen gehen in der Regel über bestehende Abteilungsgrenzen hinaus.

• 10. Mut mitbringen
  Das eingehen von Risiken oder das Ausprobieren neuer Lösungswegen gehört zum Umgang mit KI-Projekten dazu.

Prof. Dr. Volker Gruhn, Gründer und Vorsitzender des Aufsichtsrats der Adesso SE, sagt: „KI-Projekte sind zu vielfältig, um sie über einen Kamm zu scheren. Aber in Diskussionen höre ich immer wieder einen Punkt: Der Übergang von der Entwicklung zum Einsatz gelingt selbst vielversprechenden KI-Anwendungen nicht. Und das liegt nicht an der Komplexität der Technologie.“

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