Fehlende Kommunikation, blindes Vertrauen

7 häufige Fehler bei der KI-Einführung

Bei der Einführung von Technologien rund um die Künstliche Intelligenz (KI) können sich Unternehmen leicht vertun. Pegasystems nennt sieben häufige Fehlerquellen.

Viele Unternehmen planen den Einsatz nur, weil Künstliche Intelligenz ein Hype ist.

Viele Unternehmen planen den Einsatz nur, weil Künstliche Intelligenz ein Hype ist.

1. Kein echter Nutzen: Viele Unternehmen planen den Einsatz nur, weil KI ein Hype ist, nicht weil sie einen klaren Nutzen realisieren können, z.B. durch höhere Kundenzufriedenheit, Cross- oder Upselling-Möglichkeiten, Prozessoptimierung oder Qualitätssteigerung.

2. Fehlende Kommunikation: Wird der Einsatz von KI den Anwendern verheimlicht, erfahren sie nicht, dass sie mit einem KI-gestützten System interagieren. Das kann später zu Vertrauensverlust und zur Ablehnung führen.

3. Unzureichende Datengrundlage: In der Regel ermitteln KI-Systeme aus großen Datenmengen wiederkehrende Muster; ist dabei die Datenbasis nicht ausreichend, haben die Ergebnisse keine Relevanz.

4. Blindes Vertrauen: Auch wenn IT-Systeme in manchen Anwendungsfällen erstaunliche „Intelligenz“ aufweisen, eignen sich nicht alle Anwendungsfälle für KI – etwa wenn keine hinreichend operationalisierbaren Daten bereitgestellt werden können.

5. Fehlende Transparenz: Aufgrund der großen Anzahl von Einflussfaktoren und Methoden für die Ermittlung von KI-Ergebnissen kann es schwierig bis unmöglich sein, ex post nachzuvollziehen, wie ein bestimmtes Ergebnis zustande gekommen ist. Je nach Anwendungsfall kann es jedoch notwendig sein, eine entsprechende Transparenz sicherzustellen, z.B. bei Therapieempfehlungen.

6. Mangelnde Flexibilität: KI wird so konzipiert, dass die Fachabteilungen keine ausreichenden Möglichkeiten zur Anpassung haben. Die Mitarbeiter der Fachabteilungen müssen jedoch in der Lage sein, KI-Lösungen selbständig zu parametrisieren, um agil mit verschiedenen Szenarien experimentieren zu können.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 06/2018. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

7. Fehlende Praxistauglichkeit: Unternehmen realisieren häufig KI-Lösungen, die zwar in Pilotprojekten gut funktionieren, in der Praxis aber nicht gut skalieren. Die verwendeten KI-Verfahren müssen in großen Anwendungen mit zahlreichen Nutzern – beispielsweise in Web-Infrastrukturen – in kurzer Zeit Antworten liefern; als Richtwert sollten Antwortzeiten von weniger als 50 Millisekunden möglich sein.

Bildquelle: Thinkstock/iStock

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