Von der Vision zur RealitätErfolgsfaktoren in KI-Projekten

Die Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) verspricht Unternehmen einen erheblichen Mehrwert – von der Automatisierung operativer Prozesse bis hin zur Optimierung der Wertschöpfungskette. Doch trotz des großen Hypes um KI-Technologien zeigt die Praxis, dass mehr als doppelt so viele KI-Projekte scheitern im Vergleich zu traditionellen Digitalisierungsinitiativen. Die Ursachen hierfür sind vielfältig: Sie reichen von einer unklaren strategischen Ausrichtung bis hin zu unzureichender Datenqualität. Herkömmliche Methoden der Projektsteuerung stoßen bei umfangreichen KI-Vorhaben oft an ihre Grenzen.

In diesem Artikel beleuchten wir die spezifischen Herausforderungen, die Unternehmen bei der Einführung maßgeschneiderter KI-Lösungen meistern müssen. Ob intern zur Effizienzsteigerung oder extern zur Schaffung neuer Kundenerlebnisse – der Erfolg solcher KI-Projekte hängt maßgeblich von der richtigen Planung und Umsetzung ab.

Die F&P Executive Solutions AG, eine führende Sozietät im Bereich Beratung und Interim Management, hat sich darauf spezialisiert, Unternehmen durch den gesamten Digitalisierungsprozess zu begleiten. Mit ihrer Expertise in der Implementierung von KI unterstützt F&P ihre Kunden dabei, Projekte erfolgreich umzusetzen und die Potenziale der Künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen.

Im Folgenden werden acht zentrale Erfolgsfaktoren vorgestellt, die für eine erfolgreiche Durchführung von KI-Projekten entscheidend sind.

Erfolg beginnt beim Use CaseSo wählen Sie den passenden Ansatz

Ein erfolgreicher Start eines KI-Projekts beginnt mit der Wahl des richtigen Anwendungsfalls. Wie bereits Aristoteles sagte: „Ein guter Anfang ist die Hälfte des Erfolgs!“ Dies gilt besonders für KI-Initiativen, da die Vielfalt der Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz groß ist – von der Optimierung betrieblicher Prozesse über die Verbesserung der Qualität bis hin zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Doch die zentrale Herausforderung besteht darin, den richtigen Use Case zu identifizieren, der sowohl den aktuellen Herausforderungen des Unternehmens als auch den verfügbaren Ressourcen gerecht wird.

Was macht einen Use Case „richtig“?

Der richtige Use Case für KI-Projekte ist nicht nur eine Frage kreativer Ideen, sondern vor allem eine strategische Entscheidung. Unternehmen müssen sich klar darüber werden, welche Pain Points mit KI adressiert werden sollen und ob diese sich tatsächlich für eine KI-basierte Lösung eignen. Einige Probleme – etwa solche, die eine hohe emotionale Intelligenz erfordern oder komplexe Zusammenhänge betreffen – sind weniger für KI geeignet, da solche Systeme in diesen Bereichen oft an ihre Grenzen stoßen.

Essenzielle Überlegungen bei der Auswahl des Use Cases:

• Datenqualität: Eine solide Datenbasis ist das Fundament jedes KI-Projekts. Fehlende oder unzureichende Datenquellen können den Erfolg erheblich gefährden. Unternehmen sollten daher prüfen, ob die benötigten Daten vorliegen und qualitativ ausreichend sind.
• Technische Infrastruktur: KI erfordert oft eine Rechen- und Speicherkapazität, die die bestehende IT-Infrastruktur übersteigt. Dies muss in der Projektplanung und Budgetierung berücksichtigt werden, um technische Hindernisse frühzeitig zu vermeiden.
• Strategische Ausrichtung: Der Use Case sollte mit den übergeordneten Zielen des Unternehmens in Einklang stehen und langfristig wirtschaftlich tragfähig sein. Eine Business-Case-Kalkulation hilft dabei, verschiedene Use Cases objektiv zu bewerten.
• Machbarkeit: Die finanzielle, personelle und technologische Machbarkeit des Projekts muss ebenfalls sichergestellt sein. Nur wenn alle Ressourcen richtig eingeschätzt und eingeplant sind, kann ein KI-Projekt erfolgreich in den laufenden Betrieb überführt werden.

