Zusammenfassung
Der Artikel beleuchtet die Herausforderungen und Chancen bei der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmensprozesse. Trotz erheblicher Investitionen scheitern viele Unternehmen an der praktischen Umsetzung von KI, oft aufgrund mangelnder “Data Readiness” und Integrationshürden.
- Zentrale Dateninfrastruktur: Data Lakes und automatisierte Tools gelten als entscheidend für eine effziente Datennutzung und -integration.
- Offene Datenformate: Offene Data Lakes ermöglichen Kostensenkungen und Flexibilität.
- Echtzeit-Überwachung: Data Observability wird notwendig, um Datenquellen vollständig transparent zu gestalten.
- Knowledge-Graphen: Unstrukturierte Daten werden durch Knowledge-Graphen gewinnbringend genutzt.
- Governance und Compliance: Eine ganzheitliche Data-Governance-Strategie ist unerlässlich für die effektive KI-Nutzung.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): Diese Technologie hilft, KI-Outputs faktenbasiert zu gestalten.
- Utility Computing: Spezialisierte Engines steigern Effizienz und senken Kosten.
- Datenzentralisierung: Essentiell für leistungsfähige KI in der Lieferkette.
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