"Im Kontext der Adaption von KI in Unternehmen sehe ich fünf ganz wesentliche Thesen. Erstens, um KI im großen Stil zu nutzen, ist die Arbeit mit verschiedenen Modellen erforderlich, anstatt sich nur auf den 'Benchmark der Woche' zu konzentrieren. Zweitens, die Zukunft wird eine Kombination aus Multi-Cloud- und Hybrid-Ansätzen sein, bei denen KI sowohl aus verschiedenen Clouds als auch klassisch on-premises betrieben wird. Drittens, viele Unternehmen stehen noch vor der Herausforderung, wie sie ihre KI-Projekte professionalisieren können – von der Dokumentation bis zum Monitoring. Es geht darum, Methoden, Plattformen und Technologien auf professionelle Standards zu heben. Viertens, der Fokus muss darauf liegen, Use Cases mit echtem Business-Mehrwert zu identifizieren und zu bewerten, wie viel man bereit ist, in bestimmte Technologien zu investieren. Und fünftens, die oft vernachlässigte Wahrheit: Datenqualität ist entscheidend. Um langfristig verlässliche Ergebnisse zu erzielen, muss die KI mit qualitativ hochwertigen Daten gefüttert werden."
(Foto: IBM Deutschland GmbH)