In dieser Homeoffice-Episode 🏠🎙️ wird’s kritisch, konkret und ziemlich alltagsnah: In Folge 2 meiner Mini-Serie „Wenn Digitalisierung scheitert“ geht es um ein Thema, das aktuell in aller Munde ist, aber in der Praxis längst nicht immer funktioniert: KI. Zwischen großen Versprechen, starken Demos und glänzenden PowerPoint-Folien wird oft so getan, als könnten Algorithmen fast jedes Problem besser lösen als Menschen. Die Realität sieht oft anders aus. 🤖⚠️

Viele KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie selbst, sondern an schlechter Datenbasis, fehlender Governance, überzogenen Erwartungen und Prozessen, die schon ohne KI kaum sauber laufen. Genau darum geht es in dieser Folge: Warum KI-Initiativen trotz hoher Investitionen im Alltag versanden, warum aus Gamechangern schnell teure Experimente werden und was CIOs, CDOs und andere Entscheider daraus lernen sollten. 💶📉

Ich schaue auf prominente Beispiele wie IBM Watson Health, fehleranfällige Predictive-Maintenance-Ansätze oder Recruiting-Systeme mit problematischem Bias. Das Muster dahinter ist oft gleich: starke Vision, schwache Datengrundlage und am Ende schlägt die Realität jedes Laborergebnis. 📊🩺🏭

Am Ende bekommst du 5 zentrale Prüffragen für jedes KI-Projekt: Woher kommen die Daten? Wer verantwortet ihre Qualität? Wie werden Fehler korrigiert? Wie erklärbar sind die Ergebnisse? Und was passiert eigentlich ohne KI? Denn KI ist kein Zaubertrick. Sie ist ein Organisationsprojekt und ohne Struktur beschleunigt sie vor allem eines: bestehende Probleme. 🔍🧠