Taktische Schritte für einen erfolgreichen GenAI PoC

Proof-of-Concept-Projekte (PoC) sind das Testfeld für neue Technologien, und Generative KI (GenAI) bildet da keine Ausnahme. Was bedeutet Erfolg für einen GenAI-PoC wirklich? Einfach ausgedrückt: Ein erfolgreicher PoC ist ein PoC, der nahtlos in die Produktion übergeht. Das Problem: Aufgrund der Neuheit der Technologie und ihrer rasanten Entwicklung konzentrieren sich die meisten GenAI-PoCs primär auf die technische Machbarkeit und Kennzahlen wie Genauigkeit und Trefferquote. Dieser enge Fokus ist einer der Hauptgründe für das Scheitern von PoCs. McKinsey Umfrage Die Studie ergab, dass ein Viertel der Befragten zwar an der Genauigkeit zweifelte, viele jedoch ebenso große Probleme mit Sicherheit, Erklärbarkeit, dem Management geistigen Eigentums (IP) und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften hatten. Hinzu kommen häufige Probleme wie schlechte Datenqualität, Skalierbarkeitsgrenzen und Integrationsschwierigkeiten, und es ist leicht zu verstehen, warum so viele GenAI-PoCs scheitern.

Jenseits des Hypes: Die Realität der GenAI-PoCs

GenAI-Einführung Die Zahl der PoCs nimmt deutlich zu, die tatsächliche Erfolgsquote bleibt jedoch unklar. Berichte liefern unterschiedliche Statistiken:

• Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2025 mindestens 30 % der GenAI-Projekte nach der PoC-Phase abgebrochen werden, was bedeutet, dass 70 % in die Produktion übergehen könnten.
• Eine Studie von Avanade (zitiert in RTInsights) stellte fest, dass 41 % der GenAI-Projekte in der PoC-Phase stecken bleiben.
• Deloittes Januar 2025 Der Stand der GenAI im Unternehmen Der Bericht schätzt, dass nur 10–30 % der PoCs für die Produktion skalierbar sind.
• Eine Studie von IDC (zitiert in CIO.com) ergab, dass im Durchschnitt nur 5 von 37 PoCs (13 %) in die Produktion gelangen.

Die tatsächliche Erfolgsquote liegt mit Schätzungen zwischen 10 % und 70 % eher im unteren Bereich. Dies verdeutlicht, dass viele Unternehmen Schwierigkeiten haben, PoCs mit einem klaren Skalierungspfad zu konzipieren. Die niedrige Erfolgsquote kann Ressourcen verbrauchen, die Begeisterung dämpfen und Innovationen blockieren. Dies führt zu einer sogenannten „PoC-Müdigkeit“, bei der Teams das Gefühl haben, in Pilotprojekten festzustecken, die nie in die Produktion gelangen.

Über vergebliche Anstrengungen hinaus

GenAI befindet sich noch in der Anfangsphase seines Einführungszyklus, ähnlich wie Cloud Computing und traditionelle KI zuvor. Cloud Computing benötigte 15 bis 18 Jahre, um sich flächendeckend durchzusetzen, während traditionelle KI 8 bis 10 Jahre benötigte und weiterhin wächst. Historisch gesehen folgte die KI-Einführung einem Boom-Bust-Zyklus: Die anfängliche Begeisterung führte zu überzogenen Erwartungen, gefolgt von einer Verlangsamung bei auftretenden Herausforderungen, bevor sie sich schließlich im Mainstream stabilisierte. Wenn die Geschichte ein Anhaltspunkt ist, wird die GenAI-Einführung ihre eigenen Höhen und Tiefen haben.

Um diesen Zyklus effektiv zu meistern, müssen Unternehmen sicherstellen, dass jeder PoC skalierbar konzipiert ist und häufige Fallstricke, die zu vergeblichen Anstrengungen führen, vermieden werden. Führende Technologie- und Beratungsunternehmen haben diese Herausforderungen erkannt und strukturierte Frameworks entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen, über das Experimentieren hinauszugehen und ihre GenAI-Initiativen erfolgreich zu skalieren.

Das Ziel dieses Artikels besteht darin, diese Rahmenbedingungen und strategischen Bemühungen zu ergänzen, indem praktische, taktische Schritte skizziert werden, die die Wahrscheinlichkeit erheblich erhöhen können, dass ein GenAI PoC vom Testen zur tatsächlichen Wirkung gelangt.

Wichtige taktische Schritte für einen erfolgreichen GenAI PoC

1. Wählen Sie einen Anwendungsfall mit Blick auf die Produktion

Wählen Sie zunächst einen Anwendungsfall mit einem klaren Produktionspfad. Dies bedeutet nicht, dass Sie eine umfassende, unternehmensweite GenAI-Readiness-Bewertung durchführen müssen. Bewerten Sie stattdessen jeden Anwendungsfall individuell anhand von Faktoren wie Datenqualität, Skalierbarkeit und Integrationsanforderungen und priorisieren Sie diejenigen, die die höchste Produktionswahrscheinlichkeit haben.

