Michael Mörs – „KI ist nur so gut wie Ihre Datengrundlage“  

Geschäftsführer SMADEV & Epicinsights 

Wenn Unternehmen über KI sprechen, geht es sehr schnell um Modelle, Cloud-Tools und neue Möglichkeiten. Was dabei fast immer zu spät kommt, ist der Blick auf die eigenen Daten und Prozesse.

Aus meiner Erfahrung ist genau das der Punkt, an dem sich entscheidet, ob ein KI-Projekt später skaliert, oder teuer scheitert (Hier mehr erfahren). Denn KI arbeitet nicht mit Visionen, sondern mit dem, was Sie ihr geben. Und das sind Daten, eingebettet in Prozesse. KI-Projekte sind zunächst keine IT-Projekte, sondern Business Development-Aufgaben.  

Viele Unternehmen starten KI-Initiativen, ohne diese Grundlage ernsthaft zu prüfen. Daten liegen verstreut, sind historisch gewachsen, uneinheitlich gepflegt oder nicht klar mit einem Ziel verknüpft. Für klassische IT und Reportings reicht das oft noch aus. Für KI reicht es nicht. Jede Unklarheit in den Daten wirkt sich direkt auf die Qualität der Ergebnisse aus. Und jeder Tag, an dem diese Themen ignoriert werden, erhöht die späteren Kosten: in der Projekt-Vorbereitung, im Training, im Rollout und in der Nacharbeit. 

Diese Arbeit lässt sich nicht überspringen. Was heute nicht sauber aufgebaut wird, muss später unter Zeitdruck und mit deutlich höherem Aufwand korrigiert werden. In Machine-Learning-Projekten zeigt sich das sehr konkret: schlechtere Trainingsqualität, schwächere Modelle und falsche Erwartungen an den Output. Was wie ein technisches Problem seitens der KI-Modelle wirkt, ist in Wahrheit ein strukturelles. 

Dahinter steckt ein grundlegender Denkfehler: Daten werden als Kostenblock betrachtet, nicht als Werttreiber. Für KI funktioniert dieses Denken nicht. Wer nicht bereit ist, Zeit, Ressourcen und Aufmerksamkeit in Daten und Prozesse zu investieren, wird KI nie zuverlässig nutzen können. 

Mein Tipp lautet deshalb klar: Beschäftigen Sie sich früh und konsequent mit Ihren Daten und Prozessen. Nicht erst beim KI-Tool-Setup, dem Rollout oder bei der Skalierung, sondern jetzt. Jeder aufgeschobene Tag verschiebt das Problem und verteuert es. 

Marc Böhm – „Erfolgreiche KI-Projekte benötigen Klarheit“  

Teamleitung Product & Design

Weil KI-Tools heute extrem schnell Ergebnisse liefern, entsteht leicht der Eindruck, man könne sich die Vorarbeit sparen. Eine Idee reicht, ein Tool ist gefunden, ein erster Prototyp steht nach wenigen Stunden oder Tagen. Technisch funktioniert das meist auch. Inhaltlich verfehlt es jedoch häufig das Ziel. 

Aus meiner Projekterfahrung scheitern viele Lösungen nicht daran, dass sie schlecht gebaut sind, sondern daran, dass sie am eigentlichen Bedarf vorbeigehen. Unternehmen nehmen sich zu wenig Zeit, im Vorfeld sauber zu analysieren, was sie wirklich erreichen wollen. Welche Zielgruppe soll angesprochen werden? Welches konkrete Problem soll gelöst werden? Und woran würden Sie später erkennen, dass das Projekt erfolgreich war? Ohne diese Klarheit wird KI zur schnellen Antwort auf eine schlecht gestellte Frage. 

Gerade im B2B- wie auch im B2C-Kontext zeigt sich das sehr deutlich. Ideen lassen sich heute leicht kopieren, Funktionen sind austauschbar. Der Unterschied entsteht nicht mehr durch das „Was“, sondern durch das „Für wen“ und „Warum“. Wer diese Fragen nicht sauber beantwortet, baut Lösungen, die zwar existieren, aber nicht genutzt werden. 

Mein Tipp: Investieren Sie vor jedem KI-Projekt bewusst Zeit in Analyse und Zielklarheit. Mit einer strukturierten Vorarbeit wird KI gezielt eingesetzt, zahlt auf konkrete Ziele ein und entfaltet tatsächliche Wirkung – statt nur schnell umgesetzt zu sein. 

Dr. Kevin Lamkiewicz – „Ohne Ownership bleibt KI ein teures Experiment“  

Teamleitung Data Science 

Viele KI-Projekte starten mit großer Euphorie. Es gibt Budget, es gibt Ideen, es gibt schnelle Ergebnisse. Genau hier liegt das Problem: Der Einstieg ist leicht, aber der laufende Betrieb ist oft mehr Arbeit als gedacht wird.

Was ich immer wieder sehe, ist kein technisches Scheitern, sondern ein organisatorisches. Niemand fühlt sich wirklich verantwortlich. Das Projekt ist „da“, läuft irgendwie, verursacht Kosten, aber keiner sorgt dafür, dass es genutzt, gepflegt und weiterentwickelt wird. Ohne klare Zuständigkeit bleibt KI ein nettes Experiment. 

Eine Person muss den Hut aufhaben und sagen: Das ist mein Thema. Diese Verantwortung endet nicht nach dem Go-live, sondern beginnt dort erst richtig. Es geht darum, Nutzung sicherzustellen, Wirkung zu überprüfen und Anpassungen vorzunehmen, wenn das KI-System mit der täglichen Arbeitswelt konfrontiert wird oder sich Daten oder Ziele ändern. Mit Ownership wird aus einem Prototyp ein verlässlicher Teil Ihres Unternehmens. Ohne Ownership bleibt es ein System, das gut aussieht, aber keinen echten Beitrag leistet. 
 

Mein wichtigster Tipp lautet deshalb: Klären Sie Ownership von Anfang an.  

Matthias Hauert – „Startet bei der Kommunikation “  

Chief Technology Officer 

Wenn KI-Projekte scheitern, suchen viele den Fehler zuerst in der Technik. Falsches Tool, falsches Modell, falsche Architektur. Aus meiner Erfahrung ist das fast immer die falsche Spur. Die Technik funktioniert in der Regel erstaunlich gut. Was nicht funktioniert, ist die Kommunikation zwischen den Menschen, die sie einsetzen sollen.