Methodischer Ansatz zur Identifizierung des Use Cases

Um den richtigen Use Case für KI-Projekte zu identifizieren, ist ein strukturiertes Vorgehen entscheidend. Hierbei empfiehlt sich die Nutzung von Tools wie dem „AI-Navigator“, der dabei hilft, mögliche Use Cases zu strukturieren, zu priorisieren und ihren Nutzen detailliert zu analysieren. Zudem unterstützt eine „Job-to-be-done“-Analyse dabei, die spezifischen Bedürfnisse interner und externer Kunden zu verstehen und diese mit wertschöpfenden KI-Lösungen zu verknüpfen.

Durch diesen methodischen Ansatz stellt F&P Executive Solutions sicher, dass die entwickelten KI-Lösungen nicht nur innovativ, sondern auch praktisch umsetzbar und wertsteigernd sind. Letztlich entscheidet die Passgenauigkeit der Lösung für die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens über den Erfolg eines KI-Projekts.

Hochwertige Daten als Basis für verlässliche KI-Ergebnisse

„Daten sind das Fundament der Künstlichen Intelligenz – ihre Qualität bestimmt den Erfolg.“

Der Erfolg eines jeden KI-Projekts steht und fällt mit der Qualität und Verfügbarkeit der zugrundeliegenden Daten. Um eine KI erfolgreich zu trainieren, zu testen und im operativen Betrieb zu nutzen, sind nicht nur große Datenmengen erforderlich, sondern auch eine hohe Qualität der Daten. Diese können aus verschiedensten Quellen stammen – von internen Business- und Operations-Support-Systemen, über Produktionssensoren bis hin zu Daten externer Partner. Doch es reicht nicht aus, dass diese Daten lediglich vorhanden sind; sie müssen auch exakt zum spezifischen Problem passen, das die KI lösen soll, und höchste Qualitätsansprüche erfüllen.

Fehlerhafte oder unzureichende Daten können die Ergebnisse von KI-Systemen verzerren und somit den Erfolg des gesamten Projekts gefährden. Besonders kritisch wird dies, wenn eine KI automatisch Daten auswertet und darauf aufbauend Entscheidungen trifft. Fehlerhafte Datensätze oder Verzerrungen in den Daten führen zu unzuverlässigen Ergebnissen, die das Vertrauen in die KI und ihre Entscheidungsfindung untergraben.

Qualitätssicherung: Kein Zufallsprodukt

Eine systematische und methodische Sicherstellung der Datenqualität ist bei einer KI-Implementierung unerlässlich. Viele Unternehmen orientieren sich dabei an anerkannten Standards wie ISO 9000 (Qualitätsmanagement) und ISO 27001 (Informationssicherheit). Ein umfassendes Data-Management-System muss gewährleisten, dass die Daten in Bezug auf Verfügbarkeit, Vollständigkeit, Genauigkeit, Vertraulichkeit und Wiederherstellbarkeit höchsten Ansprüchen genügen.

Besondere Herausforderungen bei KI-Projekten liegen darin, nicht nur geeignete Datenquellen zu identifizieren, sondern auch sicherzustellen, dass die gesammelten Daten korrekt, vollständig, konsistent und aktuell sind. Typische Verzerrungen, die vermieden werden müssen, sind:

• Zeitliche Verzerrung: Veraltete Daten können zu falschen Vorhersagen führen, z. B. wenn eine KI den Kundenservice optimieren soll, aber auf nicht mehr aktuelle Daten zugreift.
• Repräsentative Verzerrung: Wenn die Trainingsdaten nicht alle relevanten Nutzergruppen abdecken, wie z. B. bei einer KI, die Bewerbungen filtert, aber hauptsächlich auf Daten von männlichen Bewerbern basiert.
• Verzerrungen bei der Datenerhebung: Wenn die erhobenen Daten fehlerhaft oder unvollständig sind, etwa bei einer KI, die Maschinenverschleiß vorhersagen soll, jedoch auf ungenauen Daten von defekten Sensoren trainiert wurde.

