Anbei ein aus meiner Sicht sehr interessanter Chatauszug aus einer weitreichenderen Evaluierung mit ChatGPT.
Natürlich erhebt der Inhalt nicht den Anspruch von Vollständigkeit, auch nicht als redaktionell gesicherte Faktenlage, erscheint mir aber als eine gute Übersicht über aktuelle Themen und Diskussionen im Zusammenhang mit KI und deren Einsatz in der Produktentwicklung.
Ich verzichte hier bewusst auf eine Wertung der Ausgabe, da es eher als Anregung für Überlegungen gesehen werden sollte. Und natürlich zur eigenen Recherche (nicht nur mit KI).
Q: Was sind die häufigsten Ursachen für Probleme mit einer KI in der Produktentwicklung?
A: (ChatGTP 5.2; Verkürzte Darstellung):
Die häufigsten Ursachen für Schwierigkeiten mit KI in der Produktentwicklung lassen sich relativ konsistent über Branchen hinweg beobachten. Die Probleme sind meist weniger technisch isoliert, sondern systemisch. (…)
Zusammenfassendes Muster
Die meisten Probleme entstehen nicht durch „schlechte Algorithmen“, sondern durch:
- Datenfehler
- Fehlende Zielklarheit
- Realitätsabweichungen
- Organisationsdefizite
Das deckt sich mit Beobachtungen aus Forschung und Industrie (…).
Ursachenmatrix für KI-Probleme in der Produktentwicklung
| Kategorie | Technische Ursachen | Organisatorische Ursachen |
|---|---|---|
| Daten | – Schlechte Datenqualität – Unvollständige Datensätze – Bias / Verzerrung – Labeling-Fehler |
– Keine klare Datenverantwortung – Fehlende Datenstrategie – Datensilos zwischen Teams – Unterschätzter Aufwand für Datenaufbereitung |
| Problemdefinition | – Falsche Zielvariable – Ungeeignete Modellwahl – Überkomplexe Lösung |
– Unklare Business-Ziele – KI wird „erzwingend“ eingesetzt – Fehlende Abstimmung zwischen Fachbereich & ML-Team |
| Modellleistung | – Overfitting – Underfitting – Schlechte Feature-Auswahl – Domain Shift / Drift |
– Unrealistische Performance-Erwartungen – Keine klaren Akzeptanzkriterien – Fehlende Realwelt-Validierung |
| Evaluation | – Falsche Metriken (z. B. Accuracy statt Recall) – Testdaten nicht repräsentativ – Leakage |
– KPI ≠ Modellmetriken – Fehlende Evaluationsstandards – Zeitdruck verhindert saubere Tests |
| Deployment / Integration | – Latenzprobleme – Skalierungsprobleme – Instabile Datenpipelines – Inkompatible Systeme |
– Fehlende MLOps-Prozesse – Kein Monitoring eingeplant – Übergabeprobleme zwischen Teams |
| Nutzerakzeptanz / UX | – Unvorhersehbares Verhalten – Schlechte Erklärbarkeit – Inkonsistente Ergebnisse |
– Fehlende Nutzerforschung – KI nicht verständlich kommuniziert – Produktentscheidungen ohne UX/Behavior-Input |
| Wartung / Betrieb | – Model Drift – Datenverteilung ändert sich – Technische Schulden |
– KI als „einmaliges Feature“ betrachtet – Kein Budget für Retraining – Fehlende Betriebsverantwortung |
| Recht / Compliance | – Bias im Modell – Unzureichende Anonymisierung – Fehlende Auditierbarkeit |
– Datenschutz spät berücksichtigt – Fehlende juristische Einbindung – Regulatorische Risiken unterschätzt |
| Kosten / Infrastruktur | – Trainingskosten explodieren – Ineffiziente Modelle – Hardwareengpässe |
– Wirtschaftlichkeit nicht geprüft – PoC ≠ Produktionsrealität – Fehlende Skalierungsplanung |
Die Matrix eignet sich z.B. für:
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Post-Mortem-Analysen
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Risikoabschätzungen vor Projektstart
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Projekt-Reviews
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Stakeholder-Kommunikation