Learning

Data-Driven AI:
erst die Daten, dann die KI.

Data-Driven AI heißt: künstliche Intelligenz arbeitet systematisch auf den Daten des eigenen Hauses, mit Kontrolle über Herkunft, Qualität und Freigabe.

Worum es geht

Ein allgemeines KI-Werkzeug antwortet aus Weltwissen. Es kennt weder Ihre Preisliste noch Ihre Vertragsstände noch Ihre Kundenhistorie. Nützlich wird KI erst, wenn sie auf den eigenen Daten arbeitet und ihre Quellen nennt.

Damit verschiebt sich die eigentliche Arbeit: weg vom Modell, hin zu Datenmodell, Rechten und Governance. Genau das zeigen unsere Versuche im Lab.

Learnings

Was wir gelernt haben

  • Freigabe gehört ins Datenmodell

    Ob ein KI-System einen Inhalt nutzen darf, ist ein Feld am Inhalt, kein Prozess hinterher. Der sichere Standard heißt „nicht freigegeben“.

  • Lücken benennen

    Externe und interne Daten werden erst mit belegter Herkunft und Abdeckung zum Vermögenswert. Eine Antwort muss sagen, was fehlt.

  • Need-to-Know als Architektur

    Wer was wissen darf, muss technisch durchgesetzt werden, an jedem Übergang zwischen Bausteinen.

Was das für die Architektur heißt

Data-Driven AI beginnt mit einer Business Data Strategy: Welche Daten tragen welche Entscheidung, wer verantwortet sie, und unter welchen Regeln darf eine KI sie nutzen?

Daraus folgt die Data Architecture. Rohdaten und aufbereitete Daten getrennt halten, Herkunft mitführen, Widerruf bis in den Suchindex durchsetzen.

Dazu im Lab

Erfahrungsberichte und Beiträge

Vom Lab in die Beratung

Passt das zu Ihrem Vorhaben?

Die SIMO GmbH setzt um, was im Lab trägt: Business Data Strategy & Architecture für AI. Das Erstgespräch dauert 45 Minuten und ist kostenfrei.