KI-Projektmanagement führt Vorhaben mit künstlicher Intelligenz zum Ergebnis. Es unterscheidet sich vom klassischen IT-Projekt vor allem dadurch, dass das Ergebnis nicht deterministisch ist.
Was anders ist
In einem klassischen IT-Projekt ist definiert, was das System tun soll, und der Test prüft, ob es das tut. Bei KI-Vorhaben liefert das System Wahrscheinlichkeiten statt fester Antworten. Die Frage lautet nicht mehr ob korrekt, sondern wie oft ausreichend gut. Daraus folgt: Akzeptanzkriterien müssen als Kennzahlen mit Schwellwerten formuliert werden, nicht als Funktionsliste.
Der typische Ablauf
Die Datenfrage entscheidet
Der häufigste Grund für gescheiterte KI-Vorhaben ist nicht das Modell, sondern die Datenlage. Zu klären ist vor jeder Umsetzung: Existieren die benötigten Daten überhaupt, sind sie zugänglich, ausreichend gepflegt und dürfen sie für diesen Zweck genutzt werden. Bei personenbezogenen Daten kommen Rechtsgrundlage, Zweckbindung und Information der Betroffenen hinzu.
Besondere Risiken
- Erwartungslücke: Vorstellungen aus Produktdemos treffen auf die eigene, unaufgeräumte Datenlage.
- Blindes Vertrauen: Ergebnisse wirken überzeugend formuliert, auch wenn sie falsch sind.
- Verzerrung: Historische Daten schreiben bestehende Ungleichbehandlung fort.
- Nachvollziehbarkeit: Bei Entscheidungen mit Außenwirkung muss begründbar bleiben, wie sie zustande kamen.
- Modellalterung: Die Ergebnisgüte sinkt, wenn sich die Realität von den Trainingsdaten entfernt.
Was in der Praxis funktioniert
Klein anfangen mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall, der einen messbaren Nutzen hat. Früh einen Prototyp bauen und gegen definierte Zielwerte prüfen, statt lange zu konzipieren. Den Menschen in der Entscheidung belassen, wo Fehler Konsequenzen haben. Und von Beginn an festlegen, wer die Ergebnisse verantwortet.
Abgrenzung
KI-Readiness beschreibt die Voraussetzungen einer Organisation, KI-Governance den Ordnungsrahmen für Einsatz und Kontrolle. KI-Projektmanagement ist die Steuerung des konkreten Vorhabens.
Weiterführende Begriffe
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