KI-Strategie und -Erfahrung

  • 3 Minuten

Umsetzung ist wichtiger als Ideen. Hier erfahren Sie, wie Sie fokussierte Pilotprojekte ausführen, Anwendungsfälle mit hoher Wirkung priorisieren und die Metriken und Teams erstellen, mit denen Sie mit Vertrauen skalieren können.

Screenshot einer Gruppe von Personen, die an einer großen Tabelle arbeiten.

Beginnen Sie klein, lernen Sie schnell

Beginnen Sie mit eng angelegten Pilotprojekten, die einen Wert schnell beweisen und eine Lernschleife erstellen. Behandeln Sie jedes Pilotprojekt als Experiment mit klaren Hypothesen, Erfolgskriterien und einem Plan für die nächsten Schritte.

  • Umfang eines mindestfähigen Pilotprojekts: klare Zielsetzung, Dateneingaben, Erfolgskriterien und Zeitachse (6–12 Wochen).
  • Design für Lernen: Definieren von Hypothesen, Instrumentierung und einer Überprüfung nach dem Pilotprojekt.
  • Iterieren: Pipelines, Modelle und Governance verfeinern, bevor sie skaliert werden.

Priorisieren von Anwendungsfällen mit hohem Einfluss

Verwenden Sie ein einfaches, wiederholbares Framework, um die richtigen Pilotprojekte zu wählen. Konzentrieren Sie sich auf Chancen, die sich auf die Strategie ausrichten, mit verfügbaren Daten machbar sind und messbare ROI liefern.

  • Ausrichten an strategischen KPIs
  • Zugriff auf Daten und klare ROI
  • Bescheidenes Change Management erfordern

Verwenden von Metriken zur Anleitung der Skalierung

Messen Sie, was wichtig ist. Verfolgen Sie die Einführung, die Ergebnisse und das Vertrauen, um zu wissen, wann sie skalieren, wann sie verbessert werden sollen und wann sie angehalten werden sollen.

  • Einführung: aktive Benutzer, Nutzungshäufigkeit, Vervollständigungsraten
  • Ergebnisse: Genauigkeit, Zeit-zu-Wert, Kosten pro Ergebnis
  • Vertrauen: Fehlerrate, manuelle Eingriffe, Feedback-Bewertungen

Tipp

Veröffentlichen Sie ein "Einseitiges Dashboard" pro Pilot für Führungskräfte – Problem, KPI, Status, Risiken, nächste Schritte.

Erstellen sie vielfältige, funktionsübergreifende Teams

KI ist erfolgreich, wenn Geschäfts-, technische und Risikoperspektiven zusammenarbeiten. Definieren Sie Rollen und Verantwortlichkeiten im Vorfeld, um Projekte voranzutreiben.

  • Umfassen Geschäftsbesitzer, Dateningenieure, ML-Praktiker, Sicherheit/Compliance und Ethik.
  • Richten Sie RACI für Aufnahme, Validierung, Bereitstellung und Überwachung ein.

Auswählen der richtigen Tools

Passen Sie die Fähigkeit an das Problem an, um Überengineering zu vermeiden. Wählen Sie vorgefertigte Dienste aus, wenn Geschwindigkeit und benutzerdefinierte Modelle bei der Differenzierung erforderlich sind.

  • Natural Language Processing (NLP) & Zusammenfassung für Wissensarbeit
  • Prognose und Anomalieerkennung für Vorgänge
  • Computervision für Inspektion oder Qualitätskontrolle
  • RAG & semantische Suche für Wissensentdeckung

Die richtigen Pilotprojekte und Metriken schaffen Vertrauen, schärfen die Ausführung und erstellen ein Playbook für wiederholbare, verantwortungsvolle KI-Bereitstellung.

Konzentrieren Sie sich als Nächstes auf die Personenseite – wie Sie eine KI-fähige Organisation und Kultur aufbauen, die Schwung erhält.