Die 5 großen Fehler bei der KI-Umsetzung und wie Sie sie vermeiden
Sind Sie für die Entwicklung eines proprietären KI-Produkts verantwortlich? Die Nachfrage nach Ingenieuren mit Machine-Learning-Kenntnissen ist enorm gestiegen: Im zweiten Quartal 2024 verzeichnete diese Branche ein Wachstum von 383 % im Vergleich zum Vorjahr. Doch trotz des Hypes gibt es zahlreiche Berichte über fehlgeschlagene KI-Projekte. Diese sollten Engineering-Leiter und Entscheidungsträger zweimal überlegen lassen, bevor sie in die KI-Entwicklung einsteigen.
Fehler 1: Günstige Modelle als Einstieg in die KI-Reise wählen
Ein günstiges KI-Modell mag zunächst verlockend wirken, doch diese Wahl kann langfristig teuer werden. Diese Modelle sind oft weniger leistungsfähig und erfordern zusätzliche Ressourcen für die Prompt-Entwicklung. Besonders bei der Skalierung eines Minimal Viable Products (MVP) können sie schnell an ihre Grenzen stoßen.
- Branchen wie Finanzen und Gesundheitswesen benötigen präzise und sichere Datenverarbeitung.
- Die Nutzung von günstigen Modellen, die auf öffentlichen Datensätzen basieren, kann sensible Daten gefährden.
- Setzen Sie von Anfang an auf Qualität – es ist eine Investition in Ihre Zukunft.
Fehler 2: Sich auf einen einzigen KI-Anbieter verlassen
Die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter birgt Risiken, wie eingeschränkte Flexibilität, hohe Wechselkosten und mögliche Innovationslücken. Ein prominentes Beispiel ist Crowdstrike: Ein Ausfall des Systems führte dazu, dass 8,5 Millionen Windows-Geräte betroffen waren.
- Testen Sie verschiedene Anbieter wie OpenAI, Anthropic oder Llama.
- Stellen Sie ein diversifiziertes KI-Setup sicher.
Fehler 3: Zusammenarbeit mit unerfahrenen Technologiepartnern
Nicht alle Technologieunternehmen haben die Erfahrung, um erfolgreiche KI-Integrationen durchzuführen. Bevor Sie mit einem Anbieter zusammenarbeiten, sollten Sie die Portfolios potenzieller Partner prüfen und auf konkrete Erfolgsbeispiele achten.
Fehler 4: Breite Projekte mit geringer Erfolgsaussicht auswählen
Große, unübersichtliche Projekte bergen ein hohes Risiko des Scheiterns. Ein negatives Ergebnis kann die gesamte Organisation skeptisch gegenüber weiteren KI-Initiativen machen.
- Beginnen Sie mit klar definierten Pilotprojekten, die leicht umsetzbar sind und Vertrauen schaffen.
- Beispiel: McDonald’s stoppte 2024 nach drei Jahren die Entwicklung einer KI-Bestellfunktion im Drive-Thru, da diese wiederholt scheiterte und für Frust bei Kunden sorgte.
Fehler 5: Fehlende Einbindung der Endnutzer
Eine der größten Herausforderungen bei der KI-Entwicklung ist die mangelnde Einbindung der späteren Endnutzer. Oft werden KI-Lösungen entwickelt, ohne die tatsächlichen Bedürfnisse und Probleme der Zielgruppe zu berücksichtigen. Dies führt zu geringer Akzeptanz und schlechten Ergebnissen.
- Beispiel: Der fehlerhafte Chatbot von Air Canada, der ungenaue Informationen bereitstellte, sorgte für Kundenbeschwerden und Schadensersatzforderungen.
- Tipp: Binden Sie Endnutzer frühzeitig in die Entwicklung ein. Nutzen Sie Feedback, um Ihre KI-Lösung iterativ zu verbessern und praxisnah zu gestalten.
Fazit
Der Erfolg Ihrer KI-Initiative hängt von der richtigen Planung und Umsetzung ab. Vermeiden Sie diese häufigen Fehler:
- Günstige Modelle, die ineffizient und schwer skalierbar sind.
- Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter.
- Zusammenarbeit mit unerfahrenen Technologiepartnern.
- Zu breite Projekte mit hohem Scheiternrisiko.
- Fehlende Einbindung der Endnutzer.