5 kritische Erfolgsfaktoren für KI-Projekte

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Derzeit implementieren immer mehr Branchen KI-Lösungen, um die Effizienz ihrer Abläufe zu verbessern – E-Commerce, Gesundheitswesen, Automobil, Verteidigung und Luft- und Raumfahrt, und die Liste geht weiter. Die Nachfrage nach der Durchführung von KI-Projekten steigt und dieser Trend wird anhalten. Gleichzeitig erfordern diese Projekte erhebliche Investitionen und sind manchmal riskant, sodass der Preis für Fehler recht hoch ist.

Wie stellen Sie sicher, dass Ihre Projektmanagementbemühungen bei KI-Initiativen von Erfolg gekrönt sind? Schauen wir uns ihre entscheidenden Erfolgsfaktoren genauer an.

Effizientes Management der Ressourcen und ihrer Kompetenzen

Um den erfolgreichen Abschluss eines Projekts zu gewährleisten (und KI-Initiativen bilden da keine Ausnahme), muss ein Projektmanager sicherstellen, dass er mit den richtigen Ressourcen ausgestattet ist – d. h. mit denjenigen, die über Kapazität, notwendige Fähigkeiten und Erfahrung verfügen. Gleichzeitig leiden KI-Projekte sowie andere Initiativen, die sich mit digitalen Technologien befassen, unter einem Mangel an digitalen Arbeitskräften – die Konkurrenz um sie ist sehr groß. In diesem Fall stehen die effektive Nutzung der verfügbaren Ressourcen und das Management ihrer Kompetenzen im Mittelpunkt, und hier erfahren Sie, warum.

• Kompetenzmanagement ermöglicht es, einen Pool von Mitarbeitern zu schaffen, deren Wissen, Fähigkeiten und Erfahrungen Unternehmen dabei helfen, ihre Geschäftsziele zu erreichen.
• Durch die Sicherstellung, dass die Mitarbeiter ihre volle Leistungsfähigkeit ausschöpfen, kann die Einstellung zusätzlicher Ressourcen entfallen.
• Zum richtigen Ressourcenmanagement gehört es auch, die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter zu steuern – sicherzustellen, dass sie ihre volle Leistungsfähigkeit ausschöpfen, aber nicht mit ihren Aufgaben überfordert werden. Es erhöht die Produktivität und trägt zu einem besseren Engagement bei, was wiederum eine Voraussetzung für die Bindung von Talenten an ein Unternehmen ist.

Das Management der Projektressourcen, ihrer Kompetenzen und Arbeitsbelastung wird mit a maximal effizient Ressourcenmanagement-Tool wie Epicflow. Zusätzlich zum Kompetenz- und Arbeitslastmanagement hilft es einem Projektmanager, den Überblick über alle Projekte in der Pipeline zu behalten, Engpässe rechtzeitig zu erkennen und unter unsicheren Bedingungen die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Klar definierte Ziele der KI-Implementierung

Um den größtmöglichen Nutzen aus der KI-Bereitstellung zu ziehen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, können Unternehmen über sich hinauswachsen und versuchen, so viele Innovationen wie möglich umzusetzen. Allerdings kann es zu komplex und sogar riskant sein, mehrere Innovationen in einem Projekt zu haben oder sie in den Betrieb eines Unternehmens umzusetzen. Um also bei jedem KI-Projekt erfolgreich zu sein (sei es der Einsatz einer KI-gesteuerten Technologie oder die Erstellung eines KI-gestützten Modells), sollte sich die Unternehmensleitung für das Ziel mit der höchsten Priorität entscheiden, das mit der Kraft der künstlichen Intelligenz erreicht werden kann. Warum braucht ein Unternehmen beispielsweise diese spezielle Lösung? Welches Problem wird gelöst? Welcher geschäftliche Bedarf wird erfüllt? Wie wird das endgültige Ergebnis in die Produkte/Dienstleistungen anderer Unternehmen integriert? Die Festlegung eines präzisen und realistischen Ziels für jedes Projekt und dessen Priorisierung erhöhen die Chancen für eine erfolgreiche Umsetzung von KI-Initiativen erheblich.

Sicherstellung der Datenaufbereitung

Datenerfassung und -analyse sind ein integraler Bestandteil des Lebenszyklus jedes KI-Projekts. Daten sind einer der Treiber für den reibungslosen Ablauf und die erfolgreichen Ergebnisse von KI-Initiativen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, ihre gründliche Vorbereitung sicherzustellen. Rohdaten können nicht von Algorithmen verarbeitet werden – sie weisen in der Regel verschiedene Inkonsistenzen auf, die es unmöglich machen, aussagekräftige Erkenntnisse daraus abzuleiten.

