Künstliche Intelligenz Parts

Warum scheitern Projekte für Künstliche Intelligenz?

Im vergangenen Jahr wurde in einem Gartner-Bericht zur Branche der künstlichen Intelligenz (KI) festgestellt, dass schockierende 85 Prozent der KI-Projekte nicht das erwartete Ergebnis liefern. Trotz aller KI-Begeisterung scheint es, dass nur sehr wenige Unternehmen sie tatsächlich erfolgreich einsetzen. Kein Wunder also, dass in einem anderen Branchenforschungsbericht festgestellt wurde, dass von den Unternehmen, die KI zu einem gewissen Grad einsetzen, nur 25 Prozent eine unternehmensweite Strategie haben.“

Eine mögliche Erklärung für diese Trends ist, dass sich Unternehmen in einer Testphase befinden. Dies ist sinnvoll, da wir uns noch in der Phase der frühen kommerziellen Einführung von KI befinden. Eine weitere Erklärung ist jedoch, dass Unternehmen nicht in vollem Umfang in KI-Projekte investieren, da diese nicht wie erwartet funktionieren.

Unabhängig davon, ob Ihr Unternehmen nach wie vor überlegt, wie KI am besten eingesetzt werden soll, oder ob verschiedene Aspekte getestet werden sollen – es gibt verschiedene Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse für das Unternehmen von Nutzen sind. Hier sind einige Punkte, die Unternehmen tun können, um die Erfolgschancen ihres KI-Projekts zu erhöhen oder oder überhaupt zu ermöglichen.

1. Projektziele an messbaren Geschäftsergebnissen ausrichten

Nicht alle KI-Projekte liefern geschäftlichen Nutzen, zumindest nicht sofort. Ein KI-Projekt, das nicht zum Geschäftserfolg beiträgt, wird jedoch mit Sicherheit nicht die gewünschten Ergebnisse liefern. Durch die Ausrichtung Ihrer KI-Projektziele (Steigerung der Effizienz, Steigerung der Umsatzrate, Steigerung der Kundenbindung) können Sie Metriken entwickeln, um zu messen, ob die KI zu diesen Zielen beiträgt oder nicht. Es muss jedoch unbedingt sichergestellt werden, dass die Ergebnisse der KI tatsächlich auf die eine oder andere Weise zum Unternehmenswert beitragen.

2. Verstehen Sie das Problem, das KI lösen soll

Um die oben genannte Nummer 1 anzusprechen, ist es wichtig, das Problem, das Sie mit KI lösen möchten, wirklich zu verstehen. Wenn Sie beispielsweise versuchen, mithilfe von KI Ihre Umsatzzahlen zu steigern, ist es wichtig, zunächst die Faktoren zu kennen, die zum Abschluss eines Verkaufs führen. Dazu gehört das Verständnis der Stolpersteine und Einwände, die Kunden durch diesen Prozess haben könnten. Wenn Sie keine Zeit damit verbringen, diese zu verstehen, kann eine KI auf keinen Fall eine vernünftige Lösung finden.

3. Besorgen Sie sich mehr Daten

Daten sind das Lebenselixier fast aller KI-Projekte. In manchen Fällen ist es jedoch schwierig, an diese Daten zu gelangen. Einige Firmen versuchen möglicherweise, mit einer begrenzten Datenmenge Abstriche zu machen, und das Ergebnis wird fast immer eine KI sein, die zu einer falschen Schlussfolgerung kommt. So wie ein Detektiv Hinweise verwendet, um einen Fall zu lösen, muss eine KI über genügend Daten verfügen, um Genauigkeit zu erzielen.

4. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber sind

Es gibt ein altes Sprichwort aus der Informatik, das besagt: „Garbage in, Garbage out“. Dies bedeutet, dass Projekte, die Daten verwenden, denen es anfangs an Integrität mangelt oder die nicht genau sind, fast immer ein unbrauchbares Ergebnis liefern. Dies gilt wie immer für die KI. Nehmen Sie sich Zeit, um sicherzustellen, dass Ihre Daten sauber und genau sind, bevor Sie sie in Ihrer KI verwenden. Andernfalls arbeiten Sie zunächst mit ungenauen Annahmen.

5. Holen Sie sich die richtigen Daten

Wenn wir versuchen, eine KI zu testen oder zu trainieren, denken wir manchmal, dass ein bestimmter Datensatz relevant ist. Zum Beispiel könnten wir die Software entwickeln, um ein selbstfahrendes Fahrzeug zu verwalten. Straßenkarten und Geschwindigkeitszonen wären zwar Schlüsseldatensätze, die äußerst hilfreich wären, aber was ist mit Informationen zu Geschwindigkeitsmesser, die von der Polizei festgelegt wurden? Wäre es hilfreich, die Anzahl der Personen zu kennen, die Tickets in einem bestimmten Straßenabschnitt erhalten? Möglicherweise, aber wahrscheinlich nicht, da wir möchten, dass unsere KI jederzeit Geschwindigkeitsbegrenzungen einhält.

Dies sind nur einige Best Practices, die ein Unternehmen anwenden kann, um sicherzustellen, dass das KI-Projekt den größtmöglichen Nutzen bringt. Wenn Sie mehr erfahren möchten, können wir Ihnen helfen. Kontaktieren Sie uns, um zu besprechen, wie Sie sicherstellen können, dass Ihr KI-Projekt jetzt und langfristig zu Ihrem Unternehmen beiträgt.

Mit besten Grüßen,
Florian Horn

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