Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial ganze Branchen zu revolutionieren. Trotzdem scheitern viele KI-Projekte oft schon bevor sie richtig beginnen. Doch warum ist das so? Im Folgenden findet ihr die fünf häufigsten Gründe, die zum Scheitern von KI-Projekten führen – und wie man sie vermeiden kann.
Grund 1: Missverständnis und mangelnde Kommunikation
Ein häufiges Problem in KI-Projekten ist, dass die beteiligten Stakeholder oft nicht klar kommunizieren, welches Problem tatsächlich gelöst werden soll. Dadurch entstehen Missverständnisse zwischen den Fachabteilungen, den KI-Experten und den Managern. Die Erwartungshaltungen gehen auseinander, was oft dazu führt, dass falsche Prioritäten gesetzt werden oder Projekte in die entgegengesetzte Richtung laufen.
Lösung: Eine enge Zusammenarbeit und Abstimmung zwischen Domänenexperten, KI-Experten und den beteiligten Fachabteilungen ist unerlässlich. Hier kann eine detaillierte Anforderungsanalyse helfen, die richtigen Fragestellungen und Erwartungen von Beginn an zu definieren, um Missverständnisse zu vermeiden.
Grund 2: Fehlende oder unzureichende Datenbasis
Ein gutes KI-Modell lebt von Daten. Häufig fehlt es jedoch entweder an der nötigen Datenmenge oder die Qualität der vorhandenen Daten reicht nicht aus, um ein robustes Modell zu trainieren. Dies ist ein häufig übersehener Grund, warum KI-Projekte scheitern – oft wird die Qualität der Daten erst während der Modellierung als Hindernis erkannt.
Lösung: Bevor die Modellierung begonnen wird, sollte eine gründliche Datenanalyse durchgeführt werden. Hier hilft es, im Rahmen einer Anforderungsanalyse klare Qualitätskriterien für die Daten zu definieren. Die Fachabteilungen und sogenannten „Data Owners“ sollten frühzeitig eingebunden werden, um sicherzustellen, dass die Daten verfügbar, zugänglich und in der nötigen Qualität vorhanden sind.
Grund 3: Fokus auf Technologie statt Problem
Viele Unternehmen neigen dazu, sich zu sehr auf die neuesten Technologien zu konzentrieren, ohne ausreichend zu hinterfragen, ob diese überhaupt zur Lösung des eigentlichen Problems beitragen. Ein KI-Projekt sollte nicht nur aus technologischem Enthusiasmus heraus gestartet werden, sondern stets eine klare Problemstellung im Fokus haben.
Lösung: Der technologische Aspekt sollte immer der Problemstellung untergeordnet sein. Es ist wichtig, zunächst die Anforderungen und Limitationen zu analysieren und zu überlegen, welche Technologien tatsächlich zur Lösung des Problems beitragen können. Hierbei kann ein Kriterienkatalog oder ein Proof of Concept (PoC) helfen, um sicherzustellen, dass die eingesetzten Technologien auch wirklich geeignet sind.
Grund 4: Mangelnde Infrastruktur
Viele Organisationen unterschätzen die infrastrukturellen Anforderungen, die nötig sind, um KI-Lösungen erfolgreich zu implementieren. Ohne eine flexible, skalierbare und sichere Infrastruktur können Daten nicht effizient verarbeitet und KI-Modelle nicht produktiv eingesetzt werden. Dies führt dazu, dass selbst gut durchdachte KI-Projekte an der technischen Umsetzung scheitern.
Lösung: Die Schaffung einer geeigneten Infrastruktur ist oft der erste Schritt, bevor überhaupt mit der Entwicklung eines KI-Modells begonnen wird. Hier ist es wichtig, eine skalierbare Architektur zu schaffen, die flexibel genug ist, um zukünftige Anforderungen abzudecken, und gleichzeitig die Sicherheit und Effizienz der Datenverarbeitung gewährleistet.
Grund 5: Zu komplexe Problemstellungen
Oft wird KI auf zu komplexe Probleme angewendet, die die aktuellen Fähigkeiten der Technologie übersteigen. Manche Projekte setzen sich unrealistische Ziele oder fokussieren sich auf Problemstellungen, die mit dem derzeitigen Stand der KI-Technologie nicht gelöst werden können.
Lösung: Anstatt sich direkt an hochkomplexe Aufgaben zu wagen, sollten Unternehmen sich zunächst auf sogenannte „Quick-Wins“ konzentrieren. Das bedeutet, mit kleineren, überschaubaren Problemen zu beginnen, die dennoch großes Potenzial zur Verbesserung der Prozesse oder zur Effizienzsteigerung haben. Dies schafft erste Erfolge und ermöglicht es, nach und nach komplexere Aufgaben anzugehen.
Fazit
KI-Projekte können große Erfolge erzielen, wenn sie richtig angegangen werden. Oft scheitern sie jedoch an Missverständnissen, einer unzureichenden Datenbasis, dem Fokus auf die falschen Aspekte, mangelhafter Infrastruktur oder zu komplexen Problemstellungen. Unternehmen, die diese Fehler vermeiden und ihre Projekte mit klaren Zielen, einer soliden Datenbasis und einer gut geplanten Infrastruktur angehen, haben eine deutlich höhere Erfolgswahrscheinlichkeit.
PRODATO als erfahrenes Beratungsunternehmen unterstützt Unternehmen dabei, KI-Projekte erfolgreich und lösungsorientiert zu verwirklichen. Durch eine strukturierte Anforderungsanalyse helfen wir, Missverständnisse zu vermeiden und die Problemstellung klar zu definieren. Unsere Experten für Datenmanagement und KI-Technologien stellen sicher, dass eine qualitativ hochwertige Datenbasis bereitsteht und die eingesetzte Technologie auf die Problemstellung abgestimmt ist. Zudem unterstützen wir bei der Konzeption und Implementierung einer skalierbaren, sicheren Infrastruktur, sodass Ihre KI-Lösungen nicht nur technisch, sondern auch praktisch umsetzbar sind. Mit unserer Erfahrung und einem pragmatischen Ansatz helfen wir Ihnen, erste Quick-Wins zu realisieren und Ihre langfristigen KI-Ziele zu erreichen.
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