5 Projekt-Frameworks für KI-Vorhaben. Scrum, CRISP-DM und mehr
Die fünf wichtigsten Frameworks für KI-Projekte: CRISP-DM (Data-Science-Klassiker seit 1996), Microsoft Team Data Science Process (TDSP), Scrum (für ML-Engineering), Kanban (für Wartung/MLOps) und Design Thinking (für Use-Case-Findung).
Wer KI-Projekte mit klassischem Wasserfall plant, scheitert. Die Daten sind nie so wie erwartet, das Modell wird in der Realität anders performen als im Test. Diese fünf Frameworks fangen das ein.
CRISP-DM · der Klassiker
Cross-Industry Standard Process for Data Mining, 1996 von einem Konsortium um IBM und Daimler entwickelt. Sechs Phasen: Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, Deployment. Iterativ zwischen den Phasen. Bis heute Standard in Data-Science-Teams.
Microsoft TDSP
Team Data Science Process. Microsofts Weiterentwicklung von CRISP-DM mit Rollen (Solution Architect, Project Lead, Data Scientist) und konkreten Artefakten pro Phase. Gut für größere Teams in regulierten Branchen.
Scrum für ML-Engineering
Sprint-Logik passt zur Modell-Iteration: 2-Wochen-Sprints, klare Definition of Done (z. B. „Modell schlägt Baseline um 5 % auf Validation Set"). Achtung: Story Points für Datenarbeit schwer schätzbar.
Kanban für MLOps
Sobald Modelle in Produktion sind, dominiert Wartung: Drift-Monitoring, Retraining, Incident-Response. Kanban mit WIP-Limits und Pull-Prinzip (Toyota-Logik) passt besser als Scrum. Standard bei Spotify, ING und vielen Big-Tech-Plattform-Teams.
Design Thinking für Use-Case-Findung
Vor dem ersten Datenquadrat steht die Frage: Welches reale Problem lösen wir? Design Thinking (Stanford d.school) mit Empathy-Phase und Prototyping ist hier wirksamer als technik-getriebene Brainstormings. Output: priorisierte Use-Case-Liste.
Fazit
In der Praxis kombinieren reife Teams: Design Thinking für Use-Case-Findung, CRISP-DM oder TDSP als methodischer Rahmen, Scrum für Entwicklungs-Sprints, Kanban für den Betrieb. Im Lehrgang Manager für angewandte KI-Transformation (IHK) üben wir den Übergang zwischen den Phasen am eigenen Projekt.
FAQs
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Manager für angewandte KI-Transformation (IHK)
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