KI und der Datenmodellierer 2026: Eine Rolle im Wandel
„Brauchen wir eigentlich noch Datenmodellierer, wenn KI das übernehmen kann?" Die Frage kam nach einer Coaching-Session. Ich habe kurz geschluckt. Nicht weil sie an sich falsch war – sondern weil es die falsche Frage war.
KI im Datenmodellierungs-Workflow: So funktioniert der hybride Ansatz in der Praxis
Amal lehnt sich zurück und schaut auf ihr Notizbuch. Drei Seiten vollgeschrieben. Dazu vier Whiteboards voller Post-its aus dem Requirements-Workshop. Und irgendwo dazwischen stecken die Geschäftsobjekte, die sie für das neue Datenmodell braucht. „Diego", fragt sie, „wie lange hat das früher gedauert, bis du aus so einem Workshop wirklich wusstest, was modelliert werden muss?" Diego lächelt. „Früher? Manchmal eine Woche."
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?