{"id":21050,"date":"2025-12-11T10:37:21","date_gmt":"2025-12-11T09:37:21","guid":{"rendered":"https:\/\/office-samurai.com\/folge-16-10-goldene-tipps-fuer-einen-ki-manager-wie-man-ki-projekte-managt-interview\/"},"modified":"2025-12-12T12:34:13","modified_gmt":"2025-12-12T11:34:13","slug":"folge-16-10-goldene-tipps-fuer-einen-ki-manager-wie-man-ki-projekte-managt-interview","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/office-samurai.com\/de\/folge-16-10-goldene-tipps-fuer-einen-ki-manager-wie-man-ki-projekte-managt-interview\/","title":{"rendered":"Folge 16 | 10 goldene Tipps f\u00fcr einen KI-Manager &#8211; wie man KI-Projekte managt (Interview)"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-a89b3969 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--1\"><a class=\"wp-block-button__link has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=seqU8RHYBGk\" style=\"border-radius:0px\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">YouTube<\/a><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--2\"><a class=\"wp-block-button__link has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/open.spotify.com\/episode\/3QUTLqCx6m6bAi6Z43S13O?si=64597c7a099d461f&amp;nd=1&amp;dlsi=7be34bbc6f27456b\" style=\"border-radius:0px\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Spotify<\/a><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--3\"><a class=\"wp-block-button__link has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/podcasts.apple.com\/us\/podcast\/10-golden-tips-for-an-ai-manager-how-to-manage-ai-projects\/id1814320637?i=1000740708468\" style=\"border-radius:0px\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Apple Podcasts<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Einfuehrung\"><\/span><strong>Einf\u00fchrung<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>AK: <\/strong>Konnichiwa. Willkommen im <a href=\"https:\/\/office-samurai.com\/de\/unternehmen-fuer-die-automatisierung-von-geschaeftsprozessen\/\">AI Automation Dojo<\/a>. Die Show, in der wir uns das moderne Projektmanagement ansehen und uns fragen, ob das Gun-Chart nicht einfach durch ein Ouija-Brett ersetzt werden sollte. Heute wagen wir uns in die t\u00fcckischen Gew\u00e4sser der Auslieferung von KI-Projekten. Ihr wisst schon, wo der Projektplan eher eine starke Empfehlung ist und Deliverables gelegentlich ein Eigenleben entwickeln.    <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe class=\"cky-consent-iframe\" data-consent=\"marketing\" data-cky-src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/seqU8RHYBGk?feature=oembed\" data-cky-placeholder=\"1\" class=\"cky-consent-iframe\" data-consent=\"marketing\" data-cky- data-cky-placeholder=\"1\" title=\"10 golden tips for an AI Manager - how to manage AI projects.\" width=\"800\" height=\"450\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n<p>Um uns dabei zu leiten, haben wir einen besonderen Gast eingeladen, einen echten Delivery Manager aus dem echten Leben, der in den KI-Abgrund geblickt hat und \u00fcberlebt hat, um davon zu erz\u00e4hlen. Wir werden \u00fcber Projekte sprechen, bei denen die Anforderungen ein bewegliches Ziel sind. Die Schl\u00fcsselkomponente, das KI-Modell, ist im Grunde eine Blackbox mit einem \u201eHere be dragon\u201c-Schild darauf, und Erfolg wird oft definiert als: \u201eNun, diesmal hat es den Server nicht in Brand gesetzt.