Wenn Digitalisierung scheitert: Teil 2 - KI, die nicht funktioniert

In dieser Homeoffice-Episode ️ wird’s kritisch, konkret und
ziemlich alltagsnah: In Folge 2 meiner Mini-Serie „Wenn
Digitalisierung scheitert“ geht es um ein Thema, das aktuell in
aller Munde ist, aber in der Praxis längst nicht immer
funktioniert: KI. Zwischen großen Versprechen, starken Demos und
glänzenden PowerPoint-Folien wird oft so getan, als könnten
Algorithmen fast jedes Problem besser lösen als Menschen. Die
Realität sieht oft anders aus. ️


Viele KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie selbst,
sondern an schlechter Datenbasis, fehlender Governance,
überzogenen Erwartungen und Prozessen, die schon ohne KI kaum
sauber laufen. Genau darum geht es in dieser Folge: Warum
KI-Initiativen trotz hoher Investitionen im Alltag versanden,
warum aus Gamechangern schnell teure Experimente werden und was
CIOs, CDOs und andere Entscheider daraus lernen sollten.


Ich schaue auf prominente Beispiele wie IBM Watson Health,
fehleranfällige Predictive-Maintenance-Ansätze oder
Recruiting-Systeme mit problematischem Bias. Das Muster dahinter
ist oft gleich: starke Vision, schwache Datengrundlage und am
Ende schlägt die Realität jedes Laborergebnis. 🩺


Am Ende bekommst du 5 zentrale Prüffragen für jedes KI-Projekt:
Woher kommen die Daten? Wer verantwortet ihre Qualität? Wie
werden Fehler korrigiert? Wie erklärbar sind die Ergebnisse? Und
was passiert eigentlich ohne KI? Denn KI ist kein Zaubertrick.
Sie ist ein Organisationsprojekt und ohne Struktur beschleunigt
sie vor allem eines: bestehende Probleme.