Sie möchten also eine KI-Lösung entwickeln. Super. Aber vielleicht hat Ihnen niemand alles erzählt, bevor Sie angefangen haben. Als jemand, der tief in der KI-Entwicklung steckt, möchte ich Ihnen hier eine ehrlichere, weniger ausgefeilte Sicht auf die Entwicklung von KI-Lösungen geben. Lassen Sie uns einen Blick auf das werfen, was oft übersehen wird.
1. Das „Problem“ kommt vor der „Lösung“
Einer der größten Fehler bei der Bereitstellung von KI-Lösungen besteht darin, sich direkt in Modellierung, Technologie und ausgefallene Tools zu stürzen. Man greift auf einen raffinierten Algorithmus zurück oder liest über einen neuen LLM, und schon kann es losgehen. Doch das ist falsch.
Fragen Sie sich stattdessen zunächst, welches geschäftliche oder menschliche Problem Sie lösen. Welche Kennzahl verbessert sich? Welches Problem der Benutzer wird gelöst? In einem Blogbeitrag hieß es: „Ich habe technisch beeindruckende KI-Implementierungen erstellt, die keine echten Geschäftsprobleme gelöst haben.“
Wenn Sie dies überspringen, werden Ihre KI-Lösungen zwar cool wirken, aber das Ergebnis ist … nichts Sinnvolles.
2. Daten sind Ihre Achillesferse
Hier ist die nackte Wahrheit: KI-Lösungen sind nur so gut wie das, was man ihnen zuführt. Müll rein, Müll raus. Ein aktueller Artikel über häufige Fallstricke bei KI/ML-Projekten besagt, dass schlechte Datenqualität, fehlende Werte, Verzerrungen und unzureichende Infrastruktur über Erfolg oder Misserfolg des Projekts entscheiden.
Wenn Sie nicht frühzeitig Zeit in die Bereinigung, Prüfung und Wartung von Datenpipelines investieren, geraten Ihre KI-Lösungen ins Straucheln, wenn Sie es am wenigsten erwarten.
Tipp: Behandeln Sie Daten als etwas Erstklassiges und nicht nur als etwas, das Sie „später“ bearbeiten.
3. Produktion (Nicht nur „Funktioniert auf meinem Rechner“)
Sie können einen Prototyp oder ein Forschungsmodell erstellen, und es „funktioniert“. Doch die Serienreife einer KI-Lösung erfordert mehr. Von Latenz über Skalierbarkeit bis hin zu Ressourcenbeschränkungen sind diese real. In einem Artikel hieß es: „Die Integrationskomplexität vervielfacht sich, wenn Modelle in bestehende Produktionssysteme implementiert werden.“
Stellen Sie sich beim Entwerfen Ihrer KI-Lösungen folgende Fragen:
• Kann dies einer hohen Belastung standhalten
? • Sind die Infrastruktur und die Kosten überschaubar?
• Was passiert, wenn das Modell abdriftet oder sich die realen Daten ändern?
Wenn Sie nicht für die Produktion bauen, erhalten Sie am Ende ein schön gestaltetes Forschungsspielzeug und keine funktionierende KI-Lösung.
4. Einfachheit gewinnt häufiger als Fantasie
Die Welt der KI-Lösungen hat etwas an sich: Hochglanz-Frameworks, ausgefallene Agenten und Multi-Modell-Architekturen lenken vom einfachen Weg ab. Ich habe das bei meiner Arbeit festgestellt, und auch andere berichten davon.
Eine einfache, gut umgesetzte Lösung ist besser als überdimensionierte, instabile Systeme. Denken Sie also minimal und wartungsfreundlich. Ziel ist es, ein zuverlässiges, technisch anspruchsvolles Produkt zu liefern. 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, weil das Modell schlecht ist, sondern weil das Produkt schlecht ist. Ein Team entwickelte beispielsweise ein Tool zur Zusammenfassung von Besprechungsprotokollen (eine KI-Lösung) und dachte, die Länge der Zusammenfassung sei entscheidend. Es stellte sich jedoch heraus, dass die Benutzer nur Aktionspunkte wollten.
