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KI-Praxis für IT-Entscheider
Künstliche Intelligenz verspricht enorme Wettbewerbsvorteile – doch der Weg dorthin ist alles andere als einfach. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI gewinnbringend zu nutzen, während sie gleichzeitig regulatorische Hürden meistern und ihre oft veralteten IT-Strukturen modernisieren müssen.
Daten und Use Case in Einklang bringen
Künstliche Intelligenz basiert auf guter Datengrundlage – an genau diesem Punkt kommt Datenqualität ins Spiel. Dabei bedeuten große Datenmengen nicht zwangsläufig, dass diese für einen KI-Anwendungsfall geeignet sind. Was also meint Datenqualität hinsichtlich KI und wirksamer KI-Tools?
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Experteneinschätzungen
Es ist die Zeit im Jahreslauf, in der Prioritätenlisten mit Nachdruck in den Vordergrund rücken. Die Tage im Kalender werden rascher abgehakt, und der Jahreswechsel scheint zum Greifen nah. Viele CIOs stehen unter Druck, die im laufenden Jahr gesteckten Leistungsziele zu erreichen.
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Transformationsstudie 2023
Dass die Datenpflege im Businessalltag allerdings oft zu kurz kommt, ist kein Geheimnis. Im vergangenen Jahr gaben bei einer IHK-Umfrage 41 Prozent der Unternehmen an, dass ihre tägliche Arbeit unter mangelnder Datenqualität leidet.
Datenqualität und Fachkräftemangel
Bereits zum dritten Mal in Folge haben Natuvion und die NTT DATA Business Solutions Top-Manager und Abteilungsleiter danach befragt, wie sie die Transformation ihrer IT-Landschaft in den zurückliegenden zwei Jahren bewältigt haben.
Digitalisierung und Künstliche Intelligenz sind auf hochqualitative Daten angewiesen, um sinnvolle und wertschöpfende Resultate zu liefern. APARAVI, Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, hat die wichtigsten Trends für 2024 identifiziert.
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Self-Service Datenprodukte
Jeder Mitarbeiter kann eigenständig mit Daten arbeiten – das ist die zentrale Idee hinter dem Begriff „Datendemokratisierung“. Die Vorteile dieses Ansatzes sprechen für sich: mehr Freiraum für die Mitarbeiter, eine höhere Effizienz und fundierte, datenbasierte Entscheidungen.
Der Erfolg eines jeden KI-Projekts steht und fällt mit der Qualität der darunter liegenden Daten. KI-Modelle benötigen hochwertige Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Bei minderwertiger Datenqualität leidet die Leistung und Genauigkeit der Modelle erheblich.
Studie
Das Fragebogen-Design in webbasierten Umfragen entscheidet über die erhobene Datenqualität mit. Das haben Soziologen der University of Nebraska-Lincoln herausgefunden.
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