In Zeiten von ChatGPT, Copilot und generativer KI erleben Daten-Projekte einen nie dagewesenen Hype. Doch während die Potenziale allgegenwärtig sind, scheitern viele dieser Projekte – oft schon in der Konzeptionsphase, spätestens aber bei der Produktivsetzung. Warum bleibt der erhoffte Mehrwert aus? Und wie lassen sich KI-Projekte so aufsetzen, dass sie nicht nur starten, sondern auch nachhaltig erfolgreich sind?

In diesem praxisnahen Vortrag führen wir unsere Zuhörer durch den gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten. Anhand von zwei realen Beispielprojekten zeigen wir, welche Stolpersteine entlang der Projektlaufzeit lauern – von unrealistischen Erwartungen in der Ideenphase über Herausforderungen bei Datenverfügbarkeit und -Qualität bis hin zur fehlenden Business-Integration. Dabei zeigen wir die Besonderheiten von KI-Projekten auf und füllen typische KI-Buzzwords mit Leben.

Die Zuhörer erhalten einen umfassenden Überblick zu KI-spezifischen Best Practices und Maßnahmen. Sie werden in die Lage versetzt, auch in ihrem Unternehmen und Projekt die optimalen Rahmenbedingungen zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Vorhaben zu schaffen – und die genannten Stolpersteine gekonnt zu umgehen.

Das große Spektrum von modernen KI-Projekten beleuchten wir mit folgenden zwei realen Projekt-Beispielen: 

  • Entwicklung eines Produkts für vernetzte Fahrzeuge mit Berührungspunkten zum EU Data Act
  • Nutzung von LLMs zur Effizienzsteigerung im agilen Umfeld.