Methodik für KI-Projekte
Aus projektmethodischer Sicht entsprechen Analyseprojekte, insbesondere mit künstlicher Intelligenz, keiner typischen Softwareentwicklung – die meisten KI-Projekte scheitern an unklaren Geschäftszielen, schlechter Datenqualität oder dem Fehlen einer speziellen Liefermethodik. Es gibt viele Faktoren und Voraussetzungen für den Erfolg eines KI-Projekts, etwa die Menge der verfügbaren historischen Daten, das Vorhandensein von Korrelationen, genügend Sensoren und vieles mehr. Die entscheidende Phase eines KI-Projekts ist gleich der Anfang, wenn der Anwendungsfall als potenzielle Quelle von Geschäftswert zu validieren ist und es an die Anfertigung realistischer Pläne geht.