Kritische Fehler, die Unternehmen bei der Integration von KI/ML in ihre Prozesse machen

Ich habe meine Karriere in einer Vielzahl von Branchen verbracht, von kleinen Begin-ups bis hin zu globalen Konzernen, von KI-orientierten Technologieunternehmen bis hin zu stark regulierten Banken. Im Laufe der Jahre habe ich viele KI- und ML-Initiativen erfolgreich gesehen, aber ich habe auch überraschend viele scheitern sehen. Die Gründe für das Scheitern haben oft wenig mit Algorithmen zu tun. Die Hauptursache liegt quick immer darin, wie Unternehmen mit KI umgehen.

Dies ist keine Checkliste, Anleitung oder Liste fester Regeln. Es handelt sich um einen Überblick über die häufigsten Fehler, auf die ich gestoßen bin, und um einige Spekulationen darüber, warum sie auftreten und wie sie meiner Meinung nach vermieden werden können.

1. Fehlen einer soliden Datengrundlage

Fehlen schlechte oder nur wenige Daten, was allzu oft auf einen geringen technischen Reifegrad zurückzuführen ist, sind KI/ML-Projekte zum Scheitern verurteilt. Dies geschieht allzu oft, wenn Unternehmen DS/ML-Groups bilden, bevor sie solide Knowledge-Engineering-Gewohnheiten etabliert haben.

Einmal sagte mir ein Supervisor: „Mit Tabellenkalkulationen lässt sich kein Geld verdienen.“ In den meisten Unternehmen ist es jedoch genau das Gegenteil: „Tabellenkalkulationen“ sind das einzige Werkzeug, das den Gewinn in die Höhe treiben kann. Geschieht dies nicht, verfällt man dem klassischen ML-Aphorismus: „Müll rein, Müll raus.“

Ich habe früher in einem regionalen Lebensmittellieferdienst gearbeitet. Die Träume des DS-Groups waren himmelhoch: Deep-Studying-Empfehlungssysteme, Gen AI usw. Aber die Daten waren ein Durcheinander: zu viel alte Architektur, sodass Sitzungen und Buchungen nicht zuverlässig verknüpft werden konnten, weil es keine einzige Schlüssel-ID gab; Die Restaurant-Gerichts-IDs wechselten alle zwei Wochen, sodass es unmöglich warfare, sicher zu sagen, was die Kunden tatsächlich bestellten. Dieses und viele andere Probleme führten dazu, dass jedes Projekt zu 70 % aus Workarounds bestand. Keine Zeit oder Ressourcen für elegante Lösungen. Doch bei einer Handvoll von ihnen hatte keines der Projekte innerhalb eines Jahres zu Ergebnissen geführt, weil sie auf der Grundlage von Daten konzipiert wurden, denen man nicht trauen konnte.

Wegbringen: Investieren Sie vor ML in Knowledge Engineering und Datenqualitätsüberwachung. Halten Sie es unkompliziert. Frühzeitige Erfolge und „Low-Hanging Fruits“ erfordern nicht unbedingt qualitativ hochwertige Daten, KI jedoch auf jeden Fall.

2. Kein klarer Enterprise Case

ML wird in der Regel eingesetzt, weil es im Pattern liegt, und nicht zur Lösung eines echten Issues, insbesondere angesichts des LLM- und Agentic AI-Hypes. Unternehmen bauen Anwendungsfälle rund um die Technologie auf und nicht umgekehrt, was letztendlich dazu führt, dass sie übermäßig komplizierte oder redundante Lösungen entwickeln.

Denken Sie an einen KI-Assistenten in einer Zahlungsanwendung für Stromrechnungen, bei dem Kunden nur drei Tasten drücken, oder an einen KI-Übersetzer von Dashboards, wenn die Lösung darin bestehen soll, Dashboards verständlich zu machen. Eine schnelle Google-Suche nach Beispielen für ausgefallene KI-Assistenten wird zahlreiche solcher Fälle aufdecken.

Ein solcher Fall in meinem Arbeitsleben warfare ein Projekt zum Aufbau eines Assistenten für eine Restaurant-Entdeckungs- und Buchungs-App (sagen wir mal einen Restaurant-Aggregator). LLMs waren der letzte Schrei, und es gab FOMO von oben. Sie beschlossen, einen sicheren Dienst mit niedriger Priorität und einem benutzerorientierten Chat-Assistenten zu entwickeln. Der Assistent würde Eating places vorschlagen, die auf Anfragen wie „Zeige mir gute Orte mit Rabatten“, „Ich möchte ein schickes Abendessen mit meiner Freundin“ oder „Haustierfreundliche Orte finden“ basieren.

