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KI in der industriellen F&E

Künstliche Intelligenz gilt als einer der wichtigsten Treiber für Innovation in der industriellen Forschung und Entwicklung (F&E). Viele Organisationen erwarten von industriellen KI-Anwendungen, Machine Learning im Labor und moderner Datenanalyse in der F&E schnellere Entwicklungszyklen, bessere Prognosen und fundiertere Entscheidungen. Doch in der Praxis zeigt sich häufig: Zwischen KI-Vision und operativer Realität im Labor und in der industriellen Forschung besteht eine deutliche Lücke. Ein zentraler Teil der Diskussion dreht sich um Machine Learning im Labor. Doch „Daten + Machine Learning“ führen nicht automatisch zu besseren Ergebnissen. Viele KI-Projekte in der industriellen F&E scheitern nicht an den Algorithmen selbst, sondern an grundlegenden Voraussetzungen: fehlende Datenqualität, unklare Kontextinformationen oder eine unzureichende Datenstrategie und Datenarchitektur in der Forschung. In diesem Webinar werfen wir einen realistischen Blick auf KI in der industriellen Forschung und Entwicklung: Wo liefern industrielle KI-Anwendungen heute tatsächlich Mehrwert – und wo liegen ihre Grenzen? Im Webinar erfahren Sie: warum viele KI-Projekte in der industriellen F&E nicht die erwarteten Resultate liefern welche Voraussetzungen für erfolgreiche Machine-Learning-Anwendungen im Labor notwendig sind wo Datenanalyse in der F&E reale Vorteile bringt – und wo nicht warum eine durchdachte Datenstrategie und Datenarchitektur in der Forschung entscheidender ist als das nächste KI-Tool welche Schritte notwendig sind, damit aus Labor- und Messdaten belastbare Entscheidungen entstehen Dieses Webinar richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Forschung, Entwicklung und Innovationsmanagement, die KI nicht als Hype, sondern als realistische strategische Technologie einordnen möchten.