Ein praktischer Leitfaden für Ihr erstes KI-Projekt – Mehrwert schaffen und Fallstricke vermeiden

1. Beginnen Sie mit der richtigen Definition von „erstes KI-Projekt“.

Ihr erstes KI-Projekt besteht nicht darin, „KI im Unternehmen einzuführen“. Es handelt sich vielmehr um einen einzelnen, klar definierten Anwendungsfall, der folgende Merkmale aufweist:

• Es gibt einen klar definierten Geschäftsinhaber und eine eindeutige Erfolgskennzahl (eingesparte Zeit, Steigerung der Konversionsrate, Fehlerreduzierung, Reduzierung des Arbeitsrückstands).
• Dies ist mit Ihrer aktuellen Datenreife machbar (oder kann schnell realisierbar gemacht werden).
• Verfügt über ein überschaubares Risikoprofil (insbesondere im Hinblick auf DSGVO, Reputation und regulatorische Risiken).
• Erzeugt wiederverwendbare Bausteine ​​(Datenpipelines, Bewertungsmethoden, Governance-Vorlagen).

Meine Meinung: Die besten ersten Projekte fallen in der Regel in eine dieser Kategorien:

• Entscheidungsunterstützung (Zusammenfassen, Klassifizieren, Extrahieren, Empfehlen) anstelle von vollständig autonomen Entscheidungen.
• Zuerst die internen Aspekte, dann die externen (geringeres Reputationsrisiko, einfachere Kontrollen).
• Menschliche Beteiligung ist von vornherein vorgesehen (dadurch erhalten Sie Genauigkeit und Verantwortlichkeit, ohne dem Modell blind vertrauen zu müssen).

2. Eine einfache End-to-End-Methode, die funktioniert (und skalierbar ist)

Stellen Sie sich den Lebenszyklus in sieben Schritten vor. Dies spiegelt die Struktur moderner Risikorahmenwerke für KI wider: Governance etablieren, den Kontext erfassen, Leistung/Risiken messen und kontinuierlich managen. ([NIST-Veröffentlichungen][1])

Schritt 1: Wählen Sie einen Anwendungsfall mit einer „schwierigen“ Erfolgskennzahl aus.

Führen Sie einen 60- bis 90-minütigen Workshop mit den Bereichen Business und IT durch und erzielen Sie dabei folgende Ergebnisse:

Problembeschreibung (ein Satz).

• Benutzer und Arbeitsablauf (wo die KI-Ausgabe erscheint, wer sie verwendet).
• Erfolgsmetriken (primäre Metriken + Schutzmaßnahmen).
• Einschränkungen (Datenverfügbarkeit, Datenschutz, Latenzzeiten, Sprachen, Integrationspunkte).

Beispiele für vielversprechende „erste Anwendungsfälle“:

• Kundensupport: Klassifizierung von Support-Tickets und Vorschläge zur Weiterleitung.
• Finanzabläufe: Extraktion von Rechnungsfeldern + Erkennung von Ausnahmen.
• Vertrieb: Zusammenfassung von Leads + Vorschläge für die nächstbeste Vorgehensweise.
• Funktionen: Dokumentensuche in internen Wissensdatenbanken mit Quellenangaben und Zugriffskontrollen.

Schritt 2: Schnelle Machbarkeitsprüfung (Daten + Integration + Risiko)

Hier verschwenden viele Teams monatelang Zeit. Halten Sie es kurz und prägnant:

• Daten: Haben Sie genügend reale Beispiele? Sind Beschriftungen verfügbar, oder können Menschen 200–500 Beispiele schnell beschriften?
• Integration: Wo werden die Ergebnisse der KI-Anwendung gespeichert (CRM-System, Helpdesk, ERP-System, E-Mail-Client, internes Portal)?
• Risiko: Was ist der schlimmste mögliche Fehler und wer wird dadurch geschädigt (Kunde, Mitarbeiter, Einhaltung von Vorschriften, Finanzen)?

Schritt 3: Wählen Sie den einfachsten technischen Ansatz, der funktioniert.

Nicht übermäßig kompliziert gestalten:

• Wenn Regeln oder Standardanalyseverfahren 80 % der Fälle zuverlässig lösen, beginnen Sie damit.
• Wenn Sie Sprachverständnis benötigen, sollten Sie für Wissensaufgaben LLM + Retrieval (RAG) in Betracht ziehen.
• Wenn Sie Vorhersagen benötigen (Kundenabwanderung/Prognosen), ist klassisches maschinelles Lernen möglicherweise der bessere erste Schritt als generative KI.

