Warum KI-Pilotprojekte nicht skalierbar sind und wie Unternehmen dieses Problem beheben können

Einleitung

Ein KI-Projekt kann während der Testphase erfolgreich erscheinen und dennoch auf ernsthafte Probleme stoßen, wenn ein Unternehmen damit beginnt, es im täglichen Geschäftsbetrieb einzusetzen.

Ein kleines Pilotprojekt kann Rechnungen korrekt bearbeiten, Kundenfragen beantworten oder Mitarbeitern helfen, Aufgaben schneller zu erledigen. Die Ergebnisse sehen vielversprechend aus, und die Geschäftsleitung beschließt, das System unternehmensweit einzuführen.

Doch sobald mehr Menschen das System nutzen, treten Probleme auf.

Die KI hat Schwierigkeiten mit unerwarteten Anfragen. Einige Unternehmenssysteme können Informationen nicht korrekt austauschen. Die Mitarbeiter stellen fest, dass das Tool mehr manuelle Unterstützung benötigt als erwartet. Auch die Betriebskosten steigen.

Das bedeutet nicht immer, dass das ursprüngliche KI-Projekt schlecht konzipiert war.

Das Problem ist, dass ein erfolgreiches Pilotprojekt und ein zuverlässiges Produktionssystem zwei verschiedene Dinge sind.

Die Einführung der KI in den Produktivbetrieb erfordert mehr als nur gute Testergebnisse. Unternehmen müssen sich auf reale Daten, größere Arbeitslasten, Systemausfälle, Sicherheitsbedenken und laufenden Support vorbereiten.

Wer diese Herausforderungen bereits vor der Einführung versteht, kann verhindern, dass aus einem vielversprechenden KI-Projekt ein kostspieliges Betriebsproblem wird.

1. Ein erfolgreicher Pilotversuch garantiert keine Produktionsreife

KI-Pilotprojekte werden in der Regel in einer kontrollierten Umgebung entwickelt.

Das Entwicklungsteam weiß, welches Problem das System lösen soll. Testdaten werden oft im Voraus vorbereitet, und nur eine kleine Gruppe von Mitarbeitern nutzt die Anwendung.

Unter diesen Bedingungen lässt sich leichter demonstrieren, was die Technologie leisten kann.

Der alltägliche Geschäftsbetrieb ist jedoch selten so vorhersehbar.

Nehmen wir ein Unternehmen, das KI für die Rechnungsbearbeitung testet.

Während des Pilotprojekts stellt das Team 100 Rechnungen in lesbaren Formaten und mit vollständigen Lieferantenangaben bereit. Das System extrahiert die erforderlichen Details präzise und liefert nützliche Ergebnisse.

Nach der Einführung erhält es Rechnungen von Hunderten von Lieferanten.

Einige Dokumente sind schlecht eingescannt. Andere enthalten unterschiedliche Währungen, fehlende Bestellnummern oder ungewohnte Layouts.

Die KI benötigt nun möglicherweise mehr manuelle Korrekturen als erwartet.

Der ursprüngliche Test hat gezeigt, dass die Technologie eine bestimmte Aufgabe erfüllen kann. Er hat jedoch nicht bewiesen, dass das System jede Situation bewältigen kann, mit der das Unternehmen konfrontiert sein wird.

Vor der Skalierung sollten Unternehmen die Bedingungen identifizieren, die zum Erfolg des Pilotprojekts beigetragen haben, und prüfen, ob diese Bedingungen im Produktivbetrieb gleich bleiben.

2. Echte Geschäftsdaten verursachen unerwartete Probleme

Die Datenqualität ist einer der häufigsten Gründe, warum KI-Systeme nach der Einführung Schwierigkeiten haben.

Während der Testphase arbeiten Teams oft mit ausgewählten Informationen, die korrekt, strukturiert und leicht zu verarbeiten sind.

Produktionssysteme müssen mit Informationen arbeiten, die im Rahmen der täglichen Geschäftsabläufe erfasst werden.

Diese Daten können doppelte Datensätze, veraltete Angaben, fehlende Felder und inkonsistente Formate enthalten.

Beispielsweise könnte ein KI-Kundendienstassistent bei der Beantwortung von Fragen aus einer genehmigten Wissensdatenbank gute Leistungen erbringen.

Später verbindet das Unternehmen ihn jedoch möglicherweise mit Produktdaten, Kundenkonten und Supportdokumenten.

Wenn diese Quellen widersprüchliche Informationen enthalten, könnte der Assistent falsche Antworten liefern.

Ein Produkt könnte in einem System als verfügbar erscheinen, während ein anderes System anzeigt, dass es nicht vorrätig ist.

Ohne klare Geschäftsregeln kann die KI nicht jede Unstimmigkeit zuverlässig auflösen.

