Nur 54 % der KI-Projekte erreichen nach Angaben von Gartner die Serienreife. Tatsächlich scheitern viele KI-Projekte. Das liegt aber nicht unbedingt an der Technologie. Anstatt das Problem in komplexen Algorithmen und großen Datensätzen zu suchen, müssen sich die Projektmanager auf die Art und Weise konzentrieren, wie sie solche Projekte managen Der Erfolg von KI-Initiativen hängt in hohem Maße von einer effektiven Planung und einer starken Führung ab.
Projekte, die auf Daten basieren, sind nicht wie andere Projekte, und deshalb muss auch grundlegend anders vorgegangen werden. Ein Fehler, den die meisten Teams machen, ist das blinde Herangehen an KI-Projekte wie an herkömmliche Softwareentwicklungsprojekte, was zu einer Verschwendung von Zeit und Ressourcen führt.
Lassen Sie uns herausfinden, was KI-Projekte von anderen unterscheidet und wie Sie sie besser managen können, um einen Fehler zu vermeiden, der Sie teuer zu stehen kommen könnte.
Sie müssen verstehen, was KI-Projekte von herkömmlichen Softwareentwicklungsprojekten unterscheidet, um sie mit maximaler Effizienz planen und verwalten zu können. Hier die wichtigsten Unterschiede.
Beginnen wir mit dem Entwicklungslebenszyklus. Der traditionelle Software Development Life Cycle (SDLC) umfasst in der Regel die Planung, die Analyse, das Design, die Entwicklung, das Testen, den Einsatz und die Wartung, unterstützt durch klar definierte Anforderungen. Mit anderen Worten: Er ist vorhersehbar.
Bestimmte Phasen mit klaren und messbaren Zielen gibt es auch in KI-Projekten. In der Regel sind dies die Phasen Planung, Daten sammeln und untersuchen, Modellierung und Bereitstellung. Datengetriebene Projekte sind jedoch in hohem Maße iterativ, da das Modell der künstlichen Intelligenz unter Umständen Dutzende von Malen trainiert werden muss, um die erforderliche Genauigkeit und Präzision zu erreichen. Darüber hinaus sind KI-Projekte eher experimenteller Natur. Um die Leistung des Modells zu verbessern, wird in Iterationen mit verschiedenen Algorithmen und Parametern experimentiert. Wenn während des Projekts Änderungen vorgenommen werden, geschieht dies meist, weil die experimentellen Ergebnisse dies erfordern und nicht, weil es ursprünglich gefordert wurde.
Ein weiterer Unterschied besteht in den Aktivitäten nach der Veröffentlichung. Die letzte Phase des traditionellen SDLC ist die Wartung und der Support. Dabei werden Probleme behoben und neue Software-Updates veröffentlicht. Sobald ein KI-Projekt jedoch implementiert ist, geht es nicht mehr nur um Fehlerbehebung. Die kontinuierliche Überwachung der Leistung, das erneute Trainieren und Anpassen der Modelle mit neuen Daten sowie die Überprüfung des Systems auf ethische Probleme und Sicherheitslücken sind von entscheidender Bedeutung.
Sie sehen: Traditionelle und datengetriebene Projekte unterscheiden sich. Daher ist ein flexibler Ansatz erforderlich, um alle Phasen eines KI-Projekts effektiv zu managen und Risiken zu minimieren.
Während sich das traditionelle Projektmanagement hauptsächlich mit Zeitplänen und der Zuweisung von Ressourcen befasst, dreht sich bei der KI alles um Daten und ist in hohem Maße datenbasiert. In vielen Unternehmen, vor allem in solchen, die lange vor dem Internetzeitalter gegründet wurden, befinden sich die Daten jedoch in unzusammenhängenden Systemen und Datenbanken, die es erschweren, auf sie zuzugreifen und sie zu integrieren.
Zur Bewältigung dieser Herausforderungen sollten Projektmanager eng mit Datenspezialisten zusammenarbeiten, um die Feinheiten der gesammelten Daten und deren Auswirkungen auf die Leistung des Modells zu verstehen. Durch die Festlegung von Prioritäten für Aufgaben wie das Sammeln, die Vorverarbeitung und die Validierung von Daten kann sichergestellt werden, dass die für das Training von KI-Modellen verwendeten Daten genau, repräsentativ und frei von Verzerrungen sind.