Meine Meinung: Für ein erstes Projekt ist „nachvollziehbare Genauigkeit“ besser als „Magie, die manchmal Halluzinationen hervorruft“.

Schritt 4: Entwickeln Sie ein MVP (Minimum Viable Product), das eine Evaluierung beinhaltet und nicht nur eine Demo.

Eine Demo ist ein Vertriebsinstrument; ein MVP (Minimum Viable Product) ist ein funktionierendes Produkt.

Ihr MVP muss Folgendes beinhalten:

• Ein Testsatz (Referenzdatensatz) und eine Bewertungsmethode.
• Eine Vergleichsbasis (ausschließlich auf menschlicher Beteiligung basierend oder regelbasiert), mit der verglichen werden kann.
• Protokollierung und Erfassung von Feedback, damit Sie sich systematisch verbessern können.

Schritt 5: Vorbereitung für den Produktionseinsatz (Sicherheit, Datenschutz, Zuverlässigkeit)

Hier wird KI „unternehmensfähig“:

• Zugriffskontrollen und Datenminimierung.
• Schutzmaßnahmen gegen die Weitergabe von Eingabeaufforderungen/Daten (sofern zutreffend).
• Ratenbegrenzung, Zeitüberschreitungen, Ausweichmechanismen.
• Klare Benutzerführung für Unsicherheiten („Vorschlag“, Vertrauen und Eskalation).

Schritt 6: Bereitstellung unter menschlicher Aufsicht

Gestalten Sie den Arbeitsablauf so, dass Menschen Folgendes tun können:

• Überprüfen und korrigieren.
• Leiten Sie Grenzfälle an die nächsthöhere Ebene weiter.
• Erfahren Sie, warum ein Vorschlag gemacht wurde (zumindest die Beweisquellen in RAG-Szenarien).

Schritt 7: Behandeln Sie es wie ein Produkt.

Die Leistung von KI-Systemen schwankt. Daten ändern sich. Das Nutzerverhalten ändert sich. Sie benötigen:

• Überwachung und regelmäßige Evaluierung.
• Ein Änderungsprozess (Modellaktualisierungen, Prompt-Aktualisierungen, neue Daten).
• Nachbearbeitung von Vorfällen und kontinuierliche Verbesserung.

Dieses Konzept des „kontinuierlichen Betriebs“ wird auch in regulierten/risikoreichen Kontexten ausdrücklich betont: Die Überwachung nach der Markteinführung und die Lebenszykluskontrollen sind zentrale Erwartungen. ([Bundesnetzagentur][2])

3. Der 10-wöchige Einstiegsplan (realistisch für die meisten mittelständischen Unternehmen)

Woche 1: Auswahl der Anwendungsfälle + Erfolgsmetriken + Zuweisung der Verantwortlichkeiten
Lieferumfang: Einseitige Beschreibung des Anwendungsfalls, Definition der Leistungskennzahlen (KPIs), erste Risikobewertung

Woche 2: Dateninventur + Stichprobenziehung + Etikettierungsplan
Lieferumfang: Datensatzplan, Zugriffsgenehmigungen, 200–500 Beispieldatensätze

Woche 3–4: MVP-Entwicklung + Basisversion + Evaluierungsrahmen
Lieferumfang: funktionierender Prototyp, erste Messwerte, Fehleranalyse

Woche 5: UX- und Workflow-Integrationsdesign
Lieferergebnis: Eine durchgängige Benutzererfahrung, in der die KI-Ergebnisse angezeigt werden und die Punkte für die menschliche Überprüfung gekennzeichnet sind.

