Softwareprojekt mit KI starten: Welche Entscheidungen zuerst getroffen werden müssen

Die Verfügbarkeit von KI-Werkzeugen hat sich verändert. Was vor wenigen Jahren Konzernen mit eigenen Data-Science-Teams vorbehalten war, ist heute für Unternehmen jeder Größe zugänglich. ChatGPT, automatisierte Bildanalyse, Sprachverarbeitung – die Möglichkeiten wirken greifbar.

Viele kleine und mittlere Unternehmen stehen deshalb vor der Frage: Wie starten wir ein Softwareprojekt mit KI? Die Versuchung liegt nahe, mit einem Tool zu beginnen und zu schauen, was sich damit machen lässt. Doch dieser Weg führt selten zu tragfähigen Ergebnissen.

Ein Softwareprojekt mit KI zu starten erfordert dieselbe Grundlagenarbeit wie jedes andere Softwareprojekt – mit einigen zusätzlichen Überlegungen. Wer diese Reihenfolge missachtet, investiert Zeit und Geld in Lösungen, die am eigentlichen Bedarf vorbeigehen.

Warum der Einstieg über Tools so verlockend ist

KI-Tools sind sichtbar, anfassbar und liefern schnell Ergebnisse. Sie können ChatGPT heute öffnen und innerhalb von Minuten einen Text generieren lassen. Das vermittelt den Eindruck, der schwierige Teil sei bereits erledigt.

Diese Unmittelbarkeit verdeckt jedoch einen wichtigen Unterschied: Was ein Tool kann, ist nicht dasselbe wie das, was Ihr Unternehmen braucht. Ein Sprachmodell kann Texte erzeugen – aber welche Texte, für wen, in welchem Kontext und mit welcher Qualitätsprüfung? Diese Fragen beantwortet kein Tool.

Hinzu kommt der Druck, nicht den Anschluss zu verlieren. Wenn Wettbewerber von KI-Initiativen berichten und Fachmedien täglich neue Anwendungsfälle vorstellen, entsteht Handlungsdruck. Dieser Druck führt oft dazu, dass Unternehmen mit der Technologie beginnen statt mit dem Problem.

Was passiert, wenn die Zieldefinition fehlt

Ein typischer Verlauf: Ein Unternehmen beschließt, KI einzusetzen. Ein Mitarbeiter erhält den Auftrag, sich mit ChatGPT zu beschäftigen und Anwendungsmöglichkeiten zu finden. Nach einigen Wochen gibt es Demos, die beeindrucken – ein Chatbot, der Kundenfragen beantwortet, oder ein System, das E-Mails kategorisiert.

Dann folgt die Ernüchterung. Der Chatbot gibt gelegentlich falsche Auskünfte. Die E-Mail-Kategorisierung funktioniert in 80 Prozent der Fälle, aber die restlichen 20 Prozent verursachen mehr Aufwand als zuvor. Die Integration in bestehende Systeme stellt sich als aufwendig heraus. Die Frage nach dem Datenschutz ist ungeklärt.

Das Problem liegt nicht an der Technologie. Es liegt daran, dass wesentliche Fragen nicht beantwortet wurden, bevor die Arbeit begann:

• Welches konkrete Geschäftsproblem soll gelöst werden?
• Wie sieht der Prozess heute aus, und wo genau liegt die Ineffizienz?
• Was wäre ein messbarer Erfolg?
• Wer ist verantwortlich für die Qualität der Ergebnisse?
• Welche Daten stehen zur Verfügung, und in welcher Qualität?

KI ist ein Mittel, kein Ausgangspunkt

Wenn Sie ein Softwareprojekt mit KI planen, beginnen Sie nicht mit der Frage "Was kann KI?" Beginnen Sie mit der Frage "Was brauchen wir?"

Diese Umkehrung klingt selbstverständlich, wird aber in der Praxis oft übersprungen. Der Grund: Die zweite Frage ist unbequemer. Sie erfordert Gespräche mit Fachabteilungen, Analyse bestehender Prozesse und Entscheidungen über Prioritäten. Die erste Frage lässt sich mit einer Google-Suche und einem Tool-Test beantworten.

Ein KI-Werkzeug ist ein Mittel zur Problemlösung – nicht anders als eine Datenbank, eine Schnittstelle oder ein Algorithmus. Es hat spezifische Stärken: Mustererkennung in großen Datenmengen, Textverarbeitung, Klassifizierung. Aber diese Stärken sind nur dann wertvoll, wenn sie zu Ihrem Problem passen.

Die Entscheidung für oder gegen KI sollte am Ende eines Analyseprozesses stehen, nicht am Anfang.

Die fünf Entscheidungen vor dem ersten Prompt

Bevor Sie ein Softwareprojekt mit KI starten, brauchen Sie Antworten auf fünf grundlegende Fragen:

1. Was ist das Geschäftsziel?

Nicht "KI einsetzen", sondern ein konkretes, messbares Ergebnis. Beispiele: Bearbeitungszeit für Kundenanfragen von drei Tagen auf einen Tag reduzieren. Fehlerquote bei der Dateneingabe um 50 Prozent senken. Oder: Zeitaufwand für Angebotskalkulationen halbieren.

2. Welches Problem verhindert dieses Ziel heute?

Prozesse sind meist aus gutem Grund so, wie sie sind. Bevor Sie eine neue Lösung einführen, sollten Sie verstehen, warum die aktuelle Situation unbefriedigend ist. Liegt es an fehlenden Daten? An manuellen Schritten, die automatisiert werden könnten? An Medienbrüchen zwischen Systemen?

