Pilot-Projekte richtig aufsetzen
Ein AI-Pilot ist kein Experiment — es ist ein strukturiertes Projekt mit klarem Ziel. Die meisten Piloten scheitern nicht an der Technologie, sondern an schlechtem Setup.
Der perfekte Pilot-Scope
Was einen guten Pilot ausmacht:
- Klar abgegrenzter Use Case — ein Prozess, ein Team, ein Ergebnis
- Messbare Erfolgskriterien — definiert vor Start
- Begrenzte Timeline — maximal 12 Wochen
- Realistische Erwartungen — 80 %-Lösung reicht für den Beweis
- Klarer Produktionspfad — was passiert nach dem Pilot?
Was einen Pilot zum Scheitern bringt:
- „Wir testen mal AI" (kein konkretes Ziel)
- Zu viele Stakeholder, zu wenig Entscheidungskraft
- Kein Budget für nach dem Pilot
- Isoliertes Innovation Lab ohne Anbindung ans Business
Das Pilot-Template
1. Problem-Statement (1 Seite)
WAS ist das Problem?
WER hat das Problem?
WIE VIEL kostet es uns heute?
WARUM kann AI helfen?
2. Erfolgskriterien (3–5 KPIs)
| KPI | Baseline | Ziel | Messmethode |
|---|
| Bearbeitungszeit | 15 Min | <5 Min | Systemlogs |
| Fehlerquote | 8 % | <3 % | Stichprobe |
| Mitarbeiterzufriedenheit | 5/10 | >7/10 | Umfrage |
3. Team (5–7 Personen)
- Product Owner (Business-Seite) — definiert Anforderungen
- AI/ML Engineer — baut das Modell
- Data Engineer — bereitet Daten auf
- UX/Frontend — gestaltet die Nutzeroberfläche
- Domain Expert — validiert Ergebnisse
- Executive Sponsor — räumt Hindernisse aus dem Weg
4. Timeline (12 Wochen)
| Woche | Phase | Deliverable |
|---|
| 1–2 | Discovery | Problem validiert, Daten gesichtet |
| 3–4 | Data Prep | Daten bereinigt und strukturiert |
| 5–8 | Build | MVP mit Kernfunktionalität |
| 9–10 | Test | UAT mit echten Nutzern |
| 11 | Evaluate | KPI-Auswertung, Lessons Learned |
| 12 | Decide | Go/No-Go für Produktion |
5. Go/No-Go-Kriterien
- Mindestens 2 von 3 KPIs erreicht → Go
- Nutzer-Feedback positiv (>7/10) → Go
- Produktionspfad klar und finanziert → Go
- Andernfalls → Kill oder Pivot
Goldene Regel: Ein Pilot ohne Go/No-Go-Datum ist kein Pilot — es ist ein Hobby-Projekt.