KI-Projekte scheitern oft: 5 Tipps zur Erfolgs sicherstellung

Fast zwei Drittel der Organisationen zweifeln daran, die richtigen Datenmanagement-Praktiken für KI zu haben, laut einer Studie des Marktforschungsunternehmens Gartner. Diese Unvorbereitung hat Folgen: Die Analysten prognostizieren, dass bis 2026 60 % der Organisationen KI-Projekte aufgeben werden. Um sicherzustellen, dass Ihre Datenbemühungen erfolgreich sind, gibt es fünf wichtige Ansätze: Menschen neuen Werkzeugen aussetzen KI ist in der Fluggesellschaftsbranche nichts Neues. Masters' Organisation nutzt KI und maschinelles Lernen schon seit vielen Jahren, z.B. zur Vorhersage von Ladefaktoren, einschließlich der wahrscheinlichen Anzahl von Passagieren pro Flug. Er erklärte, dass Fluggesellschaften diese Technologie auch zur Analyse anderer betriebswirtschaftlicher Aspekte einsetzen, wie monatliche Umsätze, die Stärken und Schwächen der Konkurrenz sowie die Zuverlässigkeit von Flugzeugen. "Die Entwicklung der statistischen Analyse durch KI war allmählich," sagte Masters. "Jetzt bemerken wir, dass sich diese Entwicklung immer schneller fortsetzt." Ein entscheidender Wendepunkt war der Release von ChatGPT im November 2022, der den einfachen Zugang zu Chatbots ermöglichte und das Potenzial von KI erschloss. "Mehr Menschen innerhalb des Unternehmens, die nicht unbedingt zur analytischen Abteilung gehörten, erkannten, was sie mit dieser Technologie tun könnten," sagte Masters. "Sie begannen zu überlegen, wie KI ihnen Zugang zu neuen Datenquellen verschaffen und diese neu interpretieren könnte." Masters und sein Team übernehmen die Verantwortung, zu prüfen, wie Fachleute diese Werkzeuge nutzen können, um ihre Produktivität und die operative Effektivität des Unternehmens zu steigern. "Wir können diesen Ansatz auf verschiedene Personen ausdehnen und Einsicht durch verschiedene Werkzeuge vermitteln, wie zum Beispiel die Bots auf unserer Datenplattform," fügte er hinzu. Wesentliche Geschäftsfragen beantworten Die Förderung des Einsatzes von KI ist nur ein Teil der Herausforderung. Wichtiger ist es, sicherzustellen, dass die richtigen Werkzeuge effektiv genutzt werden. Masters betonte, dass der Nutzen in einigen Bereichen klarer zu erkennen sei als in anderen: "Bei dynamischen Preissystemen, wie unserer Partnerschaft mit Fetcherr, oder bei vorhersagenden Wartungs- und Kraftstoffmodelle, ist der finanzielle Nutzen leicht zu berechnen. Diese Ziele waren einfacher zu erreichen." In Bereichen, in denen der Nutzen weniger deutlich ist, wie bei der Verbesserung von Entscheidungsprozessen, hat sein Team sich auf die Databricks-Datenplattform konzentriert. "Wir arbeiten daran, uns auf die Fragen vorzubereiten, die kommen werden, damit wir dann den richtigen Algorithmus oder die richtige Datenquelle bereitstellen können," sagte Masters. Diese Bereiche umfassen beispielsweise die Analyse von Net-Promoter-Scores, die verschiedenen Umfrageergebnisse, die die Fluggesellschaft erhält, und ihre Kombination mit anderen Daten, wie Kundenmeinungen zu Borddienstleistungen. "Wir können diese Informationen jetzt kombinieren, da wir eine Plattform haben, anstatt die Daten zusammenzusuchen und zu kombinieren," erläuterte er. "Die Plattform hilft uns, viele kleine Fragen zu beantworten, ohne dass wir eine große Prioritätsfindung durchführen müssen." Einheitlichen Ansatz etablieren Der Druck, sich mit KI zu beschäftigen, kommt von verschiedenen Seiten, darunter Technologieanbieter, die ihre neuesten KI-gestützten Systeme und Dienste anpreisen. "Das erzeugt viel Geräusch," sagte Masters. Seine Organisation hat einen Prozess etabliert, um neue Vorschläge für KI-Werkzeuge zu bewerten. "Dank unserer Fähigkeit, über die Silos zu kommunizieren, können wir sagen, 'Sie benötigen dieses KI-Modul