Häufige Problemursachen finden und beseitigen
Qualitätsmanagement in KI-Projekten
Der KI-Innovationswettbewerb hat einen Leitfaden veröffentlicht, der Unternehmen bei ihren KI-Projektierungen unterstützen soll. Der Leitfaden hilft KI-Entwicklern, Anwendungen auf Umsetzbarkeit zu überprüfen und Marktchancen, Gesetze sowie die Wirtschaftlichkeit im Blick zu halten. Dazu behandelt die Veröffentlichung Aspekte wie Datenschutz, Normen, Werkzeuge und Best Practices.
Die Begleitforschung des Innovationswettbewerbs ‚Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme‘ (KI-Innovationswettbewerb) hat einen Leitfaden für das Qualitätsmanagement bei der Entwicklung von KI-Lösungen und -Anwendungen veröffentlicht. Der Leitfaden soll eine Orientierungshilfe für KI-Entwickelnde bieten, um Anwendungen auf Umsetzbarkeit zu überprüfen. Anforderungen wie die Marktchancen oder die Erfüllung gesetzlicher Richtlinien stehen dabei ebenso im Fokus wie die Wirtschaftlichkeit des Entwicklungsprozesses selbst.
Problemursachen aufspüren und beseitigen
Mit dem jetzt veröffentlichten Leitfaden wird die Herausforderung adressiert, dass die Verbreitung von KI-Lösungen und -Anwendungen insgesamt noch hinter den Erwartungen und Prognosen aus den Vorjahren zurückbleibt. Ein Grund dafür ist, dass viele KI-Entwicklungsvorhaben zurzeit noch nicht zu marktfähigen Ergebnissen führen. Marktforschungsunternehmen haben ermittelt, dass lediglich die Hälfte aller KI-Projekte überhaupt den Schritt vom Prototyp zum marktfähigen Produkt oder Service schaffen, während 80 Prozent der Vorhaben abgebrochen werden, bevor ein Prototyp entwickelt werden konnte. Um das zu ändern, ist ein Qualitätsmanagement notwendig, das KI-Vorhaben über ihren gesamten Entwicklungszyklus begleitet sowie Faktoren, die maßgeblich zum Scheitern der Projekte beitragen, besser beherrschbar zu machen. Zu diesen Faktoren zählen unrealistische Erwartungen und organisatorische Randbedingungen wie gesetzliche Hürden oder technische Schwierigkeiten. Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
Fragenkatalog für die KI-Entwicklung
Der Leitfaden zeigt auf, wie das Qualitätsmanagement entlang der vier Lebensphasen von KI-Systemen – Charakterisierung, Design, Entwicklung und Betrieb – gestaltet werden kann. Dabei werden für jede Lebensphase Qualitätskriterien angeführt und mit Indikatoren unterlegt, anhand derer sich die Erfüllung der Kriterien nachverfolgen lässt. Damit KI-Entwickelnde die Qualitätsmanagementansätze in ihrem Projekt umsetzen können, werden die Kriterien in Form eines Fragekatalogs präsentiert. Weitere Unterstützung bietet der Leitfaden durch mit den Kriterien verknüpfte Lösungshilfen sowie Verweise auf Normen und Standards, etablierte Werkzeuge, Best Practices und sonstige Forschungsansätze. Der Leitfaden adressiert auch Aspekte des Qualitätsmanagements, für die bislang nur wenige oder noch unausgereifte Lösungshilfen bestehen. Zur Erstellung des Leitfadens wurde eine Literaturrecherche zu den Themen Qualität und Qualitätsbewertung von KI-Systemen sowie Interviews mit Fachleuten aus Wirtschaft und Forschung durchgeführt.
Der Leitfaden steht als kostenloser Download zur Verfügung.
Über den KI-Innovationswettbewerb:
Mit dem Innovationswettbewerb ‚Künstliche Intelligenz als Treiber fu?r volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme‘ will das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) einen Beitrag zur Umsetzung der KI-Strategie der Bundesregierung leisten. Ziel ist es, die Anwendung künstlicher Intelligenz in allen volkswirtschaftlich relevanten Wirtschafsbereichen voranzubringen, gerade in mittelständischen Unternehmen. Im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs werden 26 Verbundprojekte aus drei Förderaufrufen in den Bereichen Health Care, Produktion, Bauwesen, Handel, Smart Living und Quantencomputing sowie Bauwirtschaft, Finanzdienstleistungen, Datensouveränität, Umwelt, Landwirtschaft sowie Krisenmanagement und -prävention gefördert.
