Schnell, günstig, gut – aber nie alles zugleich: Was das „Pick-Two-Prinzip“ für KI-Projekte bedeutet
Die Illusion der Vollständigkeit
Wer in der Projektplanung unterwegs ist, kennt das scheinbar einfache, aber in der Realität gnadenlos gültige Prinzip: Schnell, günstig und gut – such dir zwei aus. Dieses sogenannte „Pick-Two“-Dreieck beschreibt eine fundamentale Wahrheit über Zielkonflikte in der Umsetzung komplexer Vorhaben. Und obwohl dieses Spannungsfeld in vielen Branchen relevant ist, entfaltet es in der Arbeit mit KI-Projekten eine besonders scharfe Wirkung. Denn gerade dort wirken unsichtbare Kosten, nichtlineare Entwicklungsprozesse und langfristige Wartungspflichten oft unterschätzt in das Ergebnis hinein.
Was schnell und günstig ist, wird selten nachhaltig
Die Versuchung ist groß: Eine KI-Lösung schnell auf den Weg bringen, mit begrenztem Budget, um erste Erfolge zu zeigen. Doch was auf dem Papier funktioniert, scheitert häufig an der Realität. Schnell und günstig bedeutet in vielen Fällen: begrenzter Funktionsumfang, schwache Evaluation, fehlende Nachbetreuung. Ohne sorgfältiges Monitoring oder ein Konzept für Data Drift und Retraining entstehen später hohe Kosten – etwa durch Fehlentscheidungen im System, mangelnde Anpassbarkeit oder verlorenes Nutzervertrauen.
Besonders kritisch wird es, wenn das Projekt in einem regulierten Umfeld stattfindet. Wer hier auf Governance verzichtet, läuft Gefahr, später rechtlich oder ethisch ein Problem zu bekommen – mit weitreichenden Folgen für die Organisation.
Was günstig und gut ist, kommt oft zu spät
Die Kombination aus niedrigen Kosten und hoher Qualität klingt auf dem Papier ideal – doch sie braucht vor allem eins: Zeit. Gute Dateninfrastruktur, saubere Metriken, stabile Modelle und eine realitätsnahe Validierung benötigen intensive Vorbereitungsphasen und regelmäßige Tests. In einem schnelllebigen Marktumfeld ist das ein Risiko: Wenn die Lösung erst Monate nach Bedarf bereitsteht, ist das Timing möglicherweise verpasst. Gerade im Wettbewerb mit agileren Teams oder Start-ups verliert man so unter Umständen die Anschlussfähigkeit.
Für Unternehmen bedeutet das: Qualität und Effizienz dürfen nicht nur technologische Kriterien sein – sondern müssen immer auch strategisch eingebettet sein. Was bringt ein exzellentes Modell, wenn es zu spät kommt, um relevant zu sein?
Was schnell und gut ist, braucht Ressourcen
Bleibt die dritte Kombination: schnell und gut. Möglich ist das – aber fast nie günstig. Hierfür braucht es gut eingespielte Teams, leistungsfähige Infrastrukturen, klare Zieldefinitionen und ausreichende finanzielle Mittel. Kurz: Erfahrung und Geld. In der Praxis zeigt sich: Wer diesen Weg wählt, muss bereit sein, Ressourcen gezielt einzusetzen – für schnelle Tests, parallele Entwicklungsstränge und professionelle Governance.
Gerade in KI-Projekten ist das sinnvoll, wenn der Business-Impact hoch ist, regulatorische Anforderungen bestehen oder ein klarer Wettbewerbsvorteil erzielt werden soll. Der Fokus liegt dann weniger auf Einsparung, sondern auf Absicherung und Geschwindigkeit – mit der bewussten Entscheidung, dafür zu investieren.
Fazit: In KI-Projekten führt kein Weg an klaren Prioritäten vorbei
Das „Pick-Two“-Prinzip ist kein theoretisches Konstrukt – sondern eine realistische Entscheidungshilfe für die Projektpraxis. Gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz ist es essenziell, sich frühzeitig zu fragen: Was ist nicht verhandelbar – Zeit, Budget oder Qualität? Wer diese Frage offenlässt oder sie zu spät stellt, riskiert ein Projekt, das entweder technisch instabil, wirtschaftlich ineffizient oder strategisch irrelevant ist.
Die Lösung liegt in bewussten Kompromissen: Begrenzte Scopes, klare Metriken, prototypische Umsetzungen, und ein Plan für kontinuierliche Verbesserung. Denn eines ist sicher: Wer versucht, alles zugleich zu optimieren, wird selten ein nachhaltiges Ergebnis erhalten.