Mit KI wird dieses Problem sogar größer, weil plötzlich alles „richtig“ klingt. Mails sind sauber formuliert, Konzepte wirken logisch, Abstimmungen fühlen sich effizient an. Und genau das ist gefährlich. KI stimmt fast immer zu, widerspricht selten und hört nicht wirklich zu. So entstehen Projekte, in denen alle glauben, sie seien auf derselben Seite, während in Wahrheit jeder etwas anderes im Kopf hat. 

Sprechen Sie daher miteinander, auch über Unsicherheiten und offene Fragen. Nutzen Sie KI, um Dinge zu strukturieren oder Informationen sichtbar zu machen, aber überlassen Sie ihr nicht die Führung. Wenn Sie diesen Schritt überspringen, bauen Sie Systeme, die reibungslos laufen und trotzdem am Ziel vorbeigehen. Wenn Sie ihn ernst nehmen, wird KI zum Verstärker guter Entscheidungen statt zum Beschleuniger von Missverständnissen. 

Mein Tipp ist deshalb bewusst menschlich: Bevor Sie automatisieren, klären Sie zuerst, was wirklich gebraucht wird.  

Florian Zeidler – „KI braucht Qualitätsmessung“  

Data Scientist / AI Engineer

Gerade weil KI-Systeme heute so leicht zu bauen sind, wird ein entscheidender Punkt oft übersehen: Qualität. Viele Unternehmen setzen Chatbots oder automatisierte Prozesse ein und verlassen sich auf den ersten guten Eindruck.

Solange sich nichts ändert, funktioniert das auch. Doch KI-Systeme reagieren sensibel auf Veränderungen:  

• neue Daten,  
• andere Modelle,  
• angepasste Regeln  
• verschiedene Tonalitäten und Prompts.  

Ohne Kontrolle merken Sie erst spät, dass die Qualität kippt. 

Mein Tipp ist daher, Qualität messbar zu machen und regelmäßig zu überprüfen.  

Statt die KI einfach laufen zu lassen, sollten Sie systematisch testen, wie Ihr KI-System in unterschiedlichen Situationen reagiert. Dazu gehören auch simulierte Nutzer und schwierige Fälle, bei denen das System idealerweise ehrlich sagt, dass es keine Antwort hat. Wenn Sie diese Evaluierungen fest in Ihre Prozesse integrieren, erkennen Sie Probleme frühzeitig. Ohne diesen Schritt setzen Sie KI blind ein und hoffen, dass alles gutgeht. Mit ihm steuern Sie bewusst, wie zuverlässig und sicher Ihr System wirklich ist. 

KI-Implementierung 2026: Unser Fazit für Entscheider

Die Muster sind klar erkennbar: Erfolgreiche KI-Projekte beginnen nicht mit Technologie, sondern mit strategischer Vorarbeit, gepflegter Datenbasis und konstantem Monitoring, Kommunikation und Projektverantwortlichkeit.  

Unternehmen, die das früh verinnerlichen, verschaffen sich keinen kurzfristigen Vorsprung, sondern eine strukturelle Stärke. 

Wenn Sie sich in den beschriebenen Mustern wiedererkennen, lohnt es sich, einen Schritt zurückzugehen um danach gezielter vorzugehen. In Gesprächen mit Unternehmen unterstützen wir genau dabei: Klarheit schaffen, priorisieren und fundierte Entscheidungen vorbereiten. 

Wenn Sie diese Fragen vertiefen möchten, sprechen Sie uns an: 

LETS CONNECT

Wie erzielt man eine reale Effizienzsteigerung durch KI?

Während marktführende Unternehmen durch den Einsatz von Big Data und KI signifikante Wettbewerbsvorteile realisieren und ihre Margen sichern, stagnieren viele interne Daten-Abteilungen in der Rolle eines reaktiven Service-Dienstleisters. Das Backlog ist gefüllt, die Auslastung ist hoch, doch der messbare Beitrag zum Unternehmenserfolg bleibt oft hinter den Erwartungen zurück.

In diesem Beitrag „Wie generiert ein Data-Science-Team echten Business-Value?“ erfahren Sie, warum das klassische „Ticket-Abarbeitungs-Modell“ die Innovationskraft Ihrer Organisation hemmt. Sie lernen drei strategische Hebel kennen, mit denen Sie Ihr Data-Science-Team neu positionieren, um die Lücke zwischen technischem Output und ökonomischem Outcome zu schließen und eine reale Effizienzsteigerung durch KI zu erzielen.

Die Illusion der Produktivität: Wenn Output nicht gleich Outcome ist

Ein häufiges Phänomen in der Unternehmenspraxis ist die Diskrepanz zwischen wahrgenommener Geschäftigkeit und tatsächlicher Wertschöpfung. Hochqualifizierte Data-Engineers und Analysten werden faktisch zu „Report-Lieferanten“ degradiert, deren Primäraufgabe darin besteht, Ad-hoc-Anfragen aus Marketing, Sales oder Management zu bedienen.

Das Resultat ist eine „Illusion von Produktivität“: Tickets werden geschlossen und Dashboards werden publiziert. Doch wenn wir analysieren, wie man moderne IT-Teams führen sollte, wird schnell klar: Wir verwechseln hier Output (Menge der gelieferten Artefakte) mit Outcome (Qualität der getroffenen Entscheidungen).

Wenn die Beantwortung einer simplen Businessfrage Wochen dauert, liegt die Ursache selten in der technologischen Kompetenz der Mitarbeiter. Es handelt sich um ein strukturelles Defizit im Operating Model. Um KI-Projekte erfolgreich zu skalieren, bedarf es einer Abkehr von der reinen Service-Mentalität.

Hebel 1: Transformation vom „Ticket-System“ zum Daten-Produkt

Die Verwaltung von Daten-Initiativen über klassische IT-Ticket-Systeme ist für strategische Fragestellungen ungeeignet. Ein Ticket-System fördert eine reaktive Haltung: Eine Anforderung kommt herein, wird isoliert bearbeitet und „über den Zaun“ zurückgeworfen.

