Sie möchten also eine KI-Lösung entwickeln. Großartig! Aber vielleicht hat Ihnen vor dem Start niemand alles erklärt. Als jemand, der mitten in der KI-Entwicklung steckt, möchte ich Ihnen hier eine ehrlichere und weniger ausgefeilte Sicht auf die Erstellung von KI-Lösungen bieten. Schauen wir uns an, was oft verschwiegen wird.
1. Das „Problem“ kommt vor der „Lösung“
Einer der größten Fehler bei der Entwicklung von KI-Lösungen ist, sich direkt auf Modellierung, Technologie und ausgefeilte Tools zu konzentrieren. Man schnappt sich einen raffinierten Algorithmus oder liest über einen neuen LLM-Kurs und legt los. Doch das ist der falsche Weg.
Fragen Sie sich stattdessen zunächst, welches geschäftliche oder menschliche Problem Sie lösen wollen. Welche Kennzahl verbessert sich? Welches Problem der Nutzer wird behoben? In einem Blogbeitrag hieß es: „Ich habe technisch beeindruckende KI-Implementierungen entwickelt, die keine wirklichen Geschäftsprobleme gelöst haben.“
Wenn Sie diesen Schritt überspringen, werden sich Ihre KI-Lösungen zwar cool anfühlen, aber am Ende… nichts Sinnvolles bewirken.
2. Daten sind Ihre Achillesferse
Die ungeschminkte Wahrheit ist: KI-Lösungen sind nur so gut wie die Daten, die man ihnen zuführt. Was man hineingibt, kommt auch wieder heraus. Ein kürzlich erschienener Artikel über häufige Fallstricke von KI/ML-Projekten wies darauf hin, dass mangelhafte Datenqualität, fehlende Werte, Verzerrungen und unzureichende Infrastruktur über Erfolg oder Misserfolg entscheiden.
Wenn Sie nicht frühzeitig Zeit in die Bereinigung, Prüfung und Wartung von Datenpipelines investieren, werden Ihre KI-Lösungen dann versagen, wenn Sie es am wenigsten erwarten.
Tipp: Behandeln Sie Daten als etwas Erstklassiges, nicht nur als etwas, um das Sie sich „später“ kümmern.
3. Produktion (Nicht nur „Funktioniert auf meinem Rechner“)
Man kann einen Prototyp oder ein Forschungsmodell entwickeln, und es funktioniert. Doch die Produktivsetzung einer KI-Lösung erfordert mehr. Von Latenz über Skalierbarkeit bis hin zu Ressourcenbeschränkungen – diese Herausforderungen sind real. In einem Artikel hieß es: „Die Integrationskomplexität vervielfacht sich bei der Implementierung von Modellen in bestehende Produktionssysteme.“
Fragen Sie sich also bei der Entwicklung Ihrer KI-Lösungen:
• Hält das System einer hohen Belastung stand
? • Sind Infrastruktur und Kosten tragbar?
• Was passiert, wenn das Modell abweicht oder sich die realen Daten ändern?
Wer nicht für die Produktion entwickelt, erhält am Ende ein schön gestaltetes Forschungsspielzeug und keine funktionierende KI-Lösung.
4. Einfachheit siegt öfter als Schnickschnack
In der Welt der KI-Lösungen lenken glänzende neue Frameworks, ausgefeilte Agenten und Multi-Modell-Architekturen oft vom einfachen Weg ab. Das habe ich in meiner Arbeit festgestellt, und auch andere berichten davon.
Eine einfache, gut umgesetzte Lösung ist besser als überkomplizierte, instabile Systeme. Daher gilt: Minimalismus und Wartungsfreundlichkeit stehen an erster Stelle. Ziel ist es, etwas Zuverlässiges und technisch Ausgereiftes zu entwickeln. Fragen Sie sich bei der Entwicklung von KI-Lösungen: „Ist diese Komplexität wirklich notwendig?“
5. Produkt + UX = Erfolg (oder Misserfolg)
Hier ist etwas, das viele Ingenieure überrascht: Manchmal scheitert eine KI-Lösung nicht am Modell selbst, sondern am dazugehörigen Produkt. Ein Team entwickelte beispielsweise ein Tool zur Zusammenfassung von Besprechungsprotokollen (eine KI-Lösung) und hielt die Länge der Zusammenfassung für entscheidend. Es stellte sich jedoch heraus, dass die Nutzer lediglich konkrete Handlungsempfehlungen wünschten.