\u201c  <\/p>\n\n<p>Ich bin euer Gastgeber, Andrzej Kinastowski, einer der Gr\u00fcnder von <a href=\"https:\/\/office-samurai.com\/de\/unternehmen-fuer-die-automatisierung-von-geschaeftsprozessen\/\">Office Samurai<\/a>, wo wir glauben, dass der wichtigste Teil eines jeden Projektplans ein klar gekennzeichneter Notausgang ist. Wenn ihr jemals versucht habt, einem Raum voller F\u00fchrungskr\u00e4fte einen Confidence Score zu erkl\u00e4ren, die einfach nur eine klare Ja-oder-Nein-Antwort wollen, k\u00f6nnte diese Episode eure Therapiesitzung sein. Also schnappt euch eure Lieblingskatana oder ein sehr detailliertes Risikoregister, und lasst uns loslegen.  <\/p>\n\n<p>Heute begr\u00fc\u00dfen wir Dagmara Sysu\u0142a, die als Delivery Managerin bei Office Samurai t\u00e4tig ist. Sie ist vor vier Jahren zu uns gesto\u00dfen und hat sich zu der Person entwickelt, die im Grunde unsere gesamte Delivery verantwortet und mir so Zeit f\u00fcr Dinge wie Podcasts verschafft. Dagmara, willkommen im Podcast.  <\/p>\n\n<p><strong>DS:<\/strong> Hallo, Andrzej. Vielen Dank f\u00fcr die Einladung. <\/p>\n\n<p><strong>AK:<\/strong> Wir werden \u00fcber KI-Projekte sprechen. Sag mir, warum bist du diejenige, mit der ich \u00fcber KI-Projekte spreche? <\/p>\n\n<p><strong>DS: <\/strong>Weil wir versuchen, KI-Projekte zu liefern, und ich denke, dass es heutzutage sehr wichtig ist zu wissen, wie man das macht \u2013 oder es zumindest auf irgendeine Weise zu versuchen \u2013 und sich bewusst zu sein, warum es schwierig sein kann oder warum es erfolgreich endet oder nicht und welcher Weg der beste ist, um KI-Projekte umzusetzen. Ich denke, dass KI \u2013 eigentlich ist der Podcast der Beweis daf\u00fcr. Es ist derzeit ein sehr hei\u00dfes Thema und jeder m\u00f6chte diese Technologie anfassen.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Projektmethodik_die_Notwendigkeit_eines_hybriden_Ansatzes\"><\/span><strong>Projektmethodik: die Notwendigkeit eines hybriden Ansatzes<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>DS:<\/strong> Irgendwie schon, aber wir wissen manchmal noch nicht, wie wir das richtig machen sollen. Wir versuchen, es auf die Weise zu tun, die wir bereits kennen, mit den Methoden, die wir kennen, und mit der Methodik, die wir kennen. Allerdings ist es nicht so einfach, wie wir zuvor gedacht haben.  <\/p>\n\n<p><strong>AK:<\/strong> Worin unterscheidet sich das also, denn ich habe auch das Gef\u00fchl, dass diese Projekte zumindest zum jetzigen Zeitpunkt ziemlich anders sind als das, was wir bereits machen? Wie oder warum unterscheiden sie sich sehr stark von zum Beispiel einem klassischen RPA-Projekt? <\/p>\n\n<p><strong>DS:<\/strong> Sagen wir, dass wir im IT-Bereich im Allgemeinen meist zwei Arten haben, Projekte umzusetzen bzw. zu managen. Das ist zum einen der Wasserfall-Ansatz, bei dem alles strukturiert ist, man Meilensteine hat und vorhersehbar ist, was der n\u00e4chste Schritt ist. RPA ist definitiv ein Teil des Wasserfalls. Warum? Weil es sich in der Regel um kurze Projekte handelt, maximal 300 Stunden, und oft sogar deutlich k\u00fcrzer. Und man hat sehr strikte Schritte: Analyse, Entwicklung, Testen, Deployment und Wartung.    <\/p>\n\n<p>Im Agilen ist es anders, weil man in Sprints arbeitet, etwas entdeckt, \u00fcberpr\u00fcft, Retrospektiven macht und in solchen Zyklen vorgeht. Aber es ist dennoch in gewisser Weise vorhersehbar, weil man ein bestimmtes Projekt liefert. Bei KI muss man sich etwas st\u00e4rker auf Experimente konzentrieren, deshalb ist Agil definitiv der beste Weg.  <\/p>\n\n<p>Allerdings muss man trotzdem irgendwie mit dem Budget umgehen, zum Beispiel mit den Stakeholdern und den Sponsoren. Deshalb muss man auch den Wasserfall im Blick behalten. Darum m\u00fcssen wir das ein wenig mischen und eine neue Methodik finden. Wahrscheinlich nennen wir es vorerst zum Beispiel hybrid, weil wir experimentieren. Wir nutzen Experimente auf agile Weise, und hier ist der agile Kanban-Ansatz absolut perfekt, denn Kanban wird meist in Wartungsprojekten eingesetzt. Das Scoring erfolgt vor dem Deployment, und f\u00fcr KI ist das, denke ich, ein sehr wichtiger Moment, um sicherzugehen, dass das, was wir vorbereitet haben, bereit f\u00fcr die Implementierung ist.     <\/p>\n\n<p>Nat\u00fcrlich kennt man das auch als ein gro\u00dfes Wasserfallprojekt, nur in kleinen St\u00fccken. Was ich aus der Perspektive von Office Samurai sagen w\u00fcrde: Wir haben vor ein paar Jahren Retrospektiven f\u00fcr alle Projekte eingef\u00fchrt, die wir unseren Kunden liefern. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Die_entscheidende_Rolle_von_Retrospektiven_in_KI-Projekten\"><\/span><strong>Die entscheidende Rolle von Retrospektiven in KI-Projekten<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>DS: <\/strong>Dein Projekt wird mit einer Retrospektive abgeschlossen, und was in der Retrospektive sehr, sehr wichtig ist \u2013 und diesen Teil der agilen Methodik mag ich sehr \u2013 ist, dass wir zusammensitzen: das Delivery-Team (denn wir haben Analyse, Analytics, Entwickler, Leader, Architekten, also alle, die dieses Projekt ber\u00fchrt haben). Wir haben einen Raum, um sehr ehrlich \u00fcber alles zu sprechen, was passiert ist \u2013 \u00fcber die guten Dinge, die schlechten Dinge, was wir bereits gelernt haben, was wir w\u00e4hrend dieses Projekts falsch gemacht haben und was \u2013 und das ist sehr, sehr wichtig, etwas, das ich wirklich liebe \u2013 die Ma\u00dfnahmen. Was wir beim n\u00e4chsten Projekt besser oder anders machen k\u00f6nnen oder was wir bereits gelernt haben und in Zukunft umsetzen k\u00f6nnen. Ich denke, dass es bei KI-Projekten absolut entscheidend ist, nach dem Ende des Projekts eine Art Retrospektive zu haben und einfach zu wissen, was wir gelernt haben, denn die meisten dieser KI-Projekte sind m\u00f6glicherweise experimentell oder dienen einfach dazu, etwas Neues zu entdecken.   <\/p>\n\n<p><strong>AK: <\/strong>Ich denke, die Retrospektive ist etwas, das \u2013 als du sie in unserer Organisation eingef\u00fchrt hast \u2013 f\u00fcr manche Menschen am Anfang ein wenig schwierig war. Bei Projekten, bei denen es vielleicht etwas hektischer zuging oder etwas schiefgelaufen ist, ist es extrem wichtig, dass wir das machen, weil wir sonst nicht aus diesen Fehlern oder vielleicht Problemen lernen, die wir hatten. Wenn es um KI-Projekte geht, weil sie viel neuer und deutlich weniger vorhersehbar sind, machen diese Zusammenfassungen, diese Abschl\u00fcsse, sie so wichtig.  <\/p>\n\n<p><strong>DS:<\/strong> Es ist auch wichtig, das Projekt in kleinere Teile aufzuteilen und diese Retrospektive nach dem ersten kleinen Zyklus oder dem zweiten durchzuf\u00fchren. Das ist bei KI-Projekten manchmal schwierig, weil diese \u2013 wie du erw\u00e4hnt hast \u2013 nicht vorhersehbar sind. Manchmal denken wir, dass wir eine Art Plan haben, aber er funktioniert nicht, oder er ver\u00e4ndert sich, oder die Technologie ver\u00e4ndert sich, und wir m\u00fcssen die Art und Weise \u00e4ndern, wie wir das Projekt liefern. Deshalb ist es auch wichtig, einen solchen Boxenstopp einzulegen und dem Sponsor eine Art Feedback zu geben. Der Checkpoint, die Retrospektive, ist perfekt f\u00fcr KI-Projekte.    <\/p>\n\n<p><strong>AK: <\/strong>Besonders dann, wenn die Dinge nicht so funktionieren, wie wir es erwartet haben. Wir haben einige aktuelle Beispiele f\u00fcr Projekte, die wir vor ziemlich langer Zeit begonnen haben. So schmerzhaft es auch ist, manchmal m\u00fcssen wir innehalten und uns fragen: Okay, vielleicht war es zu dem Zeitpunkt, als wir gestartet sind, die richtige Entscheidung, diese Technologie zu nutzen. Aber inzwischen haben wir eine andere. Vielleicht brauchen wir ein kleines Remake. Vielleicht m\u00fcssen wir einen Schritt zur\u00fcckgehen. Denn KI-Technologien \u2013 und nicht nur Gen AI \u2013 auch die KI-Technologien, die wir stark nutzen, wie UiPaths Document Understanding oder Communications Mining, entwickeln sich ebenfalls sehr schnell weiter. Ich denke, es ist vollkommen richtig, dass man nicht nur am Ende eine Retrospektive macht, sondern w\u00e4hrend des Projekts diese Stopps einlegt, um zu \u00fcberlegen: Okay, machen wir gerade das Richtige?       <\/p>\n\n<p><strong>DS: <\/strong>Ich denke, das ist sehr wichtig. Der Bedarf an einer Retrospektive kommt in erster Linie von unseren Entwicklern. F\u00fcr mich ist das ein Teil der Kultur, die ich zu etablieren versucht habe, und das ist absolut fantastisch, weil sie dadurch einfach die Projektanforderungen verstehen und den Projektablauf begreifen. Es ist wirklich gro\u00dfartig, dass das aus dem Team selbst kommt.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Methoden_zu_kombinieren_die_Notwendigkeit_des_Wasserfalls_fuer_Sponsoren\"><\/span><strong>Methoden zu kombinieren: die Notwendigkeit des Wasserfalls f\u00fcr Sponsoren<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>AK:<\/strong> Du hast Kanban erw\u00e4hnt, das ein sehr grundlegendes Werkzeug ist. Du hast die Retros erw\u00e4hnt. Was noch? Gibt es weitere Tools oder methodische Bausteine, von denen du denkst, dass sie KI-Projekten sehr helfen?   <\/p>\n\n<p><strong>DS: <\/strong>Ich habe zuvor den Wasserfall erw\u00e4hnt, und ich denke, dass wir ihn unbedingt einbeziehen m\u00fcssen, weil wir irgendwie mit den Sponsoren kommunizieren m\u00fcssen. Mit den Menschen, die KI-Projekte oder die Technologie einfach nicht verstehen, weil sie kompliziert ist. Man braucht ein sehr gutes technisches Verst\u00e4ndnis, um zu wissen, warum das passiert.  <\/p>\n\n<p>Aber die Sponsoren haben das Bed\u00fcrfnis, KI-Projekte in der Organisation zu haben. Das steht mit Sicherheit in den Zielvorgaben \u2013 fast \u00fcberall \u2013 und sie haben ein Budget und eine Art von Meilensteinen. Sie m\u00fcssen au\u00dferdem in irgendeinem Lenkungsausschuss an ihre Vorgesetzten, an ihre Direktoren berichten, wie das Projekt vorankommt. Deshalb brauchen wir hier auch ein St\u00fcck Wasserfall, um sicherzustellen, dass wir nicht das gesamte Budget verbraucht haben.    <\/p>\n\n<p><strong>AK:<\/strong> Man kann es als l\u00e4stig empfinden, das tun zu m\u00fcssen, aber in der Regel haben Kunden keine unbegrenzten Budgets und keine unbegrenzte Zeit, um Dinge umzusetzen. Wir brauchen diesen Wasserfall-Pfad, um mit den Stakeholdern zu kommunizieren und gewisserma\u00dfen auch eine Selbstdiagnose zu machen. Wo stehen wir? Sind wir mit der Geschwindigkeit unterwegs, die wir wollten? Wollen wir pivotieren? Wollen wir die Technologie wechseln? Sind wir auf dem Weg, etwas zu erreichen?      <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"KI-Projekte_sind_langfristige_Wartung_keine_kurzfristigen_Produkte\"><\/span><strong>KI-Projekte sind langfristige Wartung, keine kurzfristigen Produkte<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>DS:<\/strong> Was beim Thema Budgetierung ebenfalls wichtig ist, und das ist f\u00fcr Sponsoren vielleicht besonders relevant: KI-Projekte sind aus unserer Sicht nichts, bei dem man ein direktes Endprodukt erh\u00e4lt. Es ist ein langfristiger Wartungsprozess. Sobald man sich f\u00fcr ein KI-Projekt oder einfach ein KI-Tool bzw. eine L\u00f6sung entscheidet, muss man sich dar\u00fcber im Klaren sein, dass sich die Technologie vielleicht schon in einem halben Jahr so stark ver\u00e4ndern wird, dass wir etwas an diesem Projekt anpassen m\u00fcssen.   <\/p>\n\n<p>Die Modelle lernen die ganze Zeit. Man muss sie irgendwie warten. Es ist nichts, bei dem man Geld auf den Tisch legt und nach drei, sechs oder sieben Monaten ein Produkt hat. Wir erkennen derzeit drei oder vier Hauptarten von KI-Projekten auf dem Markt. Die erste ist in der Regel ein POC oder einfach ein experimentelles Projekt. Wir wollen etwas ausprobieren.     <\/p>\n\n<p>Sp\u00e4ter haben wir die gr\u00f6\u00dften Projekte, das sind die Deployment-Projekte. Als drittes sehe ich heute den Kauf eines bereits bestehenden KI-Tools, zum Beispiel Copilot, und dessen Einf\u00fchrung in unsere Teams. Aber es ist immer wie bei jedem einzelnen Tool oder jeder Anwendung: Man kauft sie, aber man muss wissen, wie man sie benutzt. Wenn wir dar\u00fcber nachdenken, Copilots oder andere Tools vom Markt zu implementieren, m\u00fcssen wir uns bewusst sein, dass wir auch Wissen einkaufen m\u00fcssen oder zumindest Schulungen, um den Menschen zu zeigen, wie sie diese Tools nutzen sollen.   <\/p>\n\n<p><strong>AK: <\/strong>Implementierung bedeutet nicht nur, Lizenzen zu kaufen und sie auf den Computern der Mitarbeitenden zu installieren, richtig? Sie m\u00fcssen wissen, wie man sie benutzt. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Der_vierte_Projekttyp_KI-Strategie\"><\/span><strong>Der vierte Projekttyp: KI-Strategie<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>AK:<\/strong> Du hast \u00fcber drei Arten von Projekten gesprochen. Was ist das vierte? <\/p>\n\n<p><strong>DS:<\/strong> Ich denke an die Strategie. Viele Unternehmen denken derzeit \u00fcber eine KI-Strategie nach. Ich w\u00fcrde sagen, das ist die vierte Art, die ich aktuell sehe. Es ist sehr wichtig zu wissen, was wir implementieren wollen, welche Art von Tools und mit welchen Ressourcen wir arbeiten werden. Es ist extrem wichtig, ein Projekt nicht ohne eine \u00fcbergreifende Strategie umzusetzen und dabei nicht auch die Kultur, die Denkweise und die Organisation zu ver\u00e4ndern.    <\/p>\n\n<p><strong>AK: <\/strong>Aber das ist wieder etwas, das wir aus den Fehlern lernen, die viele Unternehmen bei RPA gemacht haben. Man muss all diese Dinge gewisserma\u00dfen parallel machen. Es sollte parallel laufen, denn sobald man eine Strategie entwickelt, muss man auch eine gewisse Kenntnis dar\u00fcber haben, was in unserer Organisation m\u00f6glich ist. Es ist absolut wichtig, eine Strategie zu haben, aber man sollte nicht zuerst nur mit der Strategie beginnen.   <\/p>\n\n<p><strong>DS: <\/strong>Ja. Genau. <\/p>\n\n<p><strong>AK: <\/strong>Oder man muss eine Menge Geld an irgendeine Beratung zahlen, damit sie eine f\u00fcr einen vorbereitet. Und \u00fcbrigens werden sie wahrscheinlich die H\u00e4lfte davon mit Gen AI generieren. Dagmara, ich wei\u00df, dass du eine Reihe von Wahrheiten oder Regeln f\u00fcr das Projektmanagement entwickelt hast. Sag mir, ich bin wirklich gespannt zu h\u00f6ren, was du denkst, was diese sein k\u00f6nnten.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Die_10_goldenen_Regeln_fuer_das_Management_von_KI-Projekten\"><\/span><strong>Die 10 goldenen Regeln f\u00fcr das Management von KI-Projekten<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>DS: <\/strong>Die erste Regel ist definitiv das Management der Talente. Man muss wissen, welche F\u00e4higkeiten und welche Ressourcen man hat. Zuallererst muss man ein Team aufbauen. Zweitens m\u00fcssen diese Menschen auch geschult werden.   <\/p>\n\n<p><strong>AK: <\/strong>Aber das h\u00e4ngt auch mit diesen Technologien zusammen. Es sind extrem komplexe Technologien, aber die Tools, mit denen man diese Technologien nutzen kann, sind nicht so kompliziert, richtig? <\/p>\n\n<p><strong>DS:<\/strong> Das stimmt. Man braucht oft einen sehr guten Analysten. Die Einstiegsh\u00fcrde ist nicht mehr, dass man wirklich sehr gut in Mathematik und Statistik und so weiter sein muss. Man kann auch ohne diese Art von Wissen ein sehr guter Power User sein. Deshalb sind Business-Analysten perfekt geeignet, um mit KI zu arbeiten.    <\/p>\n\n<p><strong>DS: <\/strong>Wenn ich zur zweiten Regel \u00fcbergehen m\u00f6chte, dann geht es darum, eine Art AI Champions zu finden und sie in unserer Umgebung sichtbar zu machen.<\/p>\n\n<p>Eine weitere Regel, die meiner Meinung nach besonders f\u00fcr Manager gilt, ist das Management der Erwartungen der Sponsoren. Man muss ihnen zeigen, dass dies kein sehr geradliniger, einfacher Weg ist. Wenn wir eine KI-L\u00f6sung haben wollen, m\u00fcssen wir ein Risiko eingehen.  <\/p>\n\n<p>AK: Diese Projekte sind gewisserma\u00dfen Forschung und Entwicklung, weil man nicht sicher ist, ob es funktionieren wird \u2013 da diese Technologien so neu sind. Wir wissen es nicht wirklich. Wir k\u00f6nnen denken, dass etwas funktionieren wird, aber es kann \u00dcberraschungen geben.  <\/p>\n\n<p><strong>DS:<\/strong> Die vierte Regel ist Lernen. Wir m\u00fcssen viel Aufwand betreiben, um selbst zu lernen und unsere Teams zu schulen. Ich denke, das ist ein sehr wichtiger Teil, und es ist etwas, das wir in unserer Organisation gerade wirklich brauchen: einfach zu lernen.  <\/p>\n\n<p><strong>AK: <\/strong>Zu lernen, dieses Wissen zu teilen und gewisserma\u00dfen zu beobachten, was vor sich geht. Bei der derzeit so schnellen technologischen Entwicklung kann das, was man heute wei\u00df, morgen schon \u00fcberholt sein. <\/p>\n\n<p><strong>DS: <\/strong>Wir m\u00fcssen uns dessen bewusst sein und dieses Wissen haben.<\/p>\n\n<p><strong>AK: <\/strong>Wir m\u00fcssen eine fundierte Entscheidung treffen.