Wenn Sie nicht darüber nachdenken, wer die Lösung nutzt, wie sie genutzt wird und was den Nutzern wichtig ist, entwickeln Sie am Ende etwas, das nicht genutzt wird. Betrachten Sie die KI-Lösung daher als Teil eines größeren Produkts.
6. Ethik, Voreingenommenheit und Governance sind wichtig (ernsthaft)
Okay, das ist mehr als nur ein „Wohlfühl-Erlebnis“. Wenn Ihre KI-Lösungen Voreingenommenheit, Transparenz und Datenschutz ignorieren, fordern Sie Ärger heraus. Es gibt dokumentierte Fälle von Ungerechtigkeit, unerwarteten Schäden und der Ausgrenzung von Menschen.
Und es wird bald Regulierung geben. Integrieren Sie daher frühzeitig ethische Grundsätze, Verantwortlichkeit und Mechanismen zur Einbindung des Menschen. Ihre KI-Lösungen werden dadurch stärker und vertrauenswürdiger.
7. Es ist eine Reise, kein Sprint
Ihre erste KI-Lösung wird nicht perfekt sein. Der Übergang vom Prototyp zu einem zuverlässigen, wartbaren System dauert oft viel länger als erwartet. Denken Sie daran: Viele Teams erreichen 80 % ihrer Ziele schnell; die letzten 20 % dauern Monate.
Definieren Sie also die Erwartungen der Stakeholder: Sie bauen etwas, das lernt, sich weiterentwickelt und überwacht werden muss. Das ist 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 in Betrieb nehmen, werden Sie neue Arten von Schulden entdecken: Datenschulden, Modellschulden, Konfigurationsschulden und Ethikschulden. Diese häufen sich schnell an.
Zur Planwartung gehören daher die Versionierung von Modellen, die Überwachung von Abweichungen, die Verwaltung von Pipelines und die Aktualisierung mit neuen Daten. Ohne diese Maßnahmen verschlechtert sich die Leistung Ihrer Lösung mit der Zeit.
9. Team und Fähigkeiten sind wichtiger als Werkzeuge
Abschließend sei gesagt: Tools (Frameworks, Bibliotheken, SaaS) sind hilfreich. Was aber wirklich zählt, ist das Team und die funktionsübergreifende Integration. Jemand, der sich mit Geschäft, Infrastruktur, ML und Ethik auskennt, ist Ihnen besser als ein einzelner „Modell-Zauberer“.
Der Artikel „9 reale Probleme, die KI-Ingenieure heute lösen“ zeigt auf, dass Dinge wie Infrastrukturbeschränkungen, Integration von Altsystemen, Kostenoptimierung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften allesamt Soft Skills und Hard Skills erfordern.
Stellen Sie daher bei der Planung Ihrer KI-Lösungen ein Team mit unterschiedlichen Fähigkeiten zusammen. Verlassen Sie sich nicht zu sehr darauf, nur den richtigen Algorithmus zu finden.
Zusammenfassend
Wenn Sie als Ingenieur KI-Lösungen erstellen:
• Beginnen Sie mit echten Problemen, nicht mit Modellen
• Betrachten Sie Daten als Grundlage
• Planen Sie frühzeitig die Produktion
• Wählen Sie nach Möglichkeit Einfachheit
• Denken Sie an Produkt + UX, nicht nur an Code
• Integrieren Sie Ethik, Governance und Überwachung
• Erkennen Sie, dass dies ein langfristiges Spiel ist
• Planen Sie technische Schulden und Wartung ein
• Bauen Sie das richtige Team und funktionsübergreifende Fähigkeiten auf
Wenn Sie diese Punkte berücksichtigen, ist die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre KI-Lösungen Wirkung zeigen, deutlich höher und das Risiko eines unbemerkten Scheiterns geringer.
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