Der richtige Start: Warum zielloses Experimentieren scheitert
Viele Unternehmen wollen ein KI-Projekt starten, wissen aber nicht genau, wo sie anfangen sollen. Die Versuchung ist groß, einfach mal „irgendwas mit KI“ auszuprobieren – vielleicht ein internes Experiment, der Einsatz eines Chatbots oder die Integration eines bestehenden KI-Tools. Doch genau hier scheitern viele Unternehmen: Ohne sich einmal kurz einen Moment für eine klare Strategie genommen zu haben, endet das Ganze oft in viel Aufwand, wenig Mehrwert und der Erkenntnis, dass Künstliche Intelligenz doch nicht so einfach funktioniert wie gedacht.
Typische Fehler beim Start eines KI-Projekts
Bevor wir darüber sprechen, wie Unternehmen ein KI-Projekt richtig starten, lohnt es sich, die häufigsten Stolperfallen anzusehen:
❌ Keine klare Zielsetzung: Viele Unternehmen setzen KI ein, ohne genau zu wissen, welches Problem sie lösen wollen. Das führt zu ineffizienten Projekten, die keinen messbaren Nutzen bringen.
❌ Zu große Erwartungen an KI: Künstliche Intelligenz kann viel – aber nicht alles. Wer denkt, ein KI-Tool könne automatisch alle Geschäftsprozesse optimieren, wird schnell enttäuscht.
❌ Falsche Tool-Wahl: Viele Unternehmen investieren in KI-Software, ohne vorher zu prüfen, ob sie wirklich die beste Lösung für ihr Problem ist. Häufig gibt es schlankere und effektivere Alternativen.
❌ Zu frühe Detailarbeit: KI-Projekte scheitern oft, weil Teams sich zu früh auf technische oder organisatorische Details stürzen, statt erst einmal zu klären, ob sich das Projekt überhaupt lohnt.
Die 4 entscheidenden Schritte, um ein KI-Projekt erfolgreich zu starten
Ein KI-Projekt zu starten klingt oft komplex – doch mit der richtigen Vorgehensweise lässt sich schnell herausfinden, ob ein Vorhaben Sinn ergibt und wie es am besten umgesetzt wird. Bei Dentro setzen wir dabei auf einen strukturierten Prozess, der Unternehmen hilft, schnell und effizient die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Mit dieser strukturierten Vorgehensweise vermeiden Unternehmen teure Fehlentscheidungen und kommen deutlich schneller zu einem Ergebnis. Denn letztlich geht es nicht darum, „irgendwas mit KI“ zu machen, sondern darum, echte geschäftliche Mehrwerte zu schaffen.
Zielsetzung: Welches Problem soll gelöst werden?
Der häufigste Fehler in KI-Projekten ist eine fehlende oder zu vage Zielsetzung. Viele Unternehmen starten mit der Idee, ohne klar zu definieren, welches Resultat und welchen Mehrwert sie erwarten.
Gute Zielsetzungen sind konkret:
❌ Schlecht: „Wir wollen KI für den Kundenservice nutzen.“
✅ Gut: „Wir wollen durch KI den Anteil automatisierter Kundenanfragen von 30 % auf 70 % steigern und dadurch 20 % Support-Kosten sparen.“ (Btw, hier mehr zu KI im Kundenservice).
Eine klare Zielsetzung sorgt dafür, dass:
- Der Fokus auf echtem geschäftlichen Mehrwert liegt
- Die richtigen KPIs zur Erfolgsmessung definiert werden
- Keine Ressourcen für Projekte verschwendet werden, die keinen ROI liefern
Ein KI-Projekt sollte immer von der Business-Seite gedacht werden – und erst danach vonseiten der Technologie. Bei Dentro setzen wir genau hier an: Gemeinsam mit unseren Kunden identifizieren wir die besten Anwendungsfälle, die wirklich wirtschaftlichen Nutzen bringen.
High-Level-Machbarkeit prüfen: Was kann KI wirklich leisten?
Bevor Unternehmen große Budgets freigeben oder in technische Details einsteigen, sollte eine grundlegende Frage beantwortet werden:
Ist das Problem überhaupt mit KI lösbar – und wenn ja, mit welchem Aufwand?
