KI-Technik & Entwicklung

KI-Pilot technisch umsetzen: Machbarkeit, Modellwahl und Betrieb für die IT

Ist ein KI-Anwendungsfall beschlossen, liegt der Ball bei der IT: Sie muss klären, ob die Daten reichen, welches Modell in welchem Betriebsmodell passt und wie der Pilot sicher läuft. Dieser Entscheidungstag führt IT-Leitungen und Projektverantwortliche vom Machbarkeitsurteil über die Modellwahl bis zu einem lauffähigen Aufbau, der noch während des Termins an echten Daten getestet wird. Danach haben Sie Testfälle als Qualitätsmaßstab, eine Übergabe an den Fachbereich und eine Aufwandsschätzung für den Dauerbetrieb in der Hand.

Für wen

IT-Leitungen, Administratorinnen und Administratoren sowie technische Projektverantwortliche, die einen bereits beschlossenen KI-Anwendungsfall in einen funktionierenden Piloten überführen.

KI-Entscheidungsworkshop · 1 Tag

Vom beschlossenen Anwendungsfall zu einem lauffähigen, messbaren und übergabefähigen Piloten

Das nehmen Sie mit

  • Ein begründetes Urteil, ob Datenlage und Architektur den beschlossenen Anwendungsfall tragen
  • Eine Entscheidung zwischen Anbieterdienst, gehostetem Modell und lokalem Betrieb, gestützt auf Tests mit Ihren Daten und eine Kostenhochrechnung
  • Einen Pilotaufbau mit getrennten Zugängen, Protokollierung, Testfällen und technisch verankerter Vier-Augen-Prüfung
  • Eine Übergabe- und Betriebsplanung mit Bereitschaftsregel, Dokumentation und geschätztem Daueraufwand

Ablauf

  1. Teil 1

    Phase 1 – Machbarkeit: Daten und Architektur prüfen, bevor gebaut wird

    • Benötigte Datenquellen benennen, etwa Ticketsystem oder Dokumentenablage, und deren Qualität beurteilen
    • Klären, ob das Sprachmodell für sich genügt oder eine angebundene Wissensbasis nötig ist
    • Drei technische Ursachen für gescheiterte KI-Vorhaben mit dem beschlossenen Fall abgleichen
    • Das Machbarkeitsurteil wird nüchtern und schriftlich formuliert
  2. Teil 2

    Phase 2 – Auswahl: Betriebsmodell, Modell und Kosten festlegen

    • Abwägung zwischen Anbieterdienst, gehostetem Modell und lokalem Betrieb mit klarer Festlegung
    • Modelle mit Stichproben aus den eigenen Daten testen, statt öffentlichen Ranglisten zu folgen
    • Kosten pro Anfrage ermitteln und auf das erwartete Monatsvolumen hochrechnen
    • Schnittstellen so anlegen, dass ein späterer Modellwechsel ohne Neubau möglich bleibt
  3. Teil 3

    Phase 3 – Aufbau: den Piloten während des Termins lauffähig machen

    • Der technische Aufbau entsteht gemeinsam im Workshop und läuft am Ende des Tages
    • Zugangsdaten, API-Schlüssel und Berechtigungen voneinander getrennt verwalten
    • Anfragen und Antworten protokollieren, damit sich der Betrieb später auswerten lässt
    • Übung: Der Anwendungsfall wird mit echten Daten aus dem Haus vollständig durchlaufen
  4. Teil 4

    Phase 4 – Qualität: Ergebnisse messbar und kontrollierbar machen

    • Einen Satz Testfälle mit bekannter richtiger Antwort als Referenz anlegen
    • Nachlassende Antwortqualität eines Sprachmodells erkennen, etwa nach einem Versionswechsel beim Anbieter
    • Schwellenwerte festlegen, unterhalb derer ein Ergebnis zur manuellen Prüfung ausgesteuert wird
    • Die Vier-Augen-Prüfung als festen technischen Schritt in den Ablauf einbauen
  5. Teil 5

    Phase 5 – Übergabe: Betrieb, Bereitschaft und Aufwand planen

    • Welche Kenntnisse der Fachbereich braucht, um den Piloten eigenständig zu bedienen
    • Bereitschaft regeln: wer eingreift, wenn die KI außerhalb der Arbeitszeit falsch antwortet
    • Eine Dokumentation anlegen, mit der auch eine Nachfolgerin den Aufbau übernehmen kann
    • Den Aufwand für den Dauerbetrieb schätzen und als Entscheidungsgrundlage festhalten

VoraussetzungenDer Anwendungsfall ist bereits beschlossen, und Sie haben Zugriff auf die beteiligten Systeme. Erfahrung in der Systemverwaltung wird vorausgesetzt.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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