Wenn in Unternehmen über Künstliche Intelligenz gesprochen wird, liegt der Fokus oft auf Algorithmen, Modellen oder Daten. Doch ein KI-System ist mehr als nur Technik: Es begleitet ein Unternehmen über Jahre hinweg, verändert sich und muss regelmässig überprüft werden. Genau hier setzt die ISO/IEC 22989 an: Sie beschreibt den Lebenszyklus von KI-Systemen und macht deutlich, dass jedes Projekt bestimmte Phasen durchläuft, von der ersten Idee bis zur endgültigen Abschaltung.
Von der Idee bis zum ersten Konzept
Am Anfang steht immer eine klare Fragestellung: Welches Problem soll die KI eigentlich lösen? Ohne ein gemeinsames Verständnis für Ziele, Nutzen und Risiken ist die Gefahr gross, dass ein Projekt früh ins Stocken gerät. In dieser frühen Phase (der Inception) wird entschieden, ob eine Idee tragfähig ist. Hier werden Anforderungen gesammelt, Machbarkeit geprüft und Kosten abgeschätzt.
Entwurf und Entwicklung
Steht fest, dass sich ein Projekt lohnt, beginnt die eigentliche Arbeit. Daten müssen beschafft und aufbereitet, Modelle entworfen und trainiert werden. Parallel dazu entsteht die Architektur des Gesamtsystems. Wichtig ist schon an diesem Punkt über rechtliche Rahmenbedingungen, Transparenz und mögliche Risiken nachzudenken. Nicht erst, wenn das System schon läuft.
Prüfen, ob das KI-System funktioniert
Ein entwickeltes KI-System wird nicht einfach in Betrieb genommen. Zunächst gilt es nachzuweisen, dass es so arbeitet, wie es geplant ist. Dazu gehören klassische Funktionstests ebenso wie Qualitätsprüfungen der Modelle. Unternehmen, die diesen Schritt überspringen, riskieren böse Überraschungen. Etwa wenn ein System in der Praxis verzerrte oder gar fehlerhafte Ergebnisse liefert.
Übergang in den Betrieb
Erst wenn die Tests zufriedenstellend verlaufen sind, folgt der Schritt in die reale Umgebung. Das kann bedeuten, dass ein System in die bestehende IT-Landschaft integriert oder für die Endnutzer:innen bereitgestellt wird. Auch Schulungen und Support gehören dazu, damit die Lösung im Alltag zu einem Mehrwert wird.
Betrieb und Weiterentwicklung
Mit dem Go-Live ist die Arbeit keineswegs abgeschlossen. Im Gegenteil: Jetzt zeigt sich, wie stabil das System wirklich läuft. Daten ändern sich, Rahmenbedingungen verschieben sich und genau dafür braucht es Monitoring, Updates und gegebenenfalls Nachjustierungen. Für Systeme, die kontinuierlich lernen, ist zudem regelmässige Validierung nötig: Nur so lässt sich sicherstellen, dass sich ein Modell nicht unbemerkt in eine falsche Richtung entwickelt.
Neubewertung und Abschaltung von KI-Systemen
Früher oder später muss jedes Unternehmen prüfen, ob die ursprünglichen Ziele noch erreicht werden. Manchmal genügt eine Anpassung und in einem anderen Fall lohnt es sich, ein System vollständig zu ersetzen. Und schliesslich gehört auch das Ende zum Lebenszyklus: Wenn eine Lösung nicht mehr sinnvoll ist, muss sie kontrolliert ausser Betrieb genommen werden, inklusive sicherem Umgang mit den Daten.
Was das für Unternehmen bedeutet
Der Lebenszyklus macht deutlich: KI ist kein einmaliges Projekt, sondern ein fortlaufender Prozess. Wer sich frühzeitig klar macht, welche Phasen ein System durchläuft, kann Ressourcen besser planen, Risiken reduzieren und die Qualität sichern. Für Entscheider:innen bedeutet das vor allem eines: KI-Systeme entfalten ihren Wert nur dann, wenn Verantwortung übernommen wird und klare Leitplanken den Einsatz dauerhaft steuern.
Fazit: Wer Künstliche Intelligenz im Unternehmen erfolgreich einsetzen will, sollte nicht nur das Modell im Blick haben, sondern den gesamten Lebenszyklus. Mit einer strukturierten Vorgehensweise lassen sich Aufwand und Risiken kalkulieren – und die Chancen von KI deutlich besser ausschöpfen.
Mach deine KI-Projekte zukunftssicher! Wir zeigen dir, wie du Risiken minimierst und den Lebenszyklus deiner KI erfolgreich managst.
Du möchtest mehr über die ISO/IEC 22989 erfahren? Hier findest du die vorherigen Blogbeiträge:
