Für eilige Leser:

• Von Theorie zur Praxis: Erfahren Sie, wie KI-Projekte Sie KI-Projekte erfolgreich umsetzen und welche Grundlagen dafür entscheidend sind.
• Fehler vermeiden, Erfolg maximieren: Entdecken Sie die häufigsten Stolpersteine in KI-Projekten – und wie Sie diese elegant umgehen können.
• Schrittweise zur Perfektion: Lernen Sie, wie Sie mit klar definierten Zielen und MVP-Strategien Ihre KI-Projekte erfolgreich umsetzen. 
• Praktische Tipps: Von smarter Datenqualität bis zur kontinuierlichen Optimierung – nutzen Sie bewährte Strategien für nachhaltigen KI-Erfolg.

Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet völlig neue Möglichkeiten der Wertschöpfung. Von intelligenten Chatbots, die den Kundenservice rund um die Uhr gewährleisten, bis hin zu ausgefeilten Prognosesystemen, die geschäftskritische Entscheidungen unterstützen – die Einsatzmöglichkeiten erscheinen nahezu grenzenlos.

Doch während die Verlockung groß ist, KI-Projekte schnell zu implementieren, zeigt die Praxis: Viele dieser ambitionierten Vorhaben erreichen nie ihr volles Potenzial oder scheitern sogar vollständig. Die gute Nachricht ist: Die häufigsten Stolpersteine lassen sich mit der richtigen Vorbereitung und Herangehensweise elegant umgehen.

KI-Projekte erfolgreich umsetzen

Bevor Sie sich in Ihr KI-Abenteuer stürzen, ist es essentiell zu verstehen, wodurch sich KI-Projekte von klassischen IT-Projekten unterscheiden. Der fundamentale Unterschied liegt in der Natur der Technologie selbst: Während traditionelle IT-Systeme nach fest programmierten Regeln arbeiten, basieren KI-Systeme auf Lernprozessen. Sie entwickeln sich kontinuierlich weiter und werden umso leistungsfähiger, je hochwertiger die Daten sind, mit denen sie trainiert wurden und kontinuierlich trainiert werden. Dabei ist das Ergebnis immer wahrscheinlichkeitsbehaftet. D.h. 100%ige Sicherheit gibt es mit KI nicht.

Dies bedeutet für Sie als Projektverantwortliche oder Entscheider: Eine sorgfältige strategische Planung der Anwendungsfälle ist mindestens genauso wichtig wie die technische Implementierung. Lassen Sie uns gemeinsam die häufigsten Fehler betrachten, die Ihnen bei der Umsetzung Ihrer KI-Projekte begegnen können.

Fehler 1: Unzureichende Definition der inhaltlichen Aufgabe

Ein zentrales Hindernis für den Projekterfolg zeigt sich häufig bereits in der Analysephase. Ein typischer Fehler bei KI-Projekten ist eine ungenaue oder unklar definierte Aufgabenstellung. Wenn das Ziel des Projekts nicht eindeutig formuliert ist, kann es zu Missverständnissen kommen, sowohl innerhalb des Teams als auch mit den Stakeholdern. Dies führt oft zu einer ineffizienten Nutzung von Ressourcen und Zeit.

Häufig begegnet man Zielsetzungen wie: “Wir möchten KI in unsere Prozesse integrieren” oder “Wir brauchen auch etwas mit künstlicher Intelligenz”. Solche vagen Formulierungen sind der sichere Weg in die Sackgasse. Denn: KI ist kein Allheilmittel für unzureichendes menschliches Nachdenken über Ziel und Aufgabe.

Stellen Sie sich vor, Sie würden ein Haus bauen und dem Architekten lediglich mitteilen: “Bauen Sie mir etwas Schönes.” Die Wahrscheinlichkeit, dass das Endergebnis Ihren tatsächlichen Bedürfnissen entspricht, wäre verschwindend gering. Genauso verhält es sich bei KI-Projekten.

Die professionelle Lösung

Um Ihre KI-Projekte erfolgreich umzusetzen sollten Sie ausreichend Zeit in die Formulierung konkreter, messbarer Ziele investieren. Nutzen Sie dabei die bewährte SMART-Methodik:

Wenn klar ist, welche konkrete Aufgabe bzw. Aufgaben innerhalb eines Anwendungsfalles die KI lösen soll, dann haben Sie den ersten Schritt in die richtige Richtung getan.

