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Effizienzsteigerung durch KI: Die Rolle der strategischen Ausrichtung

Effizienzsteigerung durch KI: Die Rolle der strategischen Ausrichtung - SMA Development GmbH

Warum scheitern KI-Projekte (Teil 1)

Künstliche Intelligenz ist gekommen, um zu bleiben, doch der Großteil der KI-Projekte leider nicht. Trotz hoher Erwartungen, teuren 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.

Wir haben typische Gründe identifiziert:

  • 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.

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.

Ein guter Startpunkt: Fragen Sie die Fachbereiche:

  • 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.

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

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.
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