Für erfolgreiche KI-Projekte ist jedoch der geschäftliche Kontext essenziell. Wenn Data Engineers die strategischen Ziele hinter einer Anforderung nicht verstehen, entwickeln sie Lösungen, die technisch funktionieren, aber am Business-Need vorbeigehen.

Die Lösung: Etablieren Sie ein Produkt-Mindset. Definieren Sie klare „Data Products“ mit dedizierten Ownern. Das Team arbeitet nicht mehr Tickets ab, sondern entwickelt proaktiv Lösungen für spezifische Business-Probleme.

Hebel 2: KPIs neu denken – Time-to-Decision statt Dashboard-Quantität

Es ist eine unbequeme Wahrheit im Bereich Big Data und KI: Ein Großteil der erstellten Dashboards (Studien sprechen von bis zu 80 %), wird wenige Wochen nach dem Rollout nicht mehr konsultiert. Diese „Datenfriedhöfe“ binden wertvolle Wartungsressourcen und verhindern Innovation.

Führungskräfte müssen aufhören, die reine Anzahl an Reports als Erfolgsindikator zu werten. Die entscheidende Metrik für eine Effizienzsteigerung durch KI lautet „Time-to-Decision“.

• Wie stark verkürzt das Datenprodukt den Zeitraum von der Fragestellung bis zur fundierten Entscheidung?
• Wird Komplexität reduziert oder durch zusätzliche Metriken nur erhöht?

Hebel 3: Cross-Funktionale Integration statt Silo-Architektur

Die größte Barriere, wenn es darum geht, IT-Teams zu führen und in die Wertschöpfung zu integrieren, ist das Silo-Denken. Solange Data Analysts isoliert in der IT-Abteilung sitzen, fehlt ihnen das tiefgreifende Verständnis für die operativen Herausforderungen der Fachbereiche.

Die Antwort liegt in der cross-funktionalen Integration. Analysten sollten temporär oder dauerhaft in die Business-Units (z. B. Sales oder Marketing) integriert werden („Embedded Analysts“). Nur durch diese organisatorische Nähe entsteht das notwendige Domänenwissen, um Data Science Team-Ressourcen so einzusetzen, dass sie echte Schmerzpunkte adressieren.

Fazit: Strategische Partnerschaft statt Service-Desk

Wie generiert ein Data-Science-Team echten Business-Value? Die Transformation hin zu einer datengetriebenen Organisation erfordert mehr als nur technologische Investitionen. Wir müssen uns von der Vorstellung des „Data-Service-Desks“ lösen und das Data-Team als strategischen Partner auf Augenhöhe etablieren. Wahre Geschwindigkeit entsteht nicht durch operativen Druck, sondern durch strategische Klarheit und den Fokus auf werttreibende Initiativen.

Wollen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten heben?

Befindet sich Ihr Team noch im „Reaktions-Modus“ oder treiben Sie bereits aktiv Innovationen voran? Wenn Sie erfahren möchten, wie Sie Ihre Datenstrategie neu ausrichten und Ihr Operating Model für messbaren Business-Impact optimieren können, lassen Sie uns sprechen.

Vereinbaren Sie jetzt ein unverbindliches Strategiegespräch, in dem wir analysieren, wie wir auch in Ihrer Organisation die Transformation vom Cost-Center zum Wertschöpfer realisieren.

Das Jahr 2026 ist noch jung, doch bei der SMA Development GmbH (SMADEV) sind die Weichen bereits voll auf Zukunft gestellt. Wir starten mit einer klaren Mission in dieses Jahr: Wir wollen Innovationen nicht nur im stillen Kämmerlein entwickeln, sondern sie aktiv im Ökosystem vorantreiben. Denn wir sind überzeugt: Echte Effizienzsteigerung in Unternehmen und technologischer Fortschritt entsteht selten in Isolation, sondern am besten durch Synergien, Austausch und starke Partnerschaften. Die neuen SMADEV Netzwerke 2026 stehen für Innovation durch starke Partnerschaften.

Deshalb freuen wir uns riesig, pünktlich zum Jahresbeginn unsere Mitgliedschaft in gleich drei hochkarätigen Netzwerken bekannt zu geben. Diese Schritte sind bewusst gewählt, um unsere Expertise dort einzubringen, wo sie den größten Impact hat: lokal, national und in spezialisierten Forschungsfeldern. Erfahre, wer hinter diesen Partnern steckt und was sie besonders macht.

1. Jena Digital: Stärkung des Heimatstandorts

Als Unternehmen mit Wurzeln in Jena liegt uns die lokale Entwicklung besonders am Herzen. Mit unserem Beitritt zu Jena Digital werden wir Teil des Digital Hubs unserer Region. Unser Ziel ist es, den IT-Standort Jena weiter zu stärken und uns eng mit der hiesigen Wissenschaft und Wirtschaft zu vernetzen. Gemeinsam wollen wir die digitale Transformation direkt vor unserer Haustür gestalten und Jena als Leuchtturm für digitale Innovationen sichtbar machen.

Jena Digital e.V. stärkt den IT-Standort durch:

• Vernetzung: Verbindung von Wirtschaft, Wissenschaft und Start-ups.
• Wissenstransfer: Organisation von Fach-Events und Konferenzen.
• Talentförderung: Initiativen für digitale Bildung und Fachkräftegewinnung.
• Innovation: Fokus auf KI, Smart City und Digital Health.

2. KI Bundesverband: Verantwortungsvolle KI für Deutschland

Künstliche Intelligenz ist die Schlüsseltechnologie unserer Zeit. Durch unsere Mitgliedschaft im KI Bundesverband, dem größten KI-Netzwerk Deutschlands, setzen wir ein klares Zeichen. Wir engagieren uns für die digitale Souveränität und den ethischen Einsatz von KI. Es geht uns darum, Deutschland als KI-Leitmarkt zu festigen. Wir bringen unsere technische Expertise ein, um sicherzustellen, dass KI-Lösungen nicht nur leistungsfähig, sondern auch vertrauenswürdig und zukunftssicher sind. Der Verband selbst vertritt die Interessen der KI-Community gegenüber der Politik und setzt sich aktiv für eine starke Förderung von KI-Technologien ein.

