KI-reife Daten-Blueprints (German Edition)

Kapitel 1. Einführung in die KI-fähige Datenbasis

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In diesem Kapitel untersuchen wir das rasante Wachstum generativer KI-Technologien (GenAI) und stellen die entscheidende Dateninfrastruktur vor, die für deren erfolgreiche Implementierung erforderlich ist. Die beispiellose Verbreitung von Basismodellen hat die Datenbereitschaft von Unternehmen bei weitem überholt, was zu einer erheblichen Lücke zwischen Experimentierphase und produktivem Einsatz geführt hat.

Wir werden untersuchen, wie sich diese Lücke in der Praxis äußert: Laut einer aktuellen Studie von McKinsey nutzen zwar 79 % der Unternehmen GenAI regelmäßig in mindestens einem Geschäftsbereich, doch nur 7 % haben den KI-Einsatz vollständig auf die Produktion ausgeweitet. Es ist mittlerweile allgemein bekannt, dass die Hauptursache für dieses Scheitern nicht in der Modellauswahl liegt – sondern in einer unzureichenden Datenaufbereitung. Herkömmliche Datenarchitekturen, die für Analytik und maschinelles Lernen optimiert sind, können das semantische Verständnis, den Echtzeitkontext und das domänenübergreifende Schlussfolgern, die GenAI-Anwendungen erfordern, einfach nicht unterstützen.

Während sich GenAI von einfachen Assistenten zu autonomen Agenten entwickelt, werden die Anforderungen an die Dateninfrastruktur immer komplexer. Jede Entwicklungsstufe – von einfachen KI-Assistenten über Copilot-Assistenten ...