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Ein AI Proof of Concept (AI PoC) ist ein kurzes Projekt, das in der Regel vier bis sechs Wochen dauert und vor der vollständigen Implementierung testet, ob eine KI-Lösung technisch machbar ist und einen messbaren Geschäftswert bietet.
Indem Unternehmen mit einem gezielten Machbarkeitsnachweis beginnen, können sie Annahmen validieren und kostspielige Fehltritte vermeiden.
Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:
Also, was genau ist ein KI-Proof of Concept und warum fangen Unternehmen hier an? Lassen Sie uns das aufschlüsseln.
Ein AI Proof of Concept (AI PoC) umfasst in der Regel vier Kernschritte:
Im Gegensatz zu Piloten oder Prototypen ist ein KI-PoC nicht für die Produktion konzipiert. Sein Zweck besteht darin, Annahmen zu validieren und Unsicherheiten zu verringern, bevor in größere Programme investiert wird.
Beispiel: Ein Finanzdienstleistungsunternehmen führte einen KI-PoC durch, um Betrug bei historischen Transaktionen aufzudecken. In realen Anwendungen haben Banken einen gemeldet Reduzierung der Betrugsverluste um 60% mit KI-Systemen.
Industriestandards: Organisationen richten POCs häufig nach anerkannten Frameworks aus, wie z. B. NIST KI-Risikomanagement-Framework oder ISO/IEC-KI-Normen, um Regierungsführung, Fairness und Transparenz von Anfang an sicherzustellen.
Jetzt, wo wir wissen, was ein KI-PoC ist, fragst du dich vielleicht: Wie unterscheidet er sich von einem Prototyp oder einem Pilotprojekt?
Die Bedingungen“Machbarkeitsnachweis“,“Prototyp“, und“Pilot„werden oft synonym verwendet, aber in der Praxis dienen sie deutlich unterschiedlichen Zwecken. Das Verständnis der Unterschiede hilft Führungskräften, die richtigen Erwartungen zu wecken und vergeudete Mühe zu vermeiden.
In der folgenden Tabelle werden Zweck, Umfang, Dauer, Output und Risikoniveau eines AI Proof of Concept (AI PoC), eines Prototyps und eines Pilotprojekts verglichen, um die wichtigsten Unterschiede aufzuzeigen.
Also
- KI PoC → Validiert die Machbarkeit in 4—6 Wochen.
- Prototyp → Zeigt frühes Design oder eingeschränkte Funktionalität.
- Pilot → Testet eine fast endgültige Lösung in Live-Umgebungen.
Bewertungskriterien für POCs, wie Genauigkeitsschwellenwerte oder Leistungsbenchmarks, orientieren sich häufig an Branchenforschungen, z. B. Intel AI PoC-Whitepaper, in dem strukturierte Validierungsansätze beschrieben werden.
Wichtiger Imbiss:
Indem Unternehmen diese Unterschiede erkennen, können sie in der richtigen Phase ihrer KI-Reise den richtigen Ansatz wählen.
Es ist hilfreich, die Unterschiede zu verstehen, aber warum sollten Unternehmen überhaupt einen KI-PoC durchführen? Welche wirklichen Vorteile bietet es?
Ein unternehmensfähiger KI-Proof of Concept (AI PoC) bietet mehr als eine technische Demonstration. Es handelt sich um einen strukturierten Prozess, der die Machbarkeit validiert, die Skalierbarkeit gewährleistet und in kurzer Zeit einen messbaren Geschäftswert liefert.
Indem sowohl die technologische als auch die organisatorische Bereitschaft berücksichtigt wird, wird eine solide Grundlage für die langfristige Einführung von KI geschaffen.
Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:
Beispiel: Ein Krankenhaus führte ein unternehmensfähiges KI-PoC zur Zusammenfassung von Krankenakten durch. Experimentelle Studien zeigen, dass moderne klinische Zusammenfassungssysteme eine hohe Kohärenz und Genauigkeit erreichen, die mit denen von Zusammenfassungen am Menschen vergleichbar ist.
