10 Dinge, die Projektmanager wissen sollten, bevor sie ein KI-Projekt starten

AI and machine learning technologies are transforming the way organizations streamline their business processes and operations. Across industries, companies are realizing the benefits of AI technology like data-driven outcomes, automated processes, and faster implementation.
A recent TechRepublic survey found that 90% of organizations are currently working on AI projects. However, only one in three AI projects is proving to be successful. To leverage maximum benefits, project managers must plan their strategy before executing their AI project.
Here are 10 things for project managers to consider before starting their next AI project.

10 Dinge, die bei jedem AI-Projekt zu beachten sind

1. Sicherstellung qualitativ hochwertiger Daten.

Hochwertige Daten sind die wichtigste Ressource für die erfolgreiche Umsetzung Ihres KI-Projekts. Daten sind unerlässlich, um Ihr KI-Modell für Ihren Business Case effektiv zu machen.

Stellen Sie sicher, dass Sie bei der Planung Ihres AI-Projekts genügend Zeit und Ressourcen für die Beschaffung qualitativ hochwertiger Daten einplanen.

2. Prüfen Sie, ob AI für Ihre Projektanforderungen realisierbar ist.

Bevor Sie sich für KI-Technologie für Ihr nächstes Projekt entscheiden, müssen Sie sicherstellen, dass KI eine plausible Lösung für Ihr Geschäftsproblem ist. Mit Hilfe eines qualifizierten KI-Beratungspartners können Sie feststellen, ob Ihr KI-Projekt eine praktikable Lösung für eine bestimmte geschäftliche Herausforderung ist.

3. Quantifizieren Sie den Output des AI-Projekts.

Was sollte das erwartete Ergebnis eines erfolgreichen KI-Projekts sein? Ohne klar definierte Erwartungen ist es für Projektleiter schwierig, den Output ihrer KI-Projekte zu quantifizieren.

Betrachten Sie daher die erste Version Ihrer KI-Implementierung immer als Basisfall, um zu beurteilen, ob die Qualität der Lösung gut genug ist, um das ursprüngliche Problem zu lösen. Wenn die anfängliche Genauigkeit viel niedriger ist als der menschliche Durchschnitt, bedeutet dies, dass Sie Probleme mit der Datenmenge oder -qualität haben oder dass die Methodik, die Sie für Ihr Klassifizierungsschema verwenden, an das angepasst werden muss, was in den Daten ausgedrückt werden kann.

Sobald Sie einen Basisfall erstellt und festgestellt haben, welche Lösungen angesichts der anfänglichen Genauigkeitszahlen realisierbar sind, verwenden Sie die späteren Versionen und Iterationen, um den Geschäftswert und den ROI zu verbessern.

4. Definieren Sie das zu lösende Problem

Viele Projektleiter und Unternehmen führen KI-Projekte durch, ohne ein klares Verständnis des Geschäftsproblems oder des Ziels zu haben, das sie zu erreichen versuchen. Der allgemeine "Hype" um die KI-Technologie erweckt den Anschein, als könne man mit ihr jede Art von Problem lösen. In Wirklichkeit funktioniert das aber nicht so.

Definieren Sie das Geschäftsproblem - und finden Sie heraus, ob es zu komplex ist, um von einer KI-basierten Lösung gelöst zu werden.

5. Sicherstellen, dass alle Projektbeteiligten das gleiche Verständnis von AI haben

Aufgrund ihrer bisherigen Erfahrungen und Kenntnisse haben die Beteiligten, darunter Projektmanager, Teamleiter und Entwickler, ein anderes Verständnis von KI-Technologie.

Eine KI-Lösung ist in der Regel durch die für das Training verfügbaren Daten und das Fachwissen begrenzt, um Lösungen mit den vorhandenen Daten zu realisieren. Oft gibt es keinen Code oder keine verfügbaren Daten, um die neuesten Forschungsergebnisse nachzubilden. Aus diesem Grund ist KI keine Lösung, die man kauft und dann vergisst. Sie ist ein Prozess und erfordert ständige Eingaben, und die Beteiligten müssen ihre Erwartungen an andere Softwarelösungen neu definieren.

