Sieben Expertentipps vermeiden Fehlerquellen beim KI-Einsatz

Die Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der vielversprechendsten Technologien unserer Zeit. Mehr noch: Sie ist eine Schlüsseltechnologie, die für die Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands und Europas unverzichtbar ist. Durch Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden Unternehmensprozesse und Geschäftsmodelle grundlegend verändert und vor allem optimiert. Das Ziel: die nachhaltige und intelligente Produktion ermöglichen!

Auch wenn bereits viele Unternehmen in Deutschland die wettbewerbsentscheidende Bedeutung von KI erkannt haben, ist die Umsetzung im eigenen Unternehmen nicht immer einfach. Vor allem kleine und mittelständische Unternehmen sehen sich häufig großen Herausforderungen gegenüber: Entweder fehlt die Datengrundlage, qualifizierte Fachkräfte oder ausreichend Vertrauen in die neuen Methoden. Sieben Tipps zeigen, wie die Grundlage für eine erfolgversprechende Zukunft mit KI gelegt werden kann.

"Womit fange ich bloß an?" Das ist eine oft gehörte Frage, wenn es darum geht, mit KI-Projekten im Unternehmen zu starten. Eine Antwort lautet nicht selten: "Natürlich solltest du mit dem wertschöpfendsten Projekt anfangen." Aber Vorsicht! Solche "Moonshot-Projects" sind oftmals auch die schwersten und die, die das höchste Risiko bergen. Ein guter Rat ist daher, neben dem Nutzen, vor allem nach der Machbarkeit zu fragen und dann abzuwägen, in welcher Reihenfolge KI-Projekte umgesetzt werden.

Sich vom KI-Hype einfach treiben zu lassen, bedeutet, dass Unternehmen zu übertriebener Erwartungshaltung verleitet werden und sich gerne auf KI als Lösung für nahezu alle Probleme verlassen - ohne sich ausreichend mit den tatsächlichen Möglichkeiten und Einschränkungen von KI auseinanderzusetzen.

Wichtig ist, zu verstehen: KI-Systeme funktionieren auf begrenzte und kontextabhängige Weise. Es gibt keine allgemeine KI, die für alle Anwendungsfälle geeignet ist. Ein unkritischer Glaube an die universelle Kraft von KI führt unweigerlich zu unangemessenen Erwartungen.

Es ist also entscheidend, eine realistische Sichtweise auf KI und ihre Möglichkeiten und Grenzen zu bewahren und KI als eine Technologie zu betrachten, die gezielt und verantwortungsvoll eingesetzt werden sollte.

Datenanalyse Projekte sind kein Selbstzweck. Sie befinden sich nicht im luftleeren Raum, sondern stehen immer auch in einem ökonomischen Kontext. Gerade Technologieexperten neigen dazu, den Einsatz der Technologie im Fokus zu haben, so dass über das Ziel der erfolgreichen Technologieanwendung hinaus der ökonomische Nutzen aus dem Blick gerät. Am Anfang eines Projektes sollte konkret definiert werden, welche Metrik oder welcher ROI erreicht werden soll.

Datenanalyse braucht Daten. Klingt erstmal banal, ist aber im industriellen Umfeld nicht immer gegeben. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Daten, die in die KI-Modelle einfließen, präzise, konsistent und ausreichend sind. Die Verwendung von KI erfordert in der Regel auch den Zugriff auf sensible Daten, die beispielsweise auch Mitarbeiterinformationen betreffen können. Es ist daher elementar wichtig, dass angemessene, empathische Maßnahmen ergriffen werden, um die Vertraulichkeit und Sicherheit dieser Daten zu gewährleisten.
Klar sollte auch sein: Das Erheben von Daten und die Verbesserung der Datenqualität ist ein fortlaufender Prozess, der eigentlich niemals endet.
Initial sollten sich alle für die KI-Implementierung Zuständigen folgende Frage beantworten: "Habe ich genug Daten in hinreichender Qualität, um anfangen zu können?"
Während die Antwort auf die Frage im Allgemeinen recht schwer ist, ist eines auch sicher: Immer nur warten, führt selten zu Mehrwert.

Produktionsprozesse sind komplex. Da Datenexperten in der Regel keine Produktionsexperten sind, benötigen sie oft viele Monate, um die Abläufe zu verstehen. Gerade die Details der Produktionsabläufe sind jedoch entscheidend , wenn es darum geht, Analysen mit Mehrwert zu erstellen. Datenexperten sollten also unbedingt frühzeitig eingebunden werden, um Vertrauen und letztendlich auch bessere Analyseergebnisse zu erzielen.

Oftmals herrscht die Meinung vor, dass man in der KI einmal eine Analyse durchführt und diese dann sozusagen in Stein gemeißelt ist. Das Gegenteil ist der Fall! Auch Künstliche Intelligenz braucht Wartung - besser gesagt: Prophylaxe! Analysen altern regelrecht und liefern langfristig immer unpräzisere Ergebnisse. Wer von Anfang regelmäßig wartet, vermeidet weitere Fehlerquellen.

Die Haltung einzunehmen, "Das ist jetzt auch wieder nur ein Trend unter vielen", kann schnell gefährlich werden. Auch wenn der Hype um KI seine eigenen Risiken birgt, ist die Technologie doch deutlich umwerfender als viele andere Innovationen der vergangenen Jahre. Am Seitenrand stehen und zuschauen, kann schnell zu einem Wettbewerbsnachteil führen. Die Devise sollte unbedingt lauten: Einfach mal loslegen!