Wichtiger Imbiss: Ein KI-PoC für Unternehmen bietet einen funktionalen Kern und eine datengestützte Roadmap, die Unternehmen dabei unterstützt, von riskanten Mandaten zur sicheren Umsetzung überzugehen.
Viele KI-Proofs of Concept (AI POCs) bieten keinen dauerhaften Wert, weil sie wichtige Faktoren wie Unternehmensführung, Infrastrukturdesign oder Abstimmung der Interessengruppen übersehen. Ohne klare Bewertungskriterien geraten die meisten POCs jedoch ins Stocken, bevor sie die Einführung von KI in Unternehmen erreichen.
Zu den häufigsten Fallstricken gehören:
Beispiel: Ein Logistikunternehmen testete einen KI-PoC zur Routenoptimierung, zog jedoch keine regionsübergreifende Datenintegration in Betracht. Das Ergebnis war ein vielversprechendes Modell, das nicht skaliert werden konnte. Durch eine frühzeitige Behandlung von Integration und Regierungsführung hätte dieses Problem vermieden werden können.
Wichtiger Imbiss: Um diese Fallstricke zu vermeiden, sollten Sie einen KI-PoC nicht als schnelle Demo betrachten, sondern als ersten Schritt auf dem Weg zu KI in Unternehmen.
Wenn die Fallstricke klar sind, lautet die nächste logische Frage: Welche Best Practices tragen dazu bei, dass ein KI-PoC erfolgreich ist?
Um einen AI Proof of Concept (AI PoC) erfolgreich durchzuführen, ist mehr erforderlich, als nur einen Algorithmus zu testen. Es beinhaltet eine sorgfältige Planung, Zusammenarbeit und strukturierte Bewertung.
Die Befolgung von Best Practices hilft Unternehmen dabei, Risiken zu reduzieren, schnell einen Mehrwert nachzuweisen und die Grundlage für eine langfristige Einführung zu schaffen.
Zu den bewährten Methoden gehören:
Beispiel: Eine Bank, die einen KI-PoC zur Betrugserkennung einsetzte, definierte Erfolg als Erfolg, wenn bei historischen Transaktionen eine Erkennungsgenauigkeit von mindestens 90% erreicht wurde, ohne die Zahl der Fehlalarme zu erhöhen. Diese Klarheit trug dazu bei, die Zustimmung des Vorstands zur Skalierung der Lösung zu erhalten.
Wichtiger Imbiss: Erfolgreiche POCs finden ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Strenge. Sie dienen nicht nur dazu, die Machbarkeit zu testen, sondern die Organisation auch auf die Einführung in großem Maßstab vorzubereiten.
Best Practices sind wertvoll, aber wie setzt Axiom diese Prinzipien in einen wiederholbaren Prozess um, der für Unternehmen funktioniert?
Axiom ist ein strukturierter sechswöchiger Festpreisprozess entwickelt, um Führungskräften im Ingenieurwesen Vertrauen in ihre KI-Initiativen zu geben. Im Gegensatz zu Ad-hoc-Experimenten ist es vom ersten Tag an produktionsbereit, um Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Geschäftsausrichtung ohne unerwartete Kosten oder Verzögerungen sicherzustellen.
Das Framework ist in drei klare Phasen mit jeweils definierten Ergebnissen unterteilt:
Die folgende Tabelle zeigt, wie sich der unternehmenstaugliche KI-PoC von Axiom von generischen Ansätzen unterscheidet, und zeigt, warum er schnellere und zuverlässigere Ergebnisse liefert.
Wichtigste Ergebnisse von Axiom:
Beispiel: Ein Versicherer testete mithilfe von Axiom, ob KI die Schadenbearbeitung automatisieren kann. Innerhalb von sechs Wochen validierten sie die Genauigkeitsziele, integrierten Compliance-Prüfungen und erhielten eine Roadmap für die abteilungsübergreifende Skalierung der Lösung.
Wichtiger Imbiss: Axiom wandelt ein KI-Mandat mit hohem Risiko in einen strukturierten, unternehmenstauglichen Machbarkeitsnachweis um, der Klarheit, Vertrauen und einen messbaren ROI bietet. Durch die Integration von Governance-Standards und Praktiken zur Risikominderung werden Skalierbarkeit, Wartbarkeit und schnellere Ergebnisse der digitalen Transformation gewährleistet.