Woche 6–7: Verbesserung der Sicherheit/des Datenschutzes + Governance-Artefakte
Lieferumfang: Protokollierung, Zugriffskontrolle, Überprüfung der Auslöser für Datenschutz-Folgenabschätzungen (DPIA), Hinweise zu Lieferantenrisiken

Woche 8: Pilotprojekt mit 10–30 Nutzern + Feedbackschleife
Lieferergebnis: Akzeptanzkennzahlen, Fehlerquoten, qualitatives Feedback

Woche 9: Verbesserungen + Leistungskriterien für die Inbetriebnahme
Lieferergebnis: Modell-/Prompt-Updates, Erfüllung der Go/No-Go-Kriterien

Woche 10: Inbetriebnahme + Überwachungs-Dashboard + Übergabe der Verantwortung
Lieferumfang: Betriebshandbuch, Überwachung, Incident-Management-Prozess

4. Fähigkeiten und Rollen, die Sie tatsächlich benötigen (minimal notwendiges KI-Team)

Sie benötigen keine riesige „KI-Abteilung“, um loszulegen. Sie benötigen aber klare Verantwortlichkeiten.

Kernaufgaben (oft in Teilzeit in einem ersten Projekt):

• Verantwortlicher Sponsor: legt Prioritäten fest, beseitigt Hindernisse, ist für das Budget verantwortlich.
• KI-Produktverantwortlicher (Business): Verantwortlich für die Ergebnisindikatoren und die Akzeptanz des Produkts.
• (Fachexperten): Definieren Sie die korrekte Ausgabe, kennzeichnen Sie die Daten und validieren Sie Grenzfälle.
• Daten-/Integrationsingenieur: verbindet Datenquellen/Systeme und gewährleistet die Datenqualität.
• ML/KI-Ingenieur: Prototypenentwicklung von Modellen, Erstellung von Prompts, Evaluierung, Optimierung.
• Sicherheit und Datenschutz (oder Beauftragter des CISO): Überprüfung von Datenflüssen, Zugriffen und Protokollierung.
• Rechtliches/Compliance: Überprüfung von regulatorischen Risiken, Verträgen und Offenlegungspflichten.
• Verantwortlicher für Veränderungsmanagement/Implementierung: Schulungen, Kommunikation, „Wie sich die Arbeitsweise verändert“.

Optional, aber wertvoll:

• MLOps/Plattform-Ingenieur: CI/CD für Modelle, Bereitstellung und Überwachung.
• Modellrisikoverantwortlicher (insbesondere im Finanzwesen/Gesundheitswesen): formale Verantwortung für Modellbeschränkungen.

Meine Meinung: Die am meisten unterschätzte Rolle ist die des KI-Produktverantwortlichen. Ohne diese Rolle wird das Projekt zu einer reinen Technologieschau ohne praktischen Nutzen.

5. Auswahl externer Dienstleister (was man einkaufen und was man selbst behalten sollte)

Ein intelligentes erstes KI-Projekt kombiniert in der Regel interne Verantwortung mit externer Unterstützung.

Was ich im eigenen Haus behalten würde (auch wenn es von einem Partner unterstützt wird):

• Verantwortlichkeit für Anwendungsfälle, Erfolgsmetriken und Workflow-Design.
• Entscheidungen zum Datenzugriff und Sicherheitsmodell.
• Bewertungskriterien (was „gut“ für Ihr Unternehmen bedeutet).
• Langfristige Verantwortung für den Betrieb (jemand muss den Pager tragen, im übertragenen Sinne).

Was ich zunächst auslagern würde:

• Schnelle Prototypenentwicklung und Architekturgestaltung.
• Spezialisierte Modellbewertung/Red-Teaming für generative Systeme.
• Implementierung von Monitoring/MLOps, falls Ihnen die entsprechenden Plattformkenntnisse fehlen.

Wie man einen Anbieter bewertet:

• Bestehen sie darauf, die Erfolgsmetriken und die Evaluierung im Voraus festzulegen?
• Können sie die Fehlerursachen und Risikokontrollen in verständlicher Sprache erklären?
• Werden sie Ihnen wiederverwendbare Ressourcen (Tests, Handbücher, Vorlagen) hinterlassen und nicht nur eine Blackbox?
• Fühlen sie sich wohl dabei, zu sagen: „Verwenden Sie hier keine KI“?

6. Werkzeuge: Ein pragmatischer Technologie-Stack für ein erstes Projekt.

Die Werkzeuge sollten sich am Anwendungsfall orientieren. Dennoch basieren die meisten KI-Projekte auf einem ähnlichen Satz von Bausteinen.

