{"id":4896,"date":"2022-12-19T17:34:47","date_gmt":"2022-12-19T22:34:47","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=4896"},"modified":"2024-08-31T16:31:59","modified_gmt":"2024-08-31T21:31:59","slug":"6-grunde-fur-das-scheitern-von-ki-projekten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/de\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/","title":{"rendered":"6 Gr\u00fcnde f\u00fcr das Scheitern von KI-Projekten"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalts\u00fcbersicht<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Inhaltsverzeichnis umschalten\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten auf<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#6_Reasons_Why_AI_Projects_Fail\" >6 Gr\u00fcnde f\u00fcr das Scheitern von KI-Projekten<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#1_Poor_Data_Management\" >1. Schlechtes Datenmanagement<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#2_Lack_of_AI_Capabilities_and_Awareness_Among_Employees\" >2. Fehlende KI-F\u00e4higkeiten und mangelndes Bewusstsein der Mitarbeiter<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#3_Unclear_Business_Objectives\" >3. Unklare Unternehmensziele<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#4_Underestimating_Time_and_Cost_of_the_Data_Component_of_AI_Projects\" >4. Untersch\u00e4tzung des Zeit- und Kostenaufwands f\u00fcr die Datenkomponente von KI-Projekten:<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#5_Lack_of_Leadership_Commitment_and_Ownership\" >5. Mangelndes Engagement und fehlende Eigenverantwortung der F\u00fchrungskr\u00e4fte<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#6_Vendor_Misalignment_on_Promise_VS_Reality\" >6. Ungleichgewicht zwischen Versprechen und Wirklichkeit bei den Anbietern<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/6-reasons-why-ai-projects-fail\/#How_can_Skim_AI_Help\" >Wie kann Skim AI helfen?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Reasons_Why_AI_Projects_Fail\"><\/span>6 Gr\u00fcnde f\u00fcr das Scheitern von KI-Projekten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>KI scheint \u00fcberall pr\u00e4sent zu sein, doch in Wirklichkeit haben viele Unternehmen Probleme, KI erfolgreich einzusetzen. Nach Angaben der <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/projects\/winning-with-ai\/\">MIT SMR-BCG Artificial Intelligence Global Executive Study und Forschungsbericht<\/a>Sieben von zehn F\u00fchrungskr\u00e4ften, deren Unternehmen in k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) investiert haben, gaben an, dass sie wenig bis gar keine Auswirkungen davon gesehen haben. <\/p>\n<\/p>\n<p>Zus\u00e4tzlich, <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/projects\/winning-with-ai\/#:~:text=Even%20so%2C%20this%20means%2040%25%20of%20organizations%20making%20significant%20investments%20in%20AI%20do%20not%20report%20business%20gains%20from%20AI\">40% der investierenden Unternehmen<\/a> stark in KI investieren, berichten nicht von gesch\u00e4ftlichen Vorteilen. Die Misserfolgsquote sollte nicht so hoch sein, wenn man bedenkt, wie viele intelligente K\u00f6pfe, Ressourcen und Anstrengungen in diese Projekte investiert werden. Das Problem ist die Nichteinhaltung der Best Practices f\u00fcr die Verwaltung von KI-Initiativen, nicht minderwertige Technologie oder unmotivierte Mitarbeiter. <\/p>\n<p>In diesem Artikel er\u00f6rtern wir 6 Gr\u00fcnde f\u00fcr das Scheitern von KI-Projekten und geben Tipps, wie Sie verhindern k\u00f6nnen, dass Sie zu einer weiteren Statistik gescheiterter KI-Initiativen werden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Poor_Data_Management\"><\/span>1. Schlechtes Datenmanagement<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Damit KI-L\u00f6sungen n\u00fctzlich sind, ben\u00f6tigen Sie ausreichend hochwertige Daten, die einer koh\u00e4renten und verst\u00e4ndlichen Methodik folgen. Viele Unternehmen verf\u00fcgen nicht \u00fcber 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 n\u00fctzliche L\u00f6sungen zu entwickeln oder Erkenntnisse zur Unterst\u00fctzung von Gesch\u00e4ftsentscheidungen zu gewinnen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Lack_of_AI_Capabilities_and_Awareness_Among_Employees\"><\/span>2. Fehlende KI-F\u00e4higkeiten und mangelndes Bewusstsein der Mitarbeiter<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Eine Umfrage von Gartner ergab, dass 56% der Unternehmen <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2019-07-15-gartner-survey-reveals-leading-organizations-expect-t\">Schwierigkeiten beim Einsatz von KI aufgrund von Qualifikationsdefiziten<\/a> 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 Berufst\u00e4tigen ist, dass KI sie ersetzen wird. Aufgrund all dieser Faktoren sollten Unternehmen in Erw\u00e4gung ziehen, die ML-\/KI-Kenntnisse ihrer Mitarbeiter zu verbessern und sie \u00fcber neue technologische Prozesse zu schulen.