Weniger Daten bringen oft mehr Erfolg

Projekte mit Künstlicher Intelligenz scheitern immer wieder. Woran das liegt - und wie es besser geht. Projekte mit Künstlicher Intelligenz scheitern häufig – und haben der Technologie den Ruf eingebracht, in der Theorie zwar überzeugend, in der Praxis aber schwer anwendbar zu sein. Zu Unrecht, findet Holger Mai vom Beratungsunternehmen Accenture, der die Ursache für gescheiterte Projekte meist in der falschen Herangehensweise der Manager sieht. „Natürlich gibt es auch mal Schwierigkeiten in der Technik, aber das ist der kleinere Teil. Das Problem liegt meist im Management“, berichtet Mai im FAZ-Podcast „Künstliche Intelligenz“. Das Problem beginne schon mit der Auswahl der Daten: „In einem Fall hatte das Management die Anforderung gestellt, 5000 Datenquellen einzubeziehen. Das war nicht zu schaffen. Dabei ließen sich 80 Prozent des Wertes schon mit 100 Datenquellen erreichen“, erzählt Mai. „Wir machen KI zu kompliziert. Das Muster ist immer wieder zu beobachten“. Ein weiterer Fehler liege in der mangelnden Skalierbarkeit: Selbst wenn das Pilotprojekt funktioniert habe, straucheln viele Unternehmen, wenn die Technik im Unternehmen ausgerollt werden soll. Oft mache das Management den Fehler, diese Skalierung nicht von Anfang an mitzudenken. Ebenfalls ein beliebter Fehler: Die „Besitzer“ der Daten-Silos in den Unternehmen seien oft nicht bereit, ihre Daten für KI-Anwendungen zur Verfügung zu stellen. Auch hier sei das Management gefordert, klare Leitlinien zu definieren, damit die besten verfügbaren Daten zum Einsatz kommen. Wer die Anfängerfehler einmal überwunden habe, könne mit der KI aber die Wettbewerbsfähigkeit seines Unternehmens spürbar steigern. Zum Beispiel Verbrauchertrends oder Krisen früher erkennen oder Betrugsversuche automatisch zu vereiteln. Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Für den Podcast hat die F.A.Z. mit Peter Buxmann und Holger Schmidt zwei ausgewiesene KI-Experten an Bord geholt: Beide erforschen und lehren die Potenziale der KI und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit an der Technischen Universität Darmstadt. Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Anwendungen von KI, der digitalen Transformation sowie datenbasierten Geschäftsmodellen. Sein Podcast-Partner Holger Schmidt ist Digital Economist, Speaker und Autor. Seine Kernthemen sind KI, Plattform-Ökonomie und digitale Geschäftsmodelle. Die beiden Hosts greifen in jeder Folge einen neuen Aspekt der Künstlichen Intelligenz auf, erklären Zusammenhänge und geben präzise Einordnungen. Die Folgen haben eine Länge von rund dreißig Minuten und erscheinen monatlich jeweils am ersten Montag.