3. InfectoGnostics Forschungscampus Jena: Wo Tech auf Gesundheit trifft

Besonders spannend ist die Brücke, die wir mit dem InfectoGnostics Forschungscampus Jena schlagen. In dieser starken öffentlich-privaten Partnerschaft verschmelzen Technologie und Gesundheit. Unser Fokus liegt darauf, mit digitalen Lösungen Innovationen in der Diagnostik zu beschleunigen, für die Medizin der Zukunft. Wenn moderne Diagnostik auf High-End Data Science und KI trifft, entsteht ein enormes Potenzial, um echte Probleme im Gesundheitswesen zu lösen.

Ein Fest für unser Innovations-Lab „epicinsights“

Was bedeuten diese neuen Partnerschaften konkret für unsere tägliche Arbeit? Für epicinsights, das InnovationsLab der SMA Development GmbH, ist dieser Schritt ein echter Meilenstein.

Die neuen Netzwerke bedeuten vor allem eines: Mehr Sichtbarkeit und einen kontinuierlichen, tiefgehenden Austausch mit Forschenden, KI-Praktikern und anderen Unternehmen. Genau dieser Input von außen ist der Treibstoff, der unsere Projekte besser, relevanter und innovativer macht.

Auf ein erfolgreiches Jahr 2026!

Wir freuen uns auf den inspirierenden Austausch, spannende gemeinsame Projekte und darauf, mit diesen starken Partnern: Jena Digital, dem KI Bundesverband und InfectoGnostics, noch mehr zu bewirken.

Die Segel sind gesetzt. Auf neue Horizonte! 🌟

Warum scheitern KI-Projekte? (Teil 3)

Technologie ist skalierbar, Vertrauen nicht. Im modernen KI-Projektmanagement scheitern Initiativen selten am Code, sondern an der Kultur. Neben der Datenstrategie ist Change Management der kritische Pfad. Ohne die aktive Einbindung der Stakeholder wird aus einer KI-Implementierung schnell ein teures Missverständnis. Wir zeigen, wie Sie KI-Projekte so steuern, dass Ihr Team mitzieht.

Der Wandel im KI-Projektmanagement: Von Skepsis zu Shadow AI

Noch vor wenigen Jahren war Künstliche Intelligenz in Unternehmen ein technisches Randthema.
Data Scientists arbeiteten in geschlossenen Teams, während Fachabteilungen skeptisch auf „die Maschine“ blickten, die nun ihre Prozesse automatisieren sollte. Doch die Zeiten haben sich radikal verändert. Seit 2023, befeuert durch ChatGPT, Copilot & Co., hat sich die Wahrnehmung um 180 Grad gedreht. Skepsis wurde zu Neugier, Distanz zu Eigeninitiative. Plötzlich experimentieren Mitarbeitende selbst mit GenAI-Tools, prompten Modelle, bauen Automatisierungen und das oft, ohne dass die IT es überhaupt merkt.

Shadow AI im Projektmanagement: Risiko oder Chance?

Eine aktuelle Studie des MIT („The GenAI Divide“, 2025) bestätigt diesen Wandel:
90 % der Mitarbeitenden in Unternehmen, deren KI-Projekte offiziell gescheitert sind, nutzen privat oder beruflich trotzdem KI, häufig über eigene, selbst bezahlte Accounts. Sogenannte Shadow AI.
Was nach einem Albtraum für IT-Security und Compliance klingt, offenbart zugleich eine entscheidende Wahrheit:

Menschen wollen mit KI arbeiten, sie tun es nur oft nicht in den Systemen, die Sie ihnen geben.

Quelle: The GenAI Divide: State of AI in Business 2025

5 Strategien für erfolgreiches Change Management in KI-Projekten

Kommunizieren Sie offen und regelmäßig.

• Erklären Sie Ziele, Nutzen und Grenzen von KI-Projekten, frühzeitig und verständlich, nicht nur technisch.
• Definieren Sie klare KI-Richtlinien und kommunizieren Sie den „Reason why“ hinter der Automatisierung. Transparenz schlägt Flurfunk.

Binden Sie Mitarbeitende aktiv ein.

• Führen Sie kleine Workshops durch, in denen Ideen gesammelt und Sorgen adressiert werden.
• Ownership entsteht durch Mitgestaltung.

Schaffen Sie Lernräume statt Druck.

• Nicht jeder versteht KI auf Anhieb. Micro-Learnings und interne „KI-Sprechstunden“ senken Hürden.
• Etablieren Sie geschützte „Sandboxes“ (z.B. ChatGPT Enterprise), in denen Teams sicher experimentieren können. 

Nehmen Sie Datenschutz & Ethik ernst.

• Klären Sie Datenschutzfragen vor dem Rollout.
• Offene Kommunikation über Sicherheitsrichtlinien verhindert, dass Mitarbeitende „inoffizielle“ Tools nutzen.

Starten Sie mit Proof of Impact statt Proof of Concept.

• Messen Sie den Erfolg Ihres KI-Projekts nicht an der Machbarkeit, sondern am Geschäftswert (ROI).
• Zeigen Sie schnell, dass KI echten Mehrwert bringt, etwa durch Zeiteinsparungen, Entlastung oder bessere Ergebnisse.
• Erfolg schafft Vertrauen. Schnelle „Quick Wins“ überzeugen Skeptiker.

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Alles auf einem Blick. Was erfolgreiche KI-Projekte ausmacht und warum andere scheitern!

• Warum Technologie selten das Problem ist und wo KI-Projekte wirklich scheitern.
• Ein 6-Schritte-Plan für erfolgreiche, praxisnahe KI-Umsetzung.
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Warum scheitern KI-Projekte? (Teil 2)

In vielen Unternehmen enden ambitionierte KI-Initiativen im Stillstand. Der Grund ist selten die Technologie, sondern eine fehlende Data Science Strategie. Ohne professionelles Data Engineering und eine bereinigte Datenbasis liefern selbst die besten Algorithmen keine Ergebnisse.

Hier setzt Data Science Consulting an: Wir verwandeln Daten-Chaos in eine skalierbare Infrastruktur für Ihren Erfolg.

