Wie Sie KI-Anwendungsfälle bewerten, bevor Sie bauen
Ein praxisnaher Rahmen, um zu entscheiden, welche KI-Ideen es wert sind, verfolgt zu werden — bevor Sie eine einzige Engineering-Stunde investieren.
Die meisten KI-Initiativen scheitern, bevor sie beginnen
Viele Organisationen gehen KI rückwärts an: Sie wählen einen auffälligen Anwendungsfall, bauen einen Prototyp und fragen erst danach, ob er ein echtes Problem löst. Bis diese Frage gestellt wird, sind bereits Monate an Engineering-Zeit investiert. Ein besserer Ansatz beginnt mit der Bewertung, nicht mit dem Experiment.
Drei Fragen, die zuerst gestellt werden sollten
Bevor wir Engineering-Zeit in einen KI-Anwendungsfall investieren, prüfen wir ihn anhand von drei einfachen Filtern.
- Wert: Wenn das perfekt funktioniert – was ändert sich dadurch tatsächlich? Vage Antworten wie „die Effizienz verbessern“ sind ein Warnsignal – suchen Sie nach einer konkreten Kennzahl, die sich bewegt.
- Machbarkeit: Gibt es für die zugrunde liegende Aufgabe einen Nachweis, dass KI-Modelle sie gut bewältigen? Neuartigkeit ist reizvoll, aber bewährte Muster werden schneller und zuverlässiger umgesetzt.
- Datenbereitschaft: Sind die Daten, auf die dieser Anwendungsfall angewiesen ist, tatsächlich zugänglich, aktuell und vertrauenswürdig – oder liegen sie verstreut in fünf verschiedenen Systemen, die nicht miteinander kommunizieren?
Bewerten, bevor Sie bauen
Wir bitten Teams, jeden infrage kommenden Anwendungsfall anhand dieser drei Dimensionen auf einer einfachen Skala zu bewerten und die Ergebnisse gegenüberzustellen. Die Anwendungsfälle, die in allen drei Dimensionen hoch bewertet werden, sind nicht nur diejenigen, die zuerst gebaut werden sollten – sie überzeugen meist auch einen skeptischen Vorstand davon, dass sich die KI-Investition auszahlt, was die nächste Investitionsrunde erleichtert.
Auch die Fälle, die nicht überzeugen, sind wichtig
Ein Anwendungsfall, der bei der Datenbereitschaft schlecht abschneidet, ist nicht zwangsläufig eine schlechte Idee – es ist ein Datenproblem, das gelöst werden muss, bevor es zu einem KI-Problem wird. Diesen Unterschied frühzeitig zu erkennen, bewahrt Teams davor, einem Modell die Schuld für eine Datenpipeline zu geben, die nie gebaut wurde.
Das ist der erste Filter, den wir bei jedem Kunden anwenden, bevor auch nur eine Zeile Code geschrieben wird – nicht weil Prototyping riskant ist, sondern weil das Prototyping des falschen Ansatzes teuer ist.