Taktische Schritte für ein erfolgreiches GenAI-PoC

Proof-of-Concept-(PoC)-Projekte sind das Testfeld für neue Technologien, und Generative KI (GenAI) ist keine Ausnahme. Was bedeutet Erfolg wirklich für ein GenAI-PoC? Einfach ausgedrückt, ist ein erfolgreiches PoC eines, das nahtlos in die Produktion übergeht. Das Problem ist, dass aufgrund der Neuheit der Technologie und ihrer schnellen Entwicklung die meisten GenAI-PoCs in erster Linie auf technische Machbarkeit und Metriken wie Genauigkeit und Recall fokussiert sind. Diese enge Fokussierung ist einer der Hauptgründe, warum PoCs scheitern. Eine McKinsey-Umfrage fand heraus, dass während ein Viertel der Befragten Bedenken hinsichtlich der Genauigkeit hatten, viele genauso viel mit Sicherheit, Erklärbarkeit, Intellectual-Property-(IP)-Management und regulatorischer Konformität zu kämpfen hatten. Wenn man gemeinsame Probleme wie schlechte Datenqualität, Skalierungsbeschränkungen und Integrationsprobleme hinzufügt, ist es leicht zu sehen, warum so viele GenAI-PoCs nicht vorankommen.

Jenseits der Hype: Die Realität von GenAI-PoCs

GenAI-Adoption ist clearly auf dem Vormarsch, aber die tatsächliche Erfolgsrate von PoCs bleibt unklar. Berichte bieten unterschiedliche Statistiken:

• Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2025 mindestens 30 % der GenAI-Projekte nach der PoC-Phase aufgegeben werden, was bedeutet, dass 70 % möglicherweise in die Produktion übergehen könnten.
• Eine Studie von Avanade (zitiert in RTInsights) fand heraus, dass 41 % der GenAI-Projekte im PoC-Status stecken bleiben.
• Deloittes Bericht vom Januar 2025 The State of GenAI in the Enterprise schätzt, dass nur 10-30 % der PoCs auf die Produktion skaliert werden.
• Eine Forschung von IDC (zitiert in CIO.com) fand heraus, dass im Durchschnitt nur 5 von 37 PoCs (13 %) in die Produktion gelangen.

Mit Schätzungen, die von 10 % bis 70 % reichen, liegt die tatsächliche Erfolgsrate wahrscheinlich näher am unteren Ende. Dies unterstreicht, dass viele Organisationen Schwierigkeiten haben, PoCs mit einem klaren Pfad zur Skalierung zu entwerfen. Die niedrige Erfolgsrate kann Ressourcen verbrauchen, die Begeisterung dämpfen und die Innovation behindern, was zu dem oft als “PoC-Fatigue” bezeichneten Phänomen führt, bei dem Teams das Gefühl haben, steckenzubleiben, weil sie Pilotprojekte durchführen, die nie in die Produktion gelangen.

Über nutzlose Bemühungen hinaus

GenAI befindet sich noch in den Anfängen ihres Adoptionszyklus, ähnlich wie Cloud-Computing und traditionelle KI vor ihr. Cloud-Computing benötigte 15-18 Jahre, um eine weit verbreitete Akzeptanz zu erreichen, während traditionelle KI 8-10 Jahre benötigte und noch immer wächst. Historisch gesehen folgte die KI-Adoption einem Boom-Bust-Zyklus, in dem die anfängliche Begeisterung zu überhöhten Erwartungen führte, gefolgt von einer Verlangsamung, als Herausforderungen auftraten, bevor sie sich schließlich in den Mainstream einpendelten. Wenn die Geschichte irgendetwas lehrt, wird die GenAI-Adoption ihre eigenen Höhen und Tiefen haben.

Um diesen Zyklus effektiv zu meistern, müssen Organisationen sicherstellen, dass jedes PoC mit Skalierbarkeit im Sinn entworfen wird und gemeinsame Fallstricke vermeidet, die zu nutzlosen Bemühungen führen. Da diese Herausforderungen anerkannt werden, haben führende Technologie- und Beratungsunternehmen strukturierte Rahmenbedingungen entwickelt, um Organisationen dabei zu helfen, über Experimente hinauszugehen und ihre GenAI-Initiativen erfolgreich zu skalierten.

Das Ziel dieses Artikels ist es, diese Rahmenbedingungen und strategischen Bemühungen zu ergänzen, indem praktische, taktische Schritte skizziert werden, die die Wahrscheinlichkeit erheblich erhöhen können, dass ein GenAI-PoC von Tests zu realen Auswirkungen übergeht.

Schüssige taktische Schritte für ein erfolgreiches GenAI-PoC

1. Wählen Sie einen Anwendungsfall mit Produktionsblickwinkel

Zunächst und vor allem sollten Sie einen Anwendungsfall mit einem klaren Pfad zur Produktion wählen. Dies bedeutet nicht, eine umfassende, unternehmensweite GenAI-Bereitschaftsbewertung durchzuführen. Stattdessen sollten Sie jeden Anwendungsfall individuell basierend auf Faktoren wie Datenqualität, Skalierbarkeit und Integrationsanforderungen bewerten und diejenigen priorisieren, die die höchste Wahrscheinlichkeit haben, die Produktion zu erreichen.

