Konzepte für KI-fähige Daten
Sie haben eine Vorstellung davon, wie Sie KI nutzen möchten, aber haben Sie auch die Konzepte, um diese Vorstellung umzusetzen? Wir können Ihnen dabei helfen, Ihre KI-Einführung selbstbewusst voranzutreiben und ihr wahres Potenzial für Ihr Unternehmen zu erschließen.
Konzepte entdecken
Top-Tipps für den Daten- und KI-Erfolg
Hier finden Sie Hinweise, wie Sie typische Hindernisse bei der Nutzung von Legacy-Daten beseitigen und veraltete Systeme in KI-fähige Assets für Innovations-, Skalierungs- und Wertschöpfungszwecke umwandeln können. Sprechen Sie mit unserem Vertreter vor Ort, um herauszufinden, wie wir Sie bei der Verwaltung Ihrer strukturierten Daten unterstützen können.
Wenn Ihnen das Verständnis für Ihre Daten fehlt und Sie nicht wissen, wo sie sich in Ihrer Umgebung befinden, können Sie nur schwer die wichtigsten Assets identifizieren, Risiken bewerten und alle Stakeholder auf KI-Initiativen ausrichten. Um einen Einblick in Ihre Daten und deren Auswirkungen zu erhalten, führen Sie eine Landschaftsanalyse durch, identifizieren strategische Anwendungsfälle und sorgen für die Ausrichtung aller Stakeholder.
Wenn Sie Ihre KI-Bereitschaft nicht angemessen steuern, erhöht sich das Risiko, dass Vorschriften nicht eingehalten werden, die Datenqualität leidet und Benutzer KI-Ergebnissen nicht voll vertrauen. Um Ihre KI-Bereitschaft richtig zu steuern, müssen Sie Governance-Frameworks implementieren und Ihre KI-Modelle und Compliance-Protokolle zertifizieren.
Die meisten Unternehmen verfügen über ein vielfältiges Ökosystem aus Anwendungen und Datenbanken, das Ihre Skalierbarkeit einschränkt und die Suche nach geeigneten Informationen für KI und die Integration von Legacy-Systemen in moderne KI-Frameworks zur Herausforderung macht. Entwerfen und pflegen Sie Datenmodelle, die sich an das wachsende Volumen, die Komplexität und die Vielfalt der Daten anpassen können. Iimplementieren Sie Integrationstools für Legacy-Systeme und nutzen Sie Data Vault 2.0-Frameworks für den Aufbau skalierbarer Data Warehouses und Data Lakes, um Probleme durch isolierte Daten zu beheben.
Wenn Sie die Qualität Ihrer Daten nicht konsequent pflegen und kontrollieren, dürfen Sie nicht erwarten, dass Ihre KI-Ergebnisse genau, vertrauenswürdig und zuverlässig sind. Um sicherzustellen, dass Ihre KI nicht unter einer schlechten Datenqualität leidet, sollten Sie sich auf die Automatisierung Ihrer Prozesse für Data Profiling, Validierung und Bereinigung von Daten konzentrieren, um konsistente, hochwertige KI-Ergebnisse zu erzielen.
Wenn Ihre KI-Datenarchitektur die Nachfrage Ihres Unternehmens nach KI nicht befriedigen kann, werden Ihre Kosten steigen, Ihre KI-Implementierungsprojekte werden sich verzögern und Ihre zukünftige Bereitschaft für erweiterte Analysen wird eingeschränkt sein. Sie können sicherstellen, dass Ihre KI-Systeme in der Lage sind, wachsende Datenmengen zu bewältigen, sich an Änderungen anzupassen und mit der Zeit eine hohe Leistung beizubehalten, indem Sie skalierbare KI-Architekturen mit Mediations-Frameworks, Überwachungsmechanismen und adaptiven Pipelines entwerfen.
Wenn Sie die Quellen Ihrer Daten nicht mühelos zurückverfolgen können, fehlt Ihnen das Vertrauen und die Transparenz, die Sie benötigen, um Ihre KI-Modelle ordnungsgemäß zu verwalten und Compliance-Verpflichtungen zu erfüllen. Um KI-Modelle transparenter zu gestalten und das Vertrauen Ihrer Benutzer und Stakeholder zu gewinnen, sollten Sie eine Nachverfolgung der Datenherkunft, Katalogisierungsfunktionen und Audit Trails einrichten, um eine sorgfältige Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten.
Wenn Ihre Systeme nicht konsistent integriert sind, werden Sie Engpässe beim Aufbau von KI-Pipelines, eine geringere betriebliche Effizienz und ein schwindendes Vertrauen in die Nutzung von KI zu spüren bekommen. Sie können die benötigte Konsistenz erreichen, indem Sie mit strukturierten Frameworks eine nahtlose Datenintegration zwischen Ihren Legacy- und modernen Systemen ermöglichen.
Stärken Sie agentische KI mit KI-fähigen Daten
KI-fähige Daten sind eine wichtige Voraussetzung dafür, dass agentische KI autonom, ethisch und effektiv funktionieren kann. Sie unterstützt diese Systeme dabei, konsistente, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern und ermöglicht es Unternehmen, ihre KI-Investitionen zu maximieren und Risiken zu minimieren. Ohne KI-fähige Daten kann das volle Potenzial der agentischen KI nicht ausgeschöpft werden.
Haben Sie vor, bald erklärbare KI einzusetzen?
Erfahren Sie, wie die Implementierung robuster KI-Governance-Frameworks zu transparenteren und verantwortungsvolleren KI-Systemen führen kann, die die Einhaltung ethischer Grundsätze gewährleisten und das Vertrauen in KI-gestützte Entscheidungen fördern.