KI-Projekte zum Erfolg bringen

Grundlagen und Rahmenbedingungen für tragfähige KI-Projekte

• KI-Grundlagen auffrischen: Potenziale, Grenzen und typische Einsatzfelder.
• Besonderheiten von KI-Projekten gegenüber klassischen IT-Projekten verstehen.
• KI-Readiness einschätzen: Kultur, Prozessreife, Systemlandschaft, Datenmanagement.
• Prozess- und Systeminventur, Capability Map, Medienbrüche aufdecken.
• Scope Creep früh erkennen und gegensteuern.

Projektstart und KI-Projektarchitektur

• KI-Projektteam aufbauen: Rollen, Verantwortlichkeiten, Change Agents.
• 4-Phasen-Modell in der Praxis: Discover, Design, Develop, Deploy.
• Anforderungen aufnehmen, priorisieren, Scope laufend abstimmen.
• Duale Erfolgsmetriken definieren: Engagement und Qualität.
• Business Case und Budget: Lizenz-, Token-Kosten und TCO realistisch kalkulieren.

KI-Projektsteuerung und Stakeholder-Management

• Typische Fallstricke in KI-Projekten früh erkennen.
• Stakeholder analysieren und gezielt einbinden.
• Risiken systematisch erfassen und bewerten.
• Fortschritt messen, Abweichungen erkennen, wirksam gegensteuern.

Rollout, Adoption und nachhaltige Verankerung

• Vom Piloten zum produktiven System mit dem Ampel-System als Rollout-Canvas.
• Testing und Hypercare: Qualität, Sicherheit und belastbare Ergebnisse im Betrieb absichern.
• Change Management optimieren und Akzeptanz aktiv aufbauen.
• Feedback-Schleifen und Verbesserungszyklen etablieren.
• Daten-Netzwerkeffekte aufbauen: Jede Interaktion macht das System besser.