8 Erfolgsfaktoren für KI-Projekte

von Jens Beyer

Künstliche Intelligenz (KI) wird immer wichtiger für Unternehmen, doch der Erfolg eines KI-Projekts hängt von vielen Faktoren ab. In diesem Beitrag beleuchte ich die wichtigsten Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren, um KI-Projekte zielführend umzusetzen – gespickt mit Beispielen aus der Praxis.

1. Klare Zielsetzung definieren

Ein KI-Projekt kann nur erfolgreich sein, wenn von Anfang an klar ist, welches Ziel erreicht werden soll. Ohne eine klare Vorstellung laufen Unternehmen Gefahr, wertvolle Ressourcen zu verschwenden. Wichtige Fragen sind:

Was soll die KI konkret leisten?
Welcher Use Case bringt den größten Mehrwert?
Wie lässt sich der Return on Investment (ROI) messen?

Beispiel: In der Fertigung kann eine KI-gestützte visuelle Kontrolle von Werkstücken nicht nur Fehler identifizieren, sondern auch als Dokumentationsgrundlage dienen, um Kunden gegenüber Qualitätsnachweise zu erbringen.

2. Datenqualität sicherstellen

KI braucht Daten – und zwar nicht nur viele, sondern vor allem qualitativ hochwertige. Fehlerhafte oder unzureichende Daten können die Leistung der KI massiv beeinträchtigen.

Historische Daten über längere Zeiträume sind essenziell.
Daten sollten gut strukturiert, aktuell und relevant sein.
Die Infrastruktur muss sicherstellen, dass Daten auch während des KI-Betriebs kontinuierlich zur Verfügung stehen.

Beispiel: Bei einem Projekt zur Optimierung von Straßenbahnumleitungen braucht die KI nicht nur Fahrplandaten, sondern auch historische Fahrtdaten, um saisonale Schwankungen und unterschiedliche Auslastungen über den Tages- und Wochenverlauf zu erkennen.

3. Mitarbeitende einbeziehen

KI kann nur erfolgreich sein, wenn die betroffenen Mitarbeitenden mit an Bord sind. Oft scheitern Projekte, weil die Endanwender nicht frühzeitig involviert wurden (Stichwort gutes Change Management).

Domänenwissen der Mitarbeitenden ist für die richtige Anwendung essenziell.
Akzeptanz erhöht sich, wenn Skeptiker von Anfang an einbezogen werden.
KI sollte als Unterstützung und nicht als Ersatz der Mitarbeitenden kommuniziert werden.

Beispiel: Ein Unternehmen wollte mithilfe von KI vorhersagen, welche Kunden in Kürze abspringen. Die Mitarbeitenden stellten jedoch fest, dass eine Vorhersage für drei Monate im Voraus hilfreicher wäre als eine kurzfristige Prognose. So konnte mithilfe der Mitarbeiter entsprechend iteriert werden und das Ergebnis war wiederum möglichst nützlich für die Mitarbeiter.

4. Schulungsbedarf erkennen

Viele Fehleinschätzungen resultieren aus mangelndem Wissen über KI. Daher sollten Unternehmen gezielt Schulungen durchführen:

Mitarbeitende sollten wissen, was KI kann – und was nicht.
Transparenz über Chancen und Risiken reduziert Ängste.
Seit 2. Februar 2025 sind Schulungen für Mitarbeitende verpflichtend, wenn sie mit KI arbeiten (EU AI Act).

5. Erwartungsmanagement betreiben

Ein realistisches Erwartungsmanagement hilft, Enttäuschungen zu vermeiden.

KI kann nicht alle Probleme lösen oder menschliche Entscheidungen komplett ersetzen.
Fehler werden passieren – entscheidend ist, wie damit umgegangen wird.
Sowohl Optimisten als auch Skeptiker sollten in die Planung einbezogen werden.

Beispiel: Eine Firma führte einen Coding-Copiloten ein, doch während eine Hälfte der Entwickler ihn als nützlich empfand, lehnten ihn andere wegen zu vieler Fehler ab.

6. Integration in bestehende Prozesse

KI darf nicht als losgelöste Insellösung betrachtet werden. Damit sie genutzt wird, muss sie sinnvoll in bestehende Prozesse integriert sein.

Welche Systeme brauchen die KI-Ergebnisse?
Wie kann die KI einfach nutzbar gemacht werden?
Welche Schnittstellen sind erforderlich?

Beispiel: Viele Maschinen zeichnen Sensordaten nur in Echtzeit auf, speichern sie aber nicht. Ohne Datenhistorie kann eine KI keine langfristigen Analysen durchführen.

7. Iterative Vorgehensweise

KI-Projekte profitieren von einer agilen Herangehensweise:

Schrittweise Implementierung mit Tests in realen Szenarien.
Schnelles Feedback einholen und Anpassungen vornehmen.
Dummy-KI-Systeme können frühzeitig Prozessprobleme aufdecken.

Beispiel: Unternehmen sollten nicht darauf warten, bis eine KI perfekt funktioniert, sondern lieber schon früh schrittweise testen, welche Funktionen tatsächlich Mehrwert bieten.

8. Rechtliche Aspekte berücksichtigen

Gesetzliche Vorgaben müssen von Beginn an mit einbezogen werden.

EU AI Act: Regelt Transparenz- und Schulungspflichten.
DSGVO: Datenschutzvorgaben für personenbezogene Daten.
Erklärbarkeit: Entscheidungen der KI müssen nachvollziehbar sein.

Beispiel: Eine Bank verweigerte einem Kunden eine Kreditkarte basierend auf einer KI-Entscheidung. Da die Entscheidung nicht erklärt und nachvollzogen werden konnte, folgte eine Strafe von 300.000 Euro.

Fazit

Ein erfolgreiches KI-Projekt setzt eine klare Zielsetzung, hochwertige Daten und die Einbindung der Mitarbeitenden voraus. Erwartungsmanagement, iterative Entwicklung und die Beachtung rechtlicher Rahmenbedingungen sorgen dafür, dass KI nicht nur eingeführt, sondern auch gewinnbringend genutzt wird. Wer diese Erfolgsfaktoren beachtet, kann das volle Potenzial der KI ausschöpfen und echte Mehrwerte für das Unternehmen schaffen.

Über den Autor: Jens Beyer

Jens ist Experte für Erklärbare Künstliche Intelligenz und gibt bei uns Trainings zu den Methoden der KI.

Er hat langjährige Erfahrung darin, transparente und erklärbare KI zu konzipieren und zu implementieren. Er begleitet große Forschungsprojekte im KI Kontext und gibt sein praktisches Wissen gerne weiter.

19.02.2025