KI-Projekte technisch umsetzen: Von der Anforderung zum Produktivbetrieb

KI-Projekte verstehen

– Warum KI-Projekte scheitern: Die typischen Fallen
– Besonderheiten: Was KI-Projekte von klassischen unterscheidet
– Prototyp vs. Produktion: Der entscheidende Unterschied
– Rollen: Wer im Projekt gebraucht wird
– Erfolgsfaktoren: Was tragfähige Projekte ausmacht

Anforderungen schärfen

– Problem klären: Was wirklich gelöst werden soll
– Machbarkeit: Was mit KI realistisch ist
– Erfolgskriterien: Woran Erfolg gemessen wird
– Daten: Verfügbarkeit und Qualität prüfen
– Scope: Den richtigen Umfang festlegen

Lösungsansatz wählen

– Optionen: Prompting, RAG, Fine-Tuning und mehr
– Make-or-Buy: Eigenbau vs. fertige Lösung
– Architektur: Tragfähig planen
– Modelle: Die passende Wahl treffen
– Risiken: Früh erkennen und einplanen

Vom Prototyp zur Produktionsreife

– Prototyping: Schnell Machbarkeit zeigen
– Qualität: Verlässlichkeit sicherstellen
– Tests: Systematisch absichern
– Härtung: Vom Versuch zum stabilen System
– Übergang: Den Sprung in die Produktion schaffen

Betrieb und Wartung

– Betrieb: KI-Lösungen zuverlässig bereitstellen
– Monitoring: Qualität und Nutzung überwachen
– Wartung: Modelle und Daten pflegen
– Sicherheit und Datenschutz: Im Betrieb wahren
– Weiterentwicklung: Die Lösung verbessern

Projektsteuerung und Aktionsplan

– Vorgehen: KI-Projekte sinnvoll strukturieren
– Zusammenarbeit: Fachbereich, IT und Datenschutz
– Erwartungen: Stakeholder richtig steuern
– Wirtschaftlichkeit: Nutzen sichern
– Dein Aktionsplan: Das nächste KI-Projekt umsetzen