„Der Hype – Hauptsache KI – hat auch Schattenseiten: Überhöhte Hoffnungen wurden bereits enttäuscht. Teils stoßen wir im Management auf verbrannte Erde, weil erste, kopflose Projekte wegen schlechter Rahmenbedingungen oder fehlender Skillsets gescheitert sind. Mal sollte ein einzelner Data Scientist pauschal alles richten, ein experimentierendes Start-up oder sogar Studenten sollten den Use Case bearbeiten oder mangelhafte Datenqualität wurde ignoriert. Hier besteht Aufklärungsbedarf: Das Management muss zwar den Support für KI-Projekte gewährleisten. Gleichzeitig ist es aber die Pflicht des Dienstleisters (intern oder extern), die strategischen Aspekte eines Projekts und der Datenarchitektur im Blick zu halten und transparent zu machen.“
(Foto: INFORM GmbH )