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.
• Wie Menschen, nicht Algorithmen über den Erfolg entscheiden.

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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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.

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

Sind die Themen noch nicht 100% klar? Blieben Fragen unbeantwortet?
Dann lassen Sie uns jetzt sprech! → Jetzt Kontakt aufnehmen

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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.

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.

Unser Fachwissen und unsere Erfahrungen in der KI-Welt bei epicinsights ermöglichen es uns, maßgeschneiderte Lösungen für Ihre Bedürfnisse zu entwickeln, indem wir die Leistungsfähigkeit von Embeddings und LLMs optimal nutzen. Wenn Sie Ihr Unternehmen in die Welt der KI führen möchten, ihre Digitalstrategie entwickeln und ausbauen wollen, sind wir bereit, als Ihr zuverlässiger Partner zur Seite zu stehen. Kontaktieren Sie uns jetzt, um mehr über unsere KI-Kompetenzen und Erfahrungen zu erfahren.

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.

In diesem ständig wachsenden Ökosystem der KI-Innovationen ist eine erfahrene KI-Agentur wie Epic Insights unerlässlich, um die Vorteile von KI voll auszuschöpfen. Wir bieten Ihnen datengetriebene Lösungen, die überzeugen – von der Planung Ihrer KI-Strategie über die Implementierung maßgeschneiderter KI-Systeme bis hin zum kontinuierlichen Support. Nutzen Sie unser Expertenwissen, um Ihre Data-Science-Projekte zu verwirklichen und sämtliche Geschäftsprozesse aus einer neuen, datenorientierten Perspektive zu betrachten.

Nutzen Sie unser Know-how um:

• Präzise und verlässliche Business Forecasts mithilfe von Predictive Analytics zu entwickeln
• Kosteneffizienz durch KI-getriebene Prozessautomatisierung zu maximieren
• Die Customer Journey mit personalisierten Nutzererfahrungen durch Advanced Analytics zu bereichern
• Ihr Risikomanagement durch intelligente Datenmodelle entscheidend zu verstärken

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.

Mit epicinsights in die KI-Dimension einsteigen bedeutet, sich die Türen zu einer Welt voll neuer Geschäftsmöglichkeiten und Effizienzen zu öffnen. Die Frage „Lohnt sich KI für mich und mein Unternehmen?“ kann somit beantwortet werden.

Warten Sie nicht darauf, dass der Wettbewerb Ihnen zuvorkommt. Werden Sie selbst zum Trendsetter in Ihrer Branche, indem Sie die Kraft künstlicher Intelligenz zu Ihrem Vorteil nutzen. Kontaktieren Sie epicinsights und setzen Sie den ersten Schritt in Richtung einer smarteren und datengesteuerten Zukunft.

Herausforderungen, um Datenqualität zu sichern

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, Unternehmen in einer Vielzahl von Sektoren zu transformieren. Aber dieser Transformationsprozess ist kein leichtes Unterfangen. Ein zentraler Aspekt der Einführung von KI, der häufig übersehen wird, ist die Säuberung der Daten, die zur Fütterung der intelligenten Modelle verwendet werden. Die Datenbereinigung in KI-Projekten oder auch Data Cleaning genannt stellt viele Unternehmen vor enorme Herausforderungen, da sie grundlegende Änderungen der Unternehmenskultur und der Arbeitsweisen erfordert.

Die Datenbereinigung in KI-Projekten: Ein komplexer Prozess

Die Bereinigung der Daten ist ein wesentlicher Schritt in der Vorbereitung von KI-Projekten. Neben allgemeinen Herausforderungen für KI-Projekte im Unternehmen, umfasst der Prozess der Datenbereinigung die Entfernung von Fehlern und Inkonsistenzen in Daten, um ihre Qualität zu verbessern. Doch einfacher gesagt als getan: Die Datenbereinigung ist ein komplexer Prozess, der sowohl technisches Know-how als auch ein tiefes Verständnis des Geschäfts und seiner Datenquellen erfordert.

