5 Fehler die man bei der KI-Roadmap vermeiden sollte

Nur weil eine KI-Roadmap entwickelt wurde, bedeutet das nicht, dass man vor Fehlern gefeit ist oder nicht auf Abwege geraten kann. Häufig schleichen sich Fehler ein, oder wichtige Aspekte werden übersehen.

Hier sind die 5 häufigsten Fallstricke aus unserer Beratungspraxis, auf die du achten solltest, um dein KI-Projekt erfolgreich zu gestalten.

1 Unklare Ziele und übertriebene Erwartungen an KI vermeiden

Insbesondere bei Trend-Themen, wie KI neigen viele dazu, voreilig und voller Enthusiasmus zu handeln. Es gibt große Ideen und daran geknüpfte, hohe Erwartungen. Doch dabei wird oft ein entscheidender Schritt übersprungen: die Analyse der Ist-Situation, einschließlich einer Machbarkeits- und Kosten-Nutzen-Analyse. Viele gehen fälschlicherweise davon aus, dass KI-Lösungen sofort einsatzbereit sind, vollständig eigenständig arbeiten und perfekte Ergebnisse liefern. In Wirklichkeit basieren KI-Modelle jedoch auf Datenmustern und -regeln, die nicht immer direkt verfügbar oder beeinflussbar sind.

Es ist wichtig, einen Veränderungswillen zu zeigen, wenn man sich einem Thema wie KI widmet. Doch dieser Enthusiasmus sollte nicht dazu führen, dass wesentliche Schritte übergangen werden und das Ergebnis am Ende enttäuscht.

2 Der Fokus liegt auf der Optimierung der Geschäftsprozesse

Viele KI-Roadmaps fokussieren sich zu stark auf technische Aspekte und bestehen aus einer Reihe technischer Implementierungspakete, die von einem externen Partner ausgeführt werden. Obwohl dies ein wichtiger Bestandteil der Umsetzung ist, berücksichtigt eine solche Roadmap nicht die Komplexität und die Abhängigkeiten, die für den Erfolg des KI-Projekts entscheidend sind.

Nach mehreren Jahren Berufserfahrung und zahlreichen erfolgreichen KI-Implementierungen haben wir eine vierstufige KI-Roadmap entwickelt, die alle wichtigen Aspekte einer erfolgreichen Einführung von KI aufgreift. Der erste entscheidende Schritt sollte eine klare Zieldefinition sein. Zentrale Fragen sind:

Welcher Prozess soll optimiert werden und ist der Prozess bereits optimal modelliert bzw. was kann noch verbessert werden? Eine fundierte Analyse der Prozesslandschaft ist wichtig, um sicherzustellen, dass das KI-Projekt am Ende auch auf die Unternehmensziele einzahlt. Daraus ergibt sich auch die Frage: Welcher Return of Investment (ROI) zu erwarten ist? Wir schauen darauf, welcher messbare Mehrwert durch die Automatisierung generiert werden kann und wie hoch der Effizienzgewinn sein wird. Der erwartete ROI sollte bereits vorab klar prognostiziert werden, um sicherzustellen, dass die KI sich rentiert.

Erst nachdem alle diese strategischen Fragen geklärt sind, sollte die Frage beantwortet werden, welche spezifische KI-Technologie eingesetzt werden kann. Dabei gilt es nicht nur nach kurzfristigen Lösungen zu gucken, sondern auch die Skalierbarkeit nicht außer acht zu lassen, um den möglichen Wachstumsambitionen des Unternehmens gerecht zu werden. So kommen wir in manchen Fällen zu dem Entschluss, dass ein komplexerer regelbasierter Ansatz einen höheren Mehrwert für den Kunden bietet und implementieren diesen.

3 Datenqualität und Datenmenge für KI-Projekte sicherstellen

Die Frage, ob die vorhandenen Daten alle relevanten Informationen für die KI enthalten, ist ein essenzieller Bestandteil der Vorbereitungs- und Analysephase. Hier wird der Grundstein für den Erfolg des gesamten KI-Projekts gelegt, da die Qualität und Verfügbarkeit der Daten entscheidend für den späteren Einsatz von KI sind.

Konkret gehört diese Frage zu den ersten Schritten einer KI-Roadmap bevor man an die technische Umsetzung der gewünschten KI-Technologie geht. In dieser Phase wird die Dateninfrastruktur überprüft und bewertet, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten in der benötigten Qualität und Struktur vorliegen.

4 Mitarbeiterkommunikation und Schulungen in der KI-Einführung stärken

Dieser Punkt klingt banal, wird aber besonders gerne übersehen. Alle Mitarbeiter eines Unternehmens sollten das Gefühl haben, gut informiert und involviert zu sein, um Ablehnung und Ängste abzubauen. In den Köpfen vieler Menschen schwingt immer noch die Angst mit, dass KI ihre Arbeit übernehmen wird. Diese und andere Ängste sollte man abbauen, in dem man die Mitarbeiter in den Prozess einbindet.

Hierbei helfen aus unserer Sicht die folgenden Formate:

• Kick-offs

• Umfragen

• Demos

• Workshops

Im späteren Prozess sollten Schulungen und Reskillingprogramme angeboten werden.

5 Fachkompetenz, Verantwortlichkeit und Governance in der KI-Strategie sicherstellen

Ohne klare Verantwortlichkeiten und eine Governance-Struktur kann eine KI-Strategie chaotisch und ineffizient werden. Deswegen ist es wichtig, bereits frühzeitig zu definieren, wer für was verantwortlich ist und wie Entscheidungen getroffen werden. Wir empfehlen die Einführung eines KI-Beauftragten oder Chief AI Officer (CAIO), der entweder intern oder temporär extern besetzt werden kann. Der Vorteil eines externen CAIO ist, dass er frische und vor allem unbeeinflusste Perspektiven und spezialisiertes Wissen mitbringt, um die KI-Strategie des Unternehmens zu leiten und sicherzustellen, dass die notwendigen Fachkompetenzen vorhanden sind.

Unabhängig davon, ob intern oder extern, sind die Aufgaben eines CAIO folgende:

-        zentrale Anlaufstelle und übergeordnete Koordination

-        Best Practices etablieren

-        Einhaltung ethischer und regulatorischer Standards gewährleisten

Am Ende ist Erfahrung der entscheidende Erfolgsfaktor bei einer KI-Roadmap

Eine KI-Roadmap ist nicht gleich eine erfolgreiche KI-Roadmap. Es braucht Erfahrung und ein tiefes Verständnis der Unternehmensbedürfnisse, um einen vollständigen Fahrplan zu entwickeln, der alle relevanten Aspekte abdeckt. Ohne klare Ziele, geeignete Daten, eine durchdachte Mitarbeiterintegration und eine präzise Zuordnung von Zuständigkeiten läuft man Gefahr, das Potenzial von KI nicht voll auszuschöpfen. Nur mit einem umfassenden Ansatz wird die Implementierung nachhaltig und erfolgreich.

Mit unserer langjährigen Erfahrung als KI-Experten haben wir eine 4-stufige KI-Roadmap entwickelt, die wirklich alle relevanten Bereiche berücksichtigt – von der Planung bis zur vollständigen Implementierung. Wir sind in jeder Phase direkt involviert und wissen, was ein erfolgreiches KI-Projekt braucht.

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