KI-Initiativen scheitern oft, weil sie ohne klare Validierung beginnen, was zu unnötigen Risiken und technischen Schulden führt. Ein unternehmensfähiger KI-Proof of Concept (AI PoC) ändert das.
Durch die Kombination strukturierter Machbarkeitstests mit Skalierbarkeit und Wartbarkeit können Unternehmen von Unsicherheiten zu sicheren, datengestützten Entscheidungen übergehen.
Axiom liefert dies in sechs Wochen. Es bietet einen funktionalen Kern, einen Machbarkeitsbericht und eine Roadmap für die Skalierung und gibt technischen Führungskräften das Vertrauen, entschlossen zu handeln.
Sind Sie bereit, vom Mandat zu messbaren Ergebnissen überzugehen? Lassen Sie uns Ihre Mission ausloten und erstellen Sie gemeinsam einen KI-PoC, der für Unternehmen geeignet ist.
Ein AI Proof of Concept (AI PoC) ist ein kurzfristiges Projekt, in der Regel vier bis sechs Wochen, mit dem getestet werden soll, ob eine KI-Lösung technisch machbar ist und einen messbaren Geschäftswert bietet.
Der KI-PoC-Prozess umfasst in der Regel drei Phasen: Definition des Geschäftsszenarios und der Erfolgskennzahlen, Aufbau und Testen eines Prototyps mit realen Daten und Validierung der Ergebnisse anhand vordefinierter Kriterien, bevor eine Roadmap für die Skalierung erstellt wird.
Axiom ist ein für Unternehmen geeignetes KI-PoC-Framework. Es wird in sechs Wochen in drei Phasen bereitgestellt und ist auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Risikominderung ausgelegt. Es liefert einen validierten Prototyp und eine klare Roadmap für die vollständige Bereitstellung.
Die meisten KI-PoCs laufen vier bis sechs Wochen. Dieser Zeitrahmen bietet ausreichend Zeit, um die Machbarkeit zu testen, die Datenqualität zu validieren und den Erfolg anhand definierter Geschäftsergebnisse zu messen.
Zu den typischen Ergebnissen gehören ein Machbarkeitsbericht, ein funktionierender Prototyp, definierte Erfolgskennzahlen und eine Roadmap, in der beschrieben wird, wie die Lösung in Pilotprojekten und in die Produktion umgesetzt werden kann.
Ein KI-PoC testet Machbarkeit und Wert in einem kurzen Zeitrahmen. Ein MVP (Minimum Viable Product) liefert ein brauchbares Produkt mit ausreichend Funktionen für Anfänger, das darauf ausgelegt ist, Feedback zu sammeln und die Weiterentwicklung zu steuern.
Zu den häufigsten Gründen gehören schlechte Datenqualität, undefinierte Erfolgskennzahlen und eine mangelnde Abstimmung der Interessengruppen. Unternehmenstaugliche Ansätze mildern diese Probleme, indem sie Governance einbetten, Skalierbarkeit sicherstellen und die funktionsübergreifende Einbindung fördern.
Die Skalierung beinhaltet die Validierung der Ergebnisse anhand realer Daten, die Sicherstellung der Bereitschaft der Infrastruktur und die Anpassung an Unternehmensstandards, um Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten. Eine klare Roadmap aus der PoC-Phase ist entscheidend für einen reibungslosen Übergang.
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Alexandra Mendes ist Senior Growth Specialist bei Imaginary Cloud und verfügt über mehr als 3 Jahre Erfahrung in der Erstellung von Texten über Softwareentwicklung, KI und digitale Transformation. Nach Abschluss eines Frontend-Entwicklungskurses erwarb Alexandra einige praktische Programmierkenntnisse und arbeitet nun eng mit technischen Teams zusammen. Alexandra ist begeistert davon, wie neue Technologien Wirtschaft und Gesellschaft prägen. Sie liebt es, komplexe Themen in klare, hilfreiche Inhalte für Entscheidungsträger umzuwandeln.
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