Erfolgreiche KI-Projekte beginnen mit einem gründlichen Datenverständnis

Der größte Teil der Arbeit in einem KI-Projekt – etwa 80 % – entfällt auf das Verständnis, die Aufbereitung und die Analyse der Daten. Nur durch eine intensive Vorbereitungsphase lässt sich die Zuverlässigkeit und Effektivität der KI sicherstellen. Dazu gehören mehrere wichtige Schritte:

• Datensammlung: Aus relevanten, gesicherten und validierten Quellen.
• Datendefinition: Um sicherzustellen, dass jede einzelne Information verstanden und korrekt zugeordnet ist.
• Datenexploration: Um Zusammenhänge und Abhängigkeiten zwischen den Daten zu erkennen und daraus neue Erkenntnisse abzuleiten.
• Datenverifizierung: Um sicherzustellen, dass die Daten vollständig, plausibel und aussagekräftig sind.

Dieser strukturierte Prozess minimiert das Risiko von Verzerrungen und stellt sicher, dass das KI-Projekt auf einer soliden Datenbasis aufbaut. Unternehmen, die diesen Schritt sorgfältig planen und durchführen, legen den Grundstein für den Erfolg ihrer KI-Initiative.

Nahtlose KI-Integration für die volle Potentialentfaltung

Ein entscheidender Erfolgsfaktor bei KI-Projekten ist die nahtlose Integration des KI-Systems in die bestehende Unternehmensinfrastruktur. Eine KI-Lösung kann nur dann ihren vollen Nutzen entfalten, wenn sie effizient in die vorhandenen Systeme, Prozesse und Datenströme eingebettet ist. Ein häufiges Problem ist, dass Unternehmen den Aufwand, der für eine solche Integration erforderlich ist, unterschätzen. Oftmals wird eine KI-Lösung als isoliertes Tool implementiert, das nicht optimal mit anderen Unternehmenssystemen kommuniziert. Dies führt zu ineffizienten Prozessen und einer limitierten Nutzung der gewonnenen KI-Erkenntnisse.

Der „Aus-der-Mitte-Heraus“-Ansatz

Um Integrationsprobleme zu vermeiden, sollte die Integration von Anfang an als zentraler Bestandteil des KI-Projekts geplant werden. Ein vielversprechender Ansatz ist der sogenannte „Aus-der-Mitte-heraus“-Ansatz. Hierbei wird zunächst ein Pilotprojekt in einem gut integrierten Bereich der Systemlandschaft gestartet. Dies ermöglicht, das Projekt im kleinen Rahmen zu beginnen und es schrittweise auszubauen – ein Vorgehen, das als vertikale Skalierung bezeichnet wird. Durch diesen schrittweisen Ansatz können schnelle Erfolge erzielt und gleichzeitig die Komplexität des Projekts sukzessive erhöht werden. Wichtig ist dabei, dass die Integration in jeder Stufe reibungslos funktioniert.

Nutzung der Erkenntnisse über den ursprünglichen Zweck hinaus

Ein weiterer oft unterschätzter Aspekt von KI-Projekten ist die Mehrfachnutzung der durch die KI generierten Erkenntnisse und Daten. Die Ergebnisse eines KI-Systems bieten nicht nur in ihrem ursprünglichen Anwendungsbereich Mehrwert, sondern können oft in anderen Unternehmensbereichen ebenfalls gewinnbringend eingesetzt werden. Es ist ratsam, bereits in der Planungsphase eines KI-Projekts die Potenziale zur Zweitverwertung zu identifizieren. Ein kreatives Brainstorming zu Projektbeginn kann oft ungeahnte Zusatznutzen aufzeigen, die in den Business Case integriert werden sollten.

