Für die Implementierung von künstlicher Intelligenz im industriellen Umfeld sollten Unternehmen ihre Prozesse und Systeme genau kennen. Dieses Verständnis ist eine Voraussetzung, um einschätzen zu können, in welchen Bereichen KI-Systeme nützlich wären und welche Technologie sich jeweils eignet. Unternehmen müssen also detailliert verstehen und dokumentieren, wie ihre operativen und administrativen Prozesse ablaufen, welche Schnittstellen existieren und wie die Datenflüsse organisiert sind. Dies beinhaltet ein Verständnis für die in den Prozessen verwendeten Maschinen und Software-Stände, aber im individuellen Fall z.B. auch für die Lagerhaltung, die verwendeten Werkzeuge und vieles mehr. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Datenmanagement. KI-Systeme benötigen große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten, um effektiv zu lernen und zu funktionieren. Unternehmen müssen daher zuverlässige, saubere und strukturierte Daten vorhalten. Dies kann bedeuten, dass bestehende Datenquellen bereinigt oder neue Datenakquisitionsstrategien entwickelt werden müssen. Sind die Punkte Prozesse und Daten geklärt, sollten die Projektbeteiligten Kosten und Nutzen verschiedener KI-Projekte realistisch einschätzen. In diese Schätzung sollten die Ausgaben für die Entwicklung und Implementierung der KI berücksichtigt werden, aber auch indirekte Kosten etwa für Schulungen und mögliche Betriebsunterbrechungen während der Implementierung. Unternehmen sollten zudem mit Projekten beginnen, die einen messbaren Nutzen bieten und ein möglichst geringes Risiko eines Misserfolgs aufweisen
KI-Projekte strukturiert umsetzen
Künstliche Intelligenz mag vergleichsweise neu sein – doch der Werkzeugkasten für den digitalen Wandel ist längst bekannt: Systems Engineering bietet hier einen mächtigen Rahmen und vielfältige Methoden für die Umsetzung von KI-Projekten. Durch den modellbasierten Systemansatz ermöglicht das Konzept eine ganzheitliche Betrachtung komplexer Systeme. Es erleichtert das Verständnis, wie Komponenten im System interagieren und liefert eine strukturierte Methode zur Problemlösung und Optimierung. Ein Bestandteil des Systems Engineering ist das strukturierte Anforderungs- und Risikomanagement. Unternehmen können damit definieren, welche Ziele sie mit dem KI-Einsatz erreichen wollen und gleichzeitig Risiken früh erkennen und bewerten. Die iterative Entwicklung und kontinuierliche Verbesserung sind ebenfalls entscheidende Methoden im Systems Engineering, die besonders bei KI-Projekten zur Anwendung kommen. So lassen sich Projekte in kleineren, überschaubaren Phasen entwickeln, die es erlauben, regelmäßig Feedback zu sammeln und die KI-Systeme entsprechend anzupassen. Hierdurch stellen Unternehmen sicher, dass die Anwendungen auch den Bedürfnissen des Unternehmens dienen. Insgesamt bietet Systems Engineering robuste und erprobte Methoden, die Unternehmen dabei helfen können, die Komplexität von KI-Projekten zu bewältigen und diese erfolgreich im betrieblichen Alltag zu integrieren.
