Refine
Year of publication
- 2021 (4) (remove)
Document Type
- Article (unreviewed) (2)
- Contribution to a Periodical (1)
- Other (1)
Language
- German (4)
Has Fulltext
- no (4)
Is part of the Bibliography
- yes (4)
Keywords
- Datenmanagement (4)
- Datenqualität (4)
- Kundendaten (4)
- Künstliche Intelligenz (4)
- Maschinelles Lernen (4)
Institute
Open Access
- Open Access (4)
Die Mehrheit der deutschen Unternehmen verspricht sich aus KI-gestützter Datenanalyse einen großen Geschäftsvorteil. Doch gerade das Thema Datenbestand ist eine der größten, immer noch häufig unterschätzten Hürde beim Trainieren und Einführen von KI-Algorithmen. Im Folgenden sind vier konkrete Erfahrungen und Tipps für KI- & Datenanalyseprojekte in Unternehmen aufgeführt.
Datenanalyse mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) – für 70 Prozent der von den Beratern von PWC befragten Unternehmen ist dies das vielversprechendste Einsatzszenario. Doch so attraktiv die Vision erscheint, mittels KI das eigene Geschäft oder gar eine ganze Branche zu revolutionieren, so handfest sind die Herausforderungen, die sich in der Praxis ergeben. Ein häufiges Problem ist ein bereits beim Start eines Projekts mangelhafter Datenbestand. Die KI mit qualitativ schlechten Daten zu trainieren, macht keinen Sinn, da sie falsche Informationen lernt. Ohne den Einsatz gewisser Automatisierungen und KI ist es wiederum mühsam, die unzureichende Datenbasis zu verbessern.
Eine Frage der Qualität
(2021)
Künstliche Intelligenz (KI) kommt laut einer Interxion-Studie bei 96 Prozent der Schweizer Unternehmen zum Einsatz. Allerdings gaben nur 22 Prozent der Schweizer IT-Entscheider an, dass sie KI bereits für einen ersten Anwendungsfall einsetzen. Dabei ist KI etwa im Datenmanagement sehr hilfreich – sofern Qualität und Quantität der Trainingsdaten stimmen.