<\/p>\n<p>Technologische Kompetenz gew\u00e4hrleistet, dass sowohl Ihre technischen als auch Ihre nichttechnischen <a href=\"https:\/\/hbr.org\/2021\/08\/how-data-literate-is-your-company\">Mitarbeiter werden \u00fcber AI informiert<\/a>Die Mitarbeiter m\u00fcssen wissen, was die KI f\u00fcr sie tun kann, welche St\u00e4rken und Schw\u00e4chen die Technologie hat und wie sie ihnen n\u00fctzen kann. Entscheidend ist auch, dass sich die Mitarbeiter bei der Entscheidungsfindung nicht einfach auf KI verlassen, ohne zu verstehen, wie die Entscheidung getroffen wird.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Unclear_Business_Objectives\"><\/span>3. Unklare Unternehmensziele<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Anstatt Projekte auszuw\u00e4hlen, in denen man das Potenzial f\u00fcr einen technischen Durchbruch sieht, m\u00fcssen Unternehmen Anwendungsf\u00e4lle mit Return on Investment (ROI) identifizieren, die den gr\u00f6\u00dften Einfluss auf ihre KPI haben k\u00f6nnen (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.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Underestimating_Time_and_Cost_of_the_Data_Component_of_AI_Projects\"><\/span>4. Untersch\u00e4tzung des Zeit- und Kostenaufwands f\u00fcr die Datenkomponente von KI-Projekten:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Unternehmen untersch\u00e4tzen h\u00e4ufig den Zeit- und Ressourcenaufwand, der f\u00fcr die effektive Verwaltung von KI-Projekten erforderlich ist. Allzu h\u00e4ufig werden Projekte begonnen, ohne dass zuvor die Datenanforderungen ber\u00fccksichtigt werden und ohne dass es eine spezielle Person gibt, die f\u00fcr 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 f\u00fcr die KI erforderlichen Daten der erste Schritt bei der Verwaltung eines KI-Projekts.<\/p>\n<p>KI erfordert eine datenzentrierte Strategie, und Unternehmen sollten sorgf\u00e4ltig pr\u00fcfen, ob sie die Zeit und die Ressourcen haben, um ausreichende Mengen hochwertiger Daten f\u00fcr ihre Projekte zu sammeln.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Lack_of_Leadership_Commitment_and_Ownership\"><\/span>5. Mangelndes Engagement und fehlende Eigenverantwortung der F\u00fchrungskr\u00e4fte<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dies ist ein h\u00e4ufiger Fehler bei allen Projekten, nicht nur bei denen, die KI betreffen. Ohne das Engagement und die Eigenverantwortung eines funktions\u00fcbergreifenden F\u00fchrungsteams verf\u00fcgt eine KI-Initiative nicht \u00fcber die f\u00fcr den Erfolg erforderlichen Ressourcen oder Talente. Ein KI-Projekt kann nur dann erfolgreich sein, wenn es f\u00e4hige F\u00fchrungskr\u00e4fte hat, die sich dem Projekt widmen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Vendor_Misalignment_on_Promise_VS_Reality\"><\/span>6. Ungleichgewicht zwischen Versprechen und Wirklichkeit bei den Anbietern<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Unternehmen fallen h\u00e4ufig auf die Marketing-Blamage und die Versprechungen der Anbieter \u00fcber ihre Produkte herein. Oder sie entscheiden sich f\u00fcr die L\u00f6sung eines bestimmten Anbieters, nur um dann festzustellen, dass sie nicht die beste L\u00f6sung f\u00fcr ihre Anforderungen ist. Anbieterbedingte Faktoren werden h\u00e4ufig \u00fcbersehen, was eine der Hauptursachen f\u00fcr das Scheitern eines KI-Projekts ist. <\/p>\n<p>Eine h\u00e4ufige Ursache daf\u00fcr 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 Bed\u00fcrfnissen 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.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_can_Skim_AI_Help\"><\/span>Wie kann Skim AI helfen?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>KI revolutioniert die Art und Weise, wie wir Gesch\u00e4fte machen, und es braucht Zeit und M\u00fche, um herauszufinden, wie man n\u00fctzliche L\u00f6sungen mit einer quantifizierbaren Rendite entwickelt.<\/p>\n<p>Wir beraten unsere Kunden beim Aufbau eines Rahmens f\u00fcr die Implementierung von ML- und KI-L\u00f6sungen 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.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>6 Reasons Why AI Projects Fail It seems AI is present everywhere but the reality is that many businesses are experiencing problems in successfully implementing AI. 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