Was ist der PDCA-Zyklus und wie nutzt du ihn in KI-Projekten?

Plan: Ziel und Hypothese

Im Plan-Schritt formulierst du eine Hypothese: „Wenn wir Trainings-Daten Y ergänzen, steigt die Modell-Genauigkeit um Z Prozent." Du legst fest, wie du den Erfolg messen willst, welche Ressourcen du brauchst und welcher Zeitraum sinnvoll ist.

Do: Umsetzung

Im Do-Schritt setzt du die geplante Verbesserung um. Wichtig: nicht zu groß starten. Idealerweise ein kontrollierter Test mit klar messbarem Ergebnis. Wenn du gleich die ganze Daten-Pipeline umbaust, wirst du nie genau wissen, welche Änderung welchen Effekt hatte.

Check: Wirkung messen

Im Check-Schritt analysierst du, was die Veränderung gebracht hat. Sind die Erfolgs-Kriterien aus dem Plan erfüllt? Gab es Nebenwirkungen? Was hat überrascht? Diese Phase wird oft vernachlässigt, ist aber der wertvollste Teil des Zyklus.

Act: Entscheiden und weitermachen

Im Act-Schritt entscheidest du: Behalten wir die Veränderung? Skalieren wir sie auf andere Bereiche? Brauchen wir eine Korrektur? Oder war das Experiment fehlgeschlagen und wir verwerfen es? Anschließend startet der nächste Zyklus mit der nächsten geplanten Verbesserung. So entsteht kontinuierliche Optimierung, nicht nur einmaliger Wandel.