Unternehmen sollten KI daher vor der Einführung mit realistischen Informationen testen.

Außerdem benötigen sie Mitarbeiter, die für die Aufrechterhaltung der Datenqualität verantwortlich sind und auftretende Probleme beheben.

Gute Ergebnisse auf der Grundlage sorgfältig aufbereiteter Daten sind zwar nützlich, reichen jedoch nicht aus, um zu beweisen, dass ein System für den täglichen Einsatz bereit ist.

3. Bestehende Geschäftssysteme funktionieren möglicherweise nicht reibungslos zusammen

Viele KI-Pilotprojekte laufen unabhängig von der Software, die ein Unternehmen täglich nutzt.

Entwickler laden möglicherweise Beispieldateien manuell hoch oder verbinden die KI mit einer temporären Datenbank.

Dies ist in der frühen Testphase akzeptabel, da das Hauptziel darin besteht, zu verstehen, ob die Idee funktioniert.

Der Produktivbetrieb erfordert jedoch eine zuverlässigere Lösung.

Die KI muss möglicherweise Informationen mit CRM-Software, ERP-Plattformen, Finanzanwendungen, Kundensupport-Tools und internen Datenbanken austauschen.

Diese Verbindungen bringen neue Herausforderungen mit sich.

Ein KI-Vertriebsassistent könnte zwar einen vielversprechenden Lead identifizieren, scheitert jedoch möglicherweise beim Versuch, das CRM zu aktualisieren.

Ein Tool zur Rechnungsbearbeitung könnte zwar den korrekten Betrag extrahieren, die Informationen jedoch in einem Format senden, das das Buchhaltungssystem nicht verarbeiten kann.

In beiden Fällen führt die KI die ihr zugewiesene Aufgabe aus, doch der übergeordnete Geschäftsprozess bleibt unvollständig.

Vor der Einführung sollten Teams den gesamten Arbeitsablauf testen, einschließlich der Abläufe für den Fall, dass ein anderes System ausfällt.

Eine nützliche Ressource ist dieser Leitfaden zur Überführung von KI-Pilotprojekten in den Produktivbetrieb, der erläutert, wie Unternehmen die Datenbereitschaft, die Systemzuverlässigkeit, die Sicherheit und die betrieblichen Anforderungen prüfen können, bevor sie den Einsatz von KI ausweiten.

Das Ziel sollte sein, KI zuverlässig in bestehende Geschäftsprozesse zu integrieren, und nicht einfach nur eine weitere Anwendung anzubinden.

4. Produktionstests müssen mehr als nur die Genauigkeit abdecken

Bei einem Pilotprojekt liegt der Fokus oft darauf, ob die KI die richtige Antwort liefert oder die erwartete Aufgabe erfüllt.

Die Genauigkeit ist wichtig, stellt jedoch nur einen Teil der Produktionstests dar.

Unternehmen müssen auch verstehen, wie sich das System verhält, wenn mehrere Nutzer gleichzeitig darauf zugreifen, wenn Informationen fehlen oder wenn eine unerwartete Anfrage eingeht.

Angenommen, ein KI-Assistent bearbeitet während des Tests 20 Kundengespräche.

Möglicherweise reagiert er schnell und präzise.

Doch was passiert, wenn 500 Kunden während einer Stoßzeit versuchen, ihn zu nutzen?

Die Antwortzeiten könnten sich verlängern. Einige Anfragen könnten fehlschlagen, und die Kosten für die Bearbeitung jedes einzelnen Gesprächs könnten steigen.

Ein Testplan für den Produktivbetrieb sollte mehrere Bereiche abdecken:

• Genauigkeit in der Praxis: Kann das System unvollständige, ungewöhnliche oder schlecht formatierte Informationen verarbeiten?
• Leistung: Reagiert es zuverlässig, wenn die Auslastung steigt?
• Integration: Kann es Informationen korrekt mit verbundenen Geschäftsanwendungen austauschen?
• Sicherheit: Schützt es sensible Informationen und hält es Zugriffsbeschränkungen ein?
• Fehlerbehandlung: Was passiert, wenn das KI-Modell oder ein anderer Dienst nicht mehr verfügbar ist?
• Menschliche Überprüfung: Können Mitarbeiter Fehler korrigieren und komplizierte Fälle übernehmen?

Diese Tests sollten widerspiegeln, wie das Unternehmen das System tatsächlich nutzen wird.

Ein Unternehmen sollte sich zudem vor der Einführung auf eine akzeptable Leistungsfähigkeit einigen.

Beispielsweise könnte die Geschäftsleitung Ziele für die erfolgreiche Erledigung von Aufgaben, die Bearbeitungszeit und die Anzahl der Fälle festlegen, die eine manuelle Überprüfung erfordern.

Ohne vereinbarte Ziele könnte es für die Teams schwierig sein, zu entscheiden, ob das System einsatzbereit ist.

