Webinar:Die optimale AI-Architektur: Wie Data Hub, Datenqualität und Datenkatalog den Unterschied machen

Künstliche Intelligenz steht auf jeder Agenda. Doch in der Praxis scheitern viele AI-Vorhaben nicht an der Technologie – sondern an der fehlenden Datenbasis. Daten liegen verteilt, sind inkonsistent, unvollständig oder schlicht nicht dokumentiert. Das Ergebnis: AI-Piloten, die nicht skalieren. Modelle, denen niemand vertraut. Und Investitionen, die nicht die erhofften Ergebnisse liefern.

Was also braucht es, bevor AI wirklich funktioniert?

Wir liefern die Antworten! In diesem kostenlosen Webinar zeigen wir, warum Datenqualität, ein Data Hub und ein Datenkatalog keine Nebenthemen sind – sondern die entscheidende Voraussetzung für skalierbare, wirksame AI. Und wie Unternehmen pragmatisch den Aufbau dieser Grundlage angehen können.

Highlights:

• Warum AI-Initiativen scheitern: Was typische Fehler und Stolpersteine sind – und was wirklich zuerst gelöst werden muss
• Data Hub verstehen: Wie Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen zentral verfügbar und nutzbar machen
• Datenqualität als Daueraufgabe: Warum schlechte Daten zu schlechten Modellen führen – und wie man Qualität systematisch sichert
• Datenkatalog als Enabler: Wie Transparenz über Datenbestände Vertrauen, Governance und Zusammenarbeit schafft
• Von der Theorie in die Praxis: Ein pragmatisches Reifegradbild – von «Daten verstehen» bis «AI sinnvoll aufbauen»

Dieses Webinar ist für Sie, wenn…

• Sie AI-Initiativen planen oder bereits gestartet haben – und an der AI-Architektur scheitern
• Sie als CDO, AI-Verantwortliche:r oder Data-Spezialist:in eine solide Grundlage für AI schaffen wollen
• Sie wissen möchten, wo Sie pragmatisch starten können – ohne auf Perfektion zu warten