Die Herausforderungen: Technologie und Kultur

Eine der größten Herausforderungen in der Datenbereinigung ist die Beseitigung technologischer Schranken. In vielen Unternehmen sind die Daten in verschiedenen Systemen gespeichert und weisen unterschiedliche Formate und Strukturen auf. Dies erschwert die Identifizierung und Korrektur von Fehlern und Inkonsistenzen in den Daten.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, eine Unternehmenskultur zu schaffen, die die Bedeutung von Datenqualität und -bereinigung anerkennt. Dies erfordert eine Veränderung in der Denkweise des gesamten Unternehmens – von der Unternehmensführung bis hin zu den Datenanalysten und IT-Teams.

Beseitigung technologischer Schranken

Technologische Hürden sind ein zentrales Problem bei der Datenbereinigung in KI-Projekten. Sie manifestieren sich in verschiedenen Formen, von inkonsistenten Datenformaten bis hin zu veralteten Speichersystemen.

Datenformate und -systeme

Eine der größten Herausforderungen besteht darin, unterschiedliche Datenformate und Speichersysteme zu vereinheitlichen. Dies erfordert die Zusammenführung und Standardisierung von Daten aus vielfältigen Quellen und Formaten.

Technologie zur Überwindung

Moderne Datenintegrationswerkzeuge und Datenmanagementplattformen bieten Lösungen zur Bewältigung dieser Herausforderungen. Sie ermöglichen die effiziente Zusammenführung und Speicherung von Daten, unabhängig von deren ursprünglicher Form.

Architektur und Automatisierung

Eine robuste Datenarchitektur, oft auf Cloud-Plattformen basierend, spielt eine Schlüsselrolle bei der Datenbereinigung. Automatisierung und maschinelles Lernen reduzieren den Aufwand und verbessern die Datenqualität.

Notwendigkeit für den Erfolg

Die Überwindung technologischer Hürden in der Datenbereinigung ist unerlässlich für den Erfolg von KI-Projekten. Durch den gezielten Einsatz von Werkzeugen und Plattformen können Unternehmen ihre Datenqualität sichern und ihre KI-Ziele effektiv erreichen.

Die Verbesserung der Datenbereinigungsprozesse in KI-Projekten erfordert sowohl technologische als auch kulturelle Veränderungen. Technologisch gesehen sollten Unternehmen in Tools und Lösungen investieren, die eine effektive Datenbereinigung ermöglichen. Auf der kulturellen Seite ist die Schaffung einer datengesteuerten Unternehmenskultur entscheidend. Mitarbeiter auf allen Ebenen müssen die Bedeutung von Datenqualität verstehen und den Wert sehen, den eine effektive Datenbereinigung zum Erfolg der KI-Projekte des Unternehmens beiträgt.

Nehmen Sie die Herausforderung an

Die Datenbereinigung in KI-Projekten stellt zweifellos eine Herausforderung dar. Aber es ist eine Herausforderung, die Unternehmen annehmen müssen, wenn sie das volle Potenzial von KI ausschöpfen wollen. Durch die Verbesserung der Datenbereinigungsprozesse und die Förderung einer datengesteuerten Unternehmenskultur können Unternehmen ihre KI-Projekte sicher und erfolgreich implementieren. Nehmen Sie heute noch die Herausforderung an und beginnen Sie damit, die hohe Qualität Ihrer Daten zur Priorität zu machen.

Die Bedeutung von Datenqualität für erfolgreiche KI-Lösungen

Bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen ist ein Aspekt von entscheidender Bedeutung, der oft übersehen wird: die Qualität der verwendeten Daten. Besonders in der heutigen datengesteuerten Welt kann die Datenqualität den Unterschied zwischen einem erfolgreichen KI-Projekt und einem gescheiterten Experiment ausmachen. Schauen wir uns Daten unter dem Mikroskop an…

Neben beispielsweise unterschiedlichen Consumer-Datentypen, welche die Beziehungen zwischen den Akteuren darstellen (First-, Second- und Third-Party Data), ist jedoch Datenqualität an sich ein komplexer Begriff, der verschiedene Dimensionen umfasst. Dies sind Genauigkeit, Aktualität, Relevanz, Vollständigkeit und Konsistenz. Jede dieser Komponenten spielt eine entscheidende Rolle für die Effektivität von KI-Systemen.

