1. Von Anfang an Fachbereich und KI-Fachleute an einen Tisch setzen
IT-Projekte im Allgemeinen und KI-Projekte im Besonderen leben vom Austausch. Fachleute von Anwender- und Entwicklerseite, Teilnehmende mit Technologie-, Daten- und Domänenwissen: Sie alle müssen – von Anfang an – miteinander reden. Nur so findet das Projektteam die Balance zwischen technologisch Möglichem und wirtschaftlich Sinnvollem.
2. Überhaupt Daten haben
Ohne Daten keine KI. Dieser Zusammenhang kann nicht genug betont werden. Das Team benötigt Daten, um Modelle zu entwickeln, Ergebnisse zu bewerten und Lernerfolge zu erzielen. Mangelt es an Daten, müssen die Beteiligten erst dieses Problem lösen, bevor sie sich anderen Themen im Projekt widmen können.
3. Die Daten kennen
Das Auseinandersetzen mit den vorhandenen Daten ist das A und O des KI-Erfolgs – und zwar bevor Ressourcen und Budgets in Modellierung, Know-how-Aufbau und Werkzeuge fließen. Erst muss Klarheit über Themen wie Verfügbarkeit, Struktur oder Nutzbarkeit herrschen. Dann kann das Team die ersten Schritte in Richtung KI-Entwicklung gehen.
4. Anwendungsfälle bewusst wählen
Von Chatbot bis Predictive Maintenance, von Bild- bis Betrugserkennung: Die Bandbreite von KI-Anwendungen kennt keine Grenzen – im Gegensatz zu Ressourcen und Budgets. Aus allen Optionen auf das richtige Szenario zu setzen, ist die entscheidende Aufgabe für die Verantwortlichen. Dazu gehört ein systematischer Auswahl- und Bewertungsprozess.
5. Ein Bild der KI-Möglichkeiten machen
KI-Verfahren sind für viele Unternehmen neu. Es mangelt an Erfahrungswerten, auf denen Projekte aufbauen können. Bevor es an das Entwickeln geht, sollten sich die Beteiligten mit den Potenzialen der Technologien vertraut machen. Ob Anwendungsfälle aus der eigenen Branche oder der Blick über den Tellerrand hinaus: Es gilt, zunächst ein Gefühl für das Machbare zu entwickeln.
6. Das Top-Management einspannen
Die Auswirkungen von KI-Projekten gehen häufig über die eigentliche Aufgabenstellung hinaus. Sie erfordern neue Kompetenzen, berühren organisatorische Aspekte und verschieben Verantwortlichkeiten. Mit einem Management im Rücken, das von KI-Initiativen überzeugt ist, können Projektteams notwendige Veränderungen leichter anstoßen und durchsetzen.
7. Nicht in ein Entwicklungsloft ziehen
KI-Anwendungen sollten da gebaut werden, wo sie auch gebraucht werden: im Unternehmen. Mit den Menschen, die sie auch nutzen werden. Hippe Entwicklungsstudios in angesagten Szene-Stadtteilen mögen für eine Berichterstattung in den Medien sorgen. Aber die Gefahr ist groß, dass die Teams hier für den Showroom entwickeln – und nicht für den echten Einsatz.
8. Den IT-Betrieb ernst nehmen
KI ist keine Insel in der IT, innerhalb geschäftlicher Prozesse erfüllen die Anwendungen definierte Aufgaben. Dieses Zusammenspiel müssen die Entwicklerinnen und Entwickler von Anfang an berücksichtigen. Ob Schnittstellen, Oberflächen oder Updates: Nur Lösungen, die nahtlos eingebunden sind, leisten ihren Beitrag zum Geschäft. Einzelinitiativen dagegen verpuffen, ohne wirklich Spuren zu hinterlassen.
9. Verantwortungen klar definieren
Unternehmen erheben, verdichten und bearbeiten Daten, dann arbeiten KI-Anwendungen damit. Der Fluss der Daten orientiert sich dabei nicht an bestehenden Abteilungsgrenzen oder Berichtswegen. Dieser Tatsache müssen Organisationen Rechnung tragen – mit neuen Aufgabenbeschreibungen und angepassten finanziellen Anreizmodellen, die der Bedeutung von Daten gerecht werden.
10. Mut mitbringen
Ausprobieren, aufs falsche Pferd setzen, neue Lösungswege finden, vermeintlich gute Ideen begraben: Trotz aller Planung – und auch aller Gebote – gehört das zum Entwickeln von KI-Anwendungen dazu. Gerade größeren Organisationen fällt es schwer, mit dieser Unsicherheit umzugehen. Es bedarf Verantwortlicher, die Risiken eingehen, und Rahmenbedingungen, die dies fördern.