5. Sicherheitsrisiken steigen, wenn mehr Menschen KI nutzen

Ein kleines KI-Pilotprojekt ist möglicherweise nur für wenige Mitarbeiter zugänglich, die begrenzte Informationen nutzen.

Sobald es unternehmensweit eingeführt ist, könnte dasselbe System Kundendaten, Finanzdokumente, Mitarbeiterdaten und vertrauliche Geschäftsinformationen verarbeiten.

Dies bringt zusätzliche Sicherheitsverantwortlichkeiten mit sich.

Unternehmen müssen wissen, welche Mitarbeiter Zugriff auf die KI-Anwendung haben und auf welche Informationen diese zugreifen kann.

Ein Mitarbeiter des Kundensupports sollte beispielsweise nicht automatisch Zugriff auf vertrauliche Finanzunterlagen erhalten, nur weil beide Abteilungen dieselbe KI-Plattform nutzen.

Unternehmen sollten zudem prüfen, wie Informationen zwischen den Systemen fließen und ob externe Anbieter Geschäftsdaten verarbeiten oder speichern.

Vor einer breiteren Einführung sollten Zugriffskontrollen, Aktivitätsprotokolle, sichere Verbindungen und klare Regeln für den Umgang mit Daten festgelegt werden.

Sicherheitsüberprüfungen sollten auch nach der Einführung fortgesetzt werden, insbesondere wenn neue Abteilungen oder Datenquellen eingebunden werden.

Eine Skalierung der KI ohne Überprüfung dieser Kontrollen kann Informationen offenlegen, deren Weitergabe niemals beabsichtigt war.

6. Unklare Zuständigkeiten erschweren die Behebung von Produktionsproblemen

Während einer Pilotphase überwachen Entwickler das System oft genau.

Wenn etwas fehlschlägt, kann das Projektteam das Problem untersuchen und beheben.

Diese Vorgehensweise wird schwierig, sobald KI den täglichen Geschäftsbetrieb unterstützt.

Wer reagiert, wenn das System außerhalb der Bürozeiten ausfällt?

Wer entscheidet, ob eine fehlerhafte Empfehlung schwerwiegend genug ist, um die Automatisierung zu unterbrechen?

Wer aktualisiert die Geschäftsdaten, wenn sich die Unternehmensrichtlinien ändern?

Diese Fragen müssen vor der Einführung geklärt werden.

Ein KI-System im Produktivbetrieb sollte klare Zuständigkeiten zwischen technischen und geschäftlichen Teams vorsehen.

Entwickler können sich um Softwareprobleme kümmern, während Abteilungsleiter prüfen, ob die KI nützliche Geschäftsergebnisse liefert.

Betriebsteams können die Systemverfügbarkeit überwachen, und Mitarbeiter können Fälle bearbeiten, die menschliches Urteilsvermögen erfordern.

Ohne diese Struktur können Probleme ungelöst bleiben, während sich die Teams darüber uneinig sind, wer die Verantwortung übernehmen soll.

Klare Zuständigkeiten erleichtern es, die Leistung aufrechtzuerhalten und schnell zu reagieren, wenn etwas schiefgeht.

7. Die Kosten können nach der Einführung schnell steigen

KI-Pilotprojekte sind in der Regel auf eine begrenzte Nutzung beschränkt, wodurch sich die Kosten leichter kontrollieren lassen.

Bei Produktionssystemen kann dies anders sein.

Mehr Nutzer können zusätzliche Modellanfragen, höhere Cloud-Kosten, einen erhöhten Datenspeicherbedarf und größere Anforderungen an die Überwachung bedeuten.

Bei einigen KI-Workflows müssen Mitarbeiter die Ergebnisse möglicherweise regelmäßig überprüfen oder korrigieren.

Beispielsweise könnte ein automatisiertes Dokumentenverarbeitungssystem zwar den Zeitaufwand für die Dateneingabe reduzieren, dennoch müssten Mitarbeiter der Finanzabteilung zahlreiche Ausnahmen prüfen.

Wenn das Unternehmen nur die Verarbeitungsgeschwindigkeit misst, könnte es die Kosten für diesen zusätzlichen Arbeitsaufwand übersehen.

Unternehmen sollten vor der Skalierung die gesamten Betriebskosten abschätzen.

Dazu gehören Infrastruktur, Softwarenutzung, Wartung der Integration, technischer Support und der Aufwand der Mitarbeiter.

Außerdem sollten sie diese Kosten mit dem Nutzen vergleichen, den das System bietet.

Ein kostengünstigeres KI-Modell ist nicht unbedingt die bessere Wahl, wenn die Mitarbeiter deutlich mehr Zeit damit verbringen, dessen Fehler zu korrigieren.