3. Wer sind die Beteiligten und Betroffenen?

KI-Projekte verändern Arbeitsabläufe. Mitarbeiter, die heute Aufgaben manuell erledigen, werden morgen mit automatisierten Ergebnissen arbeiten. Diese Veränderung muss geplant und kommuniziert werden. Wer übernimmt die Qualitätskontrolle? Wer entscheidet, wenn das System unsicher ist?

4. Welche Daten stehen zur Verfügung?

KI-Modelle arbeiten mit Daten. Wenn die relevanten Daten nicht existieren, nicht zugänglich oder von schlechter Qualität sind, wird auch das beste Modell keine brauchbaren Ergebnisse liefern. Diese Prüfung sollte früh erfolgen – nicht erst, wenn ein Dienstleister bereits beauftragt ist.

5. Wie sieht Erfolg aus, und wie wird er gemessen?

Ohne klare Erfolgskriterien können Sie nicht beurteilen, ob ein Projekt funktioniert. Diese Kriterien müssen vor Projektbeginn festgelegt werden, nicht nachträglich angepasst, wenn die Ergebnisse vorliegen.

Typische Fehlstarts bei der KI-Softwareentwicklung

Drei Muster wiederholen sich bei KI-Projekten, die nicht zum Ziel führen:

Der Tool-getriebene Start: Ein Unternehmen entdeckt ein vielversprechendes KI-Tool und sucht anschließend nach Anwendungsfällen. Das führt zu Lösungen, die technisch funktionieren, aber keinen Geschäftswert haben – weil sie Probleme lösen, die niemand hatte.

Der Pilotprojekt-Friedhof: Zahlreiche kleine Experimente werden gestartet, aber keines wird in den Regelbetrieb überführt. Es fehlt an Ressourcen für den Übergang von der Demo zur produktiven Anwendung. Oder die Demos funktionieren nur unter Laborbedingungen, nicht mit echten Daten und echten Nutzern.

Die überschätzte Automatisierung: KI wird als Ersatz für menschliche Entscheidungen geplant, obwohl die Qualität der Ergebnisse menschliche Prüfung erfordert. Das Ergebnis: höherer Aufwand statt geringerem, weil jetzt sowohl das System als auch seine Ergebnisse betreut werden müssen.

Diese Fehlstarts lassen sich vermeiden, wenn die Grundlagenarbeit vor der Technologieauswahl geleistet wird.

Wie Sie die KI-Softwareentwicklung richtig planen

Ein strukturierter Einstieg folgt einer klaren Reihenfolge:

Schritt 1: Problemanalyse

Dokumentieren Sie den aktuellen Prozess. Identifizieren Sie die Stellen, an denen Zeit verloren geht, Fehler entstehen oder Kapazitäten fehlen. Quantifizieren Sie das Problem, soweit möglich.

Schritt 2: Zieldefinition

Formulieren Sie ein konkretes Ziel, das unabhängig von der technischen Lösung ist. Nicht "KI für den Kundenservice einführen", sondern "Erstantwortzeit auf Kundenanfragen auf unter zwei Stunden senken".

Schritt 3: Lösungsoptionen prüfen

KI ist eine mögliche Lösung, aber nicht die einzige. Vielleicht lässt sich das Ziel auch mit einer besseren Datenbankstruktur, einer Prozessänderung oder einer einfachen Automatisierung erreichen. Diese Prüfung verhindert, dass Sie eine komplexe Lösung für ein einfaches Problem bauen.

Schritt 4: Machbarkeit bewerten

Wenn KI als Lösungsweg in Frage kommt: Sind die notwendigen Daten vorhanden? In welcher Qualität? Welche Integrationen sind erforderlich? Welche Risiken bestehen? Diese Fragen lassen sich oft intern beantworten, manchmal ist externe Unterstützung sinnvoll.

Schritt 5: Entscheidungsgrundlage schaffen

Bevor Sie Angebote einholen, brauchen Sie ein Dokument, das beschreibt, was erreicht werden soll, unter welchen Rahmenbedingungen und mit welchen Erfolgskriterien. Dieses Dokument ist die Basis für alle weiteren Gespräche – mit internen Stakeholdern ebenso wie mit externen Dienstleistern.

Der Wert einer neutralen Entscheidungsgrundlage

Wenn Sie Dienstleister nach KI-Lösungen fragen, erhalten Sie KI-Angebote. Das liegt in der Natur der Sache: Wer Hammer verkauft, sieht Nägel. Anbieter von KI-Services werden Ihnen zeigen, was ihre Technologie kann – nicht unbedingt, was Sie brauchen.

Eine Entscheidungsgrundlage, die unabhängig von der späteren Umsetzung erstellt wurde, verändert diese Dynamik. Sie können Angebote vergleichen, weil alle Anbieter auf dieselbe Aufgabenstellung antworten. Sie können die Wirtschaftlichkeit beurteilen, weil Sie wissen, welchen Wert die Lösung haben soll. Und Sie können Nein sagen, wenn die Angebote nicht überzeugen.

Diese Grundlage gehört Ihnen – unabhängig davon, wer das Projekt später umsetzt oder ob es überhaupt umgesetzt wird.

Fazit

Ein Softwareprojekt mit KI zu starten ist keine Frage der Technologieauswahl. Es ist eine Frage der Vorbereitung. Die Werkzeuge – ob ChatGPT, spezialisierte Modelle oder klassische Automatisierung – sind Mittel zum Zweck. Der Zweck muss zuerst definiert werden.

Unternehmen, die diese Reihenfolge einhalten, treffen bessere Entscheidungen. Sie vermeiden Investitionen in Lösungen, die am Bedarf vorbeigehen. Sie können Angebote von Dienstleistern qualifiziert bewerten. Und sie behalten die Kontrolle über ihr Projekt – statt von der nächsten Technologiewelle mitgerissen zu werden.

KI ersetzt keine Startentscheidungen. Sie setzt sie voraus.