1. Welches konkrete Problem wird kleiner?
Ein sinnvoller KI-Einsatz beginnt mit einer Aufgabe, nicht mit einem Modell. Beschreiben Sie, wer heute wie viel Zeit womit verbringt und welche Verbesserung tatsächlich wertvoll wäre.
2. Sind die notwendigen Daten verfügbar?
Ohne passende, aktuelle und freigegebene Informationen bleibt auch ein gutes Modell unzuverlässig. Datenqualität, Zugriffsrechte und Quellenpflege sollten vor dem Prototyp geklärt werden.
3. Wie wird Qualität geprüft?
KI-Ausgaben sind nicht automatisch korrekt. Definieren Sie, welche Fehler tolerierbar sind, wann ein Mensch prüft und anhand welcher Beispiele die Lösung regelmäßig bewertet wird.
4. Wer betreibt die Lösung?
Prompts, Wissensquellen, Modelle und Kosten ändern sich. Eine produktive Lösung braucht Verantwortlichkeit, Monitoring und einen klaren Weg für Anpassungen. Erst dann wird aus einer Demo ein verlässliches Werkzeug.