Take Aways

• Überblick zur Entwicklung der KI: Erste KI-Anwendungen gibt es bereits seit den 70er-Jahren, der große Durchbruch kam jedoch erst durch einfach zu bedienende Sprachmodelle wie ChatGPT.


• Spannungsfeld der Extreme im KI-Umfeld: Einige Unternehmen setzen KI für alles ein, andere scheuen sie aus Sorge. Die Praxis zeigt, der Erfolg liegt in der goldenen Mitte – KI dort einzusetzen, wo sie ihre Stärken voll ausspielen kann.


• Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Projekte: Anwendungsfälle müssen klar definiert sein, die Datenqualität muss sichergestellt sein und die passenden Algorithmen müssen ausgewählt werden – nicht jeder Anwendungsfall ist für ChatGPT geeignet.


• Herausforderungen und typische Fehler in KI-Projekten: Zu große Projektumfänge, unterschätzter Aufwand für Datenaufbereitung und Produktivsetzung und nicht beachtete regulatorische Rahmen führen schnell zu großen Herausforderungen im Projekt. Zudem müssen bestehende Modelle regelmäßig geprüft und aktualisiert werden.


• Wie KI-Projekte gelingen - Strategie und Umsetzung: Ob top-down oder kleine Pilotprojekte, entscheidend sind der Reifegrad der Organisation, die Infrastruktur und die Qualität der Daten-Governance. Erfolgreiche KI-Projekte brauchen klare Ziele, die richtigen Kompetenzen, gute Daten, die passende Technik und ein professionelles Projekt- und Risikomanagement.

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