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Dauer eines KI-Projekts

Der wahre Umfang eines KI-Projekts

Künstliche Intelligenz (KI) wird oft als Allheilmittel für Geschäftsprobleme betrachtet. Doch bevor ein KI-Projekt starten kann, sind grundlegende Schritte erforderlich, die über die reine Technologie hinausgehen. Diese einleitenden Phasen bestimmen nicht nur die Machbarkeit des Projekts, sondern auch den tatsächlichen Bedarf an KI im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen. Der Erfolg eines KI-Projekts hängt maßgeblich von einer sorgfältigen Planung und Vorbereitung ab.

Karin Schnedlitz

Content Managerin

CEO -Leftshift One - Patrick Ratheiser

Patrick Ratheiser

CEO & Founder

Definition und Evaluierung des KI-Use-Cases

In der Anfangsphase eines KI-Projekts steht die präzise Definition des KI-Use-Cases im Mittelpunkt. Hier wird kritisch hinterfragt, ob KI tatsächlich die beste Lösung darstellt oder ob traditionelle Digitalisierungsansätze ausreichen. Diese Entscheidung ist entscheidend, da sie darüber bestimmt, ob weitere Investitionen in spezielle KI-Lösungen gerechtfertigt sind.

Datenbeschaffung und -analyse

Nachdem der Use-Case definiert wurde, folgt die Phase der Datenbeschaffung. In diesem Schritt wird untersucht, ob genügend geeignete Daten vorhanden sind, um ein KI-Modell zu entwickeln und zu trainieren. Die Herausforderungen hierbei sind oft größer als erwartet, da Daten unvollständig, nicht repräsentativ oder einfach ungeeignet sein können. Diese Analyse ist entscheidend für die Machbarkeit des gesamten Projekts.

Modelltraining und -integration

Wenn die Datenanalyse positiv ausfällt, wird ein KI-Modell erstellt und trainiert. Dieser technische Aspekt ist jedoch nur ein Teil der Herausforderung. Der umfangreichste Teil der Arbeit beginnt mit der Integration des Modells in die bestehende Infrastruktur. Dies umfasst die Softwareentwicklung, das Einrichten von Schnittstellen, die Frontend-Entwicklung sowie die Verwaltung von Nutzungsrechten. Diese Schritte erfordern umfangreiche Softwareentwicklungskompetenzen.

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Betrieb und Wartung des KI-Systems

Der Betrieb des KI-Modells stellt den letzten großen Schritt dar und beinhaltet vorrangig traditionelle Softwarearbeit, einschließlich DevOps-Aufgaben. Diese Phase ist entscheidend für die langfristige Nutzung und Effizienz des Systems. Hier wird deutlich, dass die meiste Arbeit in einem KI-Projekt in der Tat traditionelle Softwareentwicklung ist und die Rolle der KI oft überschätzt wird. Diese Struktur gibt einen umfassenden Überblick darüber, was ein KI-Projekt wirklich umfasst und zeigt auf, dass neben der KI selbst vor allem die umgebenden Prozesse und die Softwareentwicklung entscheidend sind.

70% der Arbeit in einem KI-Projekt entfallen auf Softwareentwicklung und nur in etwa 30% auf tatsächliche KI-Entwicklung und Training.

Das Verhältnis von Softwareentwicklung zu KI in Projekten

Obwohl Künstliche Intelligenz in der öffentlichen Wahrnehmung oft im Vordergrund steht, zeigt die Praxis, dass tatsächlich bis zu 70% der Arbeit in einem KI-Projekt auf Softwareentwicklung entfallen, während nur etwa 30% der Anstrengungen direkt mit der Entwicklung und dem Training von KI-Modellen zu tun haben. Diese Zahlen verdeutlichen, dass die Rolle der KI häufig überschätzt wird, während der tatsächliche Aufwand und die Bedeutung der Softwareentwicklung unterschätzt werden.

Ein wesentlicher Faktor, der oft übersehen wird, ist die Qualität der Daten. Sind die Daten einmal hochwertig aufbereitet und validiert, kann das eigentliche KI-Modell oft relativ schnell entwickelt und trainiert werden. Der Großteil der Zeit und Ressourcen wird jedoch für die darauffolgende Integration des KI-Modells in die bestehende Softwareinfrastruktur benötigt. Hierzu zählen Aufgaben wie die Anbindung von Schnittstellen, die Entwicklung von Benutzeroberflächen und Dashboards sowie die Implementierung von Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen.

Darüber hinaus ist die kontinuierliche Wartung und Anpassung der Software, die das KI-Modell umgibt, von zentraler Bedeutung für den langfristigen Erfolg des Projekts. Softwareentwicklung ist nicht nur für die Erstintegration entscheidend, sondern auch für die stetige Anpassung und Verbesserung des Gesamtsystems im Betrieb. Diese Aspekte der Softwareentwicklung sorgen dafür, dass die KI effektiv in den Arbeitsalltag integriert wird und tatsächlich einen Mehrwert bietet.

Die Erkenntnis, dass die Softwareentwicklung den Löwenanteil eines KI-Projekts ausmacht, sollte Anlass geben, die Ressourcenplanung und das Projektmanagement entsprechend anzupassen. Teams, die KI-Projekte angehen, sollten daher nicht nur KI-Experten, sondern vor allem erfahrene Softwareentwickler umfassen. So wird sichergestellt, dass die Integration reibungslos verläuft und die KI ihre volle Wirkung entfalten kann.

