Systematik statt Stückwerk: Was bei der Umsetzung von KI- und Data-Science-Projekten noch fehlt
Triple KI – Data Science durchgängig gedacht! Claudia Dukino und Damian Kutzias promovieren zu der Frage, wie datenbasierte Projekte erfolgreich zu anwendbaren KI-Lösungen umgesetzt werden können. In einer gemeinsamen Blogreihe bündelt das KI-Tandem seine Kompetenzen und Forschungsergebnisse und veranschaulicht, wie die Verzahnung von Prozessen, Tätigkeiten und Technologien von der Ideengenerierung bis hin zur Inbetriebnahme neuer Lösungen in Unternehmen Mehrwerte schaffen kann.
Kaum ein Unternehmen kommt heute um den Einsatz von KI herum, wenn es als innovativ gelten und wettbewerbsfähig bleiben will. Die Einführung von KI im Unternehmen ist jedoch nach wie vor mit zahlreichen Herausforderungen verbunden. Das liegt nicht daran, dass es an Technologien oder der entsprechenden Technik mangelt. Daten sind mittlerweile ebenfalls für den Großteil der geplanten Anwendungsfälle verfügbar, auch wenn sie nicht immer sofort in der benötigten Qualität und Menge vorliegen. Deshalb müssen sie manchmal erst aufbereitet werden. Vielmehr mangelt es häufig an ausreichendem Wissen und den notwendigen Ressourcen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, kann ein systematischer und durchgängiger Projektmanagementansatz helfen, der Unternehmen in die Lage versetzt, KI- und Data-Science-Projekte von der Idee bis zur Verwertung der Ergebnisse, mittels Leitfragen, Methoden und Werkzeugen zu begleiten.
