grosse-hornke’s Post

Wann ist es Zeit, den Stecker zu ziehen? KI ist aktuell ein „shiny object“ – mit dem Risiko, dass Unternehmen viel Geld verbrennen. Vor Kurzem habe ich dazu einen interessanten Artikel im CIO Magazine gelesen: → KI hat großes Potenzial, erfordert aber hohe Investitionen. → Es drohen einerseits Fehlinvestitionen bzw. die „Sunk Cost“-Falle → Das andere Extrem: Projekten wird zu früh der Stecker gezogen, weil sich der ROI nicht schnell genug einstellt.   Laut dem Artikel fehlen oft die Voraussetzungen für rationale Entscheidungen: 1) Ausrichtung auf ein Business-Problem Kaum zu glauben: KI-Projekte scheitern an diesem zentralen Kriterium. Daher sollten IT und Business-Partner gemeinsam die Anwendungsfälle klären, in denen KI wirklich eine Verbesserung erzielen kann. 2) Messbare Ziele KPIs müssen hinreichend definiert sein, verbunden mit Meilensteinen (z.B. eine 30% schnellere Fallbearbeitung innerhalb von Zeitraum X) – das sei oft nicht der Fall. 3) Frühe Evaluation Die Pilotierung sollte sich kein halbes Jahr oder noch länger hinziehen. 4) Akzeptanz von Scheitern Projekte sollten nicht mitgeschleppt werden, nur weil man ein Scheitern vermeiden will. In einigen Fällen kann es auch sinnvoll sein, sie auf Eis zu legen und später wiederaufzunehmen, wenn die Technologie noch weiter ist.   👉 Mein Fazit aus dem Beitrag: Wenn Projekte nicht funktionieren, liegt das nicht unbedingt an fachlichen Herausforderungen. Oft sind es Basics, die nicht rund laufen.   Woran fehlt aus Ihrer / eurer Sicht bei KI-Projekten eher: am Fokus auf das Business-Problem oder an den richtigen KPIs? #ai #aiprojects #projectsuccess