Veröffentlicht am von Fachanwalt für IT-Recht Jens Ferner

Warum KI-Projekte scheitern und wie sie erfolgreich umgesetzt werden können

Die sprunghafte Entwicklung und Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat in vielen Bereichen große Hoffnungen geweckt. Unternehmen und staatliche Organisationen weltweit investieren massiv in KI-Technologien, um ihre Effizienz zu steigern, innovative Produkte zu entwickeln und komplexe Probleme zu lösen.

Doch trotz dieser Begeisterung zeigt eine kürzlich veröffentlichte Studie der RAND Corporation, dass ein Großteil der KI-Projekte scheitert.

1. Überblick über die Studie

Die RAND-Studie untersuchte die Gründe, warum KI-Projekte oft scheitern, obwohl die Technologie als bahnbrechend gilt. Die Forscher führten dazu Interviews mit 65 erfahrenen Datenwissenschaftlern und Ingenieuren, die in verschiedenen Branchen tätig sind. Dabei identifizierten sie fünf Hauptursachen für das Scheitern von KI-Projekten und leiteten daraus Empfehlungen für eine erfolgreiche Umsetzung ab.

2. Die fünf Hauptursachen des Scheiterns

Missverständnisse über das Problem und seine Lösung

Einer der häufigsten Fehler bei KI-Projekten ist die Fehleinschätzung des eigentlichen Problems, das mit KI gelöst werden soll. Oft wird die Technologie auf falsche Zielsetzungen angewandt, was dazu führt, dass das entwickelte Modell wenig bis keinen Nutzen bringt. Ein häufiger Grund dafür ist eine mangelnde Kommunikation zwischen den technischen Teams und den Geschäftsführern, die die Ziele festlegen.

Unzureichende Datenqualität

Ein weiterer wesentlicher Grund für das Scheitern von KI-Projekten ist die schlechte Qualität der verfügbaren Daten. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert werden. Wenn die Daten unvollständig, verzerrt oder von geringer Qualität sind, ist es unwahrscheinlich, dass das KI-Modell effektiv arbeitet. Die Studie betont die Bedeutung einer soliden Dateninfrastruktur und des Verständnisses der Datenquelle.

Falscher Fokus auf Technologie statt Problemlösung

Viele Projekte scheitern, weil sie mehr Wert auf den Einsatz neuester Technologien legen, anstatt auf die Lösung des eigentlichen Problems. Der Fokus sollte auf der praktischen Anwendung und dem Nutzen für den Endbenutzer liegen, nicht auf dem Einsatz der „coolsten“ Technologien.

Fehlende Infrastruktur

Ohne eine robuste Infrastruktur, die den Umgang mit großen Datenmengen und die effiziente Bereitstellung von KI-Modellen unterstützt, können Projekte nicht erfolgreich skaliert oder in die Praxis umgesetzt werden. Die Studie zeigt, dass ein Mangel an Investitionen in Infrastruktur ein häufiger Stolperstein für den Erfolg von KI-Projekten ist.

Zu hohe Erwartungen an die Fähigkeiten von KI

Viele Projekte scheitern auch an den überzogenen Erwartungen an das, was KI tatsächlich leisten kann. KI ist keine Wundermittel, das jedes Problem lösen kann. Es gibt technische Grenzen, die nicht immer überwunden werden können, und diese müssen bei der Projektplanung berücksichtigt werden.


3. Empfehlungen für den Erfolg von KI-Projekten

Basierend auf den identifizierten Problemen gibt die RAND-Studie fünf wichtige Empfehlungen, um die Erfolgschancen von KI-Projekten zu erhöhen:

  • Klarheit über das Projektziel schaffen: Sicherstellen, dass das technische Team genau versteht, welches Problem gelöst werden soll und wie der Erfolg gemessen wird.
  • Langfristiges Engagement für Projekte: KI-Projekte erfordern Zeit und Geduld. Projekte, die nicht bereit sind, mindestens ein Jahr lang verfolgt zu werden, sollten gar nicht erst begonnen werden.
  • Fokus auf die Problemlösung, nicht auf die Technologie: Die Auswahl der Technologien sollte auf der Grundlage der zu lösenden Probleme erfolgen und nicht, weil sie aktuell im Trend liegen.
  • Investition in Infrastruktur: Robuste Dateninfrastrukturen und Modelldepots sind entscheidend für den langfristigen Erfolg von KI-Projekten.
  • Realistische Erwartungen an KI: Führungskräfte müssen ein realistisches Verständnis für die Möglichkeiten und Grenzen von KI entwickeln.

4. Fazit: Lernen aus Fehlern für zukünftigen Erfolg

Die Erkenntnisse aus der RAND-Studie unterstreichen, dass der Erfolg von KI-Projekten stark davon abhängt, wie gut Unternehmen in der Lage sind, klare Ziele zu setzen, die richtige Infrastruktur zu schaffen und die Grenzen der Technologie zu verstehen. Mit diesen Maßnahmen können viele der häufigsten Fehler vermieden und die Erfolgschancen von KI-Projekten erheblich gesteigert werden.

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