1. Genauigkeit: Unpräzise Daten können zu falschen Vorhersagen und Entscheidungen führen, was verheerende Auswirkungen auf Ihr Unternehmen haben kann. Ein genaues Datenset sollte frei von Fehlern und Ungenauigkeiten sein und eine verlässliche Basis für die Entscheidungsfindung bieten.
2. Aktualität: Bei vielen Anwendungen von KI ist die Aktualität der Daten entscheidend. Veraltete Daten können zu irrelevanten Ergebnissen führen, da sie nicht die aktuelle Realität widerspiegeln.
3. Relevanz: Nicht alle verfügbaren Daten sind für jedes KI-Modell sinnvoll. Relevante Daten sollten die spezifischen Informationen enthalten, die für das Verständnis und die Vorhersage des betrachteten
4. Vollständigkeit: Unvollständige Datensätze können die Leistung von KI-Modellen beeinträchtigen, da sie das Modell davon abhalten, ein vollständiges Bild der Situation zu erhalten. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass alle erforderlichen Informationen vorhanden und korrekt sind. Phänomens
5. Konsistenz: Widersprüchliche oder inkonsistente Daten können Verwirrung stiften und die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen beeinträchtigen. Es ist wichtig, dass die Daten in Einklang mit den Erwartungen und den etablierten Normen stehen.benötigt werden.

Der Erfolg liegt im Detail

Genauigkeit, Aktualität, Relevanz, Vollständigkeit und Konsistenz sind also die Eckpfeiler guter Datenqualität. Aber was passiert, wenn diese Grundprinzipien ignoriert werden? Schlechte Datenqualität kann zu Fehlinterpretationen führen, die sich negativ auf Unternehmensentscheidungen auswirken. Sie könnte eine ineffektive Ausrichtung von Ressourcen zur Folge haben oder sogar zu einem Verlust des Vertrauens in KI-Initiativen führen.

Wie sagt das Sprichwort? „Shit in, Shit out“. Wenn die Qualität Ihrer Daten mangelhaft ist, können Sie auch von Ihrer KI keine hochwertige Performance erwarten. Eine sorgfältige Überprüfung und Verbesserung der Datenqualität ist daher unerlässlich für den Erfolg Ihrer KI-Initiative. Schließlich kann die Anwendung von KI auf hochwertige Daten dazu beitragen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und eine effizientere Betriebsführung zu gewährleisten.

Checkliste für Datenqualität in Ihren KI-Projekten:

1. Datenquellen evaluieren: Überlegen Sie, wo Ihre Daten herkommen. Sind die Datenquellen vertrauenswürdig und zuverlässig?
2. Relevanz prüfen: Enthalten die Daten die notwendigen Informationen, die für Ihr KI-Projekt relevant sind?
3. Genauigkeit verifizieren: Überprüfen Sie, ob die Daten korrekt sind. Gibt es Ungenauigkeiten oder Fehler in den Daten?
4. Aktualität sicherstellen: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten aktuell sind und die neuesten Veränderungen widerspiegeln.
5. Vollständigkeit sicherstellen: Überprüfen Sie, ob Ihre Daten vollständig sind. Gibt es Lücken in den Informationen?
6. Konsistenz prüfen: Kontrollieren Sie, ob Ihre Daten konsistent sind. Gibt es Widersprüche oder Inkonsistenzen in Ihren Daten?#
7. Datenbereinigung durchführen: Korrigieren Sie etwaige Fehler oder Ungenauigkeiten in Ihren Daten. Löschen Sie irrelevante, veraltete oder doppelte Daten.
8. Datenstandardisierung: Standardisieren Sie Ihre Datenformate und -strukturen, um Inkonsistenzen zu vermeiden und die Effizienz bei der Datenverarbeitung zu verbessern.
9. Datenschutz und -sicherheit beachten: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sicher und im Einklang mit Datenschutzgesetzen verwaltet werden. Der BfDI stellt ebenfalls grundlegende Informationen zur Datenschutzpraxis zur Verfügung.
10. Datenqualität überwachen: Implementieren Sie Mechanismen zur ständigen Überwachung und Wartung der Datenqualität.

Diese Schritte helfen dabei, die Datenqualität hochzuhalten, sodass Sie das Potential Ihrer KI-Projekte voll ausschöpfen können. Erinnern Sie sich daran, dass Datenqualität kein einmaliges Projekt ist, sondern eine ständige Aufgabe, die regelmäßige Pflege und Aufmerksamkeit erfordert.

