Künstliche Intelligenz ist überall: Von visionären Zukunftsbildern bis zu produktiven AI Agents. Doch viele Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an mangelhafter Datenqualität, fehlendem Datenmanagement und überhastetem Vorgehen.
In diesem Beitrag erfahren Sie,
- welche Fallstricke lauern,
- wie man mit den „5 Stufen der Komplexität“ den richtigen Einstieg findet,
- warum eine Cloud Data Plattform die Basis für nachhaltigen Erfolg ist,
- und wie CANCOM Austria konkret helfen kann, AI-Projekte erfolgreich umzusetzen.
Die typischen Fallstricke bei AI-Projekten
Aktionismus statt Strategie
Viele Unternehmen stehen unter massivem Innovationsdruck. Die Folge: KI wird eingeführt, ohne klare Zielsetzung. Lösungen werden auf Probleme „draufgeworfen“ – statt mit sauber definierten Use Cases Mehrwert zu schaffen.
Mangelndes Datenmanagement
Ohne saubere, strukturierte und aktuelle Daten bleibt jede KI-Initiative Stückwerk. KI ist kein Wundermittel, das schlechte Daten automatisch „repariert“. Datenqualität und Datenhaltung sind die Basis für sinnvolle Ergebnisse.
Fehlende Use-Case-Orientierung
Erfolgreiche Unternehmen starten klein, mit klaren Anwendungsfällen. Schritt für Schritt werden Datenreife, Systeme und Prozesse aufgebaut – und so nachhaltige Ergebnisse erzielt.
Die 5 Stufen der Komplexität von AI-Projekten
Nicht jeder Use Case ist gleich. Umso wichtiger ist es, den Komplexitätsgrad von Anfang an richtig einzuschätzen. Die folgenden Stufen helfen bei der Orientierung:
- Einfache Aufgaben – Ein Chatbot ohne RAG (Retrieval Augmented Generation), z. B. „Hilf mir, eine Mail zu schreiben!“
- Statische Datenquelle – Ein Chatbot mit RAG auf eine fixe Datenbasis, z. B. „Was muss ich bei Schichtende beachten?“
- Dynamische Datenquelle – Ein Chatbot mit Zugriff auf laufend aktualisierte Daten, z. B. „Zeige mir die heute eingegangenen Aufträge!“
- Datendrehscheibe – Ein Chatbot mit Anbindung an zentrale Plattformen wie Microsoft Fabric, z. B. „Wie war die Auslastung in D und CH im Q2, und wie korreliert sie mit dem DB pro Standort?“
- Datendrehscheibe + Machine Learning – Der Schritt zu Prognosen und Optimierung, z. B. „Welche Anlagen unserer Kunden zeigen in den nächsten 3 Monaten ein erhöhtes Störungsrisiko? Sortiere nach Deckungsbeitrag pro Monat.“
Mit dieser Methodik lässt sich von Beginn an einschätzen, wie hoch die Anforderungen an Daten, Systeme und Organisation sind – und welche Roadmap zum Erfolg führt.
Cloud Data Plattform als Fundament
Ohne moderne Datenplattform bleiben KI-Projekte Insellösungen. Mit einer Cloud Data Plattform lassen sich Daten aus unterschiedlichen Abteilungen, Formaten und Quellen zentral zusammenführen, inkrementell veredeln und für Reporting, Machine Learning oder LLMs (Large Language Models) bereitstellen.
Vorteile auf einen Blick:
- Keine hohen Anfangsinvestitionen – Cloud-Lösungen skalieren je nach Bedarf.
- Zentrale Datenbasis – Alle Daten an einem Ort, stets aktuell und konsistent.
- Zukunftssicherheit – Flexible Nutzung für klassische BI, Predictive Analytics oder generative KI.
Wie CANCOM Austria Unternehmen begleiten
Viele Unternehmen wissen: Ohne Partner mit Erfahrung ist der Weg von der Idee zur produktiven KI-Lösung steinig. CANCOM Austria bietet hier Unterstützung aus einer Hand:
- Use-Case-Ideation – Wir helfen, die richtigen Anwendungsfälle zu identifizieren.
- Konzeptionierung – Fachliche und technische Architekturplanung.
- Implementierung & Rollout – Von Pilot bis Produktivbetrieb.
- Betrieb & Support – Langfristige Begleitung und Weiterentwicklung.
Das CANCOM-Team kombiniert technische Expertise mit Projekterfahrung und Branchenwissen und begleitet Kunden Schritt für Schritt bei der Einführung von KI.
Fazit
KI kann viel – aber keine schlechten Daten retten. Erfolgreiche Projekte basieren auf einer klaren Strategie, sauberen Daten und einer schrittweisen Steigerung der Komplexität. Mit einer Cloud Data Plattform und einem erfahrenen Partner wie CANCOM Austria gelingt der Weg von der Vision zum echten Business-Mehrwert.
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