Der wahre Engpass liegt im Datenmanagement

Viele glauben, KI-Projekte scheitern an der Wahl des richtigen Modells oder an technischer Komplexität. Doch die Realität ist ernüchternd: In über 80 % der Fälle liegt der Fehler nicht im Code, sondern im Fundament. Fragmentierte Excel-Tabellen, verteilte Datentöpfe, manuelle Prozesse, fehlende Standards, das ist, als würden Sie versuchen, ein Haus ohne Fundament und auf Sand zu errichten. Was dann passiert, ist absehbar: Das Projekt kippt, leise, langsam, aber unausweichlich.

Data Readiness Check: Der erste Schritt im Data Science Consulting

Bevor Ihre Data Scientists und AI Engineers voller Euphorie an neuen Use Cases arbeiten,
muss eine unbequeme Frage gestellt werden: „Ist unsere Datenbasis überhaupt bereit für KI?“ Denn KI ist kein digitales Pflaster für digitale Wunden. Wenn Systeme dezentral, unstrukturiert oder widersprüchlich sind, dann wird jede noch so schlaue KI daraus nur eines lernen: Unlogik.

Wir identifizieren Lücken in Ihrer Data Governance und bereinigen inkonsistente Datensätze. Denn nur valide Daten führen zu validen Business-Entscheidungen.

Strategisches Data Engineering als Basis für Ihre KI-Transformation

Viele Unternehmen verwechseln Geschwindigkeit mit Fortschritt. Sie wollen „endlich KI machen“, bevor sie ihre digitale Infrastruktur im Griff haben. Eine saubere Datengrundlage ist kein Zufallsprodukt, sie ist das Ergebnis von Struktur, Verantwortung und Ehrlichkeit im Unternehmen.

Dateninventur statt Datenillusion

Jede „Dateninventur“ kommt zu einem anderen Ergebnis. Der Reifegrad ist entscheidend:

• Data Governance: Wer hat die Verantwortung für welche Datentöpfe
• Data Storage: Nutzen Sie Cloud-Lösungen, On-Premise Server oder lokale Dateien?
• Datensicherheit: Wie werden sensible Unternehmensdaten übermittelt und geschützt?
• Datenaktualität: Wie oft werden Ihre Datensätze bereinigt und aktualisiert?

Qualität schlägt Quantität

• Relevanz: Wir filtern das Rauschen und fokussieren uns auf entscheidungskritische Daten.
• Konsistenz: Vereinheitlichung unterschiedlicher Datenformate für nahtloses Machine Learning.
• Vollständigkeit: Ergänzung fehlender Werte durch intelligente Imputationstechniken.

Datenverantwortung ist Führungsaufgabe

• Datenqualität lässt sich nicht an die IT „delegieren“.
• Datenqualität ist ein Managementthema, das in der Verantwortung der Führung liegt
• Wenn Fachbereiche, IT und Management gemeinsam Prioritäten setzen, entsteht eine Kultur, in der Daten als strategisches Asset behandelt werden, nicht als lästige Pflicht.

Teil 3 unsere Reihe: „Vertrauen und Transparenz als Schlüssel für erfolgreiche KI-Projekte„

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Warum scheitern KI-Projekte? (Teil 1)

Künstliche Intelligenz ist gekommen, um zu bleiben, doch der Großteil der KI-Projekte leider nicht. Trotz hoher Erwartungen, teurer Tools und motivierten Teams schaffen es viele Vorhaben nie über die Konzeptphase hinaus. Ihnen fehlt das, was jedes erfolgreiche Projekt benötigt: Eine klar definierte strategische Ausrichtung.

In diesem Beitrag erfahren Sie, warum der Use-Case selbst entscheidend für den weiteren Verlauf Ihres geplanten KI-Projektes ist. 

KI-Projekte bleiben häufig im Proof of Concept stecken

Viele Unternehmen starten ihre KI-Initiativen mit hoher Dynamik: Es werden Workshops durchgeführt, Daten analysiert und erste Prototypen entwickelt. Die Whiteboards füllen sich mit Konzepten zu Big Data und KI, die Präsentationen wirken überzeugend und dennoch kommt das Projekt unerwartet zum Erliegen. Es fehlen ein präzise definiertes Ziel, konkrete nächste Schritte und ein klar erkennbarer Mehrwert. Zurück bleibt lediglich ein digitales Artefakt: ein ansprechender Prototyp in der Schublade und der Eindruck, dass das Projekt deutlich mehr Potenzial gehabt hätte.

Was sind typische Gründe, warum KI-Projekte scheitern?

• Es gibt keinen klar ausgearbeiteten Business Case
• Die Technologie steht im Mittelpunkt, nicht das Problem, dass gelöst werden soll
• Die Umsetzung ist vom Tagesgeschäft entkoppelt und Meetings werden aufgeschoben oder nicht priorisiert
• Ergebnisse sind nicht messbar oder niemand schaut genauer hin

Klare Use Cases und messbare Ziele als entscheidender Faktor

Ein KI-Projekt ohne klaren Use Case ist wie ein Algorithmus ohne Parameter: Er läuft, aber findet keine Lösung. Erfolgreiche KI-Projekte starten nicht mit der Technologie selbst, sondern mit einem konkreten, relevanten Problem.

Sie beginnen im operativen Alltag. Diese realen Herausforderungen sind der Ausgangspunkt, kein abstraktes Zukunftsversprechen oder ein neues gehyptes Tool. Anschließend folgt der nächste Schritt: die Übersetzung des Problems in einen greifbaren Use Case.

Doch ein Use Case allein genügt nicht. Er muss durch einen messbaren Mehrwert ergänzt werden. Erfolgreiche KI-Projekte setzen sich deshalb klare, überprüfbare Ziele, beispielsweise: „Reduktion der Bearbeitungszeit um 40 % innerhalb von sechs Monaten.“ Das ist der Unterschied zwischen einem Experiment und einer echten Initiative.

Praxis-Tipp: Fragen Sie sich zu Beginn:
„Würden wir dieses Projekt auch starten, wenn es keine KI wäre, weil das Problem wichtig ist und gelöst werden sollte?“

Den richtigen KI-Use Case finden?