Bei der Auswahl des richtigen Anwendungsfalls sollten Sie noch einige weitere wichtige Fragen berücksichtigen:

• Ist mein PoC mit den langfristigen Geschäftszielen vereinbar?
• Können die erforderlichen Daten rechtmäßig abgerufen und verwendet werden?
• Gibt es klare Risiken, die eine Skalierung verhindern?

2. Definieren und vereinbaren Sie Erfolgsmetriken vor dem Start

Einer der Hauptgründe für das Scheitern von PoCs ist das Fehlen klar definierter Erfolgsmessgrößen. Ohne eine klare Abstimmung der Ziele und ROI-Erwartungen kann es selbst technisch fundierte PoCs schwerfallen, die Zustimmung zur Produktion zu gewinnen. Die ROI-Abschätzung ist nicht einfach, aber hier sind einige Empfehlungen: 

• Entwickeln oder übernehmen Sie einen solchen Rahmen dank One. 
• Nutzen Sie Kostenrechner, wie dieses OpenAI API-Preistool und Rechner von Cloud-Anbietern zur Kostenschätzung.
• Entwickeln Sie statt eines einzelnen Ziels eine bereichsbasierte ROI-Schätzung mit Wahrscheinlichkeiten, um Unsicherheiten zu berücksichtigen.

Hier ist ein Beispiel dafür Ubers QueryGPT Das Team schätzte die potenziellen Auswirkungen ihres Text-to-SQL-GenAI-Tools.

3. Schnelles Experimentieren ermöglichen

Bei der Entwicklung von GenAI-Apps dreht sich alles um Experimente, die ständige Iteration erfordern. Achten Sie bei der Auswahl Ihres Technologie-Stacks, Ihrer Architektur, Ihres Teams und Ihrer Prozesse darauf, dass diese diesen iterativen Ansatz unterstützen. Die Auswahl sollte nahtloses Experimentieren ermöglichen – von der Hypothesenbildung und Testdurchführung über die Datenerfassung und Ergebnisanalyse bis hin zum Lernen und Verfeinern. 

• Erwägen Sie die Beauftragung kleiner und mittelgroßer Dienstleister, um die Experimente zu beschleunigen.
• Wählen Benchmarks, Evaluierungen und Bewertungsrahmen von Anfang an und stellen Sie sicher, dass sie mit Ihrem Anwendungsfall und Ihren Zielen übereinstimmen.
• Verwenden Sie Techniken wie LLM als Richter or LLM als Jury um die Auswertung zu automatisieren (halbautomatisieren).

4. Streben Sie nach reibungslosen Lösungen

Eine reibungslose Lösung erfordert weniger Genehmigungen und stößt daher auf weniger oder gar keine Einwände gegen Einführung und Skalierung. Das rasante Wachstum von GenAI hat zu einer explosionsartigen Zunahme an Tools, Frameworks und Plattformen geführt, die PoCs und Produktionsimplementierungen beschleunigen sollen. Viele dieser Lösungen funktionieren jedoch wie Blackboxen und erfordern eine strenge Prüfung durch IT-, Rechts-, Sicherheits- und Risikomanagementteams. Um diese Herausforderungen zu meistern und den Prozess zu optimieren, beachten Sie die folgenden Empfehlungen für den Aufbau einer reibungslosen Lösung:

• Erstellen Sie einen speziellen Fahrplan für Genehmigungen: Erwägen Sie die Erstellung eines speziellen Fahrplans für die Bearbeitung der Anliegen des Partnerteams und die Einholung von Genehmigungen.
• Verwenden Sie vorab genehmigte Tech-Stacks: Verwenden Sie nach Möglichkeit bereits genehmigte und im Einsatz befindliche Tech-Stacks, um Verzögerungen bei der Genehmigung und Integration zu vermeiden.
• Konzentrieren Sie sich auf die wichtigsten Tools: Frühe PoCs erfordern in der Regel keine Modelloptimierung, keine automatisierten Feedbackschleifen und keine umfassende Beobachtung/SRE. Priorisieren Sie stattdessen Tools für Kernaufgaben wie Vektorisierung, Einbettungen, Wissensabruf, Leitplanken und UI-Entwicklung.
• Verwenden Sie Low-Code/No-Code-Tools mit Bedacht: Diese Tools können zwar Zeitpläne beschleunigen, schränken aber aufgrund ihrer Blackbox-Natur die Anpassungs- und Integrationsmöglichkeiten ein. Setzen Sie sie mit Bedacht ein und bedenken Sie die langfristigen Auswirkungen.
• Gehen Sie Sicherheitsbedenken frühzeitig an: Implementieren Sie Techniken wie die Generierung synthetischer Daten, die Maskierung von PII-Daten und die Verschlüsselung, um Sicherheitsbedenken proaktiv anzugehen.

