KI-Projekte erfolgreich umsetzen

Für eilige Leser:

• Prognostisch vs. Generativ: Verstehen Sie den Unterschied zwischen prognostischer und generativer KI und warum diese Unterscheidung für den Erfolg Ihrer KI-Projekte entscheidend ist.
• KI-Agenten der Zukunft: Erfahren Sie, wie KI-Agenten die Automatisierung verändern und welche Potenziale in Bereichen wie Vertrieb, Helpdesk und Informationsrecherche schlummern.
• 5 Erfolgsfaktoren: Lernen Sie die fünf wichtigsten Faktoren kennen, um Ihre KI-Projekte erfolgreich umzusetzen – von Datenqualität bis zum Management von Komplexität.

Am 3. April 2025 fand im Business + Innovation Center Kaiserslautern der InnoFACTOR Workshop statt – ganz im Zeichen des Themas „Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen“. Business Automatica GmbH präsentierte praxisnahe Einblicke in erfolgreich realisierte KI-Projekte und zeigte auf, wie Unternehmen die Potenziale von Künstlicher Intelligenz gezielt nutzen können, um KI-Projekte erfolgreich umzusetzen. Ziel des Vortrags war es, den Teilnehmenden einen realistischen Blick auf die Chancen und Herausforderungen moderner KI-Anwendungen zu ermöglichen.

Unterschiedliche Arten von KI-Projekten verstehen

Bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen zeigt sich immer wieder: Nicht die Technologie selbst, sondern das richtige Verständnis ihrer Möglichkeiten und Grenzen entscheidet darüber, ob Unternehmen KI-Projekte erfolgreich umsetzen können.

Bevor wir uns eingehender mit der Thematik befassen, ist es wichtig, zwei wesentliche Kategorien von KI-Projekten zu differenzieren: prognostische und generative KI. Diese Unterscheidung ist von zentraler Bedeutung, da sie jeweils unterschiedliche Ansätze verlangt und unterschiedliche Stärken sowie Schwächen mit sich bringt.

Was KI wirklich kann – und was nicht

Für den Erfolg eines KI-Projekts ist ein realistisches Verständnis deren Fähigkeiten entscheidend. Wie bereits erwähnt, kann KI hervorragend Texte verstehen und zusammenfassen, statistische Verfahren auf Daten anwenden, Bilder, Videos und Musik erstellen und analysieren bis hin zur Entwicklung von Software.

Trotz aller beeindruckenden Fähigkeiten stößt Künstliche Intelligenz auch an klare Grenzen. Sie ist nicht in der Lage, echtes logisches Denken oder tiefgehendes Schlussfolgern im menschlichen Sinne zu leisten. Auch bei Rechenaufgaben zeigt sich ihre Schwäche – komplexere Berechnungen führen oft zu fehlerhaften Ergebnissen. Hinzu kommt, dass KI-Modelle nicht immer verlässlich arbeiten: Sie neigen dazu, sogenannte „Halluzinationen“ zu erzeugen – also sachlich falsche oder erfundene Informationen. Wirklich komplexe Probleme können sie nicht eigenständig lösen.

Diese Limitierungen müssen bei der Planung und Umsetzung von KI-Projekten berücksichtigt werden. KI ist kein Allheilmittel, sondern ein spezialisiertes Werkzeug. Erfolgreiche Projekte nutzen KI dort, wo sie wirklich stark ist – und ergänzen sie gezielt durch Fachwissen, Kontrolle und klare Zieldefinitionen.

KI-Agenten: Die Zukunft der Automatisierung

Ein besonders spannender Trend sind sogenannte KI-Agenten. Sie übernehmen eigenständig Aufgaben, koordinieren Tools über Schnittstellen und führen Prozesse autonom aus – bis zur erfolgreichen Erledigung.

KI-Projekte erfolgreich umsetzen: Die 5 wichtigsten Erfolgsfaktoren

Auf Grundlage unserer praktischen Erfahrungen haben sich fünf zentrale Erfolgsfaktoren herauskristallisiert, die maßgeblich dazu beitragen, um auch Ihre KI-Projekte erfolgreich zu realisieren:

• Ausprobieren statt annehmen: KI ist ein Praxisfeld – was zählt, sind Erfahrungen, nicht Theorien.

• Datenqualität ist der Schlüssel: Nur vollständige, gut strukturierte Daten führen zu verlässlichen Ergebnissen.

• Systeme integrieren: KI muss in Ihre bestehende IT-Umgebung passen – nur so bringt sie echten Mehrwert.

• Fachliches Verständnis: Wer die Domäne nicht versteht, kann keine sinnvolle KI-Lösung bauen.

• Komplexität managen: KI-Projekte sind vielschichtig – klarer Fokus und gutes Projektmanagement sind essenziell.

Fazit und Handlungsempfehlungen

Künstliche Intelligenz ist ein mächtiges Werkzeug. Unternehmen, die KI Projekte erfolgreich umsetzen möchten, brauchen neben technischem Know-how auch ein realistisches Bild ihrer Möglichkeiten und Grenzen.

Wichtig ist:

• Zwischen prognostischer und generativer KI unterscheiden
• Datenqualität sicherstellen
• Anforderungen klar formulieren
• Iterative Entwicklung nutzen
• Grenzen erkennen und Defizite kompensieren
• Nur durch die Kombination von technischem Know-how, fachlichem Verständnis und organisatorischer Einbettung können nachhaltige Erfolge entstehen.

„Die Potenziale von KI sind enorm – Unternehmen, die heute klug investieren, sichern sich morgen einen entscheidenden Vorsprung.“

Über Business Automatica GmbH:

Business Automatica senkt Prozesskosten durch Automatisierung manueller Tätigkeiten, hebt die Qualität beim Datenaustausch in komplexen Systemarchitekturen und verbindet On-premise Systeme mit modernen Cloud- und SaaS-Architekturen. Angewandte künstliche Intelligenz im Unternehmen ist dabei ein integraler Bestandteil. Zudem bietet Business Automatica auf Cybersicherheit ausgerichtete Automatisierungslösungen aus der Cloud.