Darüber hinaus sollten robuste Data-Governance-Prozesse eingerichtet werden. Diese gewährleisten die Sicherheit und Integrität der Daten sowie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Teil dieser Prozesse kann die Definition von Dateneigentum, Zugriffskontrollen und Datenverknüpfungen zur Verfolgung des Datenflusses über den gesamten Projektlebenszyklus hinweg sein.
Daten können auch in einem allgemeinen Softwareentwicklungsprojekt von Bedeutung sein. Die Aufgaben im Zusammenhang mit dem Datenmanagement sind jedoch möglicherweise nicht so spezialisiert, da der Schwerpunkt eher auf dem Softwareengineering und den Entwicklungsaufgaben liegt. In einem KI-Projekt benötigen Sie hochspezialisierte Talente wie Datenwissenschaftler, Dateningenieure, Datenanalysten, Datenarchitekten und andere Experten. Ein professionelles Team von Datenspezialisten, das Ihnen hilft, die Komplexität des datengesteuerten Entwicklungsprozesses zu bewältigen, ist das Rückgrat eines KI-Projekts.
Bei der Zusammenstellung eines Teams für ein KI-Projekt sollten Projektmanager auch sicherstellen, dass das Team die Best Practices für verantwortungsvolle KI befolgt und dabei die ethischen und rechtlichen Implikationen berücksichtigt sowie die Rechenschaftspflicht und den Datenschutz einhält.
Im traditionellen Projektmanagement ist Flexibilität die Fähigkeit zur Anpassung von Projektplänen und Zeitplänen als Reaktion auf unvorhergesehene Umstände. Bei KI-Projekten geht es bei der Flexibilität nicht nur darum, auf geänderte Anforderungen zu reagieren. Angesichts der Komplexität und Unvorhersehbarkeit von KI-Projekten sollten Projektmanager einen flexiblen Projektmanagementansatz verfolgen. Sie sollten bereit sein, während des gesamten Projektzyklus Änderungen vorzunehmen, um sich an veränderte Umstände anzupassen.
Um dies zu verdeutlichen: Ein Unternehmen entwickelt einen Sprachassistenten. Während der Tests mit den Benutzern stellt das Unternehmen fest, dass bestimmte Sprachbefehle von der künstlichen Intelligenz immer wieder falsch interpretiert werden. Um dieses Problem zu lösen, beschließt der Projektleiter, den Algorithmus zur Verarbeitung natürlicher Sprache vorrangig zu verbessern. Auch wenn dies bedeutet, dass vom ursprünglichen Projektumfang und -zeitplan abgewichen werden muss. Iterative Entwicklungszyklen ermöglichen es dem Projektteam, bei der Feinabstimmung des Algorithmus und der kontinuierlichen Verbesserung der Lösung vorwärts oder rückwärts zu gehen.
Insgesamt sind KI-Projekte daher flexibler und datenzentrierter als traditionelle Projekte. Werfen wir nun einen Blick auf die Projektmanagement-Techniken, die Sie auf die besonderen Anforderungen von datengetriebenen Projekten anwenden können.
Traditionelle Projektmanagementmethoden konzentrieren sich auf die Verwaltung grundlegender Aspekte wie Projektumfang, Termine und Budgets. Sie sind gut für die Projekte, mit denen wir täglich zu tun haben. Bei diesen Projekten geht es nicht um künstliche Intelligenz. Aber wenn es um KI-Projekte geht, reicht das PM-Dreieck nicht aus. Um die Herausforderungen der KI-Entwicklung effizient zu meistern, sollten Projektmanager ihre Managementstrategien anpassen.
Hier erfahren Sie, wie Sie ein datengetriebenes KI-Projekt erfolgreich managen.
Als KI-Projektmanager müssen Sie kein Experte für Datenpipelines oder ML-Algorithmen sein. Um das Projekt jedoch effizient planen und leiten zu können, sollten Sie die Grundlagen der KI kennen und die wichtigsten Phasen der KI-Projektentwicklung verstehen. Dazu gehören die Datenerfassung, die Vorverarbeitung, das Modelltraining, die Evaluierung und vieles mehr.
