Die Ebene, die in KI-Projekten unterschätzt wird, bis es kracht 💥
Viele Unternehmen investieren in #KI, Data-Plattformen und #Automatisierung.
Es gibt klare Rollen, wie Data Engineer, Data Analysts, KI-Experten etc.
Und dennoch bleibt eine zentrale Ebene oft unbeachtet.
Die Herausforderung liegt nicht nur in der Datenverfügbarkeit, sondern in der Konsistenz und Bedeutung der semantischen Daten, also der Benennungen, der Wörter.
Viele KI-Projekte scheitern nicht an den Algorithmen, sondern an inkonsistenten Daten. Ontologien und Wissensgraphen schaffen die semantische Grundlage, um Daten aus unterschiedlichen Systemen zu verknüpfen, Zusammenhänge sichtbar zu machen und KI-Anwendungen produktiv nutzbar zu machen.
KI scheitert selten an Algorithmen, sondern häufig an der Struktur und Bedeutung von Daten.
Warum semantische Konsistenz, Terminologie und Wissensmodelle die eigentliche Grundlage für produktive KI sind, zeigt dieser Beitrag.
In der heutigen digitalen Welt ist es entscheidend, dass Unternehmen ihre Stammdaten im ERP-System und in anderen digitalen Systemen konsistent halten. Warum ist das so wichtig? Weil es die Grundlage für die Einführung von Product Information Management (PIM) bildet und damit die Digitalisierung des Unternehmens ermöglicht.
