5 Datenstrategien, um KI über die Pilotphase hinaus zu skalieren
KI ist inzwischen kein Experiment mehr. Knapp 9 von 10 Unternehmen nutzen KI für mindestens eine Funktion. Doch fast 60 % der Innovationsbemühungen verlaufen nach dem Machbarkeitsnachweis im Sande. Gleichzeitig melden 91 % der Datenexperten, dass die fehlende Zuverlässigkeit von Daten verhindert, dass GenAI in die Produktionsumgebung verschoben wird.
Für die Skalierung von KI ist mehr als nur ein Modell erforderlich. Ohne Abstimmung über Ihre Architektur, Workflows, Governance- und Team-Funktionen hinaus geht es nicht. In diesem Workbook werden fünf Strategien vorgestellt:
- Stärkung von Datenintegration und Engineering für skalierbare KI
- Verbesserung der Überwachung von Modellen und von Data Observability über verschiedene Pipelines hinweg
- Erhöhung des Vertrauens durch skalierte Data und KI-Governance
- Fortschrittliches agentisches Datenmanagement und KI-Bereitschaft
