LONDON (IT BOLTWISE) – Unternehmen in Europa stehen vor einer neuen Herausforderung: Die Integration von KI in den Produktionsbetrieb erfordert mehr als nur leistungsstarke Algorithmen. Die Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Dateninfrastrukturen wird zum entscheidenden Faktor für den Erfolg.
Die europäische Wirtschaft befindet sich inmitten eines bedeutenden Wandels, da Unternehmen zunehmend Künstliche Intelligenz (KI) in ihre Produktionsprozesse integrieren. Während der Fokus oft auf den Algorithmen und Modellen liegt, die von verschiedenen Anbietern angeboten werden, zeigt sich, dass der eigentliche Engpass in den Dateninfrastrukturen liegt, die diese Modelle speisen. Ohne robuste und vertrauenswürdige Datenstrukturen können Unternehmen die Vorteile der KI nicht voll ausschöpfen.
Ein zentrales Problem ist die mangelnde Anpassung der bestehenden Dateninfrastrukturen an die Anforderungen der KI. Viele Unternehmen haben ihre Systeme nicht auf die notwendige operative Vertrauenswürdigkeit ausgelegt, was zu unvorhersehbaren und schwer zu identifizierenden Fehlern führen kann. Diese Fehler treten oft nicht als dramatische Abstürze auf, sondern als schleichende Verschlechterung der Systemleistung, die schwer zu erkennen und zu beheben ist.
Die Herausforderung wird durch die Tatsache verschärft, dass 95% der KI-Projekte nie die Produktionsreife erreichen. Selbst bei den Projekten, die es schaffen, sind Zuverlässigkeit und Monitoring häufige Hindernisse für die Skalierung. Unternehmen müssen daher neue Strategien entwickeln, um die Datenqualität in einem dynamischen und sich ständig verändernden Umfeld sicherzustellen.
Ein weiterer kritischer Punkt ist die Fehlannahme, dass die Verbesserung der Datenqualität vor der Einführung von KI erfolgen sollte. In der Praxis zeigt sich jedoch, dass diese Herangehensweise oft in einer Sackgasse endet. Datenqualität ist kontextabhängig und kann sich mit den Anforderungen der KI-Anwendungen ändern. Daher ist es effektiver, KI-Systeme zu implementieren und gleichzeitig kontinuierliche Feedback-Schleifen zu etablieren, um die Datenqualität im laufenden Betrieb zu überwachen und anzupassen.
Bis 2026 wird erwartet, dass Unternehmen nicht nur in der Lage sein müssen, KI zu implementieren, sondern auch die Auswirkungen nachzuweisen und die Risiken zu managen. Dies erfordert eine klare Zuordnung von Verantwortlichkeiten für die Datenprodukte, die Sicherstellung der Rückverfolgbarkeit von Entscheidungen und die Fähigkeit, Anomalien zu untersuchen. Unternehmen, die diese Herausforderungen meistern, werden in der Lage sein, KI erfolgreich in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
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