Warum die meisten KI-Projekte an der Überwachung scheitern
Ein typisches Szenario: Das KI-System läuft, die ersten Ergebnisse sehen vielversprechend aus. Doch nach einigen Wochen stellen sich Fragen ein. Läuft das System noch so gut wie am Anfang? Wo genau liegen die Schwachstellen?
"Viele Teams konzentrieren sich auf die Entwicklung der KI, vergessen aber völlig das Monitoring. Das ist, als würde man ein Auto bauen und dann ohne Tachometer fahren."
Das Problem ist nicht mangelnde Kompetenz. Oft fehlt einfach die Erfahrung, welche Metriken wirklich wichtig sind und wie man sie richtig interpretiert. Manche Kennzahlen sehen auf den ersten Blick schlecht aus, sind aber völlig normal. Andere scheinen harmlos, deuten aber auf ernsthafte Probleme hin.
Wir arbeiten deshalb nicht nur mit technischen Lösungen, sondern auch mit Schulungen und Beratung. So entwickeln Teams ein Gespür dafür, was normal ist und wann gehandelt werden muss.