Fehler 2: Zu ambitionierter Funktionsumfang

Die erste Begeisterung für KI führt oft zu übermäßigem Enthusiasmus: “Wenn wir schon dabei sind, können wir doch gleich…” Diese verständliche Euphorie birgt jedoch erhebliche Risiken. Ein zu großer Funktionsumfang gleicht dem Versuch, einen Marathon zu sprinten – Sie verlieren schnell die Puste, bevor Sie Ihr eigentliches Ziel erreichen.

Zudem ist KI heute noch nicht so leistungsfähig und “intelligent”, mit umfassenden Aufgabenstellungen und Problemen umzugehen. Es fehlt den KI-Plattformen einfach an analytischen Fähigkeiten, auch wenn OpenAI GPT o1 das suggerieren.

Die strukturierte Herangehensweise

Orientieren Sie sich am Konzept des Minimum Viable Product (MVP). Konzentrieren Sie sich zunächst auf eine Kernfunktion, die bereits einen messbaren Mehrwert bietet. Definieren Sie klar abgrenzbare Aufgaben, welche mithilfe von KI erfüllt werden sollen. Sobald diese erfolgreich abgeschlossen ist, kann das Projekt schrittweise erweitert werden. 

Unser Praxisbeispiel zeigt, wie ein schrittweises KI-gestütztes System entwickelt werden kann, um den Herausforderungen des E-Mail-Managements zu begegnen.

Phase 3: Integration einer Sentiment-Analyse (Stimmungsanalyse)

Fehler 3: Vernachlässigung erfolgskritischer technischer Aspekte

Stellen Sie sich vor, Sie würden ein Hochhaus auf sandigem Untergrund errichten – ohne vorherige Bodengutachten. Genauso riskant ist es, technische Grundvoraussetzungen bei KI-Projekten zu unterschätzen. Die drei kritischsten Faktoren sind:

Da große Sprachmodelle die Basis von generativer KI sind und selbst keine Suchmaschine darstellen, benötigen Sie unbedingt gute Daten, auf die sie diese Sprachmodelle anwenden. Machen Sie sich klar, welche Aktion die KI mit Ihren Daten vollführen soll und prüfen Sie, ob der von Ihnen intendierte KI-Ansatz der richtige ist.

Zudem sollten Sie die Erfolgskriterien klar ausformulieren, sodass Sie von diesen rückwärts die technische Umsetzung prüfen und etwaige Lücken frühzeitig identifizieren und lösen.

Fehler 4: Verwechslung von KI und Automatisierung

Eine weitere häufige Fehlannahme ist, KI als eine Art „All-in-One-Lösung“ für alle Automatisierungsprozesse zu sehen. Viele Unternehmen versuchen, Automatisierungssysteme und KI-Plattformen miteinander zu vermischen, ohne deren fundamentale Unterschiede zu verstehen. Um den Unterschied klar zu machen, können Sie sich folgende Analogie vorstellen:

Automatisierung ist wie ein präzises Fließband in einer Fabrik: Es führt immer wieder die gleichen, vordefinierten Schritte aus, ohne von diesen abzuweichen. Die Abläufe sind in einem gewissen Maß vorhersehbar und basieren auf zuvor festgelegten Regeln und Prozessen. Die Stärke der Automatisierung liegt in ihrer Effizienz und Zuverlässigkeit für klar strukturierte Aufgaben.

KI hingegen ähnelt einem flexiblen, lernbereiten Assistenten: Sie erkennt Muster, verarbeitet Daten auf intelligente Weise, passt sich an neue Situationen an und kann eigenständige Entscheidungen treffen. Ihre Fähigkeit, dazuzulernen, macht sie besonders geeignet für komplexe, dynamische Anforderungen. Jedoch bietet KI Ihnen keine 100%ige Sicherheit in Hinblick auf die Ergebnisse, da ihr Kern wahrscheinlichkeitsbehaftet ist.

Erklärung am Praxisbeispiel

Übertragen auf das Beispiel des E-Mail-Managements lässt sich der Unterschied wie folgt anschaulich darstellen:

Automatisierung: Eine automatische E-Mail-Bestätigung mit standardisiertem Text – schnell und effizient, jedoch weniger individuell  und ohne Berücksichtigung des spezifischen Kontexts.

