Strategie vs. Engineering: Die Lücke schließen

AI ist in aller Munde. Doch wenn man genauer hinsieht, scheitern viele Projekte in der "Proof of Concept"-Hölle (PoC).

Warum?

Weil oft zwei Welten aufeinanderprallen, die unterschiedliche Sprachen sprechen:

1. Die Strategen: Sie sehen den Business Value, den ROI und die Marktchancen. Aber sie unterschätzen oft die Komplexität der Dateninfrastruktur oder die Limitationen aktueller LLMs.
2. Die Engineers: Sie bauen technisch brillante Lösungen, optimieren Vektordatenbanken und RAG-Pipelines. Aber manchmal lösen sie Probleme, die das Business gar nicht hat.

Die "Engineering-First" Falle

Als Ingenieur neige ich dazu, sofort Code zu schreiben. "Lass uns LangChain aufsetzen und schauen was passiert." Das funktioniert für einen Hackathon. Aber für Enterprise-AI braucht es mehr.

Wir müssen uns fragen:

• Löst dieses Modell ein echtes Problem?
• Skaliert die Lösung kosteneffizient? (Stichwort Token-Kosten)
• Wie sieht die Data Governance aus?

Die "Strategy-Only" Illusion

Auf der anderen Seite sehe ich oft Strategiepapiere, die von "Autonomen Agenten" träumen, die den kompletten Kundenservice ersetzen. Ohne zu verstehen, dass Halluzinationen (noch) ein reales Risiko sind.

Die Lösung: Hybrid Thinking

Der Schlüssel liegt in der Verbindung. Ein Senior AI Engineer muss heute auch Business-Metriken verstehen. Und ein Stratege muss wissen, was eine Vector DB ist.

Genau an dieser Schnittstelle arbeite ich. Ich baue nicht nur die Pipeline, ich validiere den Business Case.

Meine Top 3 Takeaways für erfolgreiche AI-Projekte:

1. Start Small, Scale Fast: Bauen Sie einen MVP, der einen spezifischen Schmerzpunkt löst.
2. Infrastruktur ist Key: Unterschätzen Sie nicht den Aufwand für saubere Datenpipelines. Das Modell ist nur die Spitze des Eisbergs.
3. Messen Sie alles: Nicht nur Accuracy, sondern auch Latenz, Kosten pro Request und User Feedback.

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Haben Sie ähnliche Erfahrungen gemacht? Lassen Sie uns darüber sprechen.