Die kritische Unterscheidung zwischen ML/Data Science und Softwareentwicklung

Ein verbreiteter Irrtum in der Planung und Durchführung von KI-Projekten ist die Annahme, dass Machine Learning (ML) und Data Science synonym zur Softwareentwicklung sind. Diese Gleichsetzung führt häufig zu Problemen oder sogar zum Scheitern von Projekten. ML und Data Science konzentrieren sich primär auf die Analyse von Daten, die Entwicklung von Algorithmen und das Trainieren von Modellen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Diese Disziplinen erfordern spezialisierte Kenntnisse in Statistik, Mathematik und Datenanalyse

Im Gegensatz dazu umfasst die Softwareentwicklung das Design, die Implementierung und die Wartung von Softwarelösungen, die in eine bestehende IT-Infrastruktur integriert werden müssen. Dazu gehört das Schreiben von Code, die Entwicklung funktionaler und benutzerfreundlicher Interfaces und die Sicherstellung der Skalierbarkeit und Sicherheit von Anwendungen. Diese Aufgaben setzen ein tiefes Verständnis von Programmierprinzipien, Systemarchitektur und Softwareengineering voraus.

Die Unterschiede in den Kenntnissen und Fähigkeiten, die für ML/Data Science und Softwareentwicklung erforderlich sind, können zu erheblichen Kommunikations- und Kooperationshindernissen in Teams führen. Wenn die mit der Datenwissenschaft betrauten Teammitglieder nicht effektiv mit den Softwareentwicklern zusammenarbeiten, kann das dazu führen, dass die entwickelten Modelle nicht ordnungsgemäß in die Anwendungslandschaft integriert werden können.

Zudem kann ein Mangel an Softwareentwicklungskompetenz bei Dienstleistern, die sich hauptsächlich auf KI und ML spezialisieren, zu Schwierigkeiten führen. Ohne ausreichendes Know-how in der robusten Softwareentwicklung besteht ein hohes Risiko, dass das Projekt nicht den betrieblichen Anforderungen entspricht oder technisch nicht umsetzbar ist.

Projekte, die diese zwei Disziplinen nicht klar voneinander trennen und nicht für eine enge Zusammenarbeit sorgen, haben eine höhere Wahrscheinlichkeit zu scheitern. Es ist entscheidend, dass sowohl die KI-Experten als auch die Softwareentwickler ihre jeweiligen Rollen verstehen und respektieren und dass das Projektmanagement Mechanismen zur Förderung der interdisziplinären Zusammenarbeit implementiert.

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Tipps für ein ausgewogenes KI-Projekt

Für Projektmanager und Teams, die an KI-Projekten arbeiten, ist es entscheidend, ein Gleichgewicht zwischen Softwareentwicklung und KI-spezifischen Aufgaben zu finden. Einige hilfreiche Strategien dafür sind:

  • Interdisziplinäre Teams bilden: Stellen Sie sicher, dass Ihr Team sowohl aus erfahrenen Softwareentwicklern als auch aus KI-Experten besteht. Diese Mischung fördert den Austausch von Fachwissen und hilft, realistische Ziele zu setzen.
  • Qualitätsmanagement integrieren: Investieren Sie in robuste Qualitätsmanagement- und Testingverfahren speziell für KI-Anwendungen. Dies beinhaltet sowohl die Validierung der Datenqualität als auch das kontinuierliche Testen des Verhaltens und der Leistung der Modelle unter verschiedenen Bedingungen.
  • Agile Methoden anwenden: Nutzen Sie agile Entwicklungsmethoden, um Flexibilität im Projektverlauf zu gewährleisten und schneller auf Herausforderungen reagieren zu können. Iterative Zyklen ermöglichen es, Erkenntnisse aus frühen Tests direkt in die Entwicklung einfließen zu lassen.
  • Kommunikation fördern: Regelmäßige Meetings und klare Kommunikationskanäle zwischen den Datenwissenschaftlern und den Softwareentwicklern sind unerlässlich. Dies stellt sicher, dass beide Seiten die Anforderungen und Limitationen des anderen verstehen und gemeinsam an Lösungen arbeiten.
  • Edukation und Weiterbildung: Bieten Sie ständige Weiterbildungsmöglichkeiten an, um die technischen Fähigkeiten aller Beteiligten zu schärfen und das Verständnis für die jeweils andere Fachdisziplin zu vertiefen.

Fazit: Ein realistischer Blick auf KI-Projekte

KI-Projekte sind komplex und fordern mehr als nur technologisches Know-how. Die Schlüsselerkenntnisse aus den vorherigen Abschnitten unterstreichen die Notwendigkeit einer ausgewogenen Herangehensweise, die sowohl die Softwareentwicklung als auch die spezifischen Anforderungen der Künstlichen Intelligenz berücksichtigt. Eine realistische Erwartungshaltung ist dabei essenziell. Es ist wichtig, sich bewusst zu machen, dass erfolgreiche KI-Projekte eine tiefgehende Integration von technologischer Innovation und solider Softwareentwicklung erfordern. Die Betonung auf einer starken Basis in der Softwareentwicklung, gepaart mit einem fachkundigen Einsatz von KI, wird letztlich den Unterschied zwischen einem erfolgreichen Projekt und einem Projekt, das seine Ziele verfehlt, ausmachen.

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