Mehrwert durch intelligente Integration

Die intelligente und durchdachte Integration von KI-Systemen schafft nicht nur zusätzliche Einsatzmöglichkeiten für die Technologie innerhalb des Unternehmens, sondern fördert auch die Akzeptanz der KI-Lösung. Die Kombination aus einer schrittweisen Einführung, einer breiten Verwertung der gewonnenen Erkenntnisse und einer vollständigen Systemintegration sorgt dafür, dass die KI-Lösung nachhaltig Mehrwert schafft und sich nahtlos in die Geschäftsprozesse des Unternehmens einfügt.

Gezielte Know-how-Planung für die reibungslose KI-Implementierung

„Wissen ist Macht – und das gilt besonders in der Welt der Künstlichen Intelligenz.“

Ein häufig unterschätzter Erfolgsfaktor bei KI-Projekten ist der Bedarf an spezifischem Know-how. Viele Unternehmen neigen dazu, frühere IT- oder Digitalisierungsprojekte als Vergleich heranzuziehen, ohne zu erkennen, dass KI-Projekte völlig andere Anforderungen an die Expertise stellen. So ist ein Programmierer nicht automatisch ein Datenexperte, und ein Power BI-Spezialist kann nicht zwingend die komplexen Trainingsdaten für ein Machine-Learning-Modell erstellen.

Die Rolle der Data Experts

In KI-Projekten spielt der „Data Expert“ eine Schlüsselrolle. Doch auch hier gibt es verschiedene Spezialisierungen, wie etwa den Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist oder Machine Learning Engineer. Die Auswahl des richtigen Experten hängt stark von den spezifischen Anforderungen des Projekts ab. Es reicht jedoch nicht aus, nur Data Experts im Team zu haben. Vielmehr bedarf es einer ausgewogenen Mischung verschiedener Funktionen und Rollen, die präzise aufeinander abgestimmt sind.

Kompetenzen transparent machen

Um sicherzustellen, dass alle notwendigen Fähigkeiten im Projektteam vorhanden sind, ist es essenziell, Transparenz über die vorhandenen Kompetenzen im Unternehmen zu schaffen. Oft fehlt es an einer systematischen Erfassung und Dokumentation der Kompetenzen der Mitarbeitenden. Ein erfolgreiches Team setzt sich aus verschiedenen Expertengruppen zusammen: Business Experts, IT Experts, Management/Leadership Experts, Data Experts und Domain Experts. In manchen Fällen ist es sogar notwendig, bestimmte Rollen mehrfach zu besetzen, um alle Anforderungen des KI-Projekts vollständig abzudecken.

Ein Kompetenz-Mapping kann hier helfen, geeignete Mitarbeiter zu identifizieren, Kompetenzlücken aufzudecken und Kapazitätsengpässe zu erkennen. Nur so lassen sich mögliche Engpässe frühzeitig adressieren und das Projekt effizient umsetzen.

Strategische Kompetenzplanung

Die systematische Planung des Know-how-Bedarfs beginnt mit einer gründlichen Analyse. Hier empfiehlt sich die Erstellung eines Use-Case-Steckbriefs, der in fünf Schritten durchgeführt wird:

1. Zieldefinition: Klärung des Ziels und der zu schaffenden Werte.
2. Herausforderungen identifizieren: Festlegung der spezifischen Probleme, die das Projekt lösen soll.
3. Lösungshypothese: Definition der Hypothese, wie das Problem gelöst werden kann.
4. Annahmen zu Aufgaben: Welche grundlegenden Aufgaben müssen erfüllt werden?
5. Ableitung der benötigten Kompetenzen: Erstellung eines Competence-Boards, um die notwendigen Fähigkeiten zu dokumentieren.

Dieses strukturierte Vorgehen sorgt dafür, dass nicht nur die vorhandenen Kapazitäten optimal genutzt werden, sondern auch mögliche Kompetenzlücken frühzeitig erkannt und behoben werden können. Nur durch eine sorgfältige und strategische Kompetenzplanung lassen sich die besten Talente und Fähigkeiten für ein KI-Projekt mobilisieren.

