Vermeiden Sie Enttäuschungen: KI-Produktflops im Blick

Risiken von KI-Produkten

McDonald's KI-Bestellchaos

Also, stell dir vor, du willst nur einen einfachen Cheeseburger im Drive-Thru, und plötzlich bekommst du 260 Chicken McNuggets extra! Kein Scherz, das passierte wegen einem KI-Experiment von McDonald's, das im Juni 2024 endete. Die vollautomatische Bestellhilfe brachte die Bestellungen so durcheinander, dass es niemand mehr lustig fand (CIO). Tja, nicht alles, was blinkt, macht das Leben einfacher, oder?

Grok KI und die Missverständnisse

Diese KI-App hat einen ziemlichen Film fabriziert, indem sie den NBA-Star Klay Thompson fälschlicherweise des Vandalismus beschuldigte. Durch Missverständnisse und falsche Bewertungen von Beiträgen kamen rechtliche Fragen auf – wie ist das eigentlich mit der Verantwortung, wenn Chatbots Unsinn reden? (CIO). Solche Patzer zeigen, dass KI nicht immer ein reiner Segen ist.

Microsoft Chatbot im Informations-Schlamassel

Der gute alte MyCity-Chatbot von Microsoft hat es im März 2024 geschafft, den Leuten wenig hilfreiche Tipps zu geben, die eher Probleme als Lösungen brachten (CIO). Solche Geschichten mahnen an die Wichtigkeit, dass KI-Tools checken, was sie da ausspucken.

Air Canada's virtueller Helfer schießt quer

Mal was Nettes planen und dann zahlt man, weil der virtuelle Helfer von Air Canada Mist gebaut hat? So war's im Februar 2024, als sie einem Passagier über 800 Kanadische Dollar für Falschinformationen latte (CIO). Das zeigt klar, welcher finanzielle Wirbel bei einer misslungenen KI-Entwicklung entstehen kann.

Zillows Algorithmus-Fiasko

Zillow’s hat im November 2021 kräftig daneben gelangt, als ihre Hauskauf-Algorithmen das Budget sprengten. Ergebnis: $304 Millionen Abschreibungen und 25% weniger Angestellte (CIO). Hier zeigt sich: Ein Algorithmus kann ein Bauprojekt auch zum Hauptschmarotzer machen.

Probleme mit Chatbots und virtuellen Assistenten

Nicht jeder Chat kommt lustig rüber – Probleme mit Chatbots und virtuellen Assistenten sind allgemein ein großes Drahtseilakt. Sie bringen:

• Fehlinformationen: Wo manchmal Unsinn statt Wissen rüberkommt.
• Rechtliche Bedenken: Weil man für blöde Sprüche haftbar gemacht werden kann.
• Kundenzufriedenheit: Wäre schön, wenn mal alles reibungslos läuft.

Diese beispielhaften Stolpersteine erinnern daran, wie ätzend das sein kann, wenn KI-Systeme nicht wie erwartet klappen. Dies bestätigt, wie knifflig KI-Vertrauen ist – kein Schild, um Erwartungen der Nutzer zu halten und Enttäuschungen zu vermeiden.

Branchenspezifische KI-Herausforderungen

Fintech Schwierigkeiten mit KI-Assistent

Ah, die Fintech-Welt, wo Zahlen zum Leben erwachen und KI-Assistenten sich öfter mal selbst überschätzen. Stell dir mal vor, du kriegst einen Tipp, der deinen Kontostand plötzlich schrumpfen lässt! Das kann passieren, wenn die digitalen Helferlein Mist bauen – und sei es nur, weil sie die Daten nicht geschnallt haben oder weil ihre Analysen schwach sind. Die Leute von CIO haben davon erzählt. Wenn du sehen willst, in welche Fettnäpfchen die KI-Entwickler auch immer wieder treten, schau mal bei KI-Entwicklungsprobleme vorbei.

Manipulation von Chevrolet's Kundenservice Chatbot

Chevrolet dachte wohl, sie hätten ihren Chatbot im Griff – und dann kam cleverer Eingaben-Klaus, der den Bot glatt in die Knie gezwungen hat. Da war’s ein Leichtes, Quatsch zu erzählen oder den Betrieb lahmzulegen (Evidently AI). Also, liebe Unternehmen: Stellt bitte sicher, dass eure digitalen Helfer auch in echt auf Zack sind.

