Datenqualität als Schlüssel für erfolgreiche KI-Prozesse

Selbstlernende Modelle bieten Unternehmen die Möglichkeit, betriebliche Prozesse stetig zu optimieren und Entscheidungen datenbasiert zu treffen. Dennoch ist der erfolgreiche Einsatz solcher Modelle mit gewissen Herausforderungen verbunden, die vor allem in ihrer Implementierung und Pflege auftreten.

Fehlende Datenqualität

Ein häufiger Fehler bei der Einführung selbstlernender Modelle ist die mangelhafte Datenqualität. Modelle, die auf unvollständigen oder inkonsistenten Datensätzen trainiert werden, führen zwangsläufig zu unzuverlässigen Ergebnissen. Um diesem Problem entgegenzuwirken, sollte ein gründlicher Datenbereinigungsprozess etabliert werden. Dies umfasst sowohl die Validierung der Datenquellen als auch regelmässige Überprüfungen auf Inkonsistenzen. Eine initiale Datenbereinigung kann dabei ein bis zwei Wochen in Anspruch nehmen.

Unzureichende Modellebewertung

Ein weiterer typischer Fehler ist die unzureichende Bewertung und Überwachung der Modelle nach ihrer Einführung. Oftmals neigen Unternehmen dazu, ihre KI-Modelle nach der ersten Implementierung sich selbst zu überlassen, ohne sie regelmässig zu überprüfen. Dies kann zu Performance-Einbussen führen, besonders wenn sich externe Bedingungen verändern. Daher sollten periodische Leistungsvergleiche mit den ursprünglichen Benchmarks durchgeführt werden. Ein monatliches Assessment kann helfen, die Modellgüte über Zeit hinweg zu sichern und Anpassungen frühzeitig durchzuführen.

Fehlendes Change Management

Schliesslich erfordert die Einführung selbstlernender Systeme ein durchdachtes Change Management. Oft scheitern Projekte daran, dass die Umstellungen im Arbeitsalltag nicht ausreichend kommuniziert und begleitet werden. Die Anwender kennen die neuen Prozesse möglicherweise nicht und nutzen die Systeme nicht effektiv. Durch Schulungen und Workshops, die innerhalb der ersten 30 Tage nach Einführung der Modelle stattfinden sollten, kann das Risiko der Ablehnung minimiert werden.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenüberprüfung und Bereinigung (Woche 1-2): Beginnen Sie mit einer umfassenden Überprüfung Ihrer bestehenden Daten. Identifizieren und bereinigen Sie Inkonsistenzen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenquellen zuverlässig und regelmässig aktualisiert werden.
2. Erstellung eines Monitoring-Plans (Woche 2-3): Implementieren Sie ein System zur kontinuierlichen Überwachung und Bewertung der Modelle. Planen Sie regelmässige Performance-Checks, etwa durch monatliche Reports oder automatisierte Alerts bei Abweichungen der Modellleistung.
3. Einführung eines Change Management Plans (Woche 3-4): Entwickeln Sie eine Kommunikationsstrategie, um alle betroffenen Mitarbeiter abzuholen. Führen Sie Schulungen für die betreffenden Teams durch und halten Sie Workshops, um die Akzeptanz und das Verständnis für die neuen Modelle zu erhöhen.

Durch die sorgfältige Beachtung dieser Schritte erhöhen Sie nicht nur die Erfolgswahrscheinlichkeit Ihrer Initiativen rund um selbstlernende KI-Modelle, sondern schaffen auch eine solide Basis für deren kontinuierlichen Betrieb und Verbesserungen.