Kapazitätsplanung und Ressourcenmanagement

Neben der Sicherstellung des Know-hows ist es wichtig, die verfügbaren Kapazitäten der Mitarbeitenden realistisch zu planen. Eine Projektmitarbeit, die weniger als 30 % der Arbeitszeit eines Teammitglieds beansprucht, ist oft ineffizient und sollte vermieden werden. Unlösbare Engpässe und fehlende Kompetenzen müssen vor Projektstart behoben werden, sei es durch eine Projektverschiebung, die Anpassung des Umfangs oder die Bereitstellung zusätzlicher Ressourcen.

Vertrauen in KI stärkenSo schaffen Sie Akzeptanz

„Ein System ist nur so gut, wie es akzeptiert wird.“

Einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren für den Erfolg eines KI-Projekts ist die Akzeptanz der Technologie durch ihre Nutzer. Selbst das technisch ausgereifteste System kann scheitern, wenn es auf Ablehnung stößt. Bei KI-Projekten ist dieses Risiko besonders hoch, da die Technologie häufig Ängste und Vorbehalte weckt – sei es die Sorge vor Arbeitsplatzverlusten, die Angst vor Manipulation oder der Verlust von Kontrolle. Es ist daher unerlässlich, die Mitarbeitenden aktiv in den Veränderungsprozess einzubinden und sie für die Zusammenarbeit mit der KI zu gewinnen.

Transparenz als Schlüssel zum Vertrauen

Ein oft genanntes Problem bei der KI-Implementierung ist die Wahrnehmung der Technologie als „Black Box“ – ein System, dessen Entscheidungsfindung für den Nutzer intransparent und undurchschaubar ist. Diese fehlende Nachvollziehbarkeit führt zu Misstrauen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Personalwirtschaft oder dem Rechtssystem. Um das Vertrauen der Anwender zu gewinnen, muss von Anfang an Transparenz geschaffen werden. Dies bedeutet, dass die verwendeten Daten sowie die Funktionsweise der Algorithmen offenzulegen sind. Nur so können Nutzer nachvollziehen, wie und warum eine KI bestimmte Entscheidungen trifft.

Zudem muss die Benutzerfreundlichkeit gewährleistet sein. KI-Systeme sollten sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe integrieren und die Arbeit erleichtern, statt sie zu verkomplizieren. Wenn die Nutzer das Gefühl haben, durch die Technologie unterstützt zu werden, steigt die Akzeptanz.

Ethische Grundsätze und Verantwortlichkeit

Die Einführung von KI-Technologien darf nicht isoliert betrachtet werden. Sie hat Auswirkungen auf die Außenwelt, die Gesellschaft und die Kunden des Unternehmens. Daher ist es entscheidend, ethische Grundsätze im KI-Projekt einzuhalten. KI-Systeme müssen die Autonomie und Privatsphäre der Menschen respektieren und dürfen keine negativen sozialen Folgen haben. Unternehmen, die diese ethischen Prinzipien offen kommunizieren und in ihre KI-Strategien integrieren, stärken das Vertrauen der Nutzer in die Technologie.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist die klare Verantwortlichkeit für die von der KI getroffenen Entscheidungen. Menschen müssen weiterhin die Kontrolle über das System behalten. Eine regelmäßige Überprüfung und Freigabe von KI-Ergebnissen durch menschliche Experten kann das Vertrauen in die Technologie weiter fördern.

Kommunikation und Einbindung während der Entwicklung

Um die Akzeptanz von KI-Systemen zu erhöhen, sollte die Kommunikation über die Funktionsweise der Technologie nicht erst bei der Implementierung beginnen. Bereits während der Entwicklungsphase sollte Transparenz geschaffen und die Nutzer aktiv eingebunden werden. Dies reduziert Unsicherheiten und Skepsis und sorgt dafür, dass die Anwender ein besseres Verständnis für die Technologie entwickeln.

