Dies liegt daran, dass die Modelle ständig überwacht werden müssen, um mögliche Verzerrungen oder einen ‚AI Model Drift‘ zu erkennen. Letzteres bezeichnet das Phänomen, dass die Vorhersagegenauigkeit von Machine-Learning-Modellen im Laufe der Zeit nachlassen kann. Um den Erfolg von KI-Projekten zu gewährleisten, muss also der gesamte Lebenszyklus sorgfältig durchdacht werden.
dima Lohnt sich KI auch für kleine Unternehmen?
Der Erfolg und damit die Rentabilität eines KI-Projekts hängt relativ wenig von der Größe eines Unternehmens ab. Im Gegenteil: Ergebnisse lassen sich in kleinen Betrieben aufgrund ihrer starken Fokussierung auf spezifische Anwendungsfälle oft günstiger und einfacher erzielen. In der Fertigung sollten KI-Projekte nicht als bloße ‚Wissenschaftsprojekte‘ gesehen und behandelt werden. Bei richtiger Umsetzung kann die Technologie einen Reifegrad erreichen, der unabhängig von der Unternehmensgröße ist. KI lohnt sich also durchaus auch für kleine Hersteller.