Einige weitere wichtige Fragen, die Sie beim Auswählen des richtigen Anwendungsfalls berücksichtigen sollten:

• Stimmt mein PoC mit den langfristigen Geschäftszielen überein?
• Kann der erforderliche Datenbestand rechtmäßig abgerufen und verwendet werden?
• Gibt es klare Risiken, die eine Skalierung verhindern werden?

2. Definieren und stimmen Sie auf Erfolgsmetriken vor dem Start ab

Einer der größten Gründe, warum PoCs stecken bleiben, ist das Fehlen gut definierter Metriken zur Messung des Erfolgs. Ohne eine starke Ausrichtung auf Ziele und ROI-Erwartungen können sogar technisch solide PoCs Schwierigkeiten haben, die Zustimmung für die Produktion zu erhalten. Die Schätzung des ROI ist nicht einfach, aber hier sind einige Empfehlungen:

• Entwickeln oder übernehmen Sie ein Framework wie dieses.
• Verwenden Sie Kostenrechner wie diesen OpenAI-API-Preisrechner und Cloud-Anbieter-Rechner, um Ausgaben zu schätzen.
• Anstelle eines einzelnen Ziels sollten Sie eine bereichsbasierte ROI-Schätzung mit Wahrscheinlichkeiten entwickeln, um Unsicherheit zu berücksichtigen.

Hier ist ein Beispiel, wie Ubers QueryGPT-Team die potenzielle Auswirkung ihres Text-zu-SQL-GenAI-Tools schätzte.

3. Ermöglichen Sie schnelle Experimentierung

Das Erstellen von GenAI-Apps ist alles über Experimentierung und erfordert ständige Iteration. Wenn Sie Ihren Tech-Stack, die Architektur, das Team und die Prozesse auswählen, sollten Sie sicherstellen, dass sie diesen iterativen Ansatz unterstützen. Die Auswahl sollte eine nahtlose Experimentierung ermöglichen, von der Generierung von Hypothesen und der Durchführung von Tests bis hin zur Datenerfassung, Ergebnisanalyse, Lernen und Verfeinerung.

• Berücksichtigen Sie die Einstellung kleiner und mittlerer Dienstleistungsanbieter, um die Experimentierung zu beschleunigen.
• Wählen Sie Benchmarks, Evaluierungen und Bewertungsframeworks von Anfang an, um sicherzustellen, dass sie mit Ihrem Anwendungsfall und Ihren Zielen übereinstimmen.
• Verwenden Sie Techniken wie LLM-as-a-Judge oder LLM-as-Juries, um die Bewertung zu automatisieren (teilweise zu automatisieren).

4. Zielen Sie auf lösfreie Lösungen ab

Eine lösfreie Lösung erfordert weniger Genehmigungen und daher weniger oder keine Einwände gegen die Übernahme und Skalierung. Das schnelle Wachstum von GenAI hat zu einer Explosion von Tools, Frameworks und Plattformen geführt, die darauf ausgelegt sind, PoCs und Produktionsbereitstellungen zu beschleunigen. Allerdings funktionieren viele dieser Lösungen wie Blackboxes, die eine strenge Prüfung durch IT-, Rechts-, Sicherheits- und Risikomanagement-Teams erfordern. Um diese Herausforderungen zu meistern und den Prozess zu rationalisieren, sollten Sie die folgenden Empfehlungen für den Bau einer lösfreien Lösung berücksichtigen:

• Erstellen Sie eine dedizierte Roadmap für Genehmigungen: Berücksichtigen Sie die Erstellung einer dedizierten Roadmap zur Behandlung von Partner-Team-Bedenken und zur Erlangung von Genehmigungen.
• Verwenden Sie vorab genehmigte Tech-Stacks: Verwenden Sie immer dann, wenn möglich, Tech-Stacks, die bereits genehmigt und im Einsatz sind, um Verzögerungen bei der Genehmigung und Integration zu vermeiden.
• Konzentrieren Sie sich auf wesentliche Tools: Frühe PoCs erfordern in der Regel keine Modellfeinabstimmung, automatisierte Feedback-Schleifen oder umfassende Beobachtbarkeit/SRE. Stattdessen priorisieren Sie Tools für Kernaufgaben wie Vektorisierung, Einbettungen, Wissensabruf, Schutzschranken und UI-Entwicklung.
• Verwenden Sie Low-Code/No-Code-Tools mit Vorsicht: Obwohl diese Tools die Zeitpläne beschleunigen können, begrenzt ihre Blackbox-Natur die Anpassung und Integrationsfähigkeiten. Verwenden Sie sie mit Vorsicht und berücksichtigen Sie ihre langfristigen Auswirkungen.
• Beheben Sie Sicherheitsbedenken frühzeitig: Implementieren Sie Techniken wie synthetische Datengenerierung, PII-Datenmaskierung und Verschlüsselung, um Sicherheitsbedenken proaktiv zu beheben.