Ein weiterer Aspekt ist der offene Umgang mit Misserfolgen. KI-Systeme durchlaufen, wie jede neue Technologie, eine Lernkurve. Indem Unternehmen offenlegen, welche Fehlschläge im Entwicklungsprozess aufgetreten sind und wie diese zu Verbesserungen geführt haben, stärken sie das Vertrauen in die kontinuierliche Weiterentwicklung und die Zuverlässigkeit der KI.

Akzeptanz durch Transparenz und Kooperation

Die Akzeptanz von KI-Systemen ist ein entscheidender Erfolgsfaktor. Sie lässt sich durch Transparenz, eine klare Kommunikation und die Einbindung der Nutzer während der gesamten Projektlaufzeit fördern. Nur wenn die Nutzer verstehen, wie die KI funktioniert und welche Vorteile sie bietet, werden sie bereit sein, die Technologie anzunehmen und aktiv mit ihr zu arbeiten.

Nachhaltige QualitätWarum KI-Tests niemals enden

„Qualität beginnt mit der Absicht, die durch das Management gesetzt wird.“ – Philip Crosby

Die Qualitätssicherung stellt in KI-Projekten eine besondere Herausforderung dar, da die Systeme kontinuierlich lernen und sich weiterentwickeln. Anders als bei traditionellen IT-Projekten endet die Qualitätssicherung nicht mit der Implementierung, sondern muss fortlaufend während des gesamten Lebenszyklus des KI-Systems sichergestellt werden. Viele Fehlerquellen, die aus klassischen Digitalisierungsprojekten bekannt sind – wie unklare Zieldefinitionen, mangelnde Planung oder unzureichendes Projektmanagement – beeinflussen auch die Qualität von KI-Projekten. Doch insbesondere die Datenqualität bleibt der zentrale Faktor.

Fortlaufende Qualitätssicherung in KI-Projekten

Ein wesentlicher Unterschied zu traditionellen IT-Projekten besteht darin, dass die Qualitätssicherung in KI-Projekten nicht nur in der Entwicklungs- und Testphase stattfindet, sondern dauerhaft im Betrieb überwacht werden muss. KI-Systeme verändern sich durch ständiges Lernen, was eine kontinuierliche Überprüfung der Qualität unabdingbar macht. Eine unkontrollierte Weiterentwicklung kann zu unerwünschten oder unvorhersehbaren Ergebnissen führen.

Agile Methoden sind besonders geeignet, um die notwendige Flexibilität im Projektmanagement sicherzustellen. Dadurch lassen sich Anpassungen schnell umsetzen und die Qualität fortlaufend sichern. Neben der Sicherheit muss auch die Nachvollziehbarkeit und Transparenz von KI-Systemen gewährleistet sein. Systeme sollten „Secure by Design“ und „Transparent and Traceable by Design“ entwickelt werden, um Entscheidungen nachvollziehbar zu machen und Vertrauen in die Ergebnisse zu fördern.

Umfangreicher Testaufwand

Der Testaufwand in KI-Projekten übersteigt den in herkömmlichen IT-Projekten erheblich. Neben Standardtests wie Funktions- und Integrationstests sind spezielle KI-Tests erforderlich. Diese umfassen:

• Adversarial Testing: Um zu prüfen, ob das KI-Modell durch gezielte Angriffe manipuliert oder getäuscht werden kann.
• Fairness-Analysen: Um diskriminierende Muster und Verzerrungen im Modell zu identifizieren und zu eliminieren.
• Ethik-Kontrollen: Zur Sicherstellung, dass das System ethischen Grundsätzen entspricht und keine negativen gesellschaftlichen Auswirkungen hat.

Nach der Testphase sollte die Qualitätssicherung in ein permanentes Monitoring übergehen, um die KI kontinuierlich auf potenzielle Fehlerquellen zu überprüfen und bei Bedarf sofort korrigierend einzugreifen.

