Vom POC in die Produktion - Wie KI- Und Datenprojekte in der Realität ankommen | Laura Hinsch

Apr 15, 2025

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Episode notes

Auf den Marketingslides sieht es immer so einfach aus. Im PoC läuft das KI oder ML Projekt sauber durch. Aber in die wirkliche Integration in den Alltag und die Produktion schaffen es die wenigsten. Warum ist das so und wie bekommen wir das besser hin? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Laura Hinsch, Solution Architect bei der DB Systel.

Dass nicht alles glänzt was auf den Marketingfolien der Hersteller steht wissen wir. Allerdings dachten wir auch das PoCs (Proof of concept) jetzt der neue heiße Mist sind und wir damit schnell unsere Probleme lösen.

Leider versanden immer noch viele Projekte in der PoC Hölle und schaffen es nie das Licht der Produktion zu erblicken.

Manchmal weil das Konzept nicht aufgeht, dafür machen wir es ja. Leider aber auch oft wegen vermeidbarer Fehler. Denn nur einen PoC machen und alles so einfach wie möglich denken ist nur minimal besser als die Slides. Bereits bei der Planung des PoC sollte man die Umsetzung in der Produktion im Kopf haben, denn hier befinden wir uns dann in echten lebenden Organisationen. Damit sinkt auch die Fehlertoleranz. Im besten Fall verliert man nur Nutzerakzeptanz, im Schlimmsten sogar Menschen ihr Leben.

Und hier sollte man Ansetzen:

Was ist die Kritikalität des Projektes? Was kann ich verbessern und wie genau muss es sein? Manchmal reichen 75% Genauigkeit in einem Machine Learning Projekt aus. Ab und zu müssen es 99,99% sein. Dies muss man vorher beachten.

Wer nutzt das Tool am Ende? Wie sieht der Alltag dieser Menschen aus? Wo muss ich die Funktion integrieren, damit die Leute sie auch wirklich benutzen? Das Ganze wird natürlich dadurch erschwert, dass die Leute die Tool kaufen oder beauftragen oft nicht die sind, die sie auch wirklich benutzen.

Wo muss das Ding am Ende laufen und was darf es kosten? Der berühmte „It rund on my machine” Scherz darf eben nicht passieren. Die Anwendung muss eben auch möglichst einfach in die bestehenden Systeme integriert werden können. Gerade bei großen und gewachsenen Unternehmen ist das nicht zu unterschätzen. Natürlich muss es am Ende auch wirtschaftlich sinnvoll sein. Wenn du das zehnfach der Einsparung an monatlichen Kosten durchhaust ist auch keinem geholfen.

Macht das Thema jetzt irgendwie nicht so spannend. Aber am Ende des Tages ist das auch alles kein Hexenwerk. Einfach ein bisschen planen am Anfang und die richtigen Haken setzen. Dann klappts auch mit der Produktivsetzung.

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