Die Industrialisierung der KI I Data Researchers #33

Diese Podcast-Episode ist auch als Video auf YouTube verfügbar.


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.