Effektives Change-Management und Überwachung

Ein gut strukturiertes Change-Management ist entscheidend, um sicherzustellen, dass alle Veränderungen im System qualitätsgesichert und von den Beteiligten vollständig unterstützt werden. Ein KI-Aufsichtsgremium kann dabei helfen, die Einhaltung ethischer Richtlinien zu überwachen und regelmäßige Qualitätsaudits durchzuführen. Diese Instanz gewährleistet, dass KI-Systeme den Unternehmensanforderungen entsprechen und potenzielle Risiken frühzeitig identifiziert werden.

A/B-Tests zur Optimierung

Ein effektives Werkzeug zur Qualitätssicherung von KI-Projekten sind A/B-Tests. In diesen Tests laufen verschiedene Versionen des KI-Modells parallel, um ihre Effektivität direkt miteinander zu vergleichen. Die Variablen können hierbei unterschiedliche Algorithmen, Datensätze oder Modellkonfigurationen sein. Die zufällige Zuordnung der Modelle zu den Testgruppen verhindert Verzerrungen und sorgt für valide Ergebnisse. Durch A/B-Tests lassen sich tiefgehende Einblicke in das Verhalten der KI-Systeme gewinnen, was zur Auswahl der leistungsfähigsten und robustesten Version beiträgt.

Gemeinsam zum ErfolgRückendeckung durch das Management

„Innovation unterscheidet den Anführer vom Verfolger.“ – Steve Jobs

Einer der entscheidenden Erfolgsfaktoren für KI-Projekte ist die volle Unterstützung des Managements. Diese Rückendeckung muss nicht nur zu Beginn bei der KI-Implementierung sichergestellt sein, sondern ist während des gesamten Projektverlaufs sowie im operativen Betrieb dauerhaft aufrechtzuerhalten. Besonders in KI-Projekten, die oft mit neuen Technologien und tiefgreifenden Veränderungen in Arbeitsprozessen verbunden sind, spielt das Management eine zentrale Rolle. Sowohl übertriebene Skepsis als auch unrealistisch hohe Erwartungen können das Projekt gefährden, daher ist ein ausgewogenes Erwartungsmanagement notwendig.

Unsicherheit im Management: Wissen und Vertrauen aufbauen

Oft entstehen Unsicherheiten im Management durch unzureichendes Wissen über KI-Technologien und deren Anwendungsmöglichkeiten. Besonders Führungskräfte, die stark auf Informationssicherheit achten, haben oft Bedenken, da KI-Systeme auf umfangreiche Datensätze zugreifen und diese verarbeiten. Diese Unsicherheiten können den Fortschritt von KI-Projekten erheblich verlangsamen oder sogar verhindern, wenn sie nicht rechtzeitig adressiert werden.

Eine wichtige Maßnahme zur Überwindung dieser Barrieren ist die gezielte Schulung des Managements. Durch Workshops und Informationsveranstaltungen kann das Verständnis für die Risiken und Chancen von KI verbessert werden. Gleichzeitig wird die Bereitschaft für Veränderungen gestärkt, wenn der Nutzen der Technologie klar und verständlich dargestellt wird.

Strategisches Erwartungs- und Risikomanagement

KI-Projekte bringen oft signifikante Veränderungen in der Organisation und den Arbeitsprozessen mit sich. Um die volle Unterstützung des Managements bei der KI-Implementierung zu erhalten, ist es entscheidend, professionelles Projektmanagement zu betreiben. Dazu gehören ein umfassendes Erwartungsmanagement, regelmäßiges Fortschrittsreporting und effektives Risikomanagement. Diese etablierten Strukturen schaffen Vertrauen und sorgen dafür, dass das Management jederzeit über den Projektstatus und mögliche Risiken informiert ist.