Die Suche nach dem passenden KI-Use Case beginnt nicht im Rechenzentrum, sondern mit einem offenen Ohr im eigenen Unternehmen. Die besten Ansätze liegen oft direkt vor der Nase, in Prozessen, die regelmäßig haken, in Aufgaben, die zu viel Zeit kosten, oder in Entscheidungen, die auf Bauchgefühl statt Daten basieren.

Wie findet man sinnvolle KI-Use Cases?

• Welche Aufgaben sind repetitiv, zeitaufwendig oder fehleranfällig?
• Wo stoßen Sie an ihre Grenzen, trotz Erfahrung und Tools?
• Was müsste passieren, damit Sie morgen schneller, besser oder günstiger arbeiten können?
• Welche Daten liegen eigentlich nur herum im Unternehmen, mit denen offensichtlich sinnvolle Dinge getan werden könnten

Doch hier wird es spannend: Nicht jedes Problem ist automatisch ein KI-Use Case.
Und nicht jede Idee ist umsetzbar, zumindest nicht sofort.

Ein relevanter Use Case erfüllt drei Kriterien:

Die Folge ist der Übergang vom Bauchgefühl zur Struktur: Das Problem wird konkretisiert, der Nutzen geschärft und erste Erfolgsindikatoren werden abgeleitet. Beantwortet wird zudem die Frage, ob sich KI an sich lohnen würde.

Weitere essenzielle Fragen, die wir bei der SMA Development mit unseren Kunden anschließend beantworten sind:

• Wie priorisiert man mehrere Ideen für KI-Projekte?
• Woran erkennt man, ob ein Use-Case „KI-würdig“ ist oder sich auch ohne lösen ließe?
• Wann ist ein Thema eigentlich reif für die Umsetzung?
• Welche Ressourcen und Know-how werden benötigt

Teil 2 dieser Reihe: „Warum Technologie selten das Problem ist, aber Daten es fast immer sind!„

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Alles auf einem Blick. Was erfolgreiche KI-Projekte ausmacht und warum andere scheitern!

• Warum Technologie selten das Problem ist und wo KI-Projekte wirklich scheitern.
• Ein 6-Schritte-Plan für erfolgreiche, praxisnahe KI-Umsetzung.
• Wie Menschen, nicht Algorithmen über den Erfolg entscheiden.

Hier mehr erfahren

In den vergangenen Jahren haben wir eine Menge Data Science-Erfahrung in unterschiedlichsten Projekten und Use Cases gesammelt. Jetzt ist es an der Zeit, diese Insights mit euch (BITTE MAL CHECKEN OB DUZEN ODER SIEZEN…) zu teilen. Dafür starten wir eine ganze Beitragsreihe, in der wir anhand spannender Themen zeigen, wie Data Science Methoden relevante Insights im E-Commerce liefern und neue Erkenntnisse bringen. Los geht’s!

Unsere bisherige Arbeit

Im Bereich der User-Verhaltensanalyse auf Websites und Online-Shops bieten wir unseren Kunden seit 2016 tiefergehende datengestützte Analysen und individuelle Personalisierungslösungen. Als Grundlage haben wir dafür unsere epicinsights Toolbox entwickelt, über die wir sowohl individuell zugeschnittene Software-Lösungen als auch individuelle Beratungsleistungen für unsere Kunden bieten.

Auf der Frontend-Seite haben wir hierfür die KI-basierten Fluiden Personas und User Journey-Analysen, die sich bereits in den verschiedensten Use Cases im E-Commerce beweisen konnten. Seit 2020 haben wir das Leistungsspektrum auf den Backend- bzw. Backoffice-Bereich erweitert und liefern konfektionierbare KI-basierte Solutions auch für das gesamte Datenmanagement im E-Commerce Fullfillment und Logistik-Bereich. Hier gibt es Kalkulations- und Forecasting-Lösungen von PIM über ERP bis hin zu Lieferprozessen im Bereich Supply Chain Management.

Das erwartet Sie

Anhand konkreter Use Cases wollen wir in dieser Beitragsreihe gemeinsam mit Ihnen (BITTE MAL CHECKEN OB DUZEN ODER SIEZEN…) eine neue Perspektive einnehmen. Dafür erweitern wir unseren Fokus über die Nutzer und ihr individuelles Verhalten hinaus auf die angebotenen Produkte und Shop-Management-Prozesse. Welche Produkte sind die beliebtesten und sollten immer vorrätig sein? Was wird häufig zusammen gekauft? Zu welchen Zeiten und Wochentagen kaufen die meisten Kunden ein? Wie kann ich Bestellungen meiner Lieferanten forecasten und was gilt es dabei zu beachten? Wie kann ich Out-of-Stock Situationen vermeiden?

Wie wir für die Beantwortung dieser Fragen vorgegangen sind und welchen Herausforderungen wir dabei gegenüber standen, werden wir in dieser Beitragsreihe detailliert beleuchten. Die konkreten Anwendungsfälle reichen dabei von den Branchen Automotive über Fashion und Beauty bis hin zu Wohntextilien. Vor allem für E-Commerce Manager und Digital Marketers ergeben sich hieraus spannende neue Erkenntnisse über ihre Produkte und Kunden, die echten Wettbewerbsvorteil liefern. Klingt gut? Dann bleiben Sie /DU ??? dran, Fortsetzung folgt.

Embeddings – Die Strippenzieher der KI

In der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) sind Embeddings die unsichtbaren Pfade, auf denen die Fähigkeit zur semantischen Interpretation und Informationsverarbeitung von Sprachmodellen wie Large Language Models (LLMs) beruht. Der Schein von Klugheit, die Illusion von Intelligenz basiert auf hochdimensionalen Vektorräumen, die das Herzstück einer tiefgreifenden Sprachverarbeitung sind und es ermöglichen, Maschinen und Texte besser zu verstehen, Beziehungen zwischen Wörtern herzustellen und semantische Kontexte zu erfassen.

Tauchen wir tiefer in diese faszinierende Komponente ein und enthüllen die Magie hinter den unscheinbaren, aber kraftvollen Vektoren.

