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.
