Erwartungsmanagement in AI Projekten - Wie bekommen wir Realismus? | Julia Zukrigl

Immer mehr Firmen und Menschen versuchen sich an AI Tools für die
verschiedensten Zwecke. Doch Erwartung und Ergebnis klaffen oft
weit auseinander. Aber warum ist das so und wie kommen wir zu
realistischeren Bildern? Darüber spricht Christian Krug, Host des
Podcasts Unf*ck Your Data, mit Dr. Julia Zukrigl, Data
Storytelling Trainerin bei Data Story Lab.


Wenn es um KI und andere Zukunftstechnologien geht, dann kennt
unser Gehirn leider nur schwarz oder weiß. Allmacht oder
Ohnmacht. Die KI erleichtert uns das Leben oder tilgt uns alle
vom Planeten.


Nicht gerade die idealen Voraussetzungen, wenn man in ein Projekt
starten will um eine AI Lösung einzuführen.


Denn bei beiden Szenarien kannst du eigentlich nur verlieren. Hat
der Stakeholder oder Anwender Angst von der KI ersetzt zu werden,
so wird es schwer Unterstützung für dein Projekt zu bekommen.
Erwarten die Leute die absolute Erleichterung, kannst du sie fast
nur enttäuschen.


Doch wie kommen wir aus diesem Dilemma heraus? Und können
realistische Erwartungen schaffen?


Dafür müssen wir an zwei „Türstehern“ im Gehirn vorbeikommen, dem
Stammhirn und dem limbischen System.


Und das geht am besten mit Geschichten.


In diesem Falle natürlich realistische Erfolgsgeschichten. Wie
sieht das (Arbeits-)leben der Stakeholder nach dem Projekt aus?
Was hat sich zum Positiven verändert.


Dabei ist es dann an uns Datenexperten, realistisch zu bleiben.
Nicht zu übertreiben und eben ein gutes und nachvollziehbares
Bild der Zukunft zu zeichnen.


Was noch besser klappt: Andere Leute, die schon erfolgreich etwas
umgesetzt haben, die Geschichte erzählen zu lassen.


Daher Augen auf bei der Auswahl der Beta-Tester und early
Adopter. Wenn du hier Menschen findest, die authentisch sind und
dann gerne von ihren Erfolgsgeschichte anderen berichten, dann
bekommt dein Projekt richtig Schwung.











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Buchempfehlung:


Gerd Gigerenzer – Bauchentscheidungen





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