5. Versammeln Sie ein lean, unternehmerisches Team

Wie bei jedem Projekt ist es entscheidend, das richtige Team mit den wesentlichen Fähigkeiten zu haben. Neben technischer Expertise muss Ihr Team auch agil und unternehmerisch sein.

• Berücksichtigen Sie die Einbeziehung von Produktmanagern und Fachexperten (SMEs), um sicherzustellen, dass Sie das richtige Problem lösen.
• Stellen Sie sicher, dass Sie sowohl Full-Stack-Entwickler als auch Machine-Learning-Ingenieure im Team haben.
• Vermeiden Sie es, speziell für das PoC oder das Ausleihen interner Ressourcen von höher priorisierten, langfristigen Projekten einzustellen. Stattdessen sollten Sie kleine und mittelständische Dienstleistungsanbieter in Betracht ziehen, die das richtige Talent schnell einbringen können.
• Integrieren Sie Partner aus Rechts- und Sicherheitsbereichen von Tag 1 an.

6. Priorisieren Sie auch nicht-funktionale Anforderungen

Für ein erfolgreiches PoC ist es entscheidend, klare Problemgrenzen und einen festen Satz funktionaler Anforderungen zu etablieren. Nicht-funktionale Anforderungen sollten jedoch nicht außer Acht gelassen werden. Während das PoC innerhalb der Problemgrenzen bleiben sollte, muss seine Architektur für hohe Leistung konzipiert werden. Insbesondere muss die Erreichung von Millisekunden-Latenz möglicherweise nicht unbedingt erforderlich sein, jedoch sollte das PoC in der Lage sein, nahtlos zu skalierten Beta-Benutzern zu skalierten. Wählen Sie eine modulare Architektur, die flexibel und unabhängig von Tools bleibt.

7. Entwickeln Sie einen Plan, um Halluzinationen zu bewältigen

Halluzinationen sind bei Sprachmodellen unvermeidlich. Daher sind Schutzschranken für die verantwortungsvolle Skalierung von GenAI-Lösungen von entscheidender Bedeutung. Bewerten Sie jedoch, ob automatisierte Schutzschranken während der PoC-Phase erforderlich sind und in welchem Umfang. Anstelle von Ignorieren oder Über-Engineering von Schutzschranken erfahren Sie, wenn Ihre Modelle halluzinieren, und kennzeichnen Sie sie für die PoC-Benutzer.

8. Übernehmen Sie Produkt- und Projektmanagement-Best-Practices

Diese XKCD-Illustration gilt für PoCs genauso wie für die Produktion. Es gibt kein Allheilmittel. Die Übernahme von Best-Practices aus Projekt- und Produktmanagement kann jedoch dazu beitragen, den Fortschritt zu rationalisieren und zu erreichen.

• Verwenden Sie Kanban- oder Agile-Methoden für taktische Planung und Ausführung.
• Dokumentieren Sie alles.
• Halten Sie Scrum-of-Scrums ab, um effektiv mit Partner-Teams zusammenzuarbeiten.
• Halten Sie Ihre Stakeholder und Führungskräfte über den Fortschritt informiert.

Zusammenfassung

Das Durchführen eines erfolgreichen GenAI-PoC ist nicht nur darum, die technische Machbarkeit zu beweisen, sondern auch darum, die grundlegenden Entscheidungen für die langfristige Perspektive zu bewerten. Durch die sorgfältige Auswahl des richtigen Anwendungsfalls, die Abstimmung auf Erfolgsmetriken, die Ermöglichung schneller Experimentierung, die Minimierung von Reibung, die Zusammenstellung des richtigen Teams, die Berücksichtigung sowohl funktionaler als auch nicht-funktionaler Anforderungen und die Planung für Herausforderungen wie Halluzinationen können Organisationen ihre Chancen erheblich verbessern, von PoC zu Produktion überzugehen.

Allerdings sind die oben aufgeführten Schritte nicht erschöpfend, und nicht jede Empfehlung wird auf jeden Anwendungsfall zutreffen. Jedes PoC ist einzigartig, und der Schlüssel zum Erfolg besteht darin, diese Best-Practices an die spezifischen Geschäftsziele, technischen Einschränkungen und regulatorischen Landschaften anzupassen.

Eine starke Vision und Strategie sind für die GenAI-Adoption unerlässlich, aber ohne die richtigen taktischen Schritte können sogar die besten Pläne auf der PoC-Phase scheitern. Die Umsetzung ist der Punkt, an dem großartige Ideen entweder gelingen oder scheitern, und die Verwendung eines klaren, strukturierten Ansatzes stellt sicher, dass die Innovation in realen Auswirkungen umgesetzt wird.