Künstliche Intelligenz bietet mit Machine Learning (ML) und Large Language Models (LLMs) großes Potenzial für eine Vereinfachung und Rationalisierung des Datenmanagements. Mustererkennung kann beispielsweise dabei helfen, große unstrukturierte Datenmengen zu kategorisieren. LLMs erlauben die „Interaktion“ mit Datenbeständen auf Basis natürlicher Sprache.
Allerdings stoßen Unternehmen auch schnell auf eine Vielzahl von datenbezogenen Problemen, wenn sie beginnen GenAI zu implementieren und erste Anwendungsfälle zu testen. Laut McKinsey sehen 72 Prozent der Unternehmen das Datenmanagement als eine zentrale Herausforderung bei der Skalierung von KI-Anwendungsfällen. Damit beispielsweise KI-gestützte Personalisierung sicher und effektiv ist, müssen die zugrundeliegenden Kundendaten genau und aktuell sein, und der Datenzugriff
Allerdings stoßen Unternehmen auch schnell auf eine Vielzahl von datenbezogenen Problemen, wenn sie beginnen GenAI zu implementieren und erste Anwendungsfälle zu testen. Laut McKinsey sehen 72 Prozent der Unternehmen das Datenmanagement als eine zentrale Herausforderung bei der Skalierung von KI-Anwendungsfällen. Damit beispielsweise KI-gestützte Personalisierung sicher und effektiv ist, müssen die zugrundeliegenden Kundendaten genau und aktuell sein, und der Datenzugriff
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