AI Governance
Mit dem Inkrafttreten des EU AI Act wird 2026 zum Jahr der AI Governance. Die „lästigen“ Themen Datenmanagement und Datenqualität rücken unweigerlich wieder in den Fokus. Grundlage für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI sind ein smarter Ansatz und umfassende Frameworks zur Kontrolle.
KI-basierte Lösungen gegen menschliche Fehler
Daten sind das Rückgrat moderner Unternehmen. Sie treiben Automatisierung, Steuerung und wichtige Entscheidungsprozesse voran. Doch bei schlechter Qualität verwandeln sie sich von einem wertvollen Asset in ein erhebliches Risiko. Warum mittelständische Unternehmen den Preis für schlechte Daten zahlen – und wie KI hilft erfahren Sie in diesem Artikel.
Device Management
IIoT-Systeme ermöglichen die Optimierung von Prozessen, eröffnet Unternehmen aber auch neue Geschäftsmodelle. Eine gut integrierte IIoT-Plattform und hohe Datenqualität sind entscheidend für den Erfolg.
Informationsasymmetrie als Kostenfaktor
Die Anbindung von PLM-Systemen an das ERP fristet in vielen Unternehmen ein eher stiefmütterliches Dasein. Stücklisten und Konstruktionsdaten fließen vom PLM zum ERP, doch nur selten profitiert die Konstruktion ihrerseits vom Wissensschatz des ERP.
Mapping AI Foresightdrivers
Foresight war lange Zeit ein analytischer Prozess, der auf historischen Daten, Expert*inneneinschätzungen und Szenario-Techniken basierte.
Daten und Use Case in Einklang bringen
Künstliche Intelligenz basiert auf guter Datengrundlage – an genau diesem Punkt kommt Datenqualität ins Spiel. Dabei bedeuten große Datenmengen nicht zwangsläufig, dass diese für einen KI-Anwendungsfall geeignet sind. Was also meint Datenqualität hinsichtlich KI und wirksamer KI-Tools?
Observability für den gesamten Daten-Stack
Datadog, eine Plattform für Monitoring und Sicherheit von Cloud-Anwendungen, hat die Übernahme von Metaplane angekündigt – einem Anbieter für Data Observability.
Gartner Analyse
Solide Daten sind das A und O beim KI-Einsatz. Eine aktuelle Gartner-Analyse enthält eine umfassende Checkliste, um die Eignung von Daten für KI-Projekte zu bewerten. Der Fokus liegt auf der kontinuierlichen Überwachung statt einmaliger Datenvorbereitung.
KI-Praxis für IT-Entscheider
Künstliche Intelligenz verspricht enorme Wettbewerbsvorteile – doch der Weg dorthin ist alles andere als einfach. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI gewinnbringend zu nutzen, während sie gleichzeitig regulatorische Hürden meistern und ihre oft veralteten IT-Strukturen modernisieren müssen.
Landkreis Rotenburg Haupt- und Personalamt
Rotenburg (Wümme), Home Office
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