Das Workforce verbrachte ein Jahr damit, es zu entwickeln: Hunderte von Szenarien wurden entworfen, Leitplanken angepasst und das Backend kugelsicher gemacht. Das Wesentliche an der Sache warfare jedoch, dass dieser Assistent keine wirklichen Benutzerprobleme löste. Ein sehr kleiner Prozentsatz der Nutzer hat es überhaupt versucht und bei ihnen führte nur eine statistisch unbedeutende Anzahl von Sitzungen zu Buchungen. Das Projekt wurde vorzeitig aufgegeben und nicht auf andere Dienste ausgeweitet. Hätte das Workforce mit der Bestätigung des Anwendungsfalls statt mit Hilfsfunktionen begonnen, wäre ein solches Schicksal nicht möglich gewesen.

Wegbringen: Beginnen Sie immer mit dem Downside. Verstehen Sie den Schmerzpunkt gründlich, weisen Sie seinen Wert in Zahlen zu und beginnen Sie erst dann mit der Entwicklungsreise.

3. Der Komplexität nachjagen, bevor man sich mit den Grundlagen beschäftigt

Die meisten Communities wechseln zur neuesten Model, ohne anzuhalten, um zu prüfen, ob die einfacheren Methoden ausreichen würden. Eine Einheitsgröße passt nicht für alle. Ein inkrementeller Ansatz, der einfach anfängt und je nach Bedarf schrittweise erhöht wird, führt quick immer zu einem höheren ROI. Warum es komplexer machen, als es sein muss, wenn lineare Regression, vorab trainierte Modelle oder einfache Heuristiken ausreichen? Wenn Sie einfach anfangen, erhalten Sie Einblicke: Sie lernen das Downside kennen, finden heraus, warum Sie keinen Erfolg hatten, und haben eine solide Grundlage für die spätere Iteration.

Ich habe ein Projekt implementiert, um ein Verknüpfungs-Widget auf der Startseite einer Multi-Service-App zu entwerfen, das auch Experience-Hailing beinhaltet. Die Idee warfare einfach: Sagen Sie voraus, ob ein Benutzer die App gestartet hat, um eine Fahrt anzufordern, und wenn ja, sagen Sie voraus, wohin die Fahrt höchstwahrscheinlich führen würde, damit der Benutzer sie mit einem Tastendruck buchen kann. Das Administration verfügte, dass die Lösung ein neuronales Netzwerk sein müsse und nichts anderes sein dürfe. Nach vier Monaten schmerzhafter Weiterentwicklung stellten wir fest, dass die Vorhersagen bei vielleicht 10 % der Fahrer mit langjähriger Experience-Hailing-Geschichte erstaunlich intestine funktionierten. Selbst für sie waren die Vorhersagen schrecklich. Und das Downside wurde schließlich in einer Nacht durch eine Reihe von Geschäftsregeln behoben. Monatelanger vergeblicher Aufwand hätte vermieden werden können, wenn das Unternehmen konservativ gestartet wäre.

Wegbringen: Gehen Sie, bevor Sie rennen. Nutzen Sie Komplexität als letzten Ausweg, nicht als Ausgangspunkt.

4. Trennen Sie die Verbindung zwischen ML-Groups und dem Unternehmen

In den meisten Organisationen ist Knowledge Science eine Insel. Groups entwickeln technisch herausragende Lösungen, die nie das Licht der Welt erblicken, weil sie nicht die richtigen Probleme lösen oder weil Geschäftsinteressenten ihnen nicht vertrauen. Das Gegenteil ist nicht besser: Wenn Unternehmensführer versuchen, die gesamte technische Entwicklung zu diktieren, unerfüllbare Erwartungen zu setzen und kaputte Lösungen voranzutreiben, die niemand verteidigen kann. Gleichgewicht ist die Antwort. ML gedeiht am besten, wenn es sich um eine Übung der Zusammenarbeit zwischen Fachexperten, Ingenieuren und Entscheidungsträgern handelt.

Ich habe dies am häufigsten in großen, nicht IT-orientierten Unternehmen gesehen. Sie erkennen, dass KI/ML ein enormes Potenzial hat und richten „KI-Labore“ oder Kompetenzzentren ein. Das Downside besteht darin, dass diese Labore oft völlig isoliert vom Unternehmen arbeiten und ihre Lösungen selten übernommen werden. Ich habe für eine große Financial institution gearbeitet, die über ein solches Labor verfügte. Es waren sehr erfahrene Experten dort, aber sie trafen nie mit Interessenvertretern aus der Wirtschaft zusammen. Schlimmer noch: Das Labor warfare als eigenständige Tochtergesellschaft eingerichtet und ein Datenaustausch warfare unmöglich. Das Unternehmen warfare nicht besonders an der Arbeit des Labors interessiert, die letztlich zwar in Forschungsarbeiten für Akademiker floss, aber nicht in die tatsächlichen Prozesse des Unternehmens.

