Der erste KI-Use-Case: Einfach, aber effektiv
Wir haben festgestellt, dass Unternehmen bei der Einführung von KI-Lösungen oft zu ambitioniert starten. Der Drang, mit einem spektakulären Projekt zu beginnen, ist groß. Doch was uns überrascht hat, ist, dass der erste KI-Use-Case oft einfach, aber messbar sein sollte. Ein Beispiel aus unserer Praxis zeigt, dass ein einfacher Prozess wie die Automatisierung der Rechnungsverarbeitung oft mehr unmittelbaren Nutzen bringt als ein komplexes, aber schwer messbares Projekt.
Wir haben bewusst keinen offenen Chat-Einstieg priorisiert, weil er ohne Prozess-Owner und Freigabe im Tagesgeschäft versandet.
Warum wir bestimmte Ansätze bewusst nicht verfolgen
Wir haben bewusst entschieden, keine generischen KI-Tools zu entwickeln, die ohne klaren Anwendungsfall eingesetzt werden. Unsere Erfahrung zeigt, dass KI-Projekte häufig daran scheitern, dass Unternehmen mit Tools statt mit klaren Entscheidungen starten. Ein deterministischer Ansatz, bei dem der Output klar definiert ist, hat sich als wesentlich effektiver erwiesen.
Der operative Engpass: Datenzugriff und Prozessintegration
Ein häufig übersehener Engpass bei der Implementierung von KI-Lösungen ist der Datenzugriff. Ohne qualitativ hochwertige Daten ist selbst der beste Algorithmus nutzlos. Zudem muss die KI-Lösung nahtlos in bestehende Prozesse integriert werden, um operativ relevant zu sein. Wir haben erkannt, dass die Priorisierung von KI-Potenzialen nach Business-Impact und Machbarkeit entscheidend ist.
Trade-offs bei der Auswahl von KI-Methoden
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Auswahl der richtigen KI-Methoden. Während Deep Learning beeindruckende Ergebnisse liefern kann, ist es nicht immer die beste Wahl. In vielen Fällen reicht ein einfaches Machine Learning-Modell aus, um den gewünschten Business-Impact zu erzielen. Wir haben uns bewusst gegen den Einsatz von Deep Learning in Projekten entschieden, bei denen die Datenmenge oder die Rechenressourcen begrenzt sind, um die Effizienz zu maximieren.
Eine klare Entscheidungsregel für den Start
Entscheiden Sie sich für einen ersten KI-Use-Case, der messbar und nah am bestehenden Prozess ist, um schnelle Erfolge zu erzielen. Dies schafft Vertrauen in die Technologie und erleichtert die spätere Skalierung auf komplexere Projekte.
Die Entscheidungsregel
Starte erst dann, wenn ein Team den Prozess besitzt, das Budget freigegeben ist und klar ist, welcher Output im System akzeptiert wird.