Mit der generativen KI stellen Unternehmen höhere Erwartungen an ihre Daten- und KI-Initiativen. Gleichzeitig kostet eine schlechte Datenqualität mindestens 30 Prozent des Umsatzes.

Daten sind gleichzeitig Motor und Treibstoff bei der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Anwendungen. Entsprechend zentral ist die Rolle der Datenbank. Couchbase, Anbieter einer Cloud-Datenbank-Plattform, erklärt, welche Skills sie mitbringen muss, um KI-tauglich zu sein.

ESG-Datenmanagement – also das Management von Daten aus den Bereichen Umwelt, Soziales und Unternehmensführung – ist der Schlüssel zu ESG-Compliance.

Zu den wichtigsten Dingen, die Führungskräfte verstehen müssen, um von künstlicher Intelligenz (KI) zu profitieren: Die Modelle sind immer nur so gut wie die Daten, die sie zum Training verwenden.

Digitalisierung und Künstliche Intelligenz sind auf hochqualitative Daten angewiesen, um sinnvolle und wertschöpfende Resultate zu liefern. APARAVI, Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, hat die wichtigsten Trends für 2024 identifiziert.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind für Fabriken von erheblichem Nutzen. Es gibt jedoch nach wie vor Herausforderungen. Diese liegen normalerweise nicht in der Datenwissenschaft – denn der Code funktioniert in der Regel gut.

Vertrauen ist eine Währung, die sich nur schlecht in Euro und Cent aufwiege lässt. Eines steht jedoch fest: Ist das Vertrauen erst einmal verspielt, lässt es sich nicht so einfach wieder herstellen.

In den letzten zehn Jahren sind über alle Unternehmensbereiche hinweg zunehmend Richtlinien zur nachhaltigen, sozialen und ethischen Unternehmensführung in den Mittelpunkt gerückt, bekannt unter dem Sammelbegriff ESG (Environmental, Social, Governance).