Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie der Zukunft. Viele Unternehmen starten daher KI-Projekte, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Leider scheitert ein Großteil dieser Projekte. Woran liegt das? Eine Analyse der wichtigsten Stolpersteine.
Die Mitarbeiter sind ein sehr wichtiger Faktor, deshalb sollte man sich zuerst um sie kümmern:
- Fehlende Akzeptanz: Werden die Mitarbeiter, die später mit dem KI-System arbeiten sollen, nicht mit ins Boot geholt, kann das zu Ablehnung und boykottähnlichem Verhalten führen. Eine frühe Einbindung ist wichtig.
- Mangelnde Qualifizierung: Die Mitarbeiter müssen für den Umgang und die Zusammenarbeit mit KI geschult werden. Sonst entstehen Ängste und Überforderung. Kontinuierliche Weiterbildung ist erforderlich.
- Fehlendes Verständnis: Häufig fehlt es an grundlegendem KI-Know-how im Unternehmen. Schulungen zum Verständnis von KI können hier Abhilfe schaffen.
- Veränderungswiderstand: Bestehende Prozesse und Aufgaben verändern sich durch KI. Dies ruft bei vielen Mitarbeitenden Widerstände hervor. Ein aktives Change Management ist unabdingbar.
- Angst vor Arbeitsplatzverlust: KI löst häufig diffuse Ängste vor Arbeitsplatzverlust aus. Eine realistische Darstellung der Auswirkungen mit dem Fokus auf Gewinn statt Verlust hilft.
Ohne Akzeptanz und Unterstützung der Beschäftigten sind die Erfolgsaussichten von KI-Einführungen stark gefährdet. Frühzeitiges Einbeziehen ist der Schlüssel.
Auch die Unternehmenskultur spielt eine wichtige Rolle für den Erfolg von KI-Projekten:
- Fehlende Innovationskultur: In risikoscheuen und innovationsskeptischen Unternehmen haben es KI-Projekte oft schwer. Günstig ist eine innovationsfreundliche Kultur.
- Silodenken: Komplexe KI-Projekte erfordern die Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen. Ist das Silodenken jedoch stark ausgeprägt, werden Informationen nicht geteilt und die Entwicklung leidet.
- Kurzfristige Orientierung: KI braucht oft viel Vorlauf und bringt erst langfristig Vorteile. Unternehmen, die nur kurzfristige Gewinne im Blick haben, tun sich mit KI schwer.
- Mangelnde Agilität: KI erfordert ein iteratives Vorgehen mit kontinuierlichen Verbesserungen. Starre und langsame Prozesse behindern dies. Agilität ist gefragt.
- Fehlende Fehlertoleranz: KI-Systeme machen zunächst Fehler und lernen aus ihnen. Eine Kultur, die Perfektion erwartet, ist hinderlich. Lernen aus Fehlern muss akzeptiert werden.
- Mangelnde Führung: Ohne die Unterstützung und das positive Vorbild der Führungskräfte wird sich eine innovationsfreundliche Kultur kaum etablieren können.
Eine offene und agile Unternehmenskultur ist eine wichtige Grundvoraussetzung für erfolgreiche KI-Einsätze in der Praxis.
Weitere häufige Gründe für das Scheitern von KI-Projekten sind:
- Unrealistische Zeitpläne: KI-Projekte werden oft mit viel zu optimistischen Zeitplänen gestartet, die nicht eingehalten werden können. KI-Entwicklung braucht Zeit für Tests und Lernphasen der Algorithmen.
- Unzureichende Budgets: Die Kosten für Datenvorverarbeitung, Hardware, Entwicklung und Betrieb werden häufig unterschätzt. Ohne ausreichendes Budget sind ambitionierte KI-Ziele kaum zu erreichen.
- Fehlende Ressourcen: Viele Unternehmen verfügen nicht über ausreichend eigene KI-Expertise. Ohne externe Unterstützung oder den Aufbau interner Teams gestaltet sich die Umsetzung schwierig.
- Fehlende Wartung: Nach der Entwicklung neigen viele Unternehmen dazu, KI-Systeme sich selbst zu überlassen. Regelmäßige Wartung und Updates sind jedoch wichtig, um einen nachhaltigen Nutzen zu erzielen.
- Falsche Erwartungen: Häufig werden überzogene Erwartungen an KI gestellt, alles automatisch lösen zu können. Realistisch betrachtet kann KI aber nur ganz bestimmte Aufgaben übernehmen.
- Mangelnde Datenqualität: Für das Training von KI-Modellen werden große Datenmengen benötigt. Sind diese Daten von schlechter Qualität oder nicht repräsentativ, sind die Modelle schlecht.
- Fehlende Fachexpertise: Erfolgreiche KI braucht ein interdisziplinäres Team aus Fachexperten, Datenwissenschaftlern und Entwicklern. Fehlt eine dieser Kompetenzen, leidet die Qualität.
- Intransparente Modelle: KI-Systeme agieren für Anwender oft wie eine Blackbox. Mehr Transparenz und Erklärbarkeit der Modelle hilft, Akzeptanz und Vertrauen zu schaffen.
- Fehlende Integration: KI allein bringt noch keinen Mehrwert. Es bedarf einer sinnvollen Integration in bestehende Prozesse und Systeme, um den Nutzen zu realisieren.
- Mangelnde Skalierbarkeit: Ein KI-Prototyp im Labor ist eine Sache, die Skalierung und Produktivsetzung für den operativen Betrieb eine andere. Dies wird oft unterschätzt.
- Datenethik: Der verantwortungsvolle Umgang mit Nutzerdaten und die Vermeidung von Bias sollten von Anfang an berücksichtigt werden, um spätere Probleme zu vermeiden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Erfolg von KI-Projekten von vielen Faktoren abhängt. Sowohl die Mitarbeiter als auch die Unternehmenskultur müssen auf die Veränderungen vorbereitet werden. Zudem braucht es realistische Erwartungen, interdisziplinäre Teams und eine sinnvolle Integration von KI in bestehende Strukturen. Gelingt es, diese Herausforderungen frühzeitig anzugehen, steht dem Erfolg von KI nichts im Wege.