Zu viel, zu schnell, zu unkonkret: Viele KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an der Umsetzung. In diesem Snip lernst du die 5 häufigsten Fehler kennen, die Unternehmen bei der Einführung von KI machen – und wie du sie vermeidest, damit dein KI-Projekt ein voller Erfolg wird.
Ergebnis: Wenn du diesen Snip umsetzt, kannst du typische Stolperfallen wie unklare Zielbilder, schlechte Datenqualität oder fehlende Einbindung des Teams gezielt vermeiden und dein KI-Projekt strukturiert, schlank und skalierbar aufsetzen.
- Zielbild definieren:
- Starte mit einem Team-Brainstorming zu möglichen KI-Use-Cases und Aufgaben.
- Priorisiere 1-3 konkrete Anwendungsfälle.
- Lege eine Erfolgsmatrix mit Zeitrahmen, Rollenverteilung und messbaren Zielen fest.
- Datenqualität sicherstellen:
- Prüfe vorhandene Datenquellen auf Vollständigkeit und Fehler.
- Vermeide Dubletten und achte auf DSGVO- und EU-AI-Act-Konformität.
- Beginne mit einem kleinen, qualitativ hochwertigen Datensatz.
- Mitarbeitende einbinden:
- Führe Workshops durch, in denen Ängste, Chancen und Blockaden offen diskutiert werden.
- Kommuniziere transparent den Nutzen der KI für alle Beteiligten.
- Biete Schulungen und Trainings zur Stärkung der KI-Kompetenz an.
- Komplexität reduzieren:
- Starte mit einem kleinen, agilen Projekt (z. B. automatisierte Rechnungsprüfung).
- Setze auf schnelle Iterationen und regelmäßige Feedbackschleifen.
- Skalierung mitdenken:
- Plane frühzeitig, wie erfolgreiche KI-Projekte auf andere Teams oder Abteilungen ausgerollt werden können.
- Definiere Wachstumsziele und einen konkreten Skalierungsplan.
- Du kennst die 5 typischen Fehler bei der KI-Einführung.
- Du lernst, wie du ein konkretes Zielbild für dein KI-Projekt entwickelst.
- Du verstehst, wie wichtig saubere und DSGVO-konforme Daten sind.
- Du weißt, wie du dein Team erfolgreich in den KI-Prozess einbindest.
- Du kannst kleine KI-Projekte skalierbar und erfolgreich umsetzen.
- Entwicklung von KI-Schulungsprogrammen zur Förderung der Mitarbeiterakzeptanz.
- Erstellung von Richtlinien zur Sicherstellung der Datenqualität und Compliance bei KI-Projekten.
- Agile Einführung kleiner KI-Prototypen zur schnellen Marktreife.
- Kommunikation und Change Management bei technologischen Innovationen im Unternehmen.
- Planung und Umsetzung der Skalierung erfolgreicher KI-Anwendungen unternehmensweit.