Der Zauber der Embeddings in LLMs

Im Zentrum jedes LLMs liegen Embeddings – eine Art magische Landkarte, die den Maschinen ermöglicht, die Bedeutung von Wörtern und Texten zu verstehen. Word Embeddings sind Schlüsselelemente, die sich auf einzelne Wörter und ihre Bedeutung konzentrieren. Sie schaffen Beziehungen zwischen Wörtern im Vektorraum und ermöglichen es der KI, semantische Zusammenhänge zu erfassen oder Wortübersetzungen durchzuführen.

Mehr als nur Wörter

Doch Embeddings sind mehr als nur einzelne Wörter. Dokument Embeddings erfassen den Gesamtzusammenhang, die Struktur und das Thema eines gesamten Textes oder einer Passage. Sie ermöglichen es, ähnliche Texte im Vektorraum nahe beieinander zu positionieren, unabhängig von der Sprache oder den verwendeten Worten.

Die wahre Schönheit dieser Embeddings liegt in ihrer Fähigkeit, Information abstrakt darzustellen. Sie nehmen jeden Aspekt eines Textes und transformieren ihn in mathematische Vektoren, die für Maschinen verständlich sind. Der Abstand zwischen zwei Vektoren (Siehe Grafik) misst ihre Verwandtschaft. Kleine Entfernungen deuten auf eine hohe Verwandtschaft hin, große Entfernungen auf eine geringe Verwandtschaft. Dabei sind Embeddings das Geheimnis hinter der erstaunlichen Fähigkeit von LLMs, Texte zu verstehen und entsprechend zu verarbeiten.

Anwendungen und Potenziale

Embeddings sind die Grundlage für zahlreiche Anwendungen von LLMs. Sie ermöglichen die Entdeckung semantischer Zusammenhänge, Wortübersetzungen, Textklassifizierung und -analysen über Sprachgrenzen hinweg. Ihre Vielseitigkeit erstreckt sich auch auf multilinguale und multimodale Anwendungen, wo Texte, Bilder, Audio- und Videoinhalte nahtlos verarbeitet werden können. Diese vielfältigen Anwendungen machen Embeddings zu einem zentralen Bestandteil von KI-Projekten. Die fortwährende Entwicklung von LLMs und deren Embeddings eröffnet innovative Möglichkeiten, um Probleme in verschiedenen Bereichen zu lösen, sei es in der Medizin, der Finanzwelt, im Kundenservice oder in der Forschung.

Bei epicinsights sind wir Experten in der Welt der künstlichen Intelligenz und der Implementierung von LLMs in unterschiedlichsten Projekten, wie unserem Podcast Monitoring Tool Podmon. Unsere Fachkenntnisse und Erfahrungen ermöglichen es uns, die Leistungsfähigkeit von Embeddings und LLMs optimal zu nutzen, um maßgeschneiderte Lösungen für die Bedürfnisse unserer Kunden zu schaffen.

Wenn Sie Ihr Unternehmen in die Welt der KI führen möchten, stehen wir Ihnen als Partner zur Seite. Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr über unsere KI-Kompetenzen und Erfahrungen zu erfahren und gemeinsam die Potenziale von LLMs und Embeddings zu entdecken. Lassen Sie uns zusammen die Zukunft gestalten!

Nährt sich Künstliche Intelligenz dem Menschlichen?

In der Welt der Künstlichen Intelligenz führt die Evolution von Large Language Models zu mächtigen Entwicklungen, wie GPT-4, die Speerspitze der menschenähnlichen Texterstellung. Durch die Analyse von gigantischen Textmengen lernen diese Modelle, das Wesen menschlicher Kommunikation nicht nur nachzuahmen, sondern auch vorauszusehen.

Epicinsights klärt dich auf, was es mit den LLMs auf sich hat

Sprachmodelle (Language Modells) sind Algorithmen, die darauf abzielen, die Struktur und Wahrscheinlichkeit von Wort Sequenzen in natürlichen Sprachen für Anwendungen wie Übersetzung oder Textgenerierung zu verstehen und vorherzusagen.

LLMs (Large Language Models) hingegen sind hochleistungsfähige Sprachmodelle, die auf umfangreichen Textdatensätzen trainiert wurden, um komplexe natürliche Sprachverarbeitungsaufgaben zu bewältigen. Der freie Zugang zu LLMs durch Open Source-Projekte entfacht einen unvergleichlichen Innovationsgeist. Entwickler und Forscher auf der ganzen Welt tragen zu einer rapiden Weiterentwicklung der Technologie bei, dessen Grenzen stets neu definiert werden.

Die Illusion der LLMs

Große Sprachmodelle wie die GPT-Modelle setzen neue Maßstäbe in der menschenähnlichen Textproduktion. Ihr Ziel ist es, Antworten zu liefern, die nicht nur plausibel wirken, sondern uns glauben lassen, wir würden mit einem Menschen kommunizieren.

Aber ein kritischer Blick enthüllt eine entscheidende Schwäche: LLMs sind programmiert, um stets eine Antwort zu generieren – unabhängig davon, ob diese richtig oder falsch ist. Das täuscht oft über ihr wahres Wesen hinweg und führt zu der Frage: Handelt es sich hierbei um „echte“ Intelligenz? Die Antwort fällt ernüchternd aus. Denn so überzeugend ihre menschenähnlichen Antworten auch erscheinen mögen, besitzen LLMs nicht das Verständnis, die Vernunft oder das Bewusstsein, die echte menschliche Intelligenz auszeichnen. Sie sind vielmehr raffinierte Nachahmer, die uns einen Spiegel vorhalten – einen Spiegel, der unsere eigene Sprache reflektiert, jedoch ohne das tiefergehende Verstehen dessen, was wirklich gesagt wird.

