So steuerst du ein KI-Projekt erfolgreich

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Arbeitsweise von Unternehmen – von der Automatisierung von Abläufen bis hin zu neuen Erkenntnissen durch die Analyse großer Datenmengen. Häufig geht es dabei um die Frage, wie KI das Projektmanagement verbessern kann. Deutlich seltener wird jedoch betrachtet, welche Herausforderungen entstehen, wenn KI selbst das Ergebnis eines Projekts ist.

Die Einführung von KI im Unternehmen ist weder ein gewöhnliches IT-Upgrade noch eine einfache Prozessoptimierung. Sie betrifft meist mehrere Fachbereiche, bringt neue Technologien sowie schwer vorhersehbare Ergebnisse mit sich und kann einen tiefgreifenden kulturellen Wandel auslösen. In diesem Blog zeigen wir dir, worauf es bei der erfolgreichen Umsetzung eines KI-Projekts ankommt und wie eine strukturierte Methode wie PRINCE2® Project Management die notwendige Governance und Kontrolle bietet, um Risiken gezielt zu steuern.

Die Besonderheiten von KI-Projekten verstehen

KI-Projekte unterscheiden sich in mehreren Punkten von klassischen Softwareprojekten. Bei der Einführung von KI spielt Experimentieren oft eine wichtige Rolle. Die Ergebnisse lassen sich nicht immer zuverlässig vorhersagen, und Lösungen müssen häufig weiterentwickelt werden, sobald die KI mit realen Daten arbeitet.

Hinzu kommen mehrere Ebenen, die du berücksichtigen musst. Vielleicht führst du ein Machine-Learning-Modell ein, bindest es in bestehende Systeme ein, erfüllst regulatorische Anforderungen und gehst gleichzeitig auf die Bedenken der Mitarbeitenden hinsichtlich Automatisierung oder ethischer Fragen ein. Diese Komplexität führt dazu, dass KI-Projekte selten nur einen Unternehmensbereich betreffen. Meist sind Stakeholder aus IT, Data Science, operativen Teams, HR und Compliance beteiligt.

Ein KI-Projekt planen und aufsetzen

Bevor du mit der Entwicklung startest, solltest du genau festlegen, welches Ergebnis dein KI-Projekt liefern soll. Entwickelt dein Unternehmen ein eigenes KI-System von Grund auf oder passt es eine bestehende Plattform wie ChatGPT für die interne Nutzung an? Beide Ansätze unterscheiden sich deutlich hinsichtlich Komplexität, Kosten und Kontrollmöglichkeiten.

Ebenso wichtig ist die Frage, welche Aufgabe die KI übernehmen soll. Soll sie den Kundenservice automatisieren, Entscheidungen unterstützen, die interne Produktivität steigern oder einen ganz anderen Zweck erfüllen?

Da es in verschiedenen Unternehmensbereichen zahlreiche mögliche Anwendungsfälle gibt, solltest du den Fokus klar eingrenzen, konkrete Ziele definieren und das Projekt an den tatsächlichen Anforderungen des Unternehmens ausrichten. So stellst du sicher, dass die KI einen messbaren Nutzen bringt und nicht nur als vorschnelle Reaktion auf den aktuellen KI-Hype eingeführt wird.

In einem Unternehmen, das mit PRINCE2 Project Management arbeitet, beginnt dieser Prozess mit einem klar formulierten Business Case und einem Projektauftrag. Beide Dokumente sollten festhalten, welchen Nutzen die KI-Lösung schaffen soll, welches Problem sie löst und anhand welcher Kriterien ihr Erfolg gemessen wird.

Die Umsetzung durch iteratives Lernen steuern

Anders als bei vielen klassischen Projekten erfordert die Einführung von KI meist ein iteratives Vorgehen. Modelle müssen trainiert, getestet und anhand ihrer Leistung kontinuierlich weiterentwickelt werden. Phasenübergänge bieten die Gelegenheit, den Fortschritt neu zu bewerten, gewonnene Erkenntnisse zu prüfen und zu entscheiden, ob das Projekt fortgesetzt, angepasst oder beendet werden soll.