<\/p>\n\n<p><strong>DS:<\/strong> Ein weiterer Punkt ist, dass wir wirklich klare Daten haben m\u00fcssen, bevor wir mit einem KI-Projekt beginnen. Wenn man ein Chaos in den Daten hat, unstrukturierte Daten, ist es viel schwieriger, das Modell richtig zu trainieren und sp\u00e4ter korrekte Antworten zu erhalten. <\/p>\n\n<p><strong>AK: <\/strong>Gen AI ist besser darin, mit unsauberen Daten umzugehen als zum Beispiel klassisches Machine Learning, aber es ist immer noch ein gro\u00dfes Problem, und wir m\u00fcssen in der Lage sein, es zu managen. Wir werden niemals zu 100 % saubere Daten haben, aber wir m\u00fcssen gewisserma\u00dfen danach streben. <\/p>\n\n<p>DS: Es ist wirklich wichtig, die Modelle auch richtig zu warten. Das ist der n\u00e4chste Punkt, die Wartung. Ein KI-Projekt endet nicht als ein einfaches Produkt am Schluss. Es wird immer gewartet werden m\u00fcssen.   <\/p>\n\n<p><strong>AK:<\/strong> Besonders bei Gen-AI-Technologien ist das Testen ziemlich schwierig, weil man nicht-deterministische Ergebnisse erh\u00e4lt. Man braucht eine M\u00f6glichkeit, sie gr\u00fcndlich zu testen, um sicherzustellen, dass sie sich im Laufe der Zeit nicht verschlechtern. <\/p>\n\n<p><strong>DS: <\/strong>Definitiv ist das Testen etwas, das KI-Projekte von anderen Projekten unterscheidet, die wir auf dem Markt haben, wie IT-Projekte, RPA-Projekte oder andere. Ich denke, bei all diesen KI-Projekten m\u00fcssen wir sicherstellen, dass sie ethisch sind und dass wir in unserer Organisation transparent kommunizieren. Wir m\u00fcssen sicherstellen, dass wir vermitteln, was das Tool uns bringen wird, wie wir damit arbeiten sollen, und wir sollten dies sehr klar an die Organisation kommunizieren, damit sich die Menschen sicher f\u00fchlen.  <\/p>\n\n<p>DS: Um auf diese Punkte zur\u00fcckzukommen: Ich habe auch \u00fcber Messgr\u00f6\u00dfen und KPIs nachgedacht. Wir m\u00fcssen immer sicherstellen, wie wir nachweisen k\u00f6nnen, dass etwas gut oder schlecht l\u00e4uft, und wir m\u00fcssen auch wissen, wie wir den Einfluss von KI in unserer Umgebung messen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n<p><strong>AK:<\/strong> Man muss \u00fcber die Kennzahlen nachdenken, die es erm\u00f6glichen, das zu tun.<\/p>\n\n<p><strong>DS:<\/strong> Ich denke, dass auch die Kommunikation und das Nachdenken \u00fcber einen Kulturwandel sowie Offenheit in unserer Organisation sehr wichtig sind. Ebenso das Management der Erwartungen, denn diese sind manchmal sehr, sehr hoch. <\/p>\n\n<p><strong>AK: <\/strong>Die Erwartungen k\u00f6nnen extrem hoch sein. Menschen gehen auf Konferenzen und h\u00f6ren dort Berater, die ihnen im Grunde unrealistische Versprechen verkaufen. Man muss das Ganze bodenst\u00e4ndig halten und keine Dinge versprechen, die man nicht in der Lage sein wird zu liefern, denn das k\u00f6nnte das Ende des KI-Programms und der KI-Strategie sein.  <\/p>\n\n<p><strong>DS: <\/strong>Genau. Der letzte Punkt ist, offen f\u00fcr Ver\u00e4nderungen zu sein. Die Technologie ver\u00e4ndert sich sehr, sehr, sehr schnell. Nach einem halben Jahr k\u00f6nnte man es in den M\u00fclleimer werfen, weil die Technologie bereits von einem anderen Unternehmen entwickelt wurde und man sie einfach auf dem Markt kaufen kann \u2013 man muss sie nicht selbst bauen.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Schlussfolgerung\"><\/span><strong>Schlussfolgerung<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>AK: <\/strong>Das waren Dagmaras 10 goldene Regeln f\u00fcr das Management von KI-Projekten. Ich denke, das w\u00e4re ein gro\u00dfartiger Artikel f\u00fcr den Wissensbereich unserer Website. <\/p>\n\n<p><strong>DS: <\/strong>Wir k\u00f6nnen dem folgen.