Anwendungsfallerkennung und -verwaltung

• Einfaches Portfolio-Board (Jira/Confluence/Notion) mit einer Vorlage pro Anwendungsfall.
• Grundlagen eines Datenkatalogs (auch in vereinfachter Form) und ein klar definierter Datenverantwortlicher

Daten und Integration

• ETL/ELT (dbt, Airflow, verwaltete Pipelines)
• Sichere Speicherung und sicherer Zugriff (über Ihre bestehende Cloud-/Datenplattform)
• Für unstrukturierte Daten: Dokumentenspeicher + Metadaten + Berechtigungen

KI-Entwicklung

• Experimentverfolgung (MLflow oder vergleichbare verwaltete Lösungen)
• Prompt-/Versionsverwaltung (für LLM-Anwendungsfälle)
• Evaluierungsrahmen (Komponententests für Prompts, Regressionstests, automatisierte Bewertung + menschliche Überprüfung)

Spezifische Details zu LLM/RAG (falls zutreffend)

• Einbettungen + Vektorspeicher
• Abrufschicht, die Berechtigungen berücksichtigt
• Anzeige von Quellen/Beweisen in der Benutzeroberfläche, um die Auswirkungen von Halluzinationen zu verringern.

Operationen

• Überwachung (Latenz, Kosten, Fehlerrate, Qualitätssignale, Drift)
• Protokollierung mit integriertem Datenschutz (Maskierung, Aufbewahrungsfristen)
• Rollback-Strategie

Meine Meinung: Vermeiden Sie bei einem ersten Projekt exotische Infrastrukturen. Bewährte, unkomplizierte Technologien mit hervorragender Dokumentation sind einem ausgefallenen Technologie-Stack ohne Qualitätskontrollen vorzuziehen.

7. Compliance und Richtlinien: die „minimale effektive Unternehmensführung“

Ein guter Ansatz besteht darin, den kleinsten effektiven Satz von Compliance-Richtlinien zu implementieren, die Folgendes gewährleisten:

• Reduziert das tatsächliche Risiko jetzt,
• Später auf der Waage,
• Das erste Projekt sollte nicht zu einer reinen Papierarbeit verkommen.

A) Nutzen Sie ein KI-Risikorahmenwerk als Grundlage.
Zwei häufig verwendete Referenzen:

• Das NIST-Rahmenwerk für das Risikomanagement von KI-Systemen gliedert die Arbeit in die Bereiche Steuerung (GOVERN), Analyse (MAP), Messung (MEASURE) und Management (MANAGE). Es ist praxisorientiert und sehr gut mit der Produktentwicklung vereinbar. ([NIST-Veröffentlichungen][1])
• ISO/IEC-Standards für KI-Governance und Risikomanagement: ISO/IEC 42001 definiert einen Ansatz für ein KI-Managementsystem (AIMS) für Organisationen; ISO/IEC 23894 bietet Leitlinien für das Risikomanagement im Bereich der künstlichen Intelligenz. ([iso.org][3])

Für ein erstes Projekt benötigen Sie keine Zertifizierung. Sie können diese jedoch als Checklisten verwenden, um blinde Flecken zu vermeiden.

B) Erstellen Sie ein leicht verständliches „KI-Richtlinienpaket“ (8–12 Seiten, nicht 80).
Enthalten:

• Zugelassene Anwendungsfälle im Vergleich zu verbotenen Anwendungsfällen (z. B. keine unüberwachten Entscheidungen im Personalwesen).
• Datenregeln: Welche Daten dürfen mit welchen Steuerelementen verwendet werden; Aufbewahrungsfristen; Anonymisierung/Pseudonymisierung, wo angebracht.
• Anbieterregeln: Was Sie von Modell-/API-Anbietern erwarten (Sicherheit, Datenverarbeitung, Standort, Subunternehmer).
• Menschliche Aufsicht: Bereiche, in denen eine menschliche Überprüfung zwingend erforderlich ist.
• Transparenz: Wann müssen Nutzer darüber informiert werden, dass KI eingesetzt wird (intern und extern)?
• Vorfallsbearbeitung: Wie man schädliche Ergebnisse meldet und behebt.
• Dokumentation: Modell-/Prompt-Versionierung, Evaluierungsergebnisse, Änderungsverlauf.