KI: Eine intelligente Analyse der Anfrage mit der Möglichkeit, personalisierte Antworten zu erstellen – kontextbewusst, individuell und gleichermaßen effizient. Jedoch folgt das Ergebnis keinem exakt zuvor vorgegebenen Lösungspfad. So kann die Antwort auch etwas überraschen und bei jedem Durchlauf anders aussehen.

In der Praxis ist der Einsatz von KI ein Teil einer Automatisierungslösung. So werden die semantischen Fähigkeiten von KI, d.h. das Verstehen von Sprache und Mustern in allen Formen, dazu verwendet, um Inhalte zu interpretieren und daraus die richtigen Handlungen mit den erkannten Inhalten zu setzen. Dabei versteht die KI auch, welche Schnittstellen und “Tools” sie wie benutzen muss. Das ist der Kern der sogenannten KI-Agenten.

Fehler 5: Das “Set-and-Forget”-Syndrom

Vielleicht kennen Sie die Situation: Das Projekt ist erfolgreich implementiert, alle sind zufrieden – und dann? Viele Unternehmen behandeln ihre KI-Systeme wie einen Autopiloten. Doch auch der beste Autopilot braucht einen wachsamen Piloten.

Fehlerfälle müssen automatisch entdeckt, korrigiert oder eskaliert werden. Sonst wird selbst eine niedrige Fehlerquote zu unbefriedigenden Ergebnissen führen, was die erfolgreiche Umsetzung von KI-Projekten gefährdet.

Praktische Implementierungsstrategien

Um Ihre KI-Projekte erfolgreich umsetzen zu können, empfehlen wir Ihnen folgendes Vorgehen:

Vorbereitungsphase

• Durchführung einer gründlichen funktionalen Bedarfsanalyse: Was wollen Sie genau erreichen? Wie sieht der Zielzustand aus?
• Definition messbarer Erfolgskriterien: An welchen Zahlen und Fakten machen Sie fest, ob das Projekt für Sie ein Erfolg ist?
• Zusammenstellung eines qualifizierten Projektteams: Wer bringt vor allem funktionales internes Wissen um die Geschäftsprozesse mit? Wer liefert technische Informationen zu und ermöglicht den zugang zu IT-Systemen sowie Daten?

Implementierungsphase

• Entwicklung eines Prototyps: Wenn es Ungewissheit bei erfolgsentscheidenden Kriterien gibt, ist das Ausprobieren und Sicherstellen dieser Funktionen der Königsweg.
• Iterative Verbesserungen: Konzentration auf die wesentlichen gewünschten Funktionalitäten, die technisch anspruchsvoll sind. Perfektion kann später immer noch erreicht werden.
• Kontinuierliche Qualitätssicherung: Sind die Ergebnisse zufriedenstellend? Werden die Erfolgskriterien und Erwartungen erfüllt? Wenn nein, frühzeitig eskalieren, analysieren und korrigieren lassen.

Betriebsphase

• Regelmäßige Erfolgskontrolle
• Optimierung und Fine-Tuning des Systems: Oftmals gelingt das erst im Betrieb, weil erst dann alle Daten und Umgebungsparameter vorliegen und einwirken.
• Anpassung an neue Anforderungen: Mit dem Essen kommt der Hunger – versprochen.

Fazit

KI-Projekte bieten enormes Potenzial für Unternehmen, um Kosten sowie Aufwände zu senken sowie die Produktivität sowohl von Kernprozessen als auch von Verwaltungsarbeiten signifikant zu steigern. Jedoch bergen sie auch Herausforderungen. Wenn Sie diese typischen Fehler vermeiden, können Sie die Chancen, ein erfolgreiches KI-Projekt zu realisieren, erheblich steigern. Klar definierte funktionale sowie technische Ziele, ein fokussierter Funktionsumfang, technisches Know-how um die unterschiedlichen KI-Technologien sowie Plattformen, das Verständnis für den Unterschied zwischen KI und Automatisierung bzw. deren wechselseitige Ergänzung sowie eine kontinuierliche Betreuung der KI-Modelle sind entscheidend, um langfristige Erfolge zu erzielen. Durch eine gut geplante und sorgfältig ausgeführte Umsetzung können Sie das Potenzial von KI voll ausschöpfen und gleichzeitig Risiken minimieren.

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.