Was Ihnen jetzt noch fehlt, ist ein Data Quick Check? Sprechen Sie uns gern an! Epicinsights unterstützt Sie mit einem unverbindlichen Check Ihrer Daten. Für mehr Infos rund um das Thema KI und zu den einzelnen Schritten Ihrer Potenzialanalyse stehen wir gern bereit.

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich in einem atemberaubenden Tempo. Für Unternehmen, die in diesem Bereich aktiv sind oder planen, in ihn einzusteigen, stellt sich daher zwangsläufig die Frage, wie sie ihre Investitionen und Entwicklungen zukunftssicher gestalten können. Kann man Zukunftssicherheit in der KI-Entwicklung gewährleisten, wenn sich Technologien so schnell ändern?

Sie sollten über folgende These nachdenken: Das Bestreben nach Zukunftssicherheit, in der sich rasch entwickelnden Welt der KI, könnte unrealistisch sein.

Denn angesichts der rasanten technologischen Veränderungen und des hohen Innovationstempos im Bereich der KI ist es schwierig, Entscheidungen zu treffen, die auch in einigen Jahren noch Bestand haben werden.

Das bedeutet jedoch keinesfalls, dass Unternehmen jetzt resignieren und sich dem Lauf der Dinge hingeben sollten. Sie sollten einen flexiblen und adaptiven Ansatz verfolgen, der es ermöglicht, auf Veränderungen zu reagieren. Statt zu versuchen, spezifische Technologieentscheidungen zukunftssicher zu machen, empfiehlt sich ein so genannter Toolbox-Ansatz. Nach diesem Ansatz betreut auch epicinsights erfolgreich Unternehmen. Dieser beinhaltet mehrere KI-Lösungen in Betracht zu ziehen und eine flexible Architektur aufzubauen. Diese kann unterschiedliche Anwendungen und Ansätze integrieren und bietet so die Möglichkeit, die KI-Strategie je nach Bedarf und technologischer Entwicklung anzupassen.

Die Vorzüge eines Toolbox-Ansatzes

• Flexibilität: Die Fähigkeit, verschiedene KI-Lösungen zu integrieren und bei Bedarf anzupassen, ermöglicht Ihrem Unternehmen, agil auf Veränderungen zu reagieren.
• Anpassungsfähigkeit: Durch die Flexibilität des Ansatzes kann sich Ihr Unternehmen schnell an ändernde Anforderungen und neue technologische Entwicklungen anpassen.
• Vielfalt und Innovation: Die Nutzung verschiedener Tools ermöglicht es Unternehmen, von einer breiten Palette an Funktionen und Technologien zu profitieren, was Innovationen fördert und Wettbewerbsvorteile schafft.
• Agilität und Risikoverteilung: Die Unabhängigkeit von einer einzigen Lösung ermöglicht Unternehmen, schnell auf neue Entwicklungen zu reagieren und das Risiko zu verteilen.
• Optimierte Ressourcennutzung: Unternehmen sparen Kosten durch die gezielte Nutzung verschiedener Tools für spezifische Anforderungen.

Rahmenbedingungen schaffen

Die Wichtigkeit einer starken Governance und Lenkungsstruktur in der KI-Entwicklung darf dabei nicht vernachlässigt werden. Klare Leitplanken und eine robuste Managementstruktur können sicherstellen, dass KI-Initiativen in die richtige Richtung gehen und Risiken minimiert werden. Es ist eine dynamische und fortwährende Aufgabe, eine solche Architektur zu entwickeln und zu pflegen. Aber eine solche Investition wird auf lange Sicht erhebliche Vorteile bringen.

Letztlich ist die Zukunftssicherheit in der KI-Entwicklung vielleicht weniger eine Frage des richtigen Vorhersagens von Trends und Technologien, sondern vielmehr eine Frage der richtigen Einstellung und Struktur. Mit Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und einer starken Governance können Unternehmen sicherstellen, dass sie in der sich schnell verändernden Welt der KI nicht den Anschluss verlieren. Nach den Bedürfnissen des Unternehmens entwickelt epicinsights Individuelle Lösungsansätze. Wir unterstützen als kompetenter Partner für alle Themen rund um Künstliche Intelligenz.