Plane bewusst Raum für Versuche und Fehler ein, besonders bei der Datenaufbereitung und beim Training der Modelle. Nicht jede KI-Lösung funktioniert von Anfang an wie geplant. Mit klar definierten Toleranzen und einem geregelten Berichtswesen für Abweichungen kannst du Erwartungen besser steuern und verhindern, dass unnötiger Druck entsteht, bereits in einer frühen Projektphase perfekte Ergebnisse liefern zu müssen.

Zentrale Risiken im KI-Projektmanagement

KI-Projekte bringen besondere Risiken mit sich, die du aktiv steuern solltest. Dazu gehören:

• Risiken bei der Datenqualität: KI ist auf hochwertige und möglichst unverzerrte Daten angewiesen. Mangelhafte Daten können zu fehlerhaften Ergebnissen führen und dem Ruf des Unternehmens schaden.
• Integrationsrisiken: Die KI-Lösung muss sich möglichst reibungslos in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe integrieren lassen.
• Widerstand gegen Veränderungen: Mitarbeitende können skeptisch sein oder sich Sorgen darüber machen, wie KI ihre Aufgaben und Rollen verändert. Eine frühzeitige Einbindung und offene Kommunikation sind deshalb entscheidend.
• Ethische und regulatorische Risiken: KI-Modelle müssen nachvollziehbar sein und rechtliche sowie ethische Anforderungen erfüllen, besonders in stark regulierten Branchen.

Der Risikomanagement-Ansatz von PRINCE2 Project Management eignet sich gut für KI-Projekte. Ein Risikoregister, regelmäßige Überprüfungen und die Eskalation wesentlicher Risiken an das Project Board sorgen dafür, dass mögliche Probleme frühzeitig, transparent und strukturiert behandelt werden.

Stakeholder und Erwartungen aufeinander abstimmen

KI kann Begeisterung auslösen, aber auch für Unsicherheit sorgen. Nicht alle Stakeholder verstehen im Detail, wie die Technologie funktioniert oder welche Ergebnisse realistisch sind. Eine klare und verständliche Kommunikation ist deshalb ein wichtiger Erfolgsfaktor.

Der Fokus von PRINCE2® Project Management auf die Einbindung von Stakeholdern und eine sorgfältige Qualitätsplanung hilft dir dabei. Wenn du konkrete Qualitätskriterien für die Projektergebnisse festlegst – zum Beispiel Mindestwerte für die Genauigkeit oder Anforderungen an die Nachvollziehbarkeit –, vermeidest du unterschiedliche Erwartungen und schaffst eine gemeinsame Grundlage für die Bewertung.

Bereite das Unternehmen außerdem frühzeitig auf die Veränderungen vor. KI kann Rollen, Prozesse und Entscheidungswege neu gestalten. Wenn du Change-Management-Maßnahmen direkt in den Projektplan aufnimmst, erleichterst du die Einführung und schaffst bessere Voraussetzungen dafür, dass der Nutzen langfristig erhalten bleibt.

Mit KI-Initiativen langfristigen Nutzen schaffen

Bei KI-Projekten geht es nicht nur um die Einführung einer Lösung, sondern auch um ihre nachhaltige Integration und kontinuierliche Weiterentwicklung. Die KI sollte auch nach dem Go-live einen messbaren Nutzen liefern. Gleichzeitig müssen die verantwortlichen Teams in der Lage sein, das System zu steuern, zu überwachen und bei Bedarf zu verbessern.

Ein klarer Fokus auf Nutzenmanagement und gewonnene Erkenntnisse unterstützt diese langfristige Perspektive. Reviews nach Projektabschluss helfen dir, die Ergebnisse zu bewerten, Feedback einzuholen und die gewonnenen Erkenntnisse für weitere Projektphasen oder künftige Vorhaben zu nutzen.

KI-Projekte auf Erfolg ausrichten

Ein KI-Projekt erfolgreich zu steuern, erfordert technisches Verständnis, eine strukturierte Umsetzung und die konsequente Einbindung der Stakeholder. Die Prinzipien und Prozesse von PRINCE2 Project Management schaffen den nötigen Rahmen, um mit Unsicherheiten umzugehen und einen konkreten, messbaren Mehrwert zu erzielen.

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