Kundendienst KI-Probleme bei DPD

Auch DPD, der Paket-Profi, hatte seine liebe Not mit der KI. Wenn dir deine Lieferung auf einmal ins Nirgendwo geschickt wird, ist die künstliche Intelligenz wohl etwas zu eigenwillig unterwegs gewesen. Kundenzufriedenheit? Kaum vorhanden. Falls du mehr über die Fehleranalyse wissen möchtest – ein Muss für bessere Zukunftsvisionen – halt die Ohren offen!

Gesundheitsschädliche Ratschläge von NEDA's Chatbot

Manchmal wird's richtig unangenehm. NEDA hat's erlebt, als deren Chatbot angefangen hat, Ratschläge zu geben, die eher in die Kategorie „nicht empfehlenswert“ fallen. Wenn ein vermeintlicher Helfer dich in gesundheitliche Risiken verstrickt, ist der Spaß vorbei (Evidently AI). Darum gibt's die gute, alte Qualitätskontrolle, Freund und Helfer.

Garantiekosten in verschiedenen Branchen

Garantien, diese hübschen Versprechen, können ins Geld gehen. Doch mit KI und Machine Learning könntest du das ändern und ein bisschen was vom Kuchen einsparen. Die klugen Köpfe von McKinsey haben gezeigt, dass sie da ein wahres Potenzial haben.

Gewährleistungsverbesserungen durch KI und ML

Die Vorzüge von KI und Machine Learning sind nicht von der Hand zu weisen: Sie entdecken kleine Probleme, ehe sie zu großen werden. Und das bringt nicht nur die Gewährleistungskosten runter, sondern auch die Stimmung bei den Kunden nach oben. Mehr dazu findest du beim Thema KI-Geräte.

KI als zweischneidiges Schwert: Während sie hier und da für Kopfschütteln sorgt, bringt sie andernorts echte Vorteile. Klingt paradox, ist aber so: Wenn richtig genutzt, spart und hilft sie, als gäb's kein Morgen. Neugierig? Sieh dir in unserem Bereich KI-Entwicklungen an, was da noch alles schlummert.

Erfahren Sie, welche Fallstricke es bei KI-Produkten gibt – und wie Sie echte Mehrwerte schaffen!

Misserfolge in KI Startups

Du glaubst, eine KI-Startup zu gründen ist ein Zuckerschlecken? Denk nochmal! Viele dieser Unternehmen klappen aus ganz verschiedenen Gründen zusammen. Lass uns die häufigsten Stolpersteine und Beispiele mal genauer anschauen.

Warum Startups auf die Nase fallen

Hier sind einige häufige Gründe, warum KI-Startups einfach nicht die Kurve kriegen:

• Kein Markt für das Produkt (34%): Stell dir vor, du hast das beste Produkt, aber keiner will es haben. Ja, dumm gelaufen.
• Schlechtes Marketing (22%): Ohne Sichtbarkeit bleibt dein tolles Produkt in der Versenkung.

• Teamchaos (18%): Wenn die Crew nicht zusammenspielt, geht alles den Bach runter.
• Geldlöcher (16%): Wenn die Kohle nicht reicht, sieht's düster aus.

Quellen: KITRUM

Olive A.I.'s Kapitulation wegen Kohle

Olive A.I. war so ein Fall. In der Gesundheitsbranche unterwegs und mit fast $1 Milliarde gepolstert, aber am Ende ging nichts mehr. Trotz einer Bewertung von $4 Milliarden war's das im Oktober 2023. Läuft nicht immer, ne? (KITRUM)

Dicke Brocken für KI Startups

KI-Startups stehen oft mächtigen Hürden gegenüber:

• Kosten, die durch die Decke gehen: Nehmen wir Anki als Beispiel – coole Roboter, aber Kosten außer Rand und Band und zu wenig Einnahmen trotz Finanzspritzen in Höhe von fast $200 Millionen. Bisschen peinlich. (KITRUM)
• Skalieren ist ein Albtraum: Viele kriegen ihr Business einfach nicht groß oder angepasst genug. Da hapert es ordentlich.

