Individuelle KI-Umsetzung

Das Vorgehen ist analysieren, pilotieren, ausrollen: Anwendungsfälle werden bewertet, der tragfähigste wird als lauffähiger Pilot umgesetzt, und daraus entsteht eine Betriebs- und Skalierungsgrundlage. Auf Wunsch begleite ich den Betrieb laufend, etwa bei Freigaben und Updates.

Beides ist möglich; entschieden wird es nach der Datenlage. Wo besonders schützenswerte Daten verarbeitet werden, spricht vieles für einen lokalen Betrieb — wo das nicht der Fall ist, ist die Cloud meist der wirtschaftlichere Weg.

Indem Vendor-Lock-in vor der Umsetzung geprüft wird und nicht danach: Wie kommen die Daten wieder heraus, wie austauschbar ist das Modell, und was passiert bei Preis- oder Funktionsänderungen des Anbieters. Diese Fragen gehören in die Auswahl, weil sie sich später nur noch teuer beantworten lassen.

Mehr als ihre Entwicklung. Der überwiegende Teil der Gesamtkosten entfällt nicht auf den Bau, sondern auf Betrieb, Pflege und Anpassung — die 80/20-Betriebsfalle. Deshalb wird der laufende Aufwand bei der Bewertung eines Anwendungsfalls von Anfang an mitgerechnet.

An drei Merkmalen: Die Eingabe ist strukturiert, der Kernprozess ist schlank, und die Ausgabe hat einen definierten Empfänger. Fehlt eines davon, wird aus einem KI-Projekt meist ein Prozessprojekt — dann ist der Prozess zuerst zu klären.

Nicht zwingend, aber es hilft. Die Umsetzung ist das, was auf das Programm folgt: Steht der Rahmen aus Inventar, Regelwerk und Freigabeprozess bereits, lässt sich ein Anwendungsfall schneller und mit weniger Rückfragen produktiv setzen.