Die Erwartungen an Künstliche Intelligenz sind enorm – doch ebenso groß ist die Unsicherheit: Was ist wirklich machbar? Was rechnet sich? Und wo setzt man am besten an? Wer diese Fragen nicht klar beantworten kann, riskiert, dass KI zum teuren Experiment ohne Ergebnis wird.
Hier geraten Unternehmen im Umgang mit KI ins Straucheln:
- Es fehlt eine tragfähige Daten- und Systemarchitektur.
- Solange KI isoliert läuft, kann sie nur Bruchteile ihres Potenzials entfalten.
- Ohne klaren Nutzen werden Projekte nicht priorisiert oder finanziert.
- Ideen glänzen in Präsentationen, scheitern aber im Alltagseinsatz.
- Prototypen funktionieren im kleinen Rahmen, aber eine Integration in produktive Systeme scheint zu aufwendig.
- Skepsis im Fachbereich oder fehlende Akzeptanz blockieren den Übergang in die Praxis.
KI-Initiativen verlaufen iterativ: Modelle werden trainiert, getestet und angepasst. So zeigt sich, wo Mehrwert entsteht und Investitionen lohnen. Voraussetzung ist aber eine stabile Architektur und ein Innovationsdesign, das Chancen realistisch bewertet und schrittweise umsetzt.
