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{"id":3701,"date":"2023-03-08T15:11:43","date_gmt":"2023-03-08T13:11:43","guid":{"rendered":"https:\/\/cmm360.swisscrmforum.com\/wp\/artikel\/warum-ki-projekte-scheitern\/"},"modified":"2023-03-08T15:11:43","modified_gmt":"2023-03-08T13:11:43","slug":"warum-ki-projekte-scheitern","status":"publish","type":"artikel","link":"https:\/\/staging.cmm360.ch\/wp\/artikel\/warum-ki-projekte-scheitern\/","title":{"rendered":"Warum KI-Projekte scheitern"},"content":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz gilt als wichtige Zukunftstechnologie, entsprechend gro\u00df ist der Wunsch in Unternehmen, sie einzusetzen. Doch die Projekte bringen nicht immer den gew\u00fcnschten Erfolg oder scheitern gar.&nbsp;<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<p>In K\u00fcnstlicher Intelligenz steckt ein enormes Potenzial, quer durch alle Branchen und Unternehmensbereiche vermag sie Abl\u00e4ufe zu optimieren, Entscheidungen zu verbessern und Menschen zu entlasten. Entsprechend gro\u00df ist die Erwartungshaltung in vielen Unternehmen \u2013 und die Ern\u00fcchterung, wenn die neuen Systeme und Anwendungen diese nicht erf\u00fcllen. Die Gr\u00fcnde f\u00fcr Fehlschl\u00e4ge sind vielf\u00e4ltig. Nach <a href=\"\/tag\/pegasystems\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">Erfahrungen von Pegasystems<\/a>, das Unternehmen mit KI-Werkzeugen bei Entscheidungen und Workflow-Automatisierungen unterst\u00fctzt, scheitern KI-Projekte meist an den folgenden Dingen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Problem und Werkzeug passen nicht zueinander<\/strong>. H\u00e4ufig haben Unternehmen eine bestimmte Technologie oder ein besonderes KI-Werkzeug im Auge und versuchen, ihre Anwendungsf\u00e4lle unbedingt damit umzusetzen. Getreu dem Zitat \u201eWer als Werkzeug nur einen Hammer hat, sieht in jedem Problem einen Nagel\u201c sind sie blind f\u00fcr alternative L\u00f6sungen, die wom\u00f6glich besser zu ihren konkreten Anwendungsf\u00e4llen passen w\u00fcrden. Dabei ist der Ansatz, ausgehend vom Tool nach Einsatzm\u00f6glichkeiten im Unternehmen zu suchen, keineswegs per se verkehrt. Unternehmen d\u00fcrfen jedoch nicht die Augen vor m\u00f6glichen Herausforderungen und Einschr\u00e4nkungen verschlie\u00dfen. Sie sollten daher auch gezielt nach geeigneten KI-Werkzeugen f\u00fcr ihre dr\u00e4ngenden gesch\u00e4ftlichen Probleme suchen. Erfahrungsgem\u00e4\u00df ist eine Kombination beider Ans\u00e4tze am besten geeignet, um einen Pool mit KI-Anwendungsf\u00e4llen aufzubauen und diese hinsichtlich ihrer Umsetzbarkeit zu priorisieren.<\/li>\n<li><strong>KI weckt \u00c4ngste und falsche Erwartungen<\/strong>. Bis heute rankt sich eine gewisse Mystik um KI und f\u00fchrt zu sehr gegens\u00e4tzlichen Vorstellungen und Erwartungen. Auf der einen Seite empfinden Menschen KI als latente Bedrohung und lehnen sie ab, etwa weil sie sich \u00fcberwacht f\u00fchlen oder f\u00fcrchten, \u00fcberfl\u00fcssig zu werden. Das kann die Mitarbeit bei der <a href=\"\/tag\/k%C3%BCnstliche-intelligenz-ki-ai\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">Einf\u00fchrung KI-basierter L\u00f6sungen<\/a> behindern und daf\u00fcr sorgen, dass Anwender neue Tools nicht annehmen. Auf der anderen Seite sehen Menschen in KI eine \u00fcberm\u00e4chtige Technologie, die geeignet ist, jedwedes Problem zu l\u00f6sen. Einfach einen Algorithmus mit Daten f\u00fcttern, der dann auf wundersame Weise einen Zusammenhang oder eine Anomalie erkennt und optimal entscheidet. Die Folge dieser Denkweise sind Herausforderungen bei der Implementierung der neuen L\u00f6sungen, da Erwartungshaltung und Realit\u00e4t voneinander abweichen. Beiden Fehleinsch\u00e4tzungen begegnen Unternehmen am besten durch gezielte Kommunikationsma\u00dfnahmen und Schulungen, die den Nutzen von KI aufzeigen und ein realistisches Bild davon liefern, was die Technologie zu leisten imstande ist.