6 Gründe für das Scheitern von KI-Projekten

6 Gründe für das Scheitern von KI-Projekten

KI scheint überall präsent zu sein, doch in Wirklichkeit haben viele Unternehmen Probleme, KI erfolgreich einzusetzen. Nach Angaben der MIT SMR-BCG Artificial Intelligence Global Executive Study und ForschungsberichtSieben von zehn Führungskräften, deren Unternehmen in künstliche Intelligenz (KI) investiert haben, gaben an, dass sie wenig bis gar keine Auswirkungen davon gesehen haben.

Zusätzlich, 40% der investierenden Unternehmen stark in KI investieren, berichten nicht von geschäftlichen Vorteilen. Die Misserfolgsquote sollte nicht so hoch sein, wenn man bedenkt, wie viele intelligente Köpfe, Ressourcen und Anstrengungen in diese Projekte investiert werden. Das Problem ist die Nichteinhaltung der Best Practices für die Verwaltung von KI-Initiativen, nicht minderwertige Technologie oder unmotivierte Mitarbeiter.

In diesem Artikel erörtern wir 6 Gründe für das Scheitern von KI-Projekten und geben Tipps, wie Sie verhindern können, dass Sie zu einer weiteren Statistik gescheiterter KI-Initiativen werden.

1. Schlechtes Datenmanagement

Damit KI-Lösungen nützlich sind, benötigen Sie ausreichend hochwertige Daten, die einer kohärenten und verständlichen Methodik folgen. Viele Unternehmen verfügen nicht über die notwendigen Ressourcen oder Erfahrungen, um mit Daten umzugehen, die nicht sauber sind, in inkompatiblen Formaten oder an unterschiedlichen Orten gespeichert sind. Datenwissenschaftler verschwenden zu viel Zeit (oft bis zu 70% ihrer Zeit) damit, mit Daten zu hantieren, anstatt ihr Wissen anzuwenden, um nützliche Lösungen zu entwickeln oder Erkenntnisse zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen zu gewinnen.

2. Fehlende KI-Fähigkeiten und mangelndes Bewusstsein der Mitarbeiter

Eine Umfrage von Gartner ergab, dass 56% der Unternehmen Schwierigkeiten beim Einsatz von KI aufgrund von Qualifikationsdefiziten in ihre Mitarbeiter. Es kann sein, dass die Mitarbeiter kein Vertrauen in die KI haben, sie rundheraus ablehnen oder volles Vertrauen in sie haben und alle Ergebnisse eines KI-Modells ohne Frage akzeptieren. Ein weit verbreiteter Irrglaube unter Berufstätigen ist, dass KI sie ersetzen wird. Aufgrund all dieser Faktoren sollten Unternehmen in Erwägung ziehen, die ML-/KI-Kenntnisse ihrer Mitarbeiter zu verbessern und sie über neue technologische Prozesse zu schulen.

Technologische Kompetenz gewährleistet, dass sowohl Ihre technischen als auch Ihre nichttechnischen Mitarbeiter werden über AI informiertDie Mitarbeiter müssen wissen, was die KI für sie tun kann, welche Stärken und Schwächen die Technologie hat und wie sie ihnen nützen kann. Entscheidend ist auch, dass sich die Mitarbeiter bei der Entscheidungsfindung nicht einfach auf KI verlassen, ohne zu verstehen, wie die Entscheidung getroffen wird.

3. Unklare Unternehmensziele

Anstatt Projekte auszuwählen, in denen man das Potenzial für einen technischen Durchbruch sieht, müssen Unternehmen Anwendungsfälle mit Return on Investment (ROI) identifizieren, die den größten Einfluss auf ihre KPI haben können (Steigerung des Umsatzes, Senkung der Betriebskosten, Verbesserung der Kundenerfahrung usw.). KI-Projekte scheitern in der Regel an unzureichend definierten Zielen, fehlenden Daten und unzureichenden Ressourcen.

4. Unterschätzung des Zeit- und Kostenaufwands für die Datenkomponente von KI-Projekten:

Unternehmen unterschätzen häufig den Zeit- und Ressourcenaufwand, der für die effektive Verwaltung von KI-Projekten erforderlich ist. Allzu häufig werden Projekte begonnen, ohne dass zuvor die Datenanforderungen berücksichtigt werden und ohne dass es eine spezielle Person gibt, die für die Erfassung der richtigen Art und Menge von Daten verantwortlich ist. Diese Projekte werden oft durch den fehlenden Zugang zu den erforderlichen Daten gebremst. Deshalb ist die Zusammenstellung der für die KI erforderlichen Daten der erste Schritt bei der Verwaltung eines KI-Projekts.

KI erfordert eine datenzentrierte Strategie, und Unternehmen sollten sorgfältig prüfen, ob sie die Zeit und die Ressourcen haben, um ausreichende Mengen hochwertiger Daten für ihre Projekte zu sammeln.

5. Mangelndes Engagement und fehlende Eigenverantwortung der Führungskräfte

Dies ist ein häufiger Fehler bei allen Projekten, nicht nur bei denen, die KI betreffen. Ohne das Engagement und die Eigenverantwortung eines funktionsübergreifenden Führungsteams verfügt eine KI-Initiative nicht über die für den Erfolg erforderlichen Ressourcen oder Talente. Ein KI-Projekt kann nur dann erfolgreich sein, wenn es fähige Führungskräfte hat, die sich dem Projekt widmen.

6. Ungleichgewicht zwischen Versprechen und Wirklichkeit bei den Anbietern

Unternehmen fallen häufig auf die Marketing-Blamage und die Versprechungen der Anbieter über ihre Produkte herein. Oder sie entscheiden sich für die Lösung eines bestimmten Anbieters, nur um dann festzustellen, dass sie nicht die beste Lösung für ihre Anforderungen ist. Anbieterbedingte Faktoren werden häufig übersehen, was eine der Hauptursachen für das Scheitern eines KI-Projekts ist.

Eine häufige Ursache dafür ist, dass man sich im Vorfeld nicht die richtigen Fragen gestellt hat, so dass man nicht erkennen kann, dass das Produkt zwar fantastisch ist, aber einfach nicht den eigenen Bedürfnissen entspricht. Um nicht dem Hype zum Opfer zu fallen, sollten Sie Ihre Hausaufgaben machen, die richtigen Fragen stellen und wissen, wie man KI-Initiativen verwaltet.

Wie kann Skim AI helfen?

KI revolutioniert die Art und Weise, wie wir Geschäfte machen, und es braucht Zeit und Mühe, um herauszufinden, wie man nützliche Lösungen mit einer quantifizierbaren Rendite entwickelt.

Wir beraten unsere Kunden beim Aufbau eines Rahmens für die Implementierung von ML- und KI-Lösungen auf der Grundlage von Best Practices. Die Rendite von KI-Investitionen ist nicht linear. Vielmehr steigen sie, wenn Sie gute Arbeit auf eine mit Best Practices geschaffene Grundlage aufsetzen.

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