Entwickeln Sie vor der Umsetzung eines KI-Projekts einen einheitlichen Ansatz für die Implementierung der KI-Lösung.

6. Definieren Sie den Umfang des AI-Projekts

Trotz ihrer zahlreichen Vorteile sind KI-Projekte wie alle anderen IT- und Entwicklungsprojekte und haben in der Regel eine Projektfrist und ein Budget. Legen Sie auf der Grundlage der Ihnen zugewiesenen Ressourcen den Gesamtumfang Ihres KI-Projekts fest - oder was Sie erreichen wollen. Legen Sie einen Zeitplan für die Erfassung und Bereinigung der Daten fest, die für das Projekt benötigt werden, und ermitteln Sie den Datenbedarf, der ein Projekt verzögern könnte, sowie die Personen, die für die Bereitstellung dieser Daten verantwortlich sein werden.

Bewerten Sie den Umfang Ihres Projekts im Hinblick auf die Kosten, die verfügbaren Ressourcen und die Rentabilität der Investition.

7. Wählen Sie die korrekten Daten

Vor der Auswahl des richtigen KI-Algorithmus müssen die Projektteams Trainingsdaten auswählen, bereinigen und filtern, damit sie der jeweiligen Aufgabe entsprechen. Durch die Vorbereitung und Sammlung der richtigen Datensätze für das Modelltraining können Projektingenieure die künftige KI-Entwicklung und Experimente beschleunigen. Für die richtige Schulung benötigen die Projektmanagementteams qualifizierte Experten, die sich mit Datenwissenschaft auskennen, um zu verstehen, was in den Daten und Ergebnissen von Bedeutung ist, sowie Programmiersprachen wie Python.

8. Wählen Sie den richtigen AI-Algorithmus

Ob für überwachtes oder unüberwachtes Lernen, Projektmanager müssen den richtigen KI-Algorithmus für ihre Projekte auswählen. Wichtig ist, dass es je nach Projektanforderungen verschiedene Arten von KI-Algorithmen für jede Aufgabe gibt, z. B. für Klassifizierungsaufgaben, Entity Recognition, Empfehlungen, generativen Text, generativen visuellen Inhalt, Clustering, Anomalie-Erkennung und Random Forest, aus denen man wählen kann.

9. Gewährleistung der Datensicherheit

Wie jede Softwarelösung muss auch eine KI-basierte Lösung alle sicherheitsrelevanten Anforderungen erfüllen. Als Projektleiter müssen Sie geeignete Maßnahmen ergreifen, um ein KI-System vor potenziellen Angreifern zu schützen. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie bei der Arbeit an einem KI-Entwicklungsprojekt die Datensicherheitsvorschriften einhalten.

10. Passen Sie Ihre AI-Lösung an

Keine KI-basierte Software ist eine "Einheitslösung", vor allem weil die Daten, mit denen Sie arbeiten, und Lösungen, die für Ihr Unternehmen und Ihre Branche einzigartig sind, Nischendaten oder auf Ihr Unternehmen zugeschnittene Daten erfordern. Die Lösungen müssen an die individuellen Geschäftsanforderungen angepasst werden. Wenn Ihr Unternehmen mit einem Technologiepartner zusammenarbeitet, sollten Sie prüfen, ob dieser maßgeschneiderte KI-Lösungen anbieten kann und wie seine Modelle auf Ihre Daten abgestimmt werden können.

Zusätzlich zur Anpassung sollten Sie Ihr KI-Produkt so gestalten, dass es sich problemlos in die von Ihrem Unternehmen verwendeten Drittsysteme integrieren lässt.

Schlussfolgerung

Genau wie andere Technologien ist auch KI keine "Wunderwaffe", mit der sich Geschäftsprobleme allein lösen lassen. Projektmanager müssen ein KI-Projekt anders angehen als andere IT-Projekte, indem sie mit dem beginnen, was die Daten mit Ihrer Basislösung zeigen. Neben anderen Überlegungen müssen die Projektmanagement-Teams das Geschäftsproblem, das sie mit Hilfe der KI-Technologie lösen wollen, klar definieren.