KI-Roadmaps für Unternehmen: Wie du profitable Use Cases findest und umsetzt
Apr 18, 2025
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Tobias Zwingmann, Gründer von Rapid.ai, erläutert die häufigen Gründe, warum KI-Projekte oft scheitern, und bietet zahlreiche wertvolle Insights für eine erfolgreiche Implementierung. Er stellt seinen 10K-Threshold-Ansatz vor, der hilft, messbare Erfolge zu erzielen. Zudem diskutiert er die Notwendigkeit einer engen Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen sowie die Wichtigkeit realistisch gesetzter Erwartungen und schrittweiser Integration von KI-Anwendungen, um Unternehmen effizienter zu gestalten.
Die Mehrheit der KI-Projekte scheitert an unrealistischen Erwartungen und mangelnder Abstimmung zwischen Fachabteilungen und IT, was erfolgreiche Implementierung erschwert.
Unternehmen sollten konkrete, gegenwärtige Probleme identifizieren, um den Nutzen von KI-Anwendungen zu maximieren und echte Mehrwerte zu schaffen.
Ein iterativer Ansatz mit kurzen Zyklen und einem Budget-Threshold von 10.000 Euro kann helfen, realistische Ziele zu setzen und schnell zu lernen.
Deep dives
Die Herausforderung der KI-Integration
Die Mehrheit der KI-Projekte scheitert häufig an unrealistischen Erwartungen, die von Führungskräften oder Technologielieferanten geschürt werden. Unternehmen beginnen oft mit ehrgeizigen Plänen, ohne klar zu definieren, was die Technologie in der Praxis tatsächlich leisten kann. Dazu kommen häufig mangelnde Datennutzung und fehlende Abstimmung zwischen den betroffenen Fachbereichen, was die Implementation zusätzlich erschwert. Daher ist es wichtiger, ein klares Verständnis über die Machbarkeit und die realistischen Ziele zu entwickeln, um die Projekte erfolgreich zu gestalten.
Nutzung von KI zur Problemlösung
Es ist entscheidend, sich auf bestehende Probleme zu konzentrieren, die gegenwärtig im Unternehmen relevant sind, anstatt hypothetische Szenarien für die Zukunft zu lösen. Die Identifikation konkreter Schmerzpunkte hilft, den Nutzen von KI-Anwendungen zu maximieren und sicherzustellen, dass die Entwicklungen einen direkten Mehrwert bieten. Unternehmen sollten sich damit beschäftigen, welche Herausforderungen aktuell oder in naher Zukunft überwunden werden müssen, um die Effizienz zu steigern oder Wachstum zu fördern. Diese zielorientierte Herangehensweise sichert nicht nur die Anwendung von KI, sondern fördert auch die Akzeptanz innerhalb der Organisation.
Iterative Ansätze für KI-Projekte
Es wird empfohlen, KI-Projekte in kurzen Iterationszyklen umzusetzen, um schnelle Erfolge analysieren und daraus lernen zu können. Mit einem Budget-Threshold, beispielsweise von 10.000 Euro pro Jahr, kann festgelegt werden, welche ersten erfolgreichen Use Cases verfolgt werden sollten, um realistische Erwartungen zu schaffen. Indem man schrittweise und mit klar definierten Zielen arbeitet, können Unternehmen Möglichkeiten zur Gewinnung von Erfahrung und Wissen entwickeln. Dieser iterative Ansatz verringert nicht nur das Risiko von Fehlschlägen, sondern erhöht auch die Chance auf schnelle Anpassungen und Verbesserungen.
Die Rolle von Daten in KI-Projekten
Ein zentrales Problem der KI-Integration ist der Umgang mit Daten. Oft wird fälschlicherweise angenommen, dass der Mangel an Daten die Umsetzung von KI-Projekten behindert, während es tatsächlich eher um die Adäquate Messung und Auswertung von Ergebnissen geht. Daten müssen nicht nur gesammelt, sondern auch strukturiert und analysiert werden, um relevante Metriken zur Bewertung des Erfolgs zu entwickeln. Nur durch kontinuierliches Monitoring und die entsprechende Anpassung der Datenstrategien können Unternehmen die Wirksamkeit eines KI-Systems langfristig sichern.
Teamarbeit und Verantwortung in der KI-Implementierung
Die erfolgreiche Integration von KI erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen den Fachabteilungen und dem IT-Team. Es ist wichtig, dass die Verantwortung nicht einzig bei der IT abgelegt wird, sondern dass alle Beteiligten aktiv in den Prozess eingebunden werden. Ein agiler Ansatz, bei dem Stakeholder regelmäßig an Entscheidungsprozessen teilnehmen, kann die Effektivität von KI-Projekten erheblich steigern. Darüber hinaus unterstützt eine klar definierte Verantwortung, die über einzelne Abteilungen hinaus reicht, den kontinuierlichen Wissensaustausch und die Verbesserung der Implementierung.
Tobias Zwingmann, Gründer von Rapid.ai, zeigt, warum viele KI-Initiativen scheitern – und wie es besser geht. Mit seinem 10K-Threshold-Ansatz und einem praktischen Callcenter-Beispiel erklärt er, worauf es bei erfolgreicher KI-Implementierung wirklich ankommt. Eine Episode voller Insights, Strategien und Tipps für alle, die KI messbar zum Erfolg führen wollen.
[00:00:00] - Einführung und Vorstellung von Tobias Zwingmann
[00:02:00] - Aktuelle Herausforderungen bei KI-Projekten in Unternehmen
[00:05:00] - Häufige Fehler bei der KI-Implementierung
[00:10:00] - Der 10K-Threshold-Ansatz für messbare KI-Erfolge
[00:15:00] - Wichtigkeit der Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen
[00:20:00] - Schrittweise KI-Integration am Beispiel eines Callcenters
[00:25:00] - Diskussion über die richtige organisatorische Einbettung von KI
[00:30:00] - KI-Agenten vs. augmentierte Lösungen
[00:35:00] - Praktische Tipps für den Start von KI-Projekten
