Dein erster AI-Projekt auswählen: So erzielst du in Wochen, nicht in Quartalen, Erfolg.
Ein praktischer Leitfaden für Führungskräfte zur Auswahl eines ersten AI-Anwendungsfalls, der schnell umgesetzt wird, Wert beweist und das Recht auf weitere Projekte verdient.
Start mit einer Entscheidung oder Aufgabe, nicht mit einer Technologie
"Wir sollten KI nutzen" ist kein Ziel. Es ist ein Budgetposten, der ungenutzt bleiben könnte. Beginnen Sie stattdessen mit einer spezifischen Arbeit, die jemand in Ihrem Unternehmen heute ausführt: ein Support-Mitarbeiter, der dieselbe Frage zum vierzigsten Mal beantwortet, ein Finanzangestellter, der Rechnungsdaten in ein System eingibt, oder ein Vertriebsmitarbeiter, der denselben Folge-E-Mail-Entwurf in leicht variierter Form schreibt.
Gute erste Kandidaten haben drei Eigenschaften: Die Aufgabe wird häufig ausgeführt, sie folgt einem Muster und jemand kann innerhalb von Minuten beurteilen, ob die Ausgabe richtig oder falsch ist. Häufigkeit bringt Rückgewinnung. Muster macht es lernbar. Schnelles Urteil ermöglicht schnelle Verbesserungen anstatt Wochenlang über Qualität zu diskutieren.
Bewerten Sie Ihre Kandidaten ehrlich
Erstellen Sie eine Liste von fünf bis sechs echten Aufgaben und bewerten Sie jede. Sie suchen ein Projekt, das wertvoll und erreichbar ist, nicht nur eines oder das andere.
- Wert: Wie viele Stunden pro Woche verbraucht diese Aufgabe oder wie hoch ist der Kostenfaktor bei einem Fehler? Setzen Sie eine grobe Zahl fest.
- Daten: Verfügen Sie bereits über die Beispiele, Dokumente oder Aufzeichnungen, die das System benötigt? Wenn Sie zunächst einen Daten-Pipeline-Aufbau benötigen, handelt es sich um ein separates Projekt.
- Fehlertoleranz: Was passiert, wenn das System falsch liegt? Ein fehlerhafter Entwurf einer E-Mail ist in Ordnung. Ein falscher Medikamentendosis nicht. Bevorzugen Sie Aufgaben, bei denen ein Mensch die Ausgabe vor der Relevanz überprüft.
- Klarheit des Erfolgs: Können Sie den Sieg in einem Satz beschreiben, den ein nicht-technischer Manager akzeptieren würde?
Das beste erste Projekt erzielt hohe Werte auf allen vier Punkten. Wenn ein Anwendungsfall enorm wertvoll ist, aber keine Daten vorhanden sind und Fehler gefährlich sind, handelt es sich um ein großartiges zweites-Jahr-Projekt und ein schreckliches erstes.
Bevorzugen Sie "unterstützen" über "automatisieren" zu Beginn
Vollautomatisierung ist der Ort, an dem die Angst sitzt und wo sich die Zeitlinien ausdehnen. Eine unterstützende Version des gleichen Konzepts wird viel früher ausgeliefert und birgt weniger Risiken. Anstatt ein System, das Kunden direkt beantwortet, erstellen Sie eines, das den Entwurf für einen Agenten zur Genehmigung erstellt. Statt ein System, das Rechnungen verarbeitet, bauen Sie eines auf, das die Felder vorfüllt und die unsicheren markiert.
Sie halten einen Menschen im Prozess, sodass Fehler erfasst werden. Sie sammeln echte Nutzungs-Daten, sodass der Fall für tiefere Automatisierung später auf Beweisen statt auf Hoffnung basiert. Und Sie erreichen Produktion in Wochen, weil Sie nicht versuchen, Menschen am ersten Tag aus dem Prozess zu entfernen.
Setzen Sie einen langweiligen, messbaren Zielwert
Bevor jemand Code schreibt, einigen Sie sich darauf, wie Erfolg aussieht und wie Sie ihn messen werden. "Reduzieren Sie die durchschnittliche Bearbeitungszeit für diese Ticket-Art von neun auf fünf Minuten." "Senken Sie die Rechnungsbearbeitungsfehler um die Hälfte." Eine Zahl, die Sie in einem Monat überprüfen können, hält das Projekt ehrlich und bietet Ihnen einen klaren Moment, um zu entscheiden, ob Sie erweitern, anpassen oder stoppen.
Vage Ziele wie "verbessern Sie die Kundenerfahrung" lassen sich weder gewinnen noch verlieren, was bedeutet, dass das Projekt nie endet und nichts beweist.
Setzen Sie ein Frist, das den Umfang erzwingt
Setzen Sie einen sechs-wöchigen Horizont für die erste funktionierende Version, nicht sechs Monate. Ein kurzer Zeitrahmen ist ein Designwerkzeug: Er zwingt Sie, die Anwendungsfall auf sein Wesentliches zu reduzieren und Funktionen zu widerstehen, die einen sauberen Pilot in ein ausgedehntes Plattform verwandeln. Wenn es sich nach sechs Wochen nicht als wertvoll erwiesen hat, ist der Umfang falsch und es ist günstiger, das jetzt zu lernen.
Was gut aussieht
Ein starkes erstes KI-Projekt ist schmal, häufig genutzt, von einem Menschen überprüft und gegen eine einfache Zahl gemessen. Es gewinnt still Vertrauen und dieses Vertrauen ist das, was Ihnen die Erlaubnis für die härteren, ehrgeizigeren Arbeiten kauft.
Gute Entscheidungen sind das ganze Spiel, und es ist der Teil, den die meisten Unternehmen übereilt machen. Wenn Sie lieber nicht Ihre ersten sechs Monate damit verbringen möchten, dies teuer zu lernen, ist das die Art von Arbeit, die wir bei Hercules A erledigen - das Gewicht dieser ersten Entscheidung tragen, damit der Rest einfacher wird.
Wählen Sie die gewinnbare Aufgabe. Erstellen Sie die unterstützende Version. Messen Sie die langweilige Zahl. Dann weitermachen.