#30 - "Wir erleben die zweite Welle: Von Experimenten zu skalierbaren KI-Lösungen"
55 Minuten
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Beschreibung
vor 18 Stunden
In dieser Folge von Debug the Future – Data-Driven Business mit
Mensch und Maschine sprechen Frauke und Andreas erneut mit einem
bekannten Gast: Norbert Wirth, Global VP Data bei PAYBACK und einer
der führenden Stimmen im Bereich Daten, KI und
Plattform-Architekturen. Drei Jahre nach seinem ersten Auftritt in
Folge #12 blickt Norbert gemeinsam mit den Hosts auf die rasante
Entwicklung in der KI-Welt – und darauf, warum Enterprise-ready AI
mehr erfordert als nur den Einsatz generativer Modelle. Im Fokus
stehen Governance, Datenstrukturen und Enablement als Grundpfeiler
einer nachhaltigen KI-Strategie. Norbert spricht über: -Die
wachsende Bedeutung von Datenökosystemen und klaren
Governance-Strukturen. -Den Unterschied zwischen Enterprise-KI und
Enablement-KI – und warum beide Welten Governance brauchen. -Die
Herausforderungen im Umgang mit Agenten-Systemen und
Low-/No-Code-Tools. -Warum „agiles Chaos“ bei Data Mesh nicht
funktioniert – und Struktur der wahre Schlüssel ist. -Welche neuen
Skillsets in der Ära der KI wirklich zählen – und warum Data
Science sich transformiert, aber nicht verschwindet. Zum Abschluss
wagt Norbert einen Blick in die Zukunft: KI verdrängt Data Science
nicht – sie verändert sie. Unternehmen brauchen künftig Menschen,
die Daten verstehen, interpretieren und mit intelligenten Systemen
interagieren können.
Mensch und Maschine sprechen Frauke und Andreas erneut mit einem
bekannten Gast: Norbert Wirth, Global VP Data bei PAYBACK und einer
der führenden Stimmen im Bereich Daten, KI und
Plattform-Architekturen. Drei Jahre nach seinem ersten Auftritt in
Folge #12 blickt Norbert gemeinsam mit den Hosts auf die rasante
Entwicklung in der KI-Welt – und darauf, warum Enterprise-ready AI
mehr erfordert als nur den Einsatz generativer Modelle. Im Fokus
stehen Governance, Datenstrukturen und Enablement als Grundpfeiler
einer nachhaltigen KI-Strategie. Norbert spricht über: -Die
wachsende Bedeutung von Datenökosystemen und klaren
Governance-Strukturen. -Den Unterschied zwischen Enterprise-KI und
Enablement-KI – und warum beide Welten Governance brauchen. -Die
Herausforderungen im Umgang mit Agenten-Systemen und
Low-/No-Code-Tools. -Warum „agiles Chaos“ bei Data Mesh nicht
funktioniert – und Struktur der wahre Schlüssel ist. -Welche neuen
Skillsets in der Ära der KI wirklich zählen – und warum Data
Science sich transformiert, aber nicht verschwindet. Zum Abschluss
wagt Norbert einen Blick in die Zukunft: KI verdrängt Data Science
nicht – sie verändert sie. Unternehmen brauchen künftig Menschen,
die Daten verstehen, interpretieren und mit intelligenten Systemen
interagieren können.
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