KI-Projekte erfolgreich starten
Viele KI-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern an fehlender Vorbereitung. Dieser Leitfaden führt durch die entscheidenden Schritte – vom Geschäftsziel bis zum Betrieb.
1. Problem definieren
Was soll konkret erreicht werden? Beispiel: „Support-Tickets automatisch kategorisieren" statt „KI einführen". Definiere Erfolgsmetriken: Zeitersparnis, Genauigkeit, Kosten.
2. Daten prüfen
KI braucht Daten – und zwar die richtigen. Prüfe: Gibt es genug qualitativ hochwertige, beschriftete Daten? Wo liegen sie (CRM, Tickets, Dokumente)? Datenschutz (DSGVO) von Anfang an klären.
3. Pragmatisch starten
Bevor man Modelle trainiert: Fertige Lösungen prüfen. LLM-APIs (OpenAI, OpenRouter, lokale Modelle) lösen viele Aufgaben ohne eigenes Training. Prompting und RAG decken 80 % der Anwendungsfälle ab.
4. Pilot, messen, skalieren
Kleiner Pilot mit echten Nutzern, Metriken erheben, iterieren – dann ausrollen. Budget: Token-Kosten, GPU-Stunden, Wartung. Einfach anfangen, ehrlich messen.
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