Ziel der Datenvorbereitung ist es, Rohdaten für die Verarbeitung durch Algorithmen vorzubereiten. Zu den Schritten dieses Prozesses gehören insbesondere:

• Junk-Daten löschen;
• Korrigieren der Datensätze;
• Formate ändern;
• Transformieren der Daten.

Der Prozess der Datenaufbereitung kann automatisiert werden, was auch die Genauigkeit des Verfahrens erhöht. Wenn es um den Erfolg von KI-Projekten geht, sollten Sie daher vor allem bedenken, dass genaue Daten eine Voraussetzung für wertvolle Erkenntnisse und weitere effiziente Arbeitsabläufe sind.

Beteiligung von Fachexperten

An erfolgreichen KI-Projekten sollten neben Datenwissenschaftlern auch Fachexperten (KMU) beteiligt sein. Insbesondere wird ihre Einbindung während des gesamten Projektlebenszyklus empfohlen – von der Datenerfassung bis hin zum Testen der Modelle und der Bewertung der Projektergebnisse. Warum ist das wichtig?

• Projekte, die innerhalb einer Domäne durchgeführt werden, können sich erheblich unterscheiden, und ohne die Unterstützung von Fachexperten liefert das entwickelte Produkt möglicherweise nicht den erwarteten Wert.
• KMU helfen zu verstehen, was wirklich von dem entwickelten Modell erwartet wird: Welche Funktionen vereinfachen beispielsweise ihre Arbeit? Es ist eine gute Idee, dies herauszufinden, bevor das Projekt beginnt.
• KMU können bei der Festlegung der für ein KI-Projekt erforderlichen Definitionen behilflich sein – ihre Genauigkeit ist eine weitere Voraussetzung für ein ordnungsgemäß funktionierendes Modell.
• Sie können dem Projektteam wertvolles Feedback zur Funktionsweise des Modells geben und so zu maximal effizienten Projektergebnissen beitragen.

Auswahl der richtigen PM-Methodik

Der richtige Ansatz zur Verwaltung von KI-Initiativen ist entscheidend für ihren Erfolg. KI-Projekte sind immer noch recht kompliziert in der Umsetzung und mit großer Unsicherheit verbunden. Daher sind die agile Methodik und ihre zahlreichen Variationen eine gute Wahl für die Verwaltung von KI-Initiativen, und hier erfahren Sie, warum.

Erstens besteht der agile Lebenszyklus aus kleinen und überschaubaren Schritten (Sprints) mit einem bestimmten Zeitplan (der normalerweise zwei Wochen dauert) und beinhaltet die Bereitstellung eines minimal nutzbaren Produkts. Ein solcher Ansatz ermöglicht es, die Komplexität von KI-Projekten zu bewältigen und regelmäßig bestimmte Ergebnisse zu liefern.

Zweitens beinhalten agile Prinzipien die Zusammenarbeit von Kunden mit dem Projektteam – das Produkt wird auf der Grundlage ihres Feedbacks entwickelt. Dadurch lässt sich herausfinden, ob das Team hinsichtlich der Funktionalität des Modells auf dem richtigen Weg war, ob es den Kunden einen echten Mehrwert bietet und ihr Problem löst.

Reaktionsfähigkeit ist einer der größten Vorteile agiler Methoden. Wie andere digitale Technologien entwickelt sich auch die KI schnell weiter. Um sicherzustellen, dass das entwickelte Produkt am Ende eines langen Projektlebenszyklus nicht veraltet ist, ist Agile mit seinen häufigen Iterationen auf der Grundlage der Kundenbedürfnisse eine gute Wahl.

Abschluss

Bei KI-Projekten geht es um die Implementierung oder Entwicklung einer KI-gesteuerten Technologie, die darauf abzielt, die Effizienz der Abläufe eines Unternehmens zu steigern, das Kundenerlebnis zu verbessern und Unternehmen dabei zu helfen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Diese Initiativen sind recht komplex und riskant, daher sollte sich das Projektteam der kritischen Erfolgsfaktoren bewusst sein, die KI-Projekte zum erfolgreichen Abschluss führen. Dies sind die folgenden:

• Klar definierte Ziele – Verständnis der Probleme, die mit KI angegangen werden;
• Effektives Ressourcenmanagement – ​​es stellt sicher, dass das Projekt mit Mitarbeitern mit den erforderlichen Kompetenzen besetzt ist;
• Datenaufbereitung – genaue Daten sind die Voraussetzung für wertvolle Erkenntnisse und einen effizienten Projektablauf;
• Einbeziehung von Fachexperten – sie tragen dazu bei, dass das Endprodukt für die Fachspezialisten den größtmöglichen Nutzen bringt;
• Durch die Anwendung agiler Methoden wird die Komplexität von KI-Initiativen reduziert und es wird möglich, Modelle zu erstellen, die die Bedürfnisse der Kunden vollständig erfüllen.