Fehler 1: Günstige Modelle als Einstieg in die KI-Reise wählen

Ein günstiges KI-Modell mag zunächst verlockend wirken, doch diese Wahl kann langfristig teuer werden. Diese Modelle sind oft weniger leistungsfähig und erfordern zusätzliche Ressourcen für die Prompt-Entwicklung. Besonders bei der Skalierung eines Minimal Viable Products (MVP) können sie schnell an ihre Grenzen stoßen.

• Branchen wie Finanzen und Gesundheitswesen benötigen präzise und sichere Datenverarbeitung.
• Die Nutzung von günstigen Modellen, die auf öffentlichen Datensätzen basieren, kann sensible Daten gefährden.
• Setzen Sie von Anfang an auf Qualität – es ist eine Investition in Ihre Zukunft.

Fehler 2: Sich auf einen einzigen KI-Anbieter verlassen

Die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter birgt Risiken, wie eingeschränkte Flexibilität, hohe Wechselkosten und mögliche Innovationslücken. Ein prominentes Beispiel ist Crowdstrike: Ein Ausfall des Systems führte dazu, dass 8,5 Millionen Windows-Geräte betroffen waren.

• Testen Sie verschiedene Anbieter wie OpenAI, Anthropic oder Llama.
• Stellen Sie ein diversifiziertes KI-Setup sicher.

Fehler 3: Zusammenarbeit mit unerfahrenen Technologiepartnern

Nicht alle Technologieunternehmen haben die Erfahrung, um erfolgreiche KI-Integrationen durchzuführen. Bevor Sie mit einem Anbieter zusammenarbeiten, sollten Sie die Portfolios potenzieller Partner prüfen und auf konkrete Erfolgsbeispiele achten.

Fehler 4: Breite Projekte mit geringer Erfolgsaussicht auswählen

Große, unübersichtliche Projekte bergen ein hohes Risiko des Scheiterns. Ein negatives Ergebnis kann die gesamte Organisation skeptisch gegenüber weiteren KI-Initiativen machen.

• Beginnen Sie mit klar definierten Pilotprojekten, die leicht umsetzbar sind und Vertrauen schaffen.
• Beispiel: McDonald’s stoppte 2024 nach drei Jahren die Entwicklung einer KI-Bestellfunktion im Drive-Thru, da diese wiederholt scheiterte und für Frust bei Kunden sorgte.

Fehler 5: Fehlende Einbindung der Endnutzer

Eine der größten Herausforderungen bei der KI-Entwicklung ist die mangelnde Einbindung der späteren Endnutzer. Oft werden KI-Lösungen entwickelt, ohne die tatsächlichen Bedürfnisse und Probleme der Zielgruppe zu berücksichtigen. Dies führt zu geringer Akzeptanz und schlechten Ergebnissen.

• Beispiel: Der fehlerhafte Chatbot von Air Canada, der ungenaue Informationen bereitstellte, sorgte für Kundenbeschwerden und Schadensersatzforderungen.
• Tipp: Binden Sie Endnutzer frühzeitig in die Entwicklung ein. Nutzen Sie Feedback, um Ihre KI-Lösung iterativ zu verbessern und praxisnah zu gestalten.

Fazit

Der Erfolg Ihrer KI-Initiative hängt von der richtigen Planung und Umsetzung ab. Vermeiden Sie diese häufigen Fehler:

• Günstige Modelle, die ineffizient und schwer skalierbar sind.
• Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter.
• Zusammenarbeit mit unerfahrenen Technologiepartnern.
• Zu breite Projekte mit hohem Scheiternrisiko.
• Fehlende Einbindung der Endnutzer.