Aufbau einer Daten- und KI-Plattform mit PostgreSQL (German Edition)
by Tom Taulli, Benjamin Anderson, Jozef de Vries
Kapitel 6. Sechzehn kritische Fehlerquellen, die über Erfolg oder Misserfolg deiner KI-Entwicklung entscheiden
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
Bevor du loslegst, solltest du dich mit 16 kritischen Schwachstellen beschäftigen – sechs im Bereich Business und Prozesse, zehn im Bereich technisches Design. Das ist kein theoretisches Zeug. Jede dieser Schwachstellen steht für ein echtes Problem, das wir bei Unternehmensimplementierungen gesehen haben. Laut unserer globalen Studie für 2025 haben nur 13 % der Unternehmen KI in der Mainstream-Produktion (definiert als mehr als 50 % der Implementierungen außerhalb des Experimentiermodus).1 Sie waren erfolgreich, weil sie diese Punkte als Designanforderungen und nicht als nachträgliche Überlegungen behandelt haben.
Geschäftliche und prozessbezogene Schwachstellen
Schauen wir uns erst mal die sechs Probleme für Unternehmen und Prozesse an.
1. Mangelnde Abstimmung zwischen Teams (Fallstricke und Annahmen)
KI-Projekte betreffen Daten, IT, Compliance, Richtlinien und den operativen Bereich. Ohne eine frühzeitige Abstimmung von Zielen und Verantwortlichkeiten kommen Initiativen zum Stillstand.
Bei einem traditionellen Softwareprojekt liegt der Großteil der Arbeit bei den Produkt- und Entwicklungsteams, mit Input von Kunden, Vertrieb und Support.
Bei einem KI-Projekt ist der Umfang größer. Datenmanagement, Governance, Hosting und Compliance ...
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