<\/p>\n\n<p><strong>AK: <\/strong>Dagmara Sysu\u0142a, vielen Dank, dass du an dieser Podcast-Episode teilgenommen hast und deine Gedanken und Erfahrungen zu KI-Projekten mit uns geteilt hast.<\/p>\n\n<p><strong>DS: <\/strong>Ich mache mir Sorgen, dass wir in ein paar Monaten all diese Regeln auch in den M\u00fclleimer werfen k\u00f6nnen, weil sich etwas \u00e4ndern wird. Aber wir sind daf\u00fcr offen und warten auf eine gute Zukunft. <\/p>\n\n<p>AK: Und das ist unsere Auslieferung f\u00fcr diese Episode. Hoffentlich ist sie p\u00fcnktlich angekommen, innerhalb des Budgets geblieben und hat unterwegs keine seltsamen neuen Features halluziniert. Vielen Dank, dass ihr diesen Eimer voller Informationen in eure Gehirne heruntergeladen habt. Ein riesiges Dankesch\u00f6n an unsere G\u00e4stin Dagmara Sysu\u0142a, die kampferprobte Delivery Managerin, die uns durch das Chaos navigiert hat, ohne dass auch nur ein einziges Jira-Ticket verloren gegangen ist. Und nat\u00fcrlich an Anna Cubal, unsere eigene Meisterin der Auslieferung, die diese Show aus dem legend\u00e4ren Wodzu Beats Studio produziert, unserer ganz eigenen Entwicklungsumgebung. Bis zum n\u00e4chsten Mal: M\u00f6gen eure Daten sauber sein und eure Stakeholder vern\u00fcnftig. Mata ne.      <\/p>\n\n<style>a.wp-block-button__link,\n  a.wp-block-button__link * {\n    text-decoration: none !important;\n    -webkit-text-decoration: none !important;\n  }\n<\/style>\n\n<p><\/p>\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Einf\u00fchrung AK: Konnichiwa. Willkommen im AI Automation Dojo. Die Show, in der wir uns das moderne Projektmanagement ansehen und uns fragen, ob das Gun-Chart nicht einfach durch ein Ouija-Brett ersetzt werden sollte. Heute wagen wir uns in die t\u00fcckischen Gew\u00e4sser der Auslieferung von KI-Projekten. Ihr wisst schon, wo der Projektplan eher eine starke Empfehlung ist [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":21025,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[134],"tags":[176],"class_list":["post-21050","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-tools-de","tag-podcast-de"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/office-samurai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21050","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/office-samurai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/office-samurai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/office-samurai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/office-samurai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=21050"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/office-samurai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21050\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/office-samurai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/21025"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/office-samurai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=21050"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/office-samurai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=21050"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/office-samurai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=21050"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}