KI-Projekte in der Industrie professionell planen

KI-Projekte sind keine klassischen IT-Vorhaben. Wer sie wie solche plant, läuft in eine Reihe schwer vorhersehbarer Stolperfallen: Der genaue Datenbedarf für maschinelles Lernen lässt sich zur Entwurfszeit grob schätzen, aber nicht präzise vorhersagen. Datenqualität und -verfügbarkeit entscheiden über Erfolg oder Scheitern – oft erst spät im Projekt. Und nach dem Prototyp entsteht häufig ein zweites Projekt, das mit den klassischen Vorgehensmodellen wenig gemein hat. Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) widmet diesem Themenfeld auf dem Automatisierungstreff 2026 einen eigenen Workshop: „Professionelle Planung und Management von KI-Projekten in der Industrie" am 17. Juni 2026 von 13:00 bis 18:00 Uhr im WTZ-Tagungszentrum Heilbronn.

Was KI mit der Projektorganisation macht

Der Einsatz von KI wirkt sich nicht nur auf die Technologie aus, sondern auch auf die Strukturierung und Organisation von Teams und Projekten. Genau hier setzt der Workshop an: Er stellt die wichtigsten Herausforderungen vor, mit denen Führungskräfte und Projektleiter beim Einsatz von KI konfrontiert werden – und liefert dazu praktische Werkzeuge für die Erhebung von Anforderungen, die Planung und die Durchführung von Projekten.

Sieben Themen, die den Tag strukturieren

Der inhaltliche Bogen umfasst sieben aufeinander aufbauende Schwerpunkte. Den Auftakt bildet ein praktisches Beispiel für KI in der Produktion, das zeigt, wie sich die Technologie in einer Produktionsumgebung erfolgreich einsetzen lässt. Es folgen die effiziente Strukturierung von KI-Pipelines sowie bewährte Methoden zur Organisation von KI-Projekten, um deren Effektivität und Erfolgschancen zu maximieren. Anschließend rückt der „Data Bottleneck" in den Fokus: Herausforderungen rund um Datenverfügbarkeit und -qualität und Wege, diese Engpässe zu überwinden. Den Übergang zur produktiven Anwendung markieren die „Anforderungen jenseits des Prototyps" – jene zusätzlichen Überlegungen, ohne die KI-Anwendungen nicht produktiv werden. Ergänzt wird das durch Vorgehensmodelle und Rollenverteilungen für mehr Effizienz im Entwicklungsprozess sowie durch einen Transferteil, der zeigt, wie sich Konzepte und Erkenntnisse auf die eigene organisatorische Struktur übertragen lassen.

Konkrete Bausteine für den Werkzeugkasten

Auf der konkreten Werkzeugebene behandelt der Workshop die für Projektleiter relevanten Grundkonzepte und Begrifflichkeiten der KI, die Konzeption von KI-Pipelines, Frameworks zur Strukturierung von KI-Projekten sowie den Daten-Bottleneck in der Projektplanung – einschließlich der strukturierten Auswahl von Lernverfahren und ihrer jeweiligen Datenanforderungen sowie der Auswirkungen von Datenmenge und -qualität auf die Performanz gelernter Modelle. Den Abschluss bildet das oft unterschätzte Feld der Zeit-, Ressourcen- und Risikoplanung für KI-Vorhaben.

Zielsetzung: Wissen für die Phase nach dem Prototyp

Im Zentrum steht eine Phase, die in vielen KI-Initiativen unterbelichtet bleibt: Was kommt nach dem Prototyp? Der Workshop vermittelt die Herausforderungen, die genau dort sichtbar werden, und stellt praktische Lösungsansätze bereit, um aus vielversprechenden Pilotprojekten produktive Anwendungen zu machen.

Adressaten: Projektleitung und Führungskräfte

Angesprochen sind Projektleiterinnen und Projektleiter, Führungskräfte sowie KI-begeisterte Fachkräfte, die einen fundierten Einblick in die Herausforderungen der Umsetzung von KI-Projekten gewinnen wollen. Damit richtet sich das Format gezielt an Verantwortliche, die KI nicht selbst entwickeln, aber zum Erfolg führen müssen.

Eingebettet in ein Gemeinschaftsformat

Der Workshop ist Teil des Gemeinschaftsworkshops „From Data to Action: Smart Manufacturing in der Praxis". Am Vormittag findet ein gemeinschaftliches Get-Together mit zwei Vorträgen renommierter Key-Speaker statt; am Nachmittag wählen die Teilnehmenden einen von drei Praxisteilen. Der Fraunhofer-Track adressiert dabei die methodisch-organisatorische Perspektive im Trio.

Wer KI-Projekte verantwortet, ohne sie selbst zu programmieren, findet hier das methodische Rüstzeug, um aus vielversprechenden Prototypen das zu machen, was am Ende zählt: produktive Anwendungen mit messbarem Wertbeitrag.

Mehr Informationen und Anmeldung unter: https://iosb.automatisierungstreff.com