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KI und Hundebabys: Warum KI-Projekte scheitern, wenn sie erfolgreich sind
31.05.2024 Aktuell wird in Unternehmen sehr viel über Künstliche Intelligenz nachgedacht und ausprobiert. Doch das eigentliche Problem kommt danach.
Herauskristallisiert haben sich folgende Knackpunkte, warum ein KI-Pilot anders funktioniert als die unternehmensweite Einführung:
- Daten-Genügsamkeit:
Für einen Piloten sind aufgrund seiner begrenzten Natur weniger Daten notwendig als für die finale Einführung. Ob also etwas für den Alltagsbetrieb fehlt, zeigt sich eventuell erst später.
- Technisches Insel-Dasein:
Der Pilot läuft losgelöst vom Restunternehmen. Widerstände anderer Abteilungen und abteilungsbezogene technische Hürden tauchen erst später auf: So sind etwa die Hälfte der Tools, die KI-Verantwortliche nutzen, Insellösungen. So wird es kompliziert beim Rollout, wenn man die KI für mehrere Abteilungen nutzbar machen will.
- Abgespeckter Funktionsumfang:
Im Piloten wird ein MVP - Minimum Viable-Product - mit begrenztem Funktionsumfang verwendet. Diese abgespeckte Anwendung lässt also keine Schlüsse auf die volle Palette von Problemen zu, die sich im Echtbetrieb auftun.
- Zu wenig Zeit zum Nachbessern:
Je komplexer eine Lösung ist, um so länger dauert es, bis die wirklich gewichtigen Fehler auftauchen. Wie bei einem Motor im Auto, den man einfahren muss, ist es auch bei einer KI-Lösung so. Doch gierige Product-Owner drängen oft auf schnelle Einführung. Und der noch nicht entdeckte Fehler rutscht mit in den Rollout.
- Welpenschutz:
Man arbeitet im Piloten losgelöst von den Unternehmensregeln in einem Schutzraum - die Konflikte sind also überschaubar und nehmen zu, sobald man die unternehmensweite Einführung anpackt.
Ihr Joachim Graf
Herausgeber
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