C) Vorbereitung auf das EU-KI-Gesetz (ohne Panik)
Auch wenn Sie keine „Hochrisiko“-Systeme entwickeln, sollten Sie so handeln, als ob eine Überprüfung stattfinden würde. Für Hochrisikobereiche betont das Gesetz das Risikomanagement über den gesamten Lebenszyklus, die Datenverwaltung, die technische Dokumentation und die Überwachung nach der Markteinführung. ([Gesetz über künstliche Intelligenz der EU][4])

Praktische Erkenntnisse für ein erstes Projekt:

• Führen Sie ein Risikoprotokoll und dokumentieren Sie die Minderungsmaßnahmen.
• Dokumentieren Sie die Quellen Ihrer Datensätze und die durchgeführten Qualitätsprüfungen.
• Sorgen Sie dafür, dass die technische Dokumentation so gestaltet ist, dass sie von einer dritten Partei überprüft werden kann.
• Richten Sie von Anfang an ein Überwachungssystem ein.

D) Vergessen Sie nicht die DSGVO und die grundlegenden Sicherheitsmaßnahmen.
Selbst die beste KI-Governance scheitert, wenn personenbezogene Daten oder geschützte Inhalte preisgegeben werden.
Basislinienkontrollen:

• Datenminimierung und Zweckbindung (nur das, was benötigt wird).
• Zugriffskontrolle und Prinzip der geringsten Berechtigung.
• Klare Aufbewahrungs- und Löschungsregeln.
• Lieferanten-Datenschutzvereinbarungen und gegebenenfalls Sicherheitsüberprüfung.
• DPIA-Auslöserbewertung für Verarbeitungen mit höherem Risiko.

8. Häufige Fallstricke (und wie man sie vermeidet)

Falle 1: Mit einem Chatbot als erstes Projekt zu beginnen.

Nicht immer falsch, aber oft riskant: unklare Erfolgskriterien, fehlerhafte Ergebnisse und Markenrisiken. Falls Sie es dennoch umsetzen möchten, sollten Sie es zunächst intern testen und auf einem abrufbaren System mit Quellenangaben basieren lassen.

Falle 2: Keine Evaluierung, nur Demos für die Stakeholder

Eine Demo kann mit sorgfältig ausgewählten Beispielen perfekt aussehen. Im realen Betrieb werden die Eingaben jedoch nicht so sorgfältig ausgewählt. Erstellen Sie den Testdatensatz frühzeitig und betrachten Sie die Qualität als Freigabekriterium.

Falle 3: KI wie normale Software behandeln

KI erfordert kontinuierliche Messungen und Aktualisierungen. Wenn Sie sie nicht bedienen können, sollten Sie sie nicht einsetzen.

Falle 4: Dem Anbieter die Kontrolle über das Know-how überlassen

Wenn der Anbieter der Einzige ist, der die Eingabeaufforderungen/Modelle/Bewertung versteht, sind Sie von ihm abhängig. Bestehen Sie auf Wissenstransfer und Dokumentation.

Falle 5: Eine Regierungsführung, die entweder gar nicht existiert oder bürokratisch ist.

Der optimale Ansatz ist „genügend Steuerung“: ein kleines Maßnahmenpaket, klare Rollen und nachweisbare Ergebnisse.

Fazit: So sieht „Erfolg“ bei Ihrem ersten KI-Projekt aus.

Ein erfolgreiches erstes KI-Projekt führt nicht nur zu einer Verbesserung der Leistungskennzahlen. Es bringt Ihrem Unternehmen außerdem folgende Vorteile:

• Eine wiederholbare Bereitstellungsmethode (Anwendungsfallvorlage + Evaluierungsrahmen),
• Definierte KI-Rollen und Verantwortlichkeiten,
• Eine minimale Governance-Grundlage, die anerkannte Rahmenwerke berücksichtigt ([NIST-Veröffentlichungen][1])
• Eine wiederverwendbare Toolchain
• Das Vertrauen, um auf den zweiten und dritten Anwendungsfall zu skalieren.

[1]: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf „Rahmenwerk für das Risikomanagement im Bereich der Künstlichen Intelligenz (AI RMF 1.0)“
[2]: https://www.bundesnetzagentur.de/EN/Areas/Digitalisation/AI/09_HighRisk/start.html „Hochrisiko-KI-Systeme“
[3]: https://www.iso.org/standard/42001 „ISO/IEC 42001:2023 – Managementsysteme für künstliche Intelligenz“
[4]: https://artificialintelligenceact.eu/high-level-summary/ „Zusammenfassung des KI-Gesetzes auf hoher Ebene“