Wegbringen: Sorgen Sie dafür, dass ML-Initiativen eng an den Geschäftsanforderungen ausgerichtet sind. Arbeiten Sie frühzeitig zusammen, kommunizieren Sie häufig und wechseln Sie mit den Beteiligten, auch wenn dies die Entwicklung verlangsamt.

5. MLOps ignorieren

Cron-Jobs und umständliche Skripte funktionieren in kleinem Maßstab. Allerdings ist dies angesichts der Größe des Unternehmens ein Garant für eine Katastrophe. Ohne MLOps erfordern kleine Optimierungen die Einbeziehung der ursprünglichen Entwickler bei jedem Schritt, und Systeme werden immer wieder vollständig neu geschrieben.

Eine frühzeitige Investition in MLOps zahlt sich exponentiell aus. Es geht nicht nur um Technologie, sondern um eine stabile, skalierbare und nachhaltige ML-Kultur.

Eine frühzeitige Investition in MLOps zahlt sich exponentiell aus. Es geht nicht nur um Technologie; Es geht darum, eine Kultur zuverlässigen, skalierbaren und wartbaren ML zu schaffen. Lassen Sie nicht zu, dass das Chaos über Sie hereinbricht. Richten Sie gute Prozesse, Plattformen und Schulungen ein, bevor ML-Projekte außer Kontrolle geraten.

Ich habe bei einer Telekommunikations-Tochterfirma gearbeitet, die AdTech betreibt. Die Plattform diente der Internetwerbung und warfare die größte Umsatzquelle des Unternehmens. Da es neu warfare (erst ein Jahr alt), warfare die ML-Lösung äußerst spröde. Modelle wurden lediglich in C++ verpackt und von einem einzelnen Ingenieur in den Produktcode eingefügt. Integrationen wurden nur durchgeführt, wenn der Ingenieur anwesend warfare, die Modelle wurden nie verfolgt und als der ursprüngliche Autor ging, hatte niemand eine Ahnung, wie sie funktionierten. Wenn auch der Schichtingenieur gegangen wäre, wäre die gesamte Plattform dauerhaft außer Betrieb gewesen. Eine solche Gefährdung hätte mit guten MLOps verhindert werden können.

6. Fehlende A/B-Exams

Einige Unternehmen vermeiden A/B-Exams aufgrund der Komplexität und entscheiden sich stattdessen für Backtests oder Instinct. Dadurch gelangen fehlerhafte Modelle in die Produktion. Ohne eine Testplattform kann man nicht wissen, welche Modelle tatsächlich funktionieren. Für iterative Verbesserungen, insbesondere im großen Maßstab, sind geeignete Experimentierrahmen erforderlich.

Was die Akzeptanz tendenziell bremst, ist das Gefühl der Komplexität. Aber ein unkomplizierter, optimierter A/B-Testprozess kann in der Anfangszeit intestine funktionieren und erfordert keine großen Vorabinvestitionen. Ausrichtung und Coaching sind wirklich die wichtigsten Schlüsselfaktoren.

In meinem Fall hängt es davon ab, wie intestine ein Supervisor es verkaufen kann, da es keine fundierte Möglichkeit gibt, die Auswirkungen auf die Benutzer zu messen. Gute Präsentationen werden finanziert, eifrig verteidigt und bleiben manchmal auch dann bestehen, wenn die Zahl zurückgeht. Metriken werden manipuliert, indem man einfach die Zahlen vor und nach der Markteinführung vergleicht. Wenn sie gestiegen sind, ist das Projekt ein Erfolg, obwohl es sich zufällig um einen allgemeinen Aufwärtstrend handelte. In wachsenden Unternehmen verbergen sich hinter dem Gesamtwachstum Millionen von unterdurchschnittlichen Projekten, da es keine A/B-Exams gibt, um Erfolge von Misserfolgen kontinuierlich zu unterscheiden.

Wegbringen: Schaffen Sie frühzeitig Experimentierkapazitäten. Testen Sie große Bereitstellungen, die erforderlich sind, und lassen Sie die Groups die Ergebnisse richtig interpretieren.

7. Unterqualifiziertes Administration

Ein unzureichend geschultes ML-Administration kann Metriken und Experimentergebnisse falsch interpretieren und strategische Fehler machen. Die Schulung von Entscheidungsträgern ist ebenso wichtig wie die Schulung von Ingenieurteams.