nicht. Wir haben bereits die passende Technologie auf der Plattform.'" Jede Woche treffen sich Spezialisten, darunter Architekten, Business-Analysten und das zentrale Produktmanagement, um Technologievorschläge zu diskutieren. "Das ist die Vordertür für Technologie," erklärte Masters. "Dann überprüfen mein Team und ich, die Vizepräsidenten für Technologie, Digitalisierung und Daten, die Werkzeuge auf höherer Ebene." Diese Diskussionen können auch andere Führungskräfte einbeziehen, wenn weitere Klarstellungen oder Priorisierungen erforderlich sind. "Unser Vizepräsident für Kundenerlebnisse und Ingenieurwesen könnte betrachten, wie diese Technologie Teile unserer breiteren Geschäftspolitik unterstützt," sagte Masters. "Dieser zusammenhängende Ansatz hilft uns, die richtigen Ressourcen für das Projekt zu gewinnen." Ihre Plattform nutzen Fluggesellschaften speichern traditionell Kundendaten und Betriebsdaten in getrennten Systemen. Dieses fragmentierte Vorgehen bei der Datensammlung und -speicherung erschwert den Betrieb von quer durchgehenden Initiativen. Virgin war bestrebt, einen konsolidierten Ansatz für Unternehmensinformationen zu schaffen und hat seine Daten durch Databricks' Unity Catalog zusammengeführt. Masters sagte, dass dieser Ansatz es viel einfacher macht, Erkenntnisse zu gewinnen. "Wir können verschiedene Simulationen mit den Daten durchführen und verschiedene vorhersagende Modelle auf der Plattform laufen lassen, was uns wendig und flexibel macht," erklärte er. "Wenn es zu Störungen kommt, kann man Fragen stellen wie: 'Wie viele Anschlussfluggäste haben wir in diesem Flughafen? Was können wir für diese Anschlussfluggäste tun? Sind sie zeitlich eng für den Anschlussflug, oder werden sie pünktlich ankommen?'" Diese Erkenntnisse helfen dem Fluggesellschaftsbetrieb operativ, da die Organisation dynamisch reagieren und Teams am Boden entsprechend umstellen kann, um den Bedürfnissen der Passagiere gerecht zu werden. "Unsere Teams können auf die feinstmögliche Granularität eingehen, was an jedem Tag bei jedem Flug passiert," sagte Masters. "Man kann diese Einsichten in jeder gewünschten Dimension zusammenfassen, was für uns ziemlich revolutionär ist." Neugier fördern Der wichtigste Lehrgang, den Masters aus diesen Erfahrungen in Daten und KI gezogen hat, lautet: Digitale Führungskräfte sollten weniger Zeit damit verbringen, Technologie zu feilen, und mehr Zeit damit, das Geschäft zu verstehen. "Datenteams können in der Welt der Plattformen und Werkzeuge stecken bleiben," sagte Masters. "Doch es wird zunehmend der Fall, dass die Details der Werkzeuge oder das Bauen einer besseren Datenbank nicht mehr so wichtig sind. Daten landen heute automatisch auf den Plattformen und sind einfacher zu verbinden." Das Ergebnis dieser höheren Integration ist, dass Technologie weniger ein tägliches Anliegen für Datenleiter ist. "Stattdessen wird der Fokus darauf liegen, neugierig auf das Unternehmen zu sein und über die Möglichkeiten nachzudenken," sagte Masters. "Man kann viel von dem Geräusch entfernen und sich auf das Wesentliche konzentrieren. Man kann einen Großteil seiner Zeit damit verbringen, diese Prioritäten an die Teams weiterzugeben und ihre Neugier zu wecken." Insgesamt zeigt Masters' Ansatz, dass ein erfolgreicher Einsatz von KI in Unternehmen nicht nur von technologischer Kompetenz, sondern vor allem von einem klugen und strukturierten Management abhängt. Die Etablierung eines einheitlichen Ansatzes, das Fördern der Neugier und die Nutzung vorhandener Plattformen sind entscheidende Faktoren, um KI-Projekte langfristig erfolgreich zu gestalten. Virgin's Einsatz von Databricks unterstreicht die Notwendigkeit, flexible und integrierte Datenlösungen zu haben, um komplexe Geschäftsfragen schnell und effektiv zu beantworten.