Daten sind das Herzstück der KI und ihr wertvollstes Gut. Daher sollten Sie sicherstellen, dass ihre Verwendung den rechtlichen und ethischen Anforderungen entspricht und gleichzeitig den Datenschutz und die Rechte an geistigem Eigentum respektiert. Beispielsweise ist es vor der Verwendung bestimmter Daten für das Modelltraining unerlässlich, die Datenquellen auf Verzerrungen zu untersuchen. Unzuverlässige Daten haben eine Verzerrung des KI-Modells selbst und damit ungenaue Antworten zur Folge.
Bei der Messung eines KI-Projekts reicht es nicht aus, nur technische Metriken zu berücksichtigen. Über den geschäftlichen Nutzen sagen Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Präzision noch nichts aus. Stattdessen sollten Sie sich auf Geschäftsmetriken wie Umsatzwachstum, Kundenzufriedenheit und Kostensenkung konzentrieren.
Die agile Methode ist zweifellos einer der am weitesten verbreiteten Ansätze für das Projektmanagement, aber sie ist nicht geeignet, um den Herausforderungen von datengetriebenen Projekten gerecht zu werden. Ein neuerer Ansatz, der die Agile-Prinzipien mit datenzentrierten Richtlinien kombiniert, könnte daher sinnvoll sein. Ein solcher Ansatz heißt Cognitive Project Management for AI methodology (CPMAI). CPMAI wurde entwickelt, um die einzigartigen Herausforderungen komplexer KI-Projekte zu meistern. Diese Projekte zeichnen sich durch sich ständig ändernde Daten und Leistungsanforderungen aus.
CPMAI ist datenbasiert, iterativ und inkrementell, wobei jede Iteration sechs Schlüsselphasen umfasst: Geschäftsverständnis, Datenverständnis, Datenvorbereitung, Modellentwicklung, Modellevaluierung und Modelloperationalisierung.
Es kann eine Herausforderung sein, ein multidisziplinäres Team aus KI-Entwicklern, Datenwissenschaftlern, Domänenexperten und Dateningenieuren zu koordinieren. Um zu gewährleisten, dass alle Beteiligten in die gleiche Richtung arbeiten und die technischen Feinheiten ihrer jeweiligen Aufgabe verstehen, muss der Projektleiter die Rollen und Verantwortlichkeiten der einzelnen Teammitglieder klar definieren, regelmäßige Kommunikationswege einrichten und die Zusammenarbeit zwischen den bereichsübergreifenden Experten fördern.
Planen Sie die Skalierbarkeit von Anfang an mit ein. Achten Sie darauf, flexible Architekturen zu entwickeln, die sich an wachsende Datenmengen und Benutzerlasten anpassen lassen. Beginnen Sie mit der Entwicklung des einfachsten Modells, das notwendig ist, um ein bestimmtes Problem zu lösen, und erweitern Sie es dann schrittweise, wenn es Ihren Bedürfnissen entspricht. Empfohlen wird auch der Start mit einem kleinen Pilotprojekt bei der Implementierung von generativer KI. Auf diese Weise können Sie schneller iterieren, mehr experimentieren und Ihre KI-Modelle validieren. Erst dann können Sie mit größeren Datensätzen arbeiten.
Siehe auch: Wie man KI integriert
Techniken für das Management von KI-Projekten
KI-Projekte sind ohne Übertreibung mit Herausforderungen und Risiken verbunden. Aber Sie können Ihr KI-Projekt zum Erfolg führen, wenn Sie die Feinheiten solcher Projekte verstehen und datenzentrierte Projektmanagement-Techniken effektiv einsetzen. Bei Modeso arbeiten wir mit Kunden aus verschiedenen Branchen zusammen und unterstützen sie bei der Integration von KI in ihre Produkte. Bei der Entwicklung datengetriebener Lösungen passen wir unsere Projektmanagementstrategie an die spezifischen Anforderungen solcher Projekte an. Wenn Sie den Einsatz von KI planen, kontaktieren Sie uns, um die Details zu besprechen.
Datenschutz ist uns wichtig, daher haben Sie die Möglichkeit, bestimmte Speicherarten zu deaktivieren, die für das grundlegende Funktionieren der Website möglicherweise nicht erforderlich sind. Das Blockieren von Kategorien kann sich auf Ihre Erfahrung auf der Website auswirken. Mehr Informationen