Ich habe einmal mit einem Workforce zusammengearbeitet, das über die gesamte Technologie verfügte, die es brauchte, sowie über robuste MLOps und A/B-Exams, aber die Supervisor wussten nicht, wie sie diese nutzen sollten. Sie verwendeten die falschen statistischen Exams, beendeten Experimente nach einem Tag, an dem „statistische Signifikanz“ erreicht worden warfare (normalerweise mit viel zu wenigen Beobachtungen), und führten Funktionen ohne messbare Auswirkungen ein. Das Ergebnis: Viele Begins hatten adverse Auswirkungen. Die Supervisor selbst waren keine schlechten Menschen, sie verstanden einfach nicht, wie sie ihre Werkzeuge nutzen sollten.

8. Falsch ausgerichtete Metriken

Auch wenn ML/DS-Organisationen geschäftsorientiert sein müssen, bedeutet das nicht, dass sie über Geschäftsinstinkt verfügen müssen. ML-Praktiker werden sich auch an den ihnen zur Verfügung gestellten Kennzahlen orientieren, wenn sie der Meinung sind, dass diese korrekt sind. Wenn ML-Ziele nicht mit den Unternehmenszielen übereinstimmen, ist das Ergebnis pervers. Wenn das Unternehmen beispielsweise Rentabilität anstrebt, die Maximierung der Konvertierung neuer Benutzer jedoch ein Ziel der ML-Organisation ist, maximiert es unrentables Wachstum durch die Hinzufügung von Benutzern mit schlechter Einheitsökonomie, die nie wiederkommen.

Dies ist für viele Unternehmen ein Downside. Ein Lebensmittellieferunternehmen wollte wachsen. Das Administration erkannte, dass die geringe Konversion neuer Benutzer das Downside warfare, das das Unternehmen daran hinderte, den Umsatz zu steigern. Das DS-Workforce wurde gebeten, das Downside durch Personalisierung und Verbesserung des Kundenerlebnisses zu lösen. Das eigentliche Downside warfare die Bindung. Die konvertierten Benutzer kamen nicht zurück. Anstelle der Speicherung konzentrierte sich das Workforce auf die Umwandlung, indem es Wasser effektiv in einen undichten Eimer füllte. Auch wenn die Conversion-Charge zunahm, führte dies nicht zu nachhaltigem Wachstum. Diese Fehler sind nicht geschäfts- oder branchenspezifisch – es handelt sich um universelle Fehler.

Dennoch können sie verhindert werden. KI und ML funktionieren, wenn sie auf soliden Prinzipien basieren, auf die Lösung realer Probleme ausgelegt sind und sorgfältig in Unternehmen umgesetzt werden. Wenn alle Bedingungen stimmen, werden KI und ML zu disruptiven Technologien mit dem Potenzial, ganze Unternehmen auf den Kopf zu stellen.

Wegbringen: Passen Sie ML-Kennzahlen an die tatsächlichen Geschäftsziele an. Bekämpfe Ursachen, nicht Symptome. Legen Sie Wert auf langfristige Leistung, nicht auf kurzfristige Kennzahlen.

Abschluss

Auf dem Weg zum KI/ML-Erfolg geht es weniger um modernste Algorithmen als vielmehr um die organisatorische Reife. Die Muster sind offensichtlich: Misserfolge entstehen, wenn man sich in die Komplexität stürzt, Anreize falsch ausrichtet und die grundlegende Infrastruktur ignoriert. Erfolg erfordert Geduld, Disziplin und die Offenheit, klein anzufangen.

Die constructive Nachricht ist, dass alle diese Fehler vollständig vermeidbar sind. Unternehmen, die zuerst die Dateninfrastruktur einrichten, eine enge Abstimmung zwischen technischen und geschäftlichen Groups pflegen und sich nicht von Modeerscheinungen ablenken lassen, werden feststellen, dass KI/ML genau das hält, was sie verspricht. Die Technik funktioniert zwar, aber sie muss auf einem soliden Fundament stehen.

Wenn es einen Grundsatz gibt, der all dies zusammenhält, dann ist es dieser: KI/ML ist ein Werkzeug, kein Ziel. Beginnen Sie mit dem Downside, bestätigen Sie den Bedarf, entwickeln Sie es iterativ und messen Sie immer. Wer mit dieser Einstellung an die Sache herangeht, scheitert nicht nur nicht. Stattdessen schaffen sie langfristige Wettbewerbsvorteile, die sich im Laufe der Zeit verstärken.

Die Zukunft gehört nicht den Firmen mit den neuesten Modellen, sondern den Firmen, die die Disziplin haben, diese sinnvoll anzuwenden.