Was könnte die Ursache sein?

Das Scheitern einiger KI-Projekte kann mehrere Gründe haben. Hier sind einige häufige Ursachen:

1. Mangel an klaren Zielen und Vorgaben:Wenn KI-Projekte keine klar definierten Ziele und Vorgaben haben, die auf die Gesamtstrategie der Organisation abgestimmt sind, ist es wahrscheinlicher, dass sie hinter den Erwartungen zurückbleiben.

2. Mangelnde Datenqualität und -quantität:KI-Modelle benötigen umfangreiche, qualitativ hochwertige Daten, um ordnungsgemäß zu trainieren und zu funktionieren. Unzureichende Daten oder Daten von schlechter Qualität können zu ungenauen oder unzuverlässigen Ergebnissen führen.

3. Unzureichendes Fachwissen:Der Aufbau und die Bereitstellung erfolgreicher KI-Lösungen erfordert häufig Fachwissen in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und der spezifischen Anwendungsdomäne. Fehlt das nötige Fachwissen, kann dies zu einer mangelhaften Projektdurchführung führen.

4. Unrealistische Erwartungen:Organisationen haben manchmal unrealistische Erwartungen an die Fähigkeiten und Zeitpläne von KI-Projekten. Zu vielversprechende Ergebnisse ohne Berücksichtigung technischer und ressourcenbezogener Einschränkungen können zum Scheitern von Projekten führen.

5. Mangelnde Integration mit bestehenden Systemen:Der erfolgreiche Einsatz von KI-Lösungen erfordert häufig deren Integration in bestehende IT-Systeme und -Prozesse. Andernfalls kann es zu Herausforderungen beim Datenzugriff, bei der Datenverarbeitung und bei der praktischen Umsetzung kommen.

6. Unzureichende Infrastruktur:KI-Projekte erfordern möglicherweise erhebliche Rechenleistung und Infrastruktur für Schulung und Bereitstellung. Der Mangel an angemessener Infrastruktur wie Servern, Speicher und Netzwerkkapazität kann die erfolgreiche Durchführung von KI-Projekten behindern.

7. Unzureichendes Änderungsmanagement:Die Einführung von KI-Lösungen kann sich auf bestehende Arbeitsabläufe und Organisationsstrukturen auswirken. Das Versäumnis, Stakeholder einzubeziehen, das Änderungsmanagement zu planen und potenzielle Widerstände anzugehen, kann die Einführung von KI-Lösungen behindern.

8. Ethische Überlegungen vernachlässigen:KI-Projekte sollten ethische, rechtliche und gesellschaftliche Implikationen berücksichtigen. Werden diese Aspekte außer Acht gelassen, kann dies negative Konsequenzen nach sich ziehen, etwa Datenschutzbedenken oder voreingenommene KI-Modelle.

9. Unzureichende Überwachung und Wartung:Nach der Bereitstellung müssen KI-Systeme regelmäßig überwacht und gewartet werden, um eine optimale Leistung sicherzustellen und eventuell auftretende Probleme zu beheben. Die Vernachlässigung dieses Aspekts kann zu einer Verschlechterung des Systems und zu Fehlfunktionen führen.

10. Mangelnde Zusammenarbeit:Erfolgreiche KI-Projekte profitieren oft von der Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Ingenieuren, Fachexperten und Geschäftsinteressenten. Mangelnde Kommunikation, Koordination und funktionsübergreifende Zusammenarbeit können zum Scheitern von Projekten führen.