<\/li>\n<li><strong>Es fehlt an KI-Wissen und Erfahrung<\/strong>. Smarte Unternehmensprozesse bestehen in der Regel aus einer Mischung von KI- und Logik-basierten Komponenten, unter anderem f\u00fcr Automatisierung und Entscheidungsfindung. Unternehmen ben\u00f6tigen nicht nur KI-Experten und Entwickler, die diese Komponenten erstellen, sondern auch Mitarbeiter in den Fachbereichen, die erkennen, welche Komponenten aus dem KI-Baukasten in ihren spezifischen Gesch\u00e4ftsprozessen einen Mehrwert liefern. Und die in der Lage sind, diese Prozesse zu modellieren und mit verschiedenen Komponenten abzubilden. Dieses Wissen fehlt oft und muss erst in Schulungen aufgebaut werden. Die Etablierung eines Center of Excellence oder Lab f\u00fcr KI kann helfen, Wissen und Erfahrungen zu b\u00fcndeln und die Nutzung von KI im Unternehmen besser zu skalieren.<\/li>\n<li><strong>Daten und Datenqualit\u00e4t reichen nicht aus<\/strong>. KI basiert auf Daten und liefert nur dann sinnvolle Ergebnisse, wenn Daten in ausreichender Menge und ausreichender Qualit\u00e4t zur Verf\u00fcgung stehen. Das ist nicht bei jedem Anwendungsfall gegeben, und immer wieder f\u00e4llt erst im Laufe des Projekts auf, dass die vorhandenen Daten ungen\u00fcgend sind. Weitere Daten zu generieren oder zu erheben, kostet allerdings Zeit, sodass Unternehmen entscheiden m\u00fcssen, ob sie das Projekt pausieren oder ihren Ansatz \u00fcberarbeiten. Beides ist nicht ideal und l\u00e4sst sich meist durch Vorstudien oder Vorprojekte vermeiden, in denen genau analysiert wird, welche Daten ben\u00f6tigt werden und wie sie sich beschaffen lassen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u201eUnternehmen sollten sich nicht \u00fcberhastet in KI-Projekte st\u00fcrzen, sondern genau abw\u00e4gen, welche Anwendungsf\u00e4lle sie mit welchen L\u00f6sungen umsetzen k\u00f6nnen und welches Know-how sie daf\u00fcr ben\u00f6tigen\u201c, betont Florian Lauck-Wunderlich, Senior Project Delivery Leader bei Pegasystems. \u201eAber auch dann sind KI-Projekte kein Selbstl\u00e4ufer. Letztlich ist KI nur so gut, wie die Daten, mit denen sie gef\u00fcttert wird, und sie macht einen schlechten Prozess nicht automatisch besser. Oft ist es sinnvoll, erst einmal den Prozess auf den Pr\u00fcfstand zu stellen und zu optimieren, bevor man sich an dessen Digitalisierung macht und KI integriert.\u201c<\/p>\n<p><span>\u00dcber Pegasystems<\/span><br \/><span>Die leistungsstarke Low-Code-Plattform von <a href=\"https:\/\/www.pega.com\/de\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">Pegasystems (NASDAQ: PEGA)<\/a> macht f\u00fchrende Unternehmen weltweit agiler, so dass sie schneller auf Ver\u00e4nderungen reagieren k\u00f6nnen. Durch KI-gest\u00fctzte Entscheidungsfindung und Workflow-Automatisierung l\u00f6sen Anwender vielf\u00e4ltige gesch\u00e4ftliche Herausforderungen \u2013 von der Optimierung des Kundenservice \u00fcber die Automatisierung von Dienstleistungen bis hin zur Steigerung der betrieblichen Effizienz. Pegasystems entwickelt seit 1983 seine skalierbare und flexible Architektur st\u00e4ndig weiter, um Unternehmen dabei zu helfen, die heutigen Kundenanforderungen zu erf\u00fcllen und sich gleichzeitig kontinuierlich auf die Zukunft vorzubereiten.&nbsp;<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz gilt als wichtige Zukunftstechnologie, entsprechend gro\u00df ist der Wunsch in Unternehmen, sie einzusetzen. 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