{"id":49173,"date":"2026-08-16T23:24:26","date_gmt":"2026-08-16T21:24:26","guid":{"rendered":"https:\/\/overcentral.com\/de\/?p=49173"},"modified":"2026-08-16T23:24:26","modified_gmt":"2026-08-16T21:24:26","slug":"sechs-schritte-zum-ki-erfolg","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/overcentral.com\/de\/sechs-schritte-zum-ki-erfolg\/","title":{"rendered":"In sechs Schritten zum KI-Erfolg"},"content":{"rendered":"

KI-Projekte<\/a> gelten als riskant: Studien sprechen von Ausfallraten zwischen 50 und 95 Prozent. Viele Initiativen enden im Experimentierstadium, ohne messbaren Nutzen. Florian Lauck-Wunderlich, Global Director Business Excellence bei Pegasystems<\/a>, h\u00e4lt solche Zahlen f\u00fcr irref\u00fchrend. In der Praxis, so seine Erfahrung, scheitern Projekte selten komplett. Zeit- und Budget\u00fcberschreitungen lie\u00dfen sich dagegen durch ein methodisches Vorgehen vermeiden. Sein sechsstufiger Fahrplan beschreibt den Weg vom ersten Use Case bis zur lernenden Anwendung \u2013 und liefert ein Rezept f\u00fcr den KI-Erfolg.<\/p>\n

Der sechsstufige Fahrplan zum KI-Erfolg<\/h2>\n

Schritt 1: Den richtigen Use Case identifizieren<\/h3>\n

Am Anfang steht nicht die Technologie, sondern das konkrete Business-Problem. Lauck-Wunderlich r\u00e4t, nach wiederkehrenden Herausforderungen zu suchen: l\u00e4ngere Bearbeitungszeiten, hohe Kosten, suboptimale Entscheidungen. Erst dann pr\u00fcft das Unternehmen, ob KI das richtige Werkzeug ist. Oft gen\u00fcgen klassische Regeln oder hybride Ans\u00e4tze. Bei mehreren m\u00f6glichen Use Cases empfiehlt er, mit einem einfachen, aber nutzenstarken Fall zu starten. So sammelt das Team schnell praktische Erfahrungen und Erfolge, die den Boden f\u00fcr komplexere Projekte bereiten. Wichtig ist, dass der gesch\u00e4ftliche Mehrwert regelm\u00e4\u00dfig und nicht nur im Einzelfall entsteht.<\/p>\n

Schritt 2: Anforderungen systematisch ableiten<\/h3>\n

Aus dem identifizierten Problem leiten Unternehmen die Anforderungen an die sp\u00e4tere KI-Anwendung ab. Dabei sind funktionale Aspekte oft leicht zu erfassen. Die nicht-funktionalen Anforderungen sind jedoch mindestens ebenso entscheidend: Genauigkeit, Auditierbarkeit, Verf\u00fcgbarkeit, Antwortzeit, Skalierung und Sicherheit. Idealerweise definiert das Team von Anfang an klare KPIs. Ohne messbare Ziele lassen sich sp\u00e4tere Probleme kaum erkennen und Verbesserungen nicht steuern. Die Metriken bilden die Grundlage f\u00fcr den sp\u00e4teren Erfolgsnachweis.<\/p>\n

Schritt 3: Die L\u00f6sungsarchitektur entwickeln<\/h3>\n

Im dritten Schritt geht es um die technische Konzeption. Unternehmen m\u00fcssen entscheiden, welche KI-Technologien zum Einsatz kommen, welche Daten ben\u00f6tigt werden und ob diese aktuell, ausgewogen und vollst\u00e4ndig sind. Schlechte Datenqualit\u00e4t f\u00fchrt selbst bei ausgefeilten Modellen zu schwachen Ergebnissen. Architekturentscheidungen betreffen auch die Governance: Wo werden personenbezogene oder sensible Daten verarbeitet und gespeichert? Ist eine Anonymisierung n\u00f6tig? Zugriffskontrollen, Verschl\u00fcsselung und Guardrails gegen Prompt Injection oder Halluzinationen sind obligatorisch. Die Architektur muss von Anfang an Sicherheit und Compliance gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

Schritt 4: Die KI-Anwendung entwickeln \u2013 mit MVP und Plattform<\/h3>\n

Erst wenn die ersten drei Schritte abgeschlossen sind, beginnt die eigentliche Umsetzung. Lauck-Wunderlich empfiehlt, mit einem Minimum Viable Product (MVP) oder Minimum Lovable Product (MLP) zu starten. So erhalten die sp\u00e4teren Anwender fr\u00fchzeitig eine R\u00fcckmeldung, und das Team kann kontinuierlich anpassen. Eine moderne Plattform, die die Wiederverwendung von Software-Bausteinen, KI-Modellen und User Interfaces erlaubt, beschleunigt die Entwicklung erheblich. Statt bei null zu beginnen, greifen Entwickler auf zentral gepflegte Komponenten zur\u00fcck. Das reduziert Aufw\u00e4nde und vereinfacht sp\u00e4tere \u00c4nderungen.<\/p>\n

Schritt 5: Change Management aktiv gestalten<\/h3>\n

Der Faktor Mensch entscheidet oft \u00fcber Erfolg oder Misserfolg. Unternehmen sollten Fachanwender fr\u00fchzeitig einbinden \u2013 um echte Business-Probleme zu erkennen, Anforderungen richtig zu formulieren und Akzeptanz aufzubauen. Wichtig: Die neue L\u00f6sung sollte nicht einfach die alte Anwendung kopieren. Eine oft \u00fcbersehene Gefahr ist die Verzerrung durch den Human-in-the-Loop. Aus Angst vor Ersetzung bewerten Mitarbeiter KI-Ergebnisse schlechter, oder sie nicken bei durchweg guten Resultaten unkritisch ab. Das Team muss f\u00fcr diese Effekte sensibilisiert werden. Monitoringfunktionen in der Anwendung k\u00f6nnen Trends wie nachlassende Korrekturen fr\u00fchzeitig sichtbar machen.<\/p>\n

Schritt 6: Lernschleifen implementieren<\/h3>\n

KI-Anwendungen sind nie fertig. Sie k\u00f6nnen sich durch rekursive Selbstverbesserung oder menschliche Anpassung stetig weiterentwickeln. Unternehmen sollten daher Feedback-Schleifen einbauen, die Kennzahlen erfassen und Optimierungsm\u00f6glichkeiten aufzeigen. Nur so bleibt die L\u00f6sung relevant und liefert nachhaltigen Mehrwert. Lauck-Wunderlich betont, dass dieser iterative Prozess von Anfang an mitgedacht werden muss \u2013 nicht als nachtr\u00e4gliche Aufgabe.<\/p>\n

Der Fahrplan zeigt, dass der Schl\u00fcssel zum KI-Erfolg weniger in der Technologie selbst liegt, sondern in der Disziplin des Vorgehens. Wer Zeit in die Vorbereitung investiert, vom Use Case \u00fcber die Architektur bis zum Change Management, minimiert Risiken und maximiert den messbaren Business Value. In einer Zeit, in der Agentic AI und Large Language Models immer schneller auf den Markt dr\u00e4ngen, ist ein strukturierter Ansatz der einzige Weg, um aus dem Hype echte Produktivit\u00e4tsgewinne zu erzielen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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