Checkliste: ein KI-Projekt richtig starten
Für: Geschäftsleitung, Fachbereiche und IT
Aktualisiert: 2026-11
Ein KI-Projekt startet richtig mit einem klaren Problem und einem messbaren Erfolgsmass, geklärten Daten und Rechten, einer begründeten Modellwahl, der Einordnung nach AI Act und Datenschutz, einem Prüfsatz aus echten Fällen, festgelegten menschlichen Freigaben und einem Plan für den Betrieb.
Viele KI-Pilotprojekte enden, ohne dass jemand sagen kann, ob sie erfolgreich waren. Meist fehlt nicht die Technik, sondern ein vereinbartes Ziel und ein Weg, es zu messen.
Die Checkliste deckt die Punkte ab, die vor dem ersten Prototyp geklärt sein sollten.
Die Checkliste
- 01
Problem benennen
Den Ablauf beschreiben, der verbessert werden soll, und wer davon profitiert.
Erledigt, wenn: Das Problem ist in zwei Sätzen beschrieben und von einem Fachbereich bestätigt.
- 02
Erfolgsmass festlegen
Woran gemessen wird, ob die Lösung hilft, etwa Bearbeitungszeit, Trefferquote oder Zufriedenheit.
Erledigt, wenn: Ein messbares Erfolgsmass mit Ausgangswert ist vereinbart.
- 03
Daten und Rechte klären
Welche Daten die Lösung braucht, wo sie liegen und wer darauf zugreifen darf.
Erledigt, wenn: Datenquellen und Zugriffsregeln sind dokumentiert.
- 04
Regulatorisch einordnen
Rolle nach AI Act, mögliche Hochrisiko-Einstufung, Transparenzpflichten und Datenschutzgrundlage prüfen.
Erledigt, wenn: Die Einordnung ist schriftlich festgehalten, offene Fragen sind benannt.
- 05
Prüfsatz aufbauen
Echte Beispiele mit geprüften Ergebnissen sammeln, an denen jede Version gemessen wird.
Erledigt, wenn: Ein Prüfsatz mit ausreichend vielen echten Fällen liegt vor.
- 06
Menschliche Freigabe festlegen
Bestimmen, welche Schritte die KI selbständig ausführen darf und wo ein Mensch entscheidet.
Erledigt, wenn: Für jeden Schritt mit Aussenwirkung ist die Freigaberegel festgelegt.
- 07
Betrieb planen
Wer Qualität und Kosten überwacht, Inhalte nachführt und bei Problemen eingreift.
Erledigt, wenn: Verantwortliche für Betrieb und Überwachung sind benannt.
Häufige Fehler
- —Das Projekt startet mit einem Werkzeug statt mit einem Problem.
- —Es gibt keinen Ausgangswert, deshalb lässt sich der Nutzen nicht belegen.
- —Rechte werden zu spät geklärt, und der Prototyp zeigt Daten, die nicht jeder sehen darf.
Was diese Checkliste nicht abdeckt
- —Die Checkliste ersetzt keine rechtliche Prüfung bei möglichen Hochrisiko-Anwendungen.
- —Für Anwendungen in regulierten Prozessen gelten zusätzliche branchenspezifische Anforderungen.
Übergeordnete Leistung: KI-Beratung & KI-Integration
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Häufige Fragen
Wie gross sollte ein erster KI-Prototyp sein?
So klein, dass er in wenigen Wochen an echten Fällen gemessen werden kann, und so gross, dass das Ergebnis eine Entscheidung erlaubt.
Brauchen wir vorher eine KI-Richtlinie?
Eine kurze Richtlinie ist sinnvoll, sobald Mitarbeitende mit KI-Werkzeugen arbeiten. Sie muss aber nicht vor dem ersten Projekt vollständig sein.
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