Wer sind die mächtigsten Spieler im LLM-Schachspiel

Auf dem dynamischen Spielfeld der Large Language Models (LLMs) begegnen sich Titanen der Tech-Industrie in einem spannenden Wettstreit. Der Riese OpenAI hat mit Modellen wie GPT-3 die Messlatte hochgelegt, ein Trendsetter, der von Forschungsinstituten bis zu Startups Beachtung findet. Google ist mit seinem eigenen DeepMind AI Lab und der Entwicklung von BERT und anderen Sprachmodellen nicht weit hinten und drängt mit stetigen Innovationen an die Spitze. Facebooks Mutterkonzern Meta mischt ebenfalls kräftig mit und treibt LLM-Forschung mit Projekten wie BART und RoBERTa voran. Microsoft, mit exklusiven Lizenzrechten für die Implementierung von GPT-3 und der Entwicklung eigener AI-Frameworks, ist ein weiterer zentraler Akteur auf diesem Markt. Nehmen wir noch IBM mit Watson und kleinere, aber agile Open-Source-Alternativen dazu, wird klar: Die Landschaft der LLM-Anbieter ist ein Mix aus ambitioniertem Wettbewerb, technologischem Fortschritt und der ständigen Suche nach dem nächsten großen Durchbruch in künstlicher Intelligenz. Dabei spielt Open Source AI aus folgenden Gründen eine wichtige Rolle:

• Die Demokratisierung von KI-Technologie und dessen Potenzial
• Mehr Beteiligung von Forschern und Entwicklern möglich
• Die Möglichkeit schnellerer Innovationszyklen
• Die Entstehung neuer Anwendungsmöglichkeiten

Welche grundsätzlichen Funktionen bieten LLMs?

Embeddings, die geheime Zutat der LLMs, führen uns auf einer Karte des Textverständnisses. Sie erfassen den Kern von Wörtern und Dokumenten und ermöglichen eine tiefere Erkenntnis der beabsichtigten Bedeutungszusammenhänge. Die faszinierendsten Funktionen von LLMs umfassen:

• Textvervollständigung: LLMs können Texte vervollständigen, basierend auf kontextuellen Hinweisen oder Teilen eines Satzes
• Content-Generierung: Sie erstellen vollständige Texte, von kurzen Sätzen bis hin zu umfangreichen Absätzen, basierend auf der Eingabe oder dem vorgegebenen Thema
• Dialoginteraktion: LLMs sind in der Lage, Dialoge mit Nutzern zu führen, indem sie kontextbewusste Antworten auf Anfragen liefern
• Anwendungsflexibilität: Sie sind vielseitig einsetzbar, sei es in der Autorenunterstützung, im Kundensupport, bei Chatbots oder für kreative Schreibprozesse
• Kontextbewusstsein: LLMs berücksichtigen den Kontext und behalten Themen oder Interessen während eines Dialogs bei
• Sprachverarbeitung: Diese Modelle können verschiedene Sprachen verarbeiten und sind in der Lage, mehrsprachige Texte zu verstehen und zu generieren
• Vorschläge und Erweiterungen: Sie bieten Vorschläge, Ideen oder Erweiterungen für vorhandene Texte oder Anweisungen
• Einzel- und Mehrfachaufgabenbewältigung: LLMs bewältigen sowohl einzelne spezifische Aufgaben als auch komplexe, multifunktionale Anforderungen

Eine ungewisse, aber strahlende Zukunft

Die Evolution von Large Language Models hat das Gesicht der Künstlichen Intelligenz bereits nachhaltig verändert. Mit jedem Fortschritt eröffnen sie aufregende neue Möglichkeiten für die Mensch-Maschine-Interaktion. Sie laden uns ein, die Zukunft mitzugestalten und gemeinsam den Weg in eine Ära fortschrittlicher Technologie zu ebnen.

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KI-Integration: Entscheidende Wachstumsmotorik für Ihre Unternehmenszukunft

Die Landschaft des Business-Intelligence ist im Wandel – getrieben von den rasch fortschreitenden Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Zurecht stellt sich also die Frage: Lohnt sich KI für mich und mein Unternehmen überhaupt? Diejenigen, die bereit sind, in KI-Technologien zu investieren, stehen am Beginn einer Transformationswelle, die maßgeblich über die zukünftige Marktposition entscheidet. Statt im Datendickicht die Sicht zu verlieren, können Sie mit KI-Tools den Durchblick erlangen und echte Wettbewerbsvorteile generieren. Doch wie können KI-Analysen, maschinelles Lernen und automatisierte Datenverarbeitung konkret zu Ihrem Geschäftserfolg beitragen?

Datenanalytik und Machine Learning: Rätselhafte Datenmengen entschlüsseln

Ein Schlüsselbegriff im Kontext der Data-Science ist ‚Machine Learning‘ – ein Subset der KI, das es Maschinen erlaubt, aus Daten zu lernen und Prozesse zu optimieren. Auch Data-Engineers sollten in diesem Kontext nicht unterschätzt werden. KI-gestützte Datenanalysen ermöglichen es Ihnen, Prognosen zu Markttrends abzuleiten oder Kundenverhalten zu antizipieren. Mit diesen Insights setzen Sie auf nachhaltiges Wachstum und eine Effizienzsteigerung, die bisher durch manuelle Analysemethoden unerreichbar blieb.

KI im Business-Alltag: Natürliche Sprachverarbeitung und Entscheidungsfindung

Die Bedeutung der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) – ein weiterer Fortschritt der KI – kann nicht genug betont werden. NLP erlaubt es, eine neue Dimension der Kundenkommunikation und -interaktion zu entfalten, indem Kundenanfragen automatisiert und intelligent beantwortet werden. Nicht nur für den endkundenzentrierten Bereich bietet KI-Anwendung immenses Potenzial, auch für interne Entscheidungsprozesse liefert sie datenbasierte Handlungsgrundlagen, die Sie der Konkurrenz um Längen voraus sein lassen.

KI als Innovationsgarant: Datengetriebene Geschäftsmodelle entwickeln

Innovative LLMs (Large Language Models) kommen zunehmend in der Praxis zum Einsatz, um Geschäftsmodelle zu verfeinern und neuzugestalten. Mit der richtigen Anwendung derart fortschrittlicher Modelle steigern Sie nicht nur Ihre Geschäftseffizienz, sondern erschließen auch neue Marktpotenziale. Die Implementierung von Business Intelligence Tools gepaart mit der Automatisierung durch KI-Technologie wird so zum zentralen Dreh- und Angelpunkt erfolgreicher Unternehmen.

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Ob in der Logistikbranche, im Finanzsektor oder im E-Commerce – kein Bereich bleibt von der Digitalen Transformation unberührt. Unternehmen, welche die Zeichen der Zeit erkennen und auf KI-Strategien setzen, werden als Vorreiter aus diesem Wandel hervorgehen.

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