Wenn Sie nicht darüber nachdenken, wer es nutzt, wie es genutzt wird und was den Nutzern wichtig ist, entwickeln Sie am Ende etwas, das ungenutzt bleibt. Betrachten Sie die KI-Lösung daher als einen Teil eines größeren Produkts.
6. Ethik, Voreingenommenheit und Unternehmensführung sind wichtig (und zwar im Ernst)
Okay, das ist mehr als nur ein gutes Gefühl. Wenn Ihre KI-Lösungen Voreingenommenheit, Transparenz und Datenschutz ignorieren, riskieren Sie Probleme. Es gibt dokumentierte Fälle von Ungerechtigkeit, unerwarteten Schäden und dem Ausschluss von Menschen.
Und die Regulierung wird in Kürze erfolgen. Daher: Integrieren Sie Ethik, Verantwortlichkeit und Mechanismen zur Einbindung des Menschen frühzeitig. Ihre KI-Lösungen werden dadurch robuster und vertrauenswürdiger.
7. Es ist eine Reise, kein Sprint
Ihre erste KI-Lösung wird nicht perfekt sein. Der Weg vom Prototyp zu einem zuverlässigen, wartungsfreundlichen System dauert oft viel länger als erwartet. Denken Sie daran: Viele Teams erreichen 80 % ihrer Ziele schnell; die restlichen 20 % benötigen Monate.
Klären Sie daher die Erwartungen der Beteiligten: Sie entwickeln etwas, das lernt, sich weiterentwickelt und überwacht werden muss. Das ist völlig in Ordnung. Es ist besser, von Anfang an transparent zu sein, als später überrascht zu werden.
8. Wartbarkeit und technische Schulden sind real
Wenn Sie Ihre KI-Lösung live schalten, werden Sie neue Arten von Schulden entdecken: Datenschulden, Modellschulden, Konfigurationsschulden und ethische Schulden. Diese häufen sich schnell an.
Die Planwartung umfasst daher die Versionierung von Modellen, die Überwachung von Abweichungen, die Verwaltung von Datenpipelines und die Aktualisierung mit neuen Daten. Ohne diese Maßnahmen verschlechtert sich die Leistungsfähigkeit Ihrer Lösung mit der Zeit.
9. Team und Fähigkeiten sind wichtiger als Werkzeuge
Abschließend noch eine wichtige Erkenntnis: Tools (Frameworks, Bibliotheken, SaaS) sind hilfreich. Entscheidend ist jedoch das Team und die funktionsübergreifende Integration. Jemand, der sich mit Business, Infrastruktur, Machine Learning und Ethik auskennt, ist Ihnen deutlich besser behilflich als ein einzelner „Modell-Experte“.
Der Artikel „9 Probleme aus der Praxis, die KI-Ingenieure heute lösen“ zeigt auf, wie Dinge wie Infrastrukturbeschränkungen, die Integration von Altsystemen, Kostenoptimierung und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sowohl Soft Skills als auch Hard Skills erfordern.
Wenn Sie also Ihre KI-Lösungen planen, stellen Sie ein Team mit vielfältigen Kompetenzen zusammen. Verlassen Sie sich nicht zu sehr darauf, einfach nur „den richtigen Algorithmus zu finden“.
Zusammenfassung
Wenn Sie als Ingenieur KI-Lösungen entwickeln:
• Beginnen Sie mit realen Problemen, nicht mit Modellen.
• Daten bilden die Grundlage.
• Produktdesign frühzeitig
• Wenn möglich, Einfachheit wählen.
• Produkt und UX im Blick haben, nicht nur Code.
• Ethik, Governance und Monitoring integrieren
. • Langfristiges Projekt anerkennen.
• Technische Schulden und Wartung einplanen.
• Das richtige Team und funktionsübergreifende Kompetenzen aufbauen.
Wenn Sie dies berücksichtigen, haben Ihre KI-Lösungen eine deutlich höhere Chance, Wirkung zu erzielen, und ein geringeres Risiko, still und leise zu scheitern.
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