04.04.2019

1. Business Case erstellen

Kosten und Nutzen sind bei KI-Projekten weniger greifbar als in anderen IT-Bereichen. Es ist schwer vorab einzuschätzen, wie lange es braucht, um die Künstliche Intelligenz mit passenden Daten zu füttern. Berücksichtigen Sie auch, ob das KI Know How intern im Unternehmen verfügbar ist, oder ob Sie auf externe Partner ausweichen müssen.

2. Agile Projektansätze nutzen

Für KI-Projekte eignet sich ein flexibler Ansatz, auch weil die Lernkurve für die Beteiligten in den meisten Fällen recht steil ist. So entfallen lange Konzeptphasen und Arbeitspakete sind überschaubarer. User können sich mit der neuen Arbeitsweise vertraut machen, während das Projektteam wichtige Erkenntnisse über die Usability erhält.

3. SMARTE Ziele setzen

Ihre Ziele sollten spezifisch, messbar, attraktiv, realistisch und terminiert sein – also smart.  Somit geben Sie Einsteigern der Technologie eine gute Orientierung und dienen bei der Erfolgsmessung. Der Business Case definiert oft schon solche Ziele und beschreibt, wie sie ausgewertet werden.

4. Passende Plattform wählen

Cloudbasierte Plattformen haben sich als Werkzeug bewährt. Sie ermöglichen eine effiziente KI-Infrastruktur. Darüber hinaus gibt es in der Cloud oft schon vorgefertigte Services für KI. geeignete Plattformen verfügen über solide Partner- und Softwaresysteme, sodass Nutzer einfach darauf bauen können.

5. Mitarbeiter frühzeitig einbinden

KI verändert die Arbeitsweise im Unternehmen. Informieren Sie Ihre Mitarbeiter frühzeitig und räumen Sie Unklarheiten aus dem Weg. Genauso wichtig ist es, die Mitarbeiter für eine qualifizierte KI-Arbeitsweise zu schulen.