KI im Unternehmen — Skalierung & Wiederverwendung — Modell-Backlog

Ein gut gepflegtes Modell-Backlog ist entscheidend für die effektive Skalierung und Wiederverwendung von KI-Ansätzen in Unternehmen. Die korrekte Pflege gewährleistet, dass KI-Modelle zeitgerecht entwickelt, implementiert und bei Bedarf angepasst werden können. Doch häufige Fehler bei der Pflege eines solchen Backlogs führen zu Ineffizienzen.

Typische Fehler bei der Modell-Backlog-Pflege

Ein weit verbreiteter Fehler besteht darin, dass Unternehmen das Modell-Backlog als statisches Dokument betrachten. Diese Sichtweise führt dazu, dass es nicht regelmässig aktualisiert wird, wodurch wertvolle Projekte an Priorität verlieren und neue Anforderungen übersehen werden. Stattdessen sollte das Backlog als dynamisches Element betrachtet werden, das bei jedem Sprint überprüft und angepasst wird.

Ein weiterer häufiger Fehler ist die mangelnde Definition der Kriterien für die Priorisierung von Modellen. Ohne klare Kriterien kann es passieren, dass wichtige Modelle nicht rechtzeitig entwickelt werden, während weniger dringende Projekte Ressourcen beanspruchen. Klare Priorisierungskriterien, die an der Unternehmensstrategie ausgerichtet sind, schaffen Abhilfe.

Schliesslich fehlt es oft an einer klaren Verantwortlichkeit. Wenn kein dedizierter Verantwortlicher für das Modell-Backlog bestimmt ist, kann es zu Verwirrungen und Überschneidungen kommen. Ein fest zugeordneter Verantwortlicher sorgt für Klarheit und Struktur im Backlog-Management.

Handlungsanleitung für die nächsten 14-30 Tage

1. Bestandsaufnahme und Aktualisierung: Beginnen Sie in den ersten Tagen mit einer vollständigen Überprüfung des vorhandenen Modell-Backlogs. Stellen Sie sicher, dass alle laufenden, abgeschlossenen und geplanten Modelle erfasst sind. Notieren Sie das Datum der letzten Aktualisierung und pflegen Sie alle relevanten Informationen, um den aktuellen Stand zu dokumentieren.
2. Priorisierungskriterien festlegen: Arbeiten Sie innerhalb der ersten zwei Wochen mit Ihrem Team an der Entwicklung klarer Priorisierungskriterien. Diese sollten sich an strategischen Unternehmenszielen orientieren, um sicherzustellen, dass alle relevanten Stakeholder im Konsens priorisieren können.
3. Verantwortlichkeit definieren: Ernennen Sie innerhalb der ersten 10 Tage eine Person oder ein Team, das die Verantwortung für das Modell-Backlog übernimmt. Diese Einheit sollte regelmässig Feedback von anderen Projektteams einholen und sicherstellen, dass das Backlog aktuell und relevant bleibt.
4. Regelmässige Reviews einplanen: Planen Sie im letzten Abschnitt des Monats regelmässige Überprüfungstermine ein, mindestens jedoch einmal monatlich, um das Backlog zu aktualisieren. Stellen Sie sicher, dass diese Treffen strukturiert ablaufen und dokumentiert werden, um kontinuierliche Transparenz zu gewährleisten.

Durch diese Massnahmen schaffen Sie ein robustes Fundament, das die Skalierung und Wiederverwendung Ihrer KI-Modelle unterstützt und das Unternehmen agiler und effizienter im Umgang mit KI-Projekten macht.