Ein kleiner, gut durchdachter Pilotversuch kann helfen, das Potenzial von KI zu demonstrieren und erste Erfolge zu erzielen, ohne große Investitionen zu erfordern. Solche Pilotprojekte sind oft die Basis für umfangreichere Initiativen und zeigen dem Management den konkreten Mehrwert der Technologie auf. Die Erfolgsmessung sollte klar definiert und auf messbare KPIs ausgerichtet sein, wie z. B. Kostenersparnis, Effizienzsteigerung oder Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit.

Proaktive Einbindung des Managements

Für den langfristigen Erfolg von KI-Projekten ist es wichtig, Schlüsselpersonen aus dem Management nicht nur als Berater einzusetzen, sondern sie aktiv in die Planung und Qualitätssicherung einzubeziehen. Diese Einbindung schafft ein Gefühl der Mitverantwortung und verbessert die Transparenz in Bezug auf die verwendeten KI-Methoden und Technologien. Instrumente wie der Data-driven Business Model Canvas oder der AI Navigator können dazu genutzt werden, den Nutzen und die Struktur von KI-Projekten anschaulich darzustellen.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Messung der Adoptionsrate – sie gibt Aufschluss darüber, wie schnell und effektiv ein KI-System von den Endanwendern im Unternehmen akzeptiert wird. Eine hohe Adoptionsrate ist oft ein Indikator für die Qualität und Relevanz des Systems, da sie zeigt, wie gut es die Bedürfnisse der Nutzer erfüllt.

Unterstützung des Managements als Schlüsselfaktor

Die Rückendeckung durch das Management ist nicht nur für den Start eines KI-Projekts, sondern auch für dessen langfristigen Erfolg unverzichtbar. Durch gezielte Einbindung, transparente Kommunikation und umfassendes Erwartungsmanagement können mögliche Bedenken abgebaut und die Unterstützung gesichert werden. Dies bildet die Grundlage, um KI-Projekte erfolgreich umzusetzen und nachhaltig im Unternehmen zu verankern.

Die bedeutendsten ErfolgsfaktorenWas die Umfrage enthüllt

Eine kürzlich von F&P Executive Solutions AG auf LinkedIn durchgeführte Umfrage hat deutlich gemacht, dass die Datenqualität und -verfügbarkeit als der wichtigste Erfolgsfaktor in KI-Projekten betrachtet wird. 43 % der befragten Teilnehmer gaben an, dass unzureichende Daten das schwerwiegendste Problem in ihren Projekten darstellen. Weitere 21 % nannten den richtigen Know-how-Bedarf als entscheidenden Erfolgsfaktor, während 19 % die Wahl des richtigen Anwendungsfalls hervorhoben. Die Akzeptanz der KI-Lösungen durch die Mitarbeiter wurde von 17 % der Befragten als zentraler Faktor genannt.

Diese Ergebnisse bestätigen, dass eine sorgfältige Planung und Umsetzung von KI-Projekten, insbesondere in Bezug auf die Sicherstellung von hochwertigen Daten und der Bereitstellung passender Expertise, von entscheidender Bedeutung ist. Unternehmen müssen gezielt in diese Bereiche investieren, um ihre KI-Projekte erfolgreich zum Abschluss zu bringen und langfristig davon zu profitieren.

Sind Sie bereit, das Potenzial von KI zu nutzen?

Die Umfrage zeigt klar, welche Hürden in KI-Projekten überwunden werden müssen. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um aktiv zu werden und die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen. F&P Executive Solutions AG unterstützt Sie dabei mit einem maßgeschneiderten AI-Readyness-Assessment, um zu prüfen, wie gut Ihr Unternehmen für KI-Projekte aufgestellt ist. In einem unverbindlichen Beratungsgespräch analysieren wir gemeinsam Ihre spezifischen Herausforderungen und zeigen Ihnen, wie Sie die Erfolgsfaktoren in Ihrem Unternehmen optimal umsetzen können. Nutzen Sie die Chance, die Zukunft Ihrer Digitalisierungsstrategie zu gestalten – kontaktieren Sie uns noch heute.

Ihr Ansprechpartner für Erfolgsfaktoren in KI-Projekten