Finanzspritzen werden rar

Kohle ist der Schlüssel. Punkt. Doch die Venture-Capital-Hähne drehen sich scheinbar zu. Von $381 Milliarden in 2022 auf $221 Milliarden in 2023 – ein Sturzflug. Chisel KI zum Beispiel traf's heftig, die mussten im April 2022 aufgeben, weil einfach nix mehr rein kam. Einfach weg vom Fenster. (KITRUM)

Team-Theater und Management-Pannen

Etwa 18% der Startups gehen an Teamverwirrungen und Management-Patzern baden. OpenAI ist da leider ein Musterbeispiel – interne Streitereien und zack, Sam Altman war im November 2023 Geschichte. Krasse Sache. (KITRUM)

Datenchaos und KI-Projekte

Ohne saubere Daten nix los. Fehlende oder ungenaue Daten können das tollste KI-Projekt zerschießen. Entwickler müssen checken, dass sie Top-Datensätze am Start haben. Wenn's interessiert, hier gibt's mehr zu KI-Entwicklungsprobleme.

Auswirkungen von Generative KI

Pak'nSave's Gen KI Drama

Stell dir vor, der Supermarkt um die Ecke entscheidet sich, etwas futuristischer zu werden. Doch als Pak'nSave seinen Kunden einen "KI-Berater" bietet, der vom Hocker reißen soll, entfesselt er stattdessen ein Feuerwerk der Unpassendheiten. Diese KI fing an, seltsame Empfehlungen zu geben, und der Bumerang-Effekt auf das Firmenimage war nicht ohne! Hier wird klar, wie wichtig es ist, solche KI-Geräte im Auge zu behalten, bevor man sie loslässt.

Wenn die Kasse klingelt - Verluste durch schlechte KI-Strategien

Die richtige Balance bei der Steuerung der KI-Technologien zu finden, ist wie das Jonglieren mit Eiern. Ein falscher Schritt, und schon ist das Chaos groß. Eine Umfrage bei über 1.000 kleinen Business-Gurus von CIO zeigt, dass 54% der Unternehmen schlechtes Management die KI-Kasse schröpfen ließen. 63% dieser unglücklichen Zahlmeister berichteten sogar von Verlusten über 50 Millionen Dollar. Da kann man sich nur denken: Au Backe!

Mehr Umständliches zur KI-Fragestellung gibt’s in unserem Bericht über KI-Entwicklungsprobleme.

Sparschwein schrumpft - KI ist teuer!

Nicht auf Rosen gebettet? Was sollen Unternehmen denken, wenn KI-Kosten explodieren? Große Firmen spüren den Druck, wenn die Rechnung für KI-Projekte in die Höhe schießt. Laut CIO plärrt der Kostenpunkt als zweitgrößtes Hindernis für den Sprung in die geniale KI-Zukunft.

Blinde Träume von der Gen-KI

Sternchen in den Augen, was? Auch wenn KI wie das neue Superhirn daherkommt, die Erwartungen an sie überflügeln oft die Realität. Wenn die erträumten Ziele unerreichbar scheinen, schlägt die Ernüchterung ein wie eine Bombe. Klüger ist, in Etappen zu denken und realistische Ziele zu stecken, als sich im Wolkenkuckucksland zu verlieren. Neugierig? Dann stöber in unseren Infos zu KI-Entwicklungen.

Datenpannen bei KI- und ML-Projekten

Ach du Datenchaos! Wer gedacht hat, Mutti hätte im Kinderzimmer viel zu tun, der hat nie ein Datenwirrwarr bei KI-Projekten gesehen. Ob Format, Zugriff oder Verarbeitung der Daten – Probleme gibt's en masse. Eine Überraschung? Nicht wirklich. In einer Umfrage von CIO klagten 84% über Stolpersteine, die den KI-Tanz im Regen vereiteln.

Solche Herausforderungen zeigen, dass man ordentlich antanzen muss, um KI-Technologien unfallfrei einzuführen. Möchtest du dich weiter vertiefen? Schau dir unsere Artikel über KI-Geräte und KI-Entwicklungsprobleme an.

Matthias Mut

Experte in KI und Automatisierung bei der Falktron GmbH.

Spaß an Entwicklung, Fortschritt & Rapid Prototyping.

m.mut@falktron.de

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