Der wahre Maßstab für den Erfolg ist nicht, wie kostengünstig die KI ein Ergebnis liefert, sondern wie effizient sie dem Unternehmen dabei hilft, eine nützliche Aufgabe zu erledigen.

8. Eine schrittweise Einführung verringert das Produktionsrisiko

Einer der größten Fehler, den Unternehmen begehen können, ist die sofortige Einführung von KI in allen Abteilungen nach einem erfolgreichen Pilotprojekt.

Eine vollständige Einführung kann es erschweren, Probleme zu erkennen, da viele Nutzer und Systeme gleichzeitig beginnen, sich auf die Technologie zu verlassen.

Ein schrittweiser Ansatz bietet mehr Kontrolle.

Unternehmen können damit beginnen, die KI parallel zum bestehenden Prozess laufen zu lassen, ohne dass sie Änderungen in der Produktion vornimmt.

So können Mitarbeiter die KI-Ergebnisse mit normalen Geschäftsentscheidungen vergleichen und Fehler erkennen.

Der nächste Schritt könnte darin bestehen, das System in einer Abteilung oder einer kleinen Nutzergruppe einzuführen.

In dieser Phase sollte das Unternehmen Reaktionszeiten, Genauigkeit, Systemausfälle, Mitarbeiterfeedback und Betriebskosten überwachen.

Sobald die Leistung stabil ist, kann das Unternehmen den Einsatz ausweiten.

Ein Unternehmen, das beispielsweise eine KI-gestützte Rechnungsbearbeitung einführt, könnte mit einer Lieferantengruppe beginnen.

Nachdem sichergestellt wurde, dass die Dokumentenextraktion, die Genehmigungsregeln und die ERP-Anbindungen korrekt funktionieren, können weitere Lieferanten hinzugefügt werden.

Sollten Probleme auftreten, kann das Unternehmen diese beheben, bevor das System ein wesentlich größeres Transaktionsvolumen betrifft.

Jeder Einführungsplan sollte außerdem erläutern, wie man zum vorherigen Prozess zurückkehren kann, falls etwas schiefgeht.

Die Mitarbeiter benötigen eine zuverlässige Alternative, falls ein automatisiertes System ausfällt.

So wird verhindert, dass ein technischer Ausfall einen wichtigen Geschäftsablauf vollständig zum Erliegen bringt.

9. KI muss nach der Einführung überwacht werden

Die Einführung eines KI-Systems bedeutet nicht, dass Entwicklung und Tests abgeschlossen sind.

Geschäftsinformationen ändern sich. Kunden stellen neue Fragen, Mitarbeiter befolgen aktualisierte Verfahren und verbundene Software erhält Updates.

Diese Änderungen können die Leistung der KI beeinträchtigen.

Ein System, das heute gut funktioniert, liefert möglicherweise nach einigen Monaten weniger zuverlässige Ergebnisse.

Unternehmen sollten regelmäßig die Genauigkeit, die Reaktionszeiten, fehlgeschlagene Anfragen, Korrekturen durch Mitarbeiter und die Betriebskosten überprüfen.

Außerdem sollten sie Feedback von den Nutzern des Systems einholen.

Wenn Mitarbeiter wiederholt dieselbe Art von Fehler korrigieren, muss das Unternehmen herausfinden, warum dies geschieht.

Das Problem könnte in veralteten Informationen, einer falschen Geschäftsregel oder einer Integration liegen, die nicht mehr ordnungsgemäß funktioniert.

Eine regelmäßige Überwachung hilft den Teams, diese Probleme frühzeitig zu erkennen.

Außerdem liefert sie Anhaltspunkte für die Entscheidung, wann das System verbessert werden muss oder ob es bereit ist, weitere Abteilungen zu unterstützen.

Abschließende Gedanken

Erfolgreiche KI-Pilotprojekte sind ein wichtiger erster Schritt, garantieren jedoch keinen Erfolg im täglichen Geschäftsbetrieb.

Die Herausforderungen treten oft dann auf, wenn KI mit realen Daten umgehen, sich in bestehende Systeme einbinden, mehr Nutzer unterstützen und ohne ständige Unterstützung durch Entwickler funktionieren muss.

Unternehmen können diese Probleme verringern, indem sie realistische Situationen testen, die Sicherheit überprüfen, klare Verantwortlichkeiten zuweisen und die Produktionskosten vor der Einführung planen.

Eine schrittweise Einführung gibt den Teams zudem Zeit, Probleme zu erkennen und die Leistung zu verbessern, bevor die Lösung weiter ausgebaut wird.

KI-Projekte sollten nicht allein danach beurteilt werden, wie gut sie während einer Demonstration funktionieren.

Der eigentliche Test beginnt, wenn die Technologie Teil des täglichen Geschäftsbetriebs wird und zuverlässige Ergebnisse liefern muss, ohne zusätzliche Probleme zu verursachen.