Reality Check KI KI-Projekte richtig starten

Industrieunternehmen starten vermehrt vielversprechende KI-Projekte. Aber nach dem Proof-of-Concept stockt der Prozess: Wichtige Daten fehlen, die Ergebnisse enttäuschen oder der konkrete Use Case ist doch nicht so klar. Was man dagegen tun kann.

5:43 Uhr: Der Wecker läutet, da er im angegebenen Zeitraum eine leichte Schlafphase registriert. Gleich der Griff zum Handy, das sich dank Gesichtserkennung entsperrt. Ein Gedanke wird diktiert und mit Spracherkennung direkt als Text gespeichert. Das Smartphone meldet bei Instagram einen Kommentar in kyrillischer Schrift – ein Klick genügt, um die Grußnachricht auf Deutsch übersetzt zu lesen. Am Schreibtisch zeigt der Laptop die wichtigsten Aufgaben an: Eine gute Freundin hat nächste Woche Geburtstag. Schnell auf Amazon und direkt einen der vorgeschlagenen Artikel bestellen.

Diese Beispiele zeigen: Künstliche Intelligenz ist im privaten Umfeld angekommen. Doch wie steht es um KI in Unternehmen? Die Erfahrung der letzten Monate zeigt: Mit der konkreten Umsetzung von KI-Projekten tun sich viele Firmen überraschend schwer. Häufig starten sie zwar mit Begeisterung, kommen jedoch nach den ersten Schritten ins Stocken. Dies liegt nicht etwa an technischen Hürden, sondern primär an einer unkonkreten Idee, unzureichenden oder unzuverlässigen Daten sowie an der fehlenden Vision zur Integration der Resultate in die Geschäftsprozesse.