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Die Industrialisierung der KI I Data Researchers #33

Die Industrialisierung der Künstlichen Intelligenz: So gelingt der Sprung vom Pilotprojekt zur produktiven KI-Nutzung Europa diskutiert intensiv über große Sprachmodelle und generative KI – doch in der Praxis zeigt sich ein klarer Trend: Unternehmen betrachten diese Modelle zunehmend als austauschbare Basis, während der echte Mehrwert entsteht, wenn eigene Daten intelligent integriert werden. Methoden wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) ermöglichen es, KI-Modelle gezielt mit domänenspezifischen Informationen anzureichern und so kontextrelevante Ergebnisse zu liefern. Studien zeigen enormies Potenzial, doch viele Unternehmen stecken noch im »Tal der Piloten«: spannende Demos und Proof-of-Concepts, aber keine flächendeckende Umsetzung. In diesem Video seiner »Data Researchers«-Videoreihe zeigt Boris Otto drei zentrale Erfolgsfaktoren auf, die es braucht, um KI wirklich zu industrialisieren: 1. Architekturmanagement: Ein klarer Ordnungsrahmen verhindert ein Chaos aus einzelnen Tools und Anwendungen. Nur wer KI sinnvoll in Geschäftsprozesse und IT-/Fertigungssysteme integriert, kann sie breit nutzbar machen. 2. Datenintegration: Ohne eine durchgängige Daten- und KI-Pipeline bleiben Potenziale ungenutzt. Boris Otto erklärt, wie Unternehmen Daten aufbereiten, indexieren und in KI-Modelle einbinden können, um echte Effizienzgewinne zu erzielen. 3. Mitarbeiterkompetenz: KI ersetzt nicht den Menschen. Erfolgreiche Unternehmen fördern Generalisten, die Domänenwissen mit KI- und Datenkompetenz verbinden – das neue Rollenprofil des Business & Industrial Engineers. Für die Industriealisierung der KI gilt also der Dreiklang: Enabled by architecture, fueled by data, powered by expertise.