Hier hilft ein pragmatischer Ansatz:
- Erste Tests mit Beispieldaten: Wir nutzen bereits vorhandene Daten, um eine erste Einschätzung zu erhalten. Gibt es erkennbare Muster? Sind die Daten qualitativ ausreichend? Mit den Playgrounds und APIs großer Sprachmodelle (z.B. von OpenAI oder Anthropic) lässt sich das in der Regel sehr schnell und einfach rausfinden.
- Unsicherheiten identifizieren: In fast jedem KI-Projekt gibt es kritische Punkte – sei es die Verfügbarkeit von Daten, die Skalierbarkeit oder regulatorische Hürden. Eine schnelle Analyse hilft, diese frühzeitig zu erkennen und klar zu benennen.
- Abschätzung des technischen Aufwands: Braucht es komplexe KI-Modelle oder reichen einfache Automatisierungen? Hier trennt sich oft schon früh die Spreu vom Weizen.
Erst wenn eine grundsätzliche Machbarkeit bestätigt ist, lohnt es sich, den nächsten Schritt zu gehen: die wirtschaftliche Bewertung.
Lohnt sich das? ROI und Potenzial bewerten
Nicht jedes KI-Projekt rechnet sich – und genau hier setzen viele Unternehmen zu spät an. Bevor Ressourcen gebunden werden, sollte eine klare ROI-Berechnung erfolgen. Dabei geht es um:
- Kosten vs. Nutzen: Wie hoch sind die Entwicklungskosten und welche Einsparungen oder Umsatzsteigerungen sind realistisch?
- Skalierbarkeit: Ein KI-Projekt lohnt sich besonders dann, wenn es sich auf mehrere Geschäftsbereiche oder Prozesse übertragen lässt.
- Alternativen vergleichen: Ist KI wirklich die beste Lösung oder gibt es bereits einfachere Wege, das Problem zu lösen?
Wir bei Dentro helfen Unternehmen, realistische ROI-Schätzungen zu erstellen, um fundierte Entscheidungen zu treffen – anstatt erst nach Monaten festzustellen, dass sich der Aufwand nicht lohnt.
Strategie für die Umsetzung festlegen
Ist klar, dass ein KI-Projekt machbar und wirtschaftlich sinnvoll ist, geht es um die wichtigste Entscheidung: Wie soll es umgesetzt werden? Hier gibt es drei Möglichkeiten:
- Ein bestehendes Tool nutzen – Falls bereits eine passende Lösung am Markt existiert, ist das oft die schnellste und kostengünstigste Option.
- Ein bestehendes Tool anpassen – Falls ein Standard-Tool nicht zu 100 % passt, kann es manchmal mit zusätzlichen Features oder APIs erweitert werden.
- Eine eigene Lösung entwickeln – Falls keine passende Lösung existiert, kann eine maßgeschneiderte KI-Anwendung gebaut werden.
Die richtige Wahl hängt von Faktoren wie Kosten, Flexibilität und Time-to-Market ab. Generell sollte die ausgewählte Technologie hier ganz klar dem Problem folgen, und nicht anders herum. Bei Dentro beraten wir pragmatisch und helfen, die beste Option für den jeweiligen Anwendungsfall zu finden.
Fazit: So gelingt der perfekte Start für ein KI-Projekt
Viele Unternehmen scheitern an vagen Erwartungen und ziellosem Experimentieren. Mit der richtigen Vorgehensweise lassen sich diese Fehler vermeiden.
1️⃣ Zielsetzung klären: Welches Problem soll die KI lösen?
2️⃣ High-Level-Test durchführen: Funktioniert KI mit den vorhandenen Daten?
3️⃣ ROI und Machbarkeit bewerten: Lohnt sich das Projekt wirtschaftlich?
4️⃣ Strategie festlegen: Bestehendes Tool nutzen, anpassen oder neu entwickeln?
Unternehmen, die diese Schritte durchlaufen, haben eine viel höhere Erfolgsquote. Wer nicht Monate mit internen Experimenten verbringen will, kann mit einem Partner wie Dentro schnell Klarheit gewinnen und KI-Projekte erfolgreich umsetzen.
💡 Dentro-Tipp: Der beste Zeitpunkt, ein KI-Projekt zu starten, ist jetzt. Die richtige Herangehensweise entscheidet, ob es erfolgreich wird. Nehmen Sie gerne direkt Kontakt mit uns auf!