Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) bei Kundenprojekten bietet enormes Potenzial – kann aber auch schnell scheitern, wenn typische Fehler gemacht werden.
Hier sind aus meiner Beratungspraxis die häufigsten Stolperfallen und wie man sie umgehen kann:
1. Fehlende Zieldefinition: Ohne klare Zielsetzung und KPIs wird jede KI-Initiative zum Blindflug. Tipp: Definiere von Anfang an, was das Projekt konkret erreichen soll (z. B. Prozesskosten senken, Durchlaufzeiten verkürzen).
2. „Zu groß gedacht“
Viele Unternehmen wollen sofort alles automatisieren. Das führt fast immer zu Frust. Tipp: Mit einem klar abgegrenzten, gut messbaren Pilotprojekt starten und Erfahrungen sammeln.
3. Unzureichende Datenqualität
KI ist nur so gut wie die Datenbasis. Schlechte oder unvollständige Daten führen zu unbrauchbaren Ergebnissen. Tipp: Frühzeitig eine Datenstrategie festlegen und die Datenqualität kontinuierlich verbessern.
4. Mitarbeiter nicht einbinden
Widerstand entsteht häufig, wenn Teams nicht abgeholt werden. Tipp: Betroffene frühzeitig informieren, weiterbilden und aktiv am Projekt beteiligen.
👉 Mein Fazit:
KI-Projekte gelingen, wenn sie methodisch, schrittweise und gemeinsam mit den Mitarbeitern umgesetzt werden.
Welche Stolperfallen habt ihr bei KI-Projekten erlebt? Welche Learnings könnt ihr teilen? Ich bin gespannt auf eure Erfahrungen und freue mich auf den Austausch!
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