Warum die meisten KI-Projekte scheitern
Laut einer McKinsey-Studie scheitern über 50% aller KI-Projekte. Die häufigsten Gründe: Unklare Ziele, schlechte Datenqualität, fehlende interne Akzeptanz und unrealistische Erwartungen.
Diese Checkliste adressiert alle diese Punkte bevor das Projekt startet.
Phase 1: Problem-Definition (Vor dem Projekt)
Strategische Fragen
- ☐ Welches konkrete Business-Problem lösen wir? (Nicht: "Wir wollen KI einsetzen")
- ☐ Wie sieht Erfolg aus? (Messbare KPIs definiert)
- ☐ Was ist der Status Quo? (Baseline gemessen)
- ☐ Warum ist KI die richtige Lösung – und nicht ein einfacherer Ansatz?
- ☐ Wer sind die Stakeholder und sind sie an Bord?
Machbarkeits-Check
- ☐ Haben wir ausreichend Daten für diesen Use Case?
- ☐ Sind die Daten sauber und strukturiert?
- ☐ Gibt es rechtliche oder regulatorische Einschränkungen?
- ☐ Haben wir die technischen Ressourcen oder brauchen wir externe Unterstützung?
Phase 2: Ressourcen und Team (Projektstart)
Team-Zusammensetzung
- ☐ Projektleiter benannt (Verantwortlicher für Erfolg)
- ☐ Fachbereichs-Vertreter involviert (die den Use Case wirklich verstehen)
- ☐ Technische Ressourcen geklärt (intern oder externer Entwickler)
- ☐ Management-Sponsor benannt
Budget und Zeitplan
- ☐ Realistisches Budget kalkuliert (inkl. Puffer von 20-30%)
- ☐ Zeitplan mit Meilensteinen erstellt
- ☐ ROI-Erwartungen dokumentiert und kommuniziert
Phase 3: Datenschutz und Compliance
- ☐ DSGVO-Anforderungen geprüft
- ☐ Auftragsverarbeitungsverträge mit KI-Anbietern vorhanden
- ☐ Daten-Minimierung beachtet (nur nötige Daten verarbeiten)
- ☐ Transparenz gegenüber Betroffenen sichergestellt
Phase 4: Pilot-Design
- ☐ Pilot-Scope klar definiert (nicht zu groß, nicht zu klein)
- ☐ Erfolgskriterien für Pilot festgelegt
- ☐ Rollback-Plan vorhanden (was wenn's nicht klappt?)
- ☐ Test-Umgebung von Produktionsumgebung getrennt
Phase 5: Change Management
- ☐ Betroffene Mitarbeiter frühzeitig eingebunden
- ☐ Training und Schulungen geplant
- ☐ Kommunikationsplan für den Rollout
- ☐ Feedback-Kanal für Mitarbeiter eingerichtet
After-Launch Checkliste
- ☐ Monitoring eingerichtet
- ☐ Eskalationspfad für Probleme definiert
- ☐ Regelmäßige Review-Termine eingeplant
- ☐ KPIs werden aktiv gemessen und mit Baseline verglichen
Fazit
Gut vorbereitete KI-Projekte scheitern selten. Diese Checkliste ist kein Bürokratie-Monster – sie stellt sicher dass die grundlegenden Fragen beantwortet sind bevor du startest.
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