AI-Projekte sind keine gewoehnlichen IT-Projekte
Das erfordert einen anderen Managementansatz - iterativ, experimentgetrieben und auf schnelle Hypothesenvalidierung ausgerichtet. Sie koennen kein einjaaehriges AI-Projekt in einer Wasserfall-Methodik planen.
Die richtige Methodik waehlen
- Scrum mit 2-woechigen Sprints - fuer Teams, die einen regelmaessigen Rhythmus benoetigen
- Kanban - fuer Teams, die an mehreren kleineren Aufgaben parallel arbeiten
- Dual Track Agile - Discovery und Delivery laufen parallel. Ideal fuer AI-Projekte.
MVP - Minimum Viable Product
AI beschleunigt die MVP-Entwicklung. AI-Agenten generieren Code, Tests und Dokumentation. Der Prototyp wird in Wochen, nicht in Monaten erstellt.
Automatisiertes Testen in AI-Projekten
AI-Projekte erfordern eine erweiterte Teststrategie: Modellqualitaetstests, Modellregressionstests, Edge-Case-Tests, Performance-Tests und Sicherheitstests.
Skalierung - Vom MVP zur Produktion
Skalierung erfordert Containerisierung, Orchestrierung, Auto-Scaling, Monitoring und Alerting. Intelligentes AI-Modell-Routing passt das Modell automatisch an die Aufgabenkomplexitaet an.