Echtzeit-Daten als Schlüsselfaktor: KI im Maschinenbau braucht bessere

Der aktuelle „AI Trust Gap Report“ von Denodo zeigt, dass 66 Prozent der Führungskräfte Echtzeit-Daten als essenziell für vertrauenswürdige KI-Anwendungen betrachten. Wichtige Herausforderungen sind fragmentierte Datenquellen, mangelnde Integration, fehlende Datenqualität sowie Sicherheits- und Governance-Probleme. Besonders Agentic AI, die selbstständig Entscheidungen trifft und Prozesse anstößt, ist auf aktuelle, einheitlich kontrollierte Daten angewiesen. Viele Unternehmen kämpfen jedoch mit der Konsolidierung tausender Datenquellen und einheitlichen Zugriffskonzepten. Knapp 60 Prozent berichten von Schwierigkeiten bei der Optimierung der KI-Performance. Die Studienautoren betonen, dass die Datenarchitektur zum Schlüsselfaktor für den erfolgreichen und sicheren KI-Einsatz im Maschinenbau wird; moderne, logisch integrierende Datenmanagement-Ansätze gewinnen daher immer mehr an Bedeutung.