Das Problem ist nicht die KI. Das Problem ist Ihr Datenmodell.
Warum es der KI in Unternehmen schwerfällt, verlässliche Antworten zu liefern – und warum es bei der nächsten Revolution in der Analytik um Bedeutung und nicht um Modelle gehen wird.
Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen. Geschäftsanwender erwarten zunehmend, dass sie Fragen direkt stellen und in Echtzeit aussagekräftige Antworten erhalten können. Die meisten Datenumgebungen in Unternehmen wurden jedoch nie für KI-Systeme konzipiert, die geschäftliche Fragen direkt interpretieren.
In diesem Whitepaper untersucht Emma McGrattan, CTO bei Actian, warum viele Initiativen im Bereich KI-Analytik und KI-Analysten auf Schwierigkeiten stoßen – nicht aufgrund von Modellbeschränkungen, sondern weil Unternehmensdaten keine einheitliche Bedeutung, keinen einheitlichen Kontext und keine einheitliche semantische Struktur aufweisen.
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Die KI deckt Probleme auf, die bereits bestanden
Jahrelang fungierten Dashboards und Analysten als Vermittlungsinstanz zwischen geschäftlichen Fragestellungen und Unternehmensdaten. KI macht diese Vermittlungsinstanz überflüssig.
Wenn KI-Systeme versuchen, geschäftliche Fragen direkt zu beantworten, stoßen sie auf lückenhafte Definitionen, uneinheitliche Kennzahlen, unklare Zuständigkeiten und fehlenden Kontext. Das Ergebnis ist keine intelligente Automatisierung, sondern automatisierte Unklarheit.
Ohne semantische Beständigkeit kontextuelle Bedeutung skalieren KI-Systeme nicht die Analyse – sie skalieren die Unsicherheit.
Was Sie lernen werden
- Warum Dashboards an ihre Grenzen stoßen: Erfahren Sie, warum herkömmliche BI-Systeme für die Überwachung konzipiert wurden und nicht dafür, dynamische Geschäftsfragen zu beantworten.
- Warum KI mit Unternehmensdaten zu kämpfen hat: Erfahren Sie, wie uneinheitliche Definitionen, fehlender Kontext und semantische Mehrdeutigkeiten das Vertrauen in KI-generierte Erkenntnisse untergraben.
- Was die nächste Phase der Analytik erfordert: Erfahren Sie, warum semantische Beständigkeit, Metadaten und geregelte Datenprodukte zu einer Grundlage für KI-fähige Analytik werden.
- Warum KI BI nicht ersetzen, sondern dessen Grenzen aufzeigen wird: Erfahren Sie, warum Unternehmen, die mit KI erfolgreich sind, BI nicht ersetzen, sondern die Art und Weise überdenken, wie Analysesysteme Fragen beantworten.
- Der Aufstieg der KI-Analysten: Erfahren Sie, warum eine neue Generation KI-gestützter Analysesysteme auf semantisch gesteuerten, kontextbezogenen Datenumgebungen basiert.
Über den Autor
Emma McGrattan
CTO, Actian
Emma McGrattan ist Chief Technology Officer bei Actian, wo sie die technologische Vision und die Entwicklungsstrategie für die Daten- und KI-Plattformen des Unternehmens leitet. Sie verfügt über mehr als drei Jahrzehnte Erfahrung in der Konzeption und dem Betrieb geschäftskritischer Datenbank- und Datenmanagement und hat die Entwicklung von traditionellen relationalen Architekturen hin zu modernen, KI-gesteuerten Datenplattformen miterlebt.
Emma ist eine anerkannte Referentin und Expertin in der Branche, die für ihren pragmatischen Ansatz im Umgang mit neuen Technologien bekannt ist. Der Schwerpunkt ihrer Arbeit liegt auf den architektonischen Grundlagen, die erforderlich sind, um KI-Systeme im Produktionsbetrieb zuverlässig zu machen, darunter Datenqualität, Beobachtbarkeit, Governance, Metadaten und Integration. Anstatt einzelne Tools isolation zu betrachten, plädiert sie für die Entwicklung von Datenplattformen, die widerstandsfähig und nachvollziehbar sind und sich für KI-Workloads im Unternehmensmaßstab eignen.
