Die meisten gescheiterten KI-Projekte sind nicht am Bauen gescheitert – sondern an der Auswahl. Teams wählen die spektakulärste Idee statt der mit dem klarsten Nutzen, und drei Monate später haben sie eine Demo, die niemand nutzt.
Hier ist das Raster, das wir in jedem Discovery-Sprint nutzen, um genau das zu vermeiden.
Bewerten Sie jede Idee auf zwei Achsen
Wert: Wie viel Zeit oder Geld spart das, oder wie viel Umsatz schützt es? Werden Sie konkret – Stunden pro Woche, Kosten pro Vorgang, Tickets pro Tag.
Machbarkeit: Sind die Daten verfügbar und sauber genug? Ist die Aufgabe klar definiert? Was ist das Risiko, wenn das Modell falsch liegt? Eine wertvolle Idee mit schlechter Datenreife ist nicht Ihr erstes Projekt.
Starten Sie dort, wo die Arbeit repetitiv und textlastig ist
LLMs glänzen bei repetitiver Wissensarbeit: lesen, entwerfen, klassifizieren, extrahieren, zusammenfassen. Ist eine Aufgabe hochvolumig, regelartig und textbasiert, ist sie ein starker Kandidat.
Vermeiden Sie für ein erstes Projekt alles, was perfekte Genauigkeit ohne Menschen im Prozess braucht oder wo Fehler teuer und schwer zu erkennen sind.
Wählen Sie eins, beweisen Sie es, dann skalieren Sie
Ihr erster Pilot sollte klein genug sein, um in Wochen live zu gehen, und wichtig genug, dass Erfolg offensichtlich ist. Der Schwung aus einem sichtbaren Erfolg schaltet Budget und Vertrauen für den Rest der Roadmap frei.
Das ist das ganze Spiel: gut wählen, beweisen, verzinsen.