Worum geht es?

In der heutigen Zeit, in der Künstliche Intelligenz (KI) in aller Munde ist, gibt es einen stetigen Hype um die Möglichkeiten, die diese Technologie bietet. Von der Automatisierung von Prozessen bis hin zu datengestützten Entscheidungen – die Einsatzmöglichkeiten erscheinen schier endlos. Doch trotz des enormen Potenzials von KI kommt es häufig zu Rückschlägen und Misserfolgen. Schätzungen zeigen, dass 70 bis 80 Prozent der KI-Projekte letztlich scheitern. Die Gründe hierfür sind überwiegend in zwei Hauptkategorien zu finden: mangelnde Datenqualität und überzogene Erwartungen.

Das Project Management Institute (PMI) ist eine der führenden Instanzen, wenn es um Projektmanagement geht, und hat aktuelle Studien zu den häufigsten Fehlern bei KI-Projekten durchgeführt. Diese häufigen Fehler sind nicht selten die Ursache für das Scheitern von Initiativen, die vielversprechend erscheinen. In diesem Blogbeitrag werden wir die neun häufigsten Fehler näher beleuchten und darauf eingehen, wie Unternehmen diese vermeiden können, um ihre KI-Projekte erfolgreich zum Abschluss zu bringen.

Einer der größten Fehler ist die unzureichende Berücksichtigung der Daten, die als Grundlage für KI-Systeme dienen. Oftmals sind die Daten, die gesammelt werden, nicht von der erforderlichen Qualität oder sie sind nicht vollständig. Außerdem ist es wichtig, die richtigen Daten zu wählen, die tatsächlich einen Mehrwert für das Projekt liefern. An dieser Stelle scheitern viele Unternehmen, denn sie nutzen häufig alte oder irrelevante Daten.

Ein weiterer kritischer Punkt ist die Überbewertung der Möglichkeiten von KI. Unternehmen setzen oft unrealistische Erwartungen in ihre KI-Lösungen, was zu Enttäuschungen führt, wenn die Technologie nicht wie gewünscht funktioniert. Es ist daher entscheidend, realistisch zu bleiben und die Möglichkeiten von KI innerhalb eines angemessenen Rahmens zu betrachten.

Diese Fehler führen dazu, dass anstelle von erfolgreich umgesetzten Projekten nur Frustration und Rückschläge bleiben. Doch das muss nicht sein. Mit den richtigen Strategien und einem klaren Verständnis für die Herausforderungen können Unternehmen die Erfolgsquote ihrer KI-Initiativen erheblich steigern.

Zusammenfassung

• 70 bis 80 Prozent der KI-Projekte scheitern, hauptsächlich aufgrund mangelnder Datenqualität und unrealistischer Erwartungen.
• Das Project Management Institute hat zehn häufige Fehler identifiziert, die Unternehmen bei KI-Projekten machen.
• Realistischer Umgang mit den Möglichkeiten von KI und die Nutzung qualitativ hochwertiger Daten sind entscheidend für den Projekterfolg.

Was heißt das genau?

Die wichtigste Erkenntnis für tech-interessierte Leser ist, dass es bei der Umsetzung von KI-Projekten mehr braucht als nur fortschrittliche Technologie. Unternehmen müssen verstehen, dass die Qualität der verwendeten Daten eine wesentliche Rolle spielt. Eine gründliche Datenanalyse und -aufbereitung sind notwendig, um präzise und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.

Darüber hinaus ist es entscheidend, realistische Erwartungen zu haben. KI kann viele Prozesse unterstützen, aber sie ist kein Allheilmittel. Es ist ratsam, schrittweise vorzugehen und erste kleine Projekte zu definieren, um das Potenzial der Technologie auszuloten, ohne gleich das gesamte Unternehmen auf den Kopf zu stellen.

Insgesamt erfordert der erfolgreiche Einsatz von KI Engagement und ein klares Verständnis der Herausforderungen. Mit der richtigen Strategie und realistischen Zielsetzungen können Unternehmen das Potenzial von KI optimal ausschöpfen und ihre Projekte erfolgreich umsetzen.

Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag 10 häufige Fehler im Projektmanagement von KI-Projekten und wie man sie vermeidet
Quelle: bigdata-insider.de