Ein internationaler Prüf- und Zertifizierungskonzern wollte Angebote für Unternehmenszertifizierungen automatisch erzeugen. Die Lösung ging 2018 in Produktion – mit Human-in-the-Loop und wöchentlichem C-Level-Lenkungsausschuss.
Angebote für Unternehmenszertifizierungen entstanden manuell. Jedes Angebot verlangte Erfahrung mit Normen, Prüfumfängen und Aufwandsschätzung – Wissen, das in den Köpfen erfahrener Fachleute lag und sich nicht beliebig skalieren ließ.
Angebote für Unternehmenszertifizierungen automatisch erzeugen, ohne die fachliche Verantwortung aus der Hand zu geben. Der Zeitraum des Vorhabens reichte von Februar 2018 bis Oktober 2019.
Die KI-Lösung wurde auf den Angebotsdaten der vorangegangenen zehn Jahre trainiert und gemeinsam mit einem spezialisierten Implementierungspartner gebaut. Die historischen Angebote waren dabei nicht Beiwerk, sondern das Fundament – ohne diese Datenbasis hätte das Vorhaben keine tragfähige Grundlage gehabt.
Scenaryo hielt das Programm zusammen und setzte die Richtung. Dazu gehörte die Führung eines jungen UX/UI-Teams, die Rahmung der Arbeit des KI-Teams, die enge Zusammenarbeit mit einem Business Analyst und die Vermarktung der Ergebnisse im Konzern. Auftraggeber war der CIO, mit Rückendeckung auf C-Level.
Ein wöchentlicher Lenkungsausschuss mit CEO, CFO, IT-Leitung und der Divisionsleitung der betroffenen Gesellschaft begleitete das Vorhaben. Die generierten Angebote gingen nicht ungeprüft hinaus: Fachleute prüften sie, bevor sie den Kunden erreichten. Human-in-the-Loop war hier keine nachträgliche Auflage, sondern Teil des Entwurfs.
Drei Dinge aus diesem Projekt gelten für GenAI-Vorhaben heute unverändert. Erstens: Human-in-the-Loop ist der Grund, warum ein KI-System in einem regulierten Umfeld überhaupt in Produktion gehen darf – nicht die Bremse, sondern die Voraussetzung. Zweitens: Ein wöchentlicher Lenkungsausschuss auf C-Level klingt nach Aufwand, ist aber der Mechanismus, der Entscheidungen schnell macht statt langsam. Drittens: Historische Daten sind das Fundament. Wer sie nicht hat oder nicht aufbereiten kann, hat kein KI-Projekt, sondern ein Datenprojekt – und sollte das zuerst anerkennen.
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