Warum KI Ihre Geschäftsobjekte nicht definieren kann: Die Grenzen der generischen Automatisierung
KI-Systeme benötigen perfekt strukturierte Daten, können aber die notwendigen Datenmodelle nicht selbst erstellen. Warum scheitert selbst die leistungsfähigste KI daran, zu verstehen, was ein "Kunde" oder ein "Produkt" in einem spezifischen Unternehmen bedeutet? Und warum ist genau diese Definitionsarbeit der Schlüssel zum Erfolg jeder KI-Implementierung?
Das KI-Paradox: Warum KI perfekte Datenmodelle braucht – aber keine erstellen kann
Künstliche Intelligenz revolutioniert gerade nahezu jeden Geschäftsbereich. Doch bei aller Begeisterung für diese Technologien wird dabei oft ein fundamentales Paradox übersehen: KI benötigt hochwertige, strukturierte Daten, um überhaupt funktionieren zu können. Gleichzeitig ist ausgerechnet KI selbst nicht in der Lage, die Datenstrukturen zu schaffen, die sie zum Arbeiten braucht.
Data Engine Thinking – Buchlaunch und erste Signierungen
Ein besonderer Moment liegt hinter uns: Im August haben Roelant und ich die ersten Exemplare unserer "Special Edition" von Data Engine Thinking für die Menschen signiert, die uns von Anfang an unterstützt haben – insbesondere für die Unterstützer unserer ursprünglich geplanten Limited Edition.