Warum Datenqualität der Schlüssel zum KI-Erfolg ist
Die Digitalisierung schreitet voran, und Unternehmen sammeln täglich riesige Datenmengen. Doch eine zentrale Erkenntnis wird dabei oft übersehen: Mehr Daten bedeuten nicht automatisch bessere Ergebnisse – vor allem nicht im Kontext von Künstlicher Intelligenz.
In seinem aktuellen Kommentar in it&business (Seite 21) warnt Günther Tschabuschnig, Präsident der Data Intelligence Offensive (DIO), vor einem weitverbreiteten Missverständnis: Viele Unternehmen investieren in KI-Projekte, ohne zuvor die Qualität ihrer Datenbasis zu prüfen. Das führt dazu, dass Machine-Learning-Modelle nicht ihr volles Potenzial entfalten können – und Projekte teuer, aber wirkungslos bleiben.