5. Stellen Sie ein schlankes, unternehmerisches Team zusammen

Wie bei jedem Projekt ist das richtige Team mit den erforderlichen Fähigkeiten entscheidend für den Erfolg. Neben technischem Know-how muss Ihr Team auch flexibel und unternehmerisch denkend sein. 

• Ziehen Sie die Einbeziehung von Produktmanagern und Fachexperten in Betracht, um sicherzustellen, dass Sie das richtige Problem lösen. 
• Stellen Sie sicher, dass Ihr Team sowohl Full-Stack-Entwickler als auch Machine-Learning-Ingenieure umfasst. 
• Vermeiden Sie es, Mitarbeiter speziell für den PoC einzustellen oder interne Ressourcen aus vorrangigen, langfristigen Projekten zu leihen. Ziehen Sie stattdessen die Beauftragung kleiner und mittelgroßer Dienstleister in Betracht, die schnell die richtigen Talente anwerben können. 
• Binden Sie vom ersten Tag an Partner aus den Bereichen Recht und Sicherheit ein.

6. Priorisieren Sie auch nicht-funktionale Anforderungen

Für einen erfolgreichen PoC ist es entscheidend, klare Problemgrenzen und einen festen Satz funktionaler Anforderungen festzulegen. Nicht-funktionale Anforderungen dürfen jedoch nicht vernachlässigt werden. Der PoC sollte sich zwar auf die Problemgrenzen konzentrieren, seine Architektur muss jedoch auf hohe Leistung ausgelegt sein. Genauer gesagt ist eine Latenz im Millisekundenbereich möglicherweise nicht unbedingt erforderlich, der PoC sollte jedoch nahtlos skalierbar sein, wenn die Anzahl der Beta-Benutzer zunimmt. Entscheiden Sie sich für eine modulare Architektur, die flexibel und werkzeugunabhängig bleibt.

7. Entwickeln Sie einen Plan zum Umgang mit Halluzinationen

Bei Sprachmodellen sind Halluzinationen unvermeidlich. Daher sind Leitplanken für die verantwortungsvolle Skalierung von GenAI-Lösungen entscheidend. Bewerten Sie jedoch, ob und in welchem ​​Umfang automatisierte Leitplanken während der PoC-Phase notwendig sind. Anstatt Leitplanken zu ignorieren oder zu überdimensionieren, erkennen Sie wenn Ihre Modelle halluzinieren und kennzeichnen Sie sie für die PoC-Benutzer.

8. Übernehmen Sie bewährte Verfahren für Produkt- und Projektmanagement

Dieser XKCD Die Abbildung gilt für PoCs genauso wie für die Produktion. Es gibt kein allgemeingültiges Handbuch. Die Übernahme von Best Practices aus dem Projekt- und Produktmanagement kann jedoch zur Optimierung und zum Erreichen von Fortschritten beitragen. 

• Verwenden Sie Kanban oder agile Methoden für die taktische Planung und Ausführung.
• Alles dokumentieren.
• Halten Sie Scrum-of-Scrums ab, um effektiv mit Partnerteams zusammenzuarbeiten.
• Halten Sie Ihre Stakeholder und die Führung über den Fortschritt auf dem Laufenden.

Fazit

Bei der erfolgreichen Durchführung eines GenAI-PoC geht es nicht nur um den Nachweis der technischen Machbarkeit, sondern auch um die langfristige Bewertung der grundlegenden Entscheidungen. Durch die sorgfältige Auswahl des richtigen Anwendungsfalls, die Ausrichtung auf Erfolgsmetriken, die Ermöglichung schneller Experimente, die Minimierung von Reibungsverlusten, die Zusammenstellung des richtigen Teams, die Berücksichtigung sowohl funktionaler als auch nicht-funktionaler Anforderungen und die Planung für Herausforderungen wie Halluzinationen können Unternehmen ihre Chancen für den Übergang vom PoC zur Produktion deutlich verbessern.

Allerdings sind die oben beschriebenen Schritte nicht erschöpfend, und nicht jede Empfehlung ist für jeden Anwendungsfall anwendbar. Jeder PoC ist einzigartig, und der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Anpassung dieser Best Practices an Ihre spezifischen Geschäftsziele, technischen Einschränkungen und regulatorischen Rahmenbedingungen.

Eine starke Vision und Strategie sind für die Einführung von GenAI unerlässlich. Doch ohne die richtigen taktischen Schritte können selbst die besten Pläne in der PoC-Phase ins Stocken geraten. Die Umsetzung entscheidet über Erfolg oder Misserfolg großartiger Ideen. Ein klarer, strukturierter Ansatz stellt sicher, dass Innovationen tatsächliche Auswirkungen haben.