Woran scheitern KI-Projekte in Unternehmen?

Woran scheitern KI-Projekte in Unternehmen?

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, Unternehmen zu transformieren, Prozesse zu optimieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Laut einer Studie von Bitkom (2023) sind 68% der Unternehmen der Meinung, dass KI die wichtigste Zukunftstechnologie sei. 15% der Unternehmen setzen KI bereits in ihrem Unternehmen ein und 28% sind dem Einsatz von KI in ihren Unternehmen offen und planen oder diskutieren diese Option. In der Praxis scheitern viele KI-Projekte an der Umsetzung. Aber warum ist das so? Hier sind einige Gründe, warum KI-Initiativen in Unternehmen oft nicht die erwarteten Ergebnisse liefern – wir liefern natürlich auch direkt Empfehlungen mit, damit Ihr KI-Projekt erfolgreich verläuft!

  1. Unklare Ziele und Erwartungen
    Ein häufiger Fehler bei KI-Projekten ist das Fehlen klarer und messbarer Ziele. Unternehmen starten oft KI-Initiativen ohne eine präzise Definition dessen, was sie erreichen wollen. Dies führt zu unrealistischen Erwartungen und letztlich zu Enttäuschungen, wenn die KI nicht die gewünschten Ergebnisse liefert.
    Empfehlung: Setzen Sie sich klare, realistische und messbare Ziele bei der Implementierung von KI in ihrem Unternehmen.
  2. Fehlende Fachkenntnisse
    Ein Mangel an qualifiziertem Personal mit den notwendigen Fähigkeiten in Data Science, Maschinellem Lernen und KI kann Projekte erheblich behindern. Es kann schwierig sein, die richtigen Talente zu rekrutieren und zu halten. Ohne die richtige Expertise im Team sind Unternehmen oft nicht in der Lage, KI-Projekte erfolgreich umzusetzen.
    Empfehlung: Bilden Sie ihre Mitarbeitenden kontinuierlich weiter und fördern Sie die Rekrutierung von Fachkräften mit den notwendigen Qualifikationen.
  3. Organisatorische Widerstände
    Veränderungen durch KI können auf Widerstand innerhalb der Organisation stoßen, insbesondere wenn Mitarbeitende um ihre Arbeitsplätze fürchten. Eine fehlende Akzeptanz und Unterstützung auf Führungsebene können ebenfalls zum Scheitern beitragen. Es ist wichtig, eine Kultur der Offenheit und des Wandels zu fördern, um den Erfolg von KI-Initiativen zu gewährleisten.
    Empfehlung: Setzen Sie auf eine offene und transparente Kommunikation mithilfe einer Change-Management-Strategie, mit der Sie die Akzeptanz und Unterstützung für KI-Initiativen innerhalb der Organisation fördern.
  4. Fehlende Infrastruktur und Ressourcen
    Unternehmen benötigen eine geeignete Infrastruktur, um KI-Projekte zu unterstützen, einschließlich Datenbanken, Server und Netzwerke. Budgetbeschränkungen und mangelnde Investitionen in notwendige Ressourcen können ein Projekt behindern. Ohne die richtigen Werkzeuge und Plattformen ist es schwierig, KI erfolgreich zu implementieren.
    Empfehlung: Erstellen Sie einen Investitionsplan, der die benötigten Ressourcen und Komponenten identifiziert und priorisiert. Suchen Sie nach externen Finanzierungs- oder Fördermöglichkeiten, wenn nötig. Investieren Sie in eine skalierbare und leistungsstarke IT-Infrastruktur, die für die Anforderungen von KI-Projekten ausgelegt ist.
  5. Unzureichende Berücksichtigung ethischer und rechtlicher Aspekte
    Ethische Bedenken und rechtliche Anforderungen im Umgang mit Daten und bei der Implementierung von KI müssen sorgfältig beachtet werden. Nichtbeachtung dieser Aspekte kann zu rechtlichen Problemen und einem Verlust des Vertrauens der Kunden führen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Projekte den gesetzlichen Vorgaben entsprechen und ethisch vertretbar sind.
    Empfehlung: Informieren Sie sich über Richtlinien bezüglich Datenschutzes und anderen ethischen und rechtlichen Richtlinien für den Umgang mit Daten und den Einsatz von KI. Führen Sie regelmäßig Audits durch, um diese Richtlinien zu gewährleisten.
  6. Kontinuierliche Anpassung und Wartung
    KI-Modelle müssen kontinuierlich überwacht, gewartet und an neue Daten und Anforderungen angepasst werden. Ein Versäumnis, diese laufende Pflege zu gewährleisten, kann dazu führen, dass Modelle mit der Zeit an Genauigkeit und Nutzen verlieren.
    Empfehlung: Integrieren Sie die Pflege und Weiterentwicklung des KI-Systems in ihre Unternehmensstrukturen und -abläufen.

Fazit

Die Implementierung von KI in Unternehmen ist eine komplexe Herausforderung, die sorgfältige Planung, die richtige Infrastruktur, qualifiziertes Personal und eine unterstützende Unternehmenskultur erfordert. Durch die Berücksichtigung und proaktive Bewältigung der genannten Herausforderungen können Unternehmen die Erfolgschancen ihrer KI-Projekte erheblich verbessern. KI hat das Potenzial, erhebliche Vorteile zu bringen, aber nur, wenn die Projekte richtig angegangen und umgesetzt werden.

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Verfasst von: Linh Nguyen

Quelle: Bitkom. (2023, September 14). Künstliche Intelligenz – Wo steht die deutsche Wirtschaft? https://www.bitkom.org/sites/main/files/2023-09/bitkom-charts-ki-im-unternehmen.pdf (zugegriffen: 24.07.2024)