Da #KI nicht mehr nur Fragen beantwortet, sondern Entscheidungen trifft und Maßnahmen im Tagesgeschäft ergreift – via #AgenticAI – genau wie #Mitarbeiter -, verschiebt sich der Fokus von der Frage „Ist sie nützlich?“ hin zu einer weitaus kritischeren Frage: „Können wir ihr vertrauen?“
KI entwickelt sich weg von reinen Chatbots und Pilotprojekten hin zu Agenten, die eigenständig Entscheidungen treffen und operative Prozesse steuern. Die Datenmanagement-Architekturen der meisten Unternehmen sind darauf jedoch nicht ausgelegt. Die Folge: Hohe Fehlerraten bei dem Versuch, KI-Anwendungen produktiv zu skalieren.
Basierend auf einer Umfrage unter 850 Führungskräften aus 16 Ländern und 6 Branchen erklärt diese Studie, warum KI in Pilotprojekten erfolgreich ist, bei der Skalierung jedoch scheitert. Die Studie beleuchtete die Lücken hinter diesem Muster und die drei Grundlagen, die für die Operationalisierung agentischer KI erforderlich sind: Live-Daten, die richtigen Daten und Laufzeitschutzmaßnahmen.
Danach wird die Diskrepanz deutlich:
- 66 % geben an, dass KI-Daten in Echtzeit oder innerhalb weniger Sekunden verfügbar sein müssen, um vertrauenswürdig zu sein.
- 63 % haben Schwierigkeiten, vertrauenswürdige Daten für KI zu identifizieren und aufzubereiten.
Sehen Sie sich das “AI Trust Gap Briefing” an und erfahren Sie, an welchen Stellen bestehende Systeme scheitern und was sich ändern muss.
Lernen Sie:
- Warum herkömmliche Daten-Pipelines Latenzen verursachen, die agentische KI blockieren.
- Wie Sie Echtzeit-basierten, kontrollierten Zugriff ermöglichen, ohne Daten verschieben zu müssen.
- Was semantische Konsistenz zur Laufzeit tatsächlich erfordert.
- Wie Sie Leitplanken (Guardrails) für KI-Agenten unter Nutzung Ihrer gesamten Unternehmensdaten entwickeln.
Sehen Sie hier das CIO-Briefing zu dieser Studie und zum „Fail in AI“ an, das auf Datenlecks vor dem Einsatz von KI-Agenten zurückzuführen ist.
Mit Content von www.Denodo.com.
Sehen Sie https://vimeo.com/1193620243 hier das CIO-Briefing. Dauer: 45 Minuten. Forschungsbasiert. Kein Sales-Pitch.
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