Effiziente Pflege eines KI-Modell-Backlogs im Unternehmen — Überblick

In der heutigen Unternehmenslandschaft spielt die künstliche Intelligenz (KI) eine zunehmend zentrale Rolle. Um nachhaltig von KI-Lösungen zu profitieren, ist es essenziell, die Verwaltung und Skalierung der eingesetzten Modelle effizient zu gestalten. Ein wichtiger Aspekt dabei ist das Pflegen eines Modell-Backlogs. Eine strukturierte und aktuelle Liste der eingesetzten und geplanten KI-Modelle kann im Unternehmen massgeblich zur Optimierung der Ressourcen und zur Steigerung der Gesamteffizienz beitragen. Doch hierbei können Fehler auftreten, die es zu vermeiden gilt.

Typische Fehler und deren Korrektur

Unvollständige Dokumentation

Ein häufiges Problem ist die unzureichende Dokumentation der Modelle im Backlog. Dies führt zu Verwirrung über den Status quo und die geplanten Einsatzszenarien. Korrektur: Standardisierte Vorlagen zur Dokumentation schaffen, die wesentliche Informationen wie Modellname, Version, Einsatzbereich und Wartungsstatus enthalten. Regelmässige Überprüfungen der Einträge sollten ebenfalls etabliert werden, um die Aktualität sicherzustellen.

Prioritäten im Backlog ignorieren

Ein weiterer häufiger Fehler ist die Missachtung der Priorisierung innerhalb des Backlogs. Dies kann dazu führen, dass wichtige Modelle vernachlässigt werden, während weniger dringliche bevorzugt behandelt werden. Korrektur: Ein klares Bewertungssystem einführen, das die Geschäftsziele reflektiert. Modelle sollten danach priorisiert werden, wie sie die Unternehmensziele unterstützen. Ein regelmässiges Treffen zur Neubewertung und Anpassung der Prioritäten kann ebenfalls hilfreich sein.

Mangelnde Einbindung von Stakeholdern

Wird der Backlog isoliert von den Hauptansprechpartnern gepflegt, kann dies dazu führen, dass wichtige Anforderungen übersehen werden. Korrektur: Einbindung relevanter Stakeholder in den Pflegeprozess des Modell-Backlogs sicherstellen. Dies kann durch regelmässige Meetings oder durch feste Kommunikationskanäle erreicht werden, in denen Anforderungen und Feedback kontinuierlich ausgetauscht werden.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Tag 1–5: Beginnen Sie mit der Erstellung oder Überarbeitung bestehender Dokumentationsvorlagen. Führen Sie dabei Workshops durch, um die Anforderungen aller beteiligten Abteilungen zu erfassen und sicherzustellen, dass alle relevanten Informationen erfasst werden.

Tag 6–10: Implementieren Sie ein Bewertungssystem zur Priorisierung der Modelle im Backlog. Stellen Sie sicher, dass dieses System von strategischen Unternehmenszielen abgeleitet ist. Testen Sie das System für bestehende Modelle, um Schwächen frühzeitig zu erkennen.

Tag 11–20: Planen und führen Sie ein Workshop mit allen relevanten Stakeholdern durch, um deren Anforderungen an den Modell-Backlog zu sammeln. Entwickeln Sie einen klaren Kommunikationsplan, um einen kontinuierlichen Austausch sicherzustellen.

Tag 21–30: Führen Sie eine vollständige Überprüfung des Modell-Backlogs anhand der neuen Dokumentationsstandards und des Priorisierungssystems durch. Beginnen Sie mit der kontinuierlichen Pflege des Backlogs durch wöchentliche Aktualisierungen und Prüfungen.

Durch eine strukturierte Herangehensweise an das Pflegen des Modell-Backlogs kann die Effizienz eines Unternehmens im Umgang mit KI deutlich gesteigert werden, wobei eine solide Basis für zukünftige Skalierungen geschaffen wird.