KI im Praxiseinsatz: 3 häufige Fehler und 5 entscheidende Erfolgsfaktoren

Christian Brugger hat häufig beobachtet, wie Unternehmen mit KI-Projekten kämpfen und zahlreichen Kunden geholfen, ihre KI-Projekte erfolgreich abzuschließen. Im Folgenden teilt er seine Einsichten in die häufigsten Fehler und Missverständnisse, die KI-Projekte scheitern lassen, und nennt die 5 entscheidenden Erfolgsfaktoren für den Einsatz von KI in Unternehmen. [...]

Neben der initialen Euphorie rund um und die noch immer rekordverdächtigen Investitionen in KI macht sich zusehends Ernüchterung breit. Diese ergibt sich nicht allein an der Börse, sondern aus konkreten KI-Projekten in Unternehmen, die häufig nicht die gewünschten Ergebnisse erzielen oder gar gänzlich scheitern. Dabei bietet KI, richtig verstanden und eingesetzt, Unternehmen enorme Möglichkeiten, Abläufe zu optimieren und ihre Wettbewerbssituation zu stärken.

Christian Brugger, Partner Data & AI bei OMMAX, einer Strategieberatung für digitale Transformation und KI in Europa, hat häufig beobachtet, wie Unternehmen mit KI-Projekten kämpfen und zahlreichen Kunden geholfen, ihre KI-Projekte erfolgreich abzuschließen. Im Folgenden teilt er seine Einsichten in die häufigsten Fehler und Missverständnisse, die KI-Projekte scheitern lassen, und nennt die 5 entscheidenden Erfolgsfaktoren für den Einsatz von KI in Unternehmen.

Die 3 häufigsten Fehler/Missverständnisse

• “One tool to rule them all”: Vielfach ist in Unternehmen die Vorstellung anzutreffen, man müsse nur ein „KI-Supertool“ einsetzen, das in allen Einsatzbereichen wahre Wunder wirken kann. Hier machen sich überzogene Erwartungen bemerkbar, die durch die KI-Euphorie rund um Tools wie ChatGPT entstanden sind. Das eine mächtige KI-Tool gibt es nicht. Stattdessen gilt es, aus Tausenden von KI-Tools auf dem Markt die jeweils richtigen zu wählen und anzupassen.
• KI um der KI willen: Häufig werden KI-Projekte ohne klaren Fokus auf den tatsächlichen Mehrwert für das Unternehmen angegangen. Wie in der frühen Umsetzungsphase fast jeder neuen Technologie fehlt es häufig an einem klaren Verständnis der tatsächlichen Möglichkeiten, und Unternehmen starten Projekte, weil sie wissen oder unterstellen, dass ihre Konkurrenten sonst einen entscheidenden Vorsprung gewinnen. Die Implementierung von komplexen und teuren KI-Lösungen, nur um im KI-Wettlauf nicht den Anschluss zu verlieren, führt nicht zu den gewünschten Ergebnissen und verschwendet Ressourcen.
• „Abwarten und Teetrinken“: Andererseits erliegen manche Unternehmen der Versuchung, inaktiv zu bleiben und auf die perfekte KI-Lösung zu warten. Diese abwartende Haltung ist riskant, weil sie dazu führt, dass Wettbewerber, die KI bereits zielgerichtet einsetzen, einen Vorteil erlangen.

Wie KI-Projekte erfolgreich werden

• Problemorientierung statt Tool-Fokus: Erfolgreiche KI-Projekte zeichnen sich durch eine klare Problemorientierung aus. Anstatt blindlings Tools einzukaufen, sollten Unternehmen zunächst ihre individuellen Herausforderungen und Pain Points identifizieren, die sie mithilfe von KI adressieren wollen. Erst nach einer gründlichen Analyse der Problemstellung erfolgt die Auswahl der passenden KI-Lösungen. Die Implementierung von KI ohne klaren Mehrwert für das Unternehmen, ist unbedingt zu vermeiden.
• Use Case-orientierte Herangehensweise: Eine strukturierte Herangehensweise mit Fokus auf konkrete Anwendungsfälle ist essenziell. Innerhalb der eigenen Wertschöpfungskette gilt es, Use Cases zu identifizieren, die durch den Einsatz von KI optimiert werden können. Diese Use Cases werden anschließend nach ihrem potenziellen Business Impact, den damit verbundenen Kosten und ihrer Umsetzbarkeit priorisiert. Die Implementierung sollte iterativ erfolgen, beginnend mit Pilotprojekten, die bei Erfolg schrittweise skaliert werden.
• Individuelle Lösungen statt Standardansätze: Standardlösungen greifen in der Regel zu kurz, weil jedes Unternehmen und jede Branche individuelle Anforderungen und Prozesse aufweist. Maßgeschneiderte KI-Lösungen, die auf die spezifischen Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens zugeschnitten sind, bieten das größte Potenzial zur Optimierung und Differenzierung. Der Fokus sollte dabei stets auf messbaren Business Impact liegen, sei es durch Kosteneinsparungen, Umsatzsteigerungen oder die Erschließung neuer Geschäftsfelder.
• Kontinuierliche Weiterentwicklung durch iterative Optimierung: Kontinuierliche Weiterentwicklung ist in einem dynamischen Umfeld wie der KI unerlässlich. Daher sollte jede KI-Implementierung iterativ erfolgen, um frühzeitig Ergebnisse zu erzielen, (Nutzer-) Feedback zu erhalten und daraufhin die Lösung weiter zu optimieren und kontinuierlich auszubauen. Das schnelle Lernen aus Fehlern ist Kernelement für eine erfolgreiche Implementierung von KI-Lösungen. Zudem sollten Unternehmen neue Trends und Technologien im Blick behalten und ihre Mitarbeiter entsprechend weiterbilden. Agile Arbeitsweisen und die Bereitschaft zur Anpassung an neue Gegebenheiten sind wichtige Voraussetzungen, um langfristig erfolgreich zu sein.
• Ganzheitliche Betrachtung und Expertise: Die Kombination von Business- und Technologie-Expertise ist ein entscheidender Erfolgsfaktor. Unternehmen benötigen Partner, die sowohl die Herausforderungen des jeweiligen Geschäftsmodells verstehen als auch über das notwendige technische Know-how verfügen, um maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln und zu implementieren. Idealerweise begleitet ein solcher Partner den gesamten Projektprozess von der Strategieentwicklung über